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Arbeitsgruppe

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The „Bayesian Brain“: Lernen und Entscheiden in

Unsicherheit

Wie trifft unser Gehirn Vorhersagen über die Welt, wo es doch immer nur Bruchstücke von

ihr aufschnappt? Offenbar bedient es sich ausgeklügelter statistischer Methoden. Wie es

das genau anstellt, ist eine der spannendsten Fragen der Neurowissenschaften.

Thomas Bayes – englischer Pfarrer und Mathematiker des 18. Jahrhunderts – formulierte ei-

nen berühmten Satz, der es erlaubt, von einer Wirkung auf die wahrscheinlichste Ursache zu

schließen. Dieser Rückschluss gelingt umso besser, je mehr Erfahrung (Evidenz) einfließt.

Die neueste Hirnforschung verwendet nun mit großem Erfolg genau dieses Prinzip im so-

genannten „Bayesian Brain“-Konzept, dem zufolge wir versuchen, auf die Ursachen unserer

Sinneseindrücke mithilfe eines generativen Modells der Welt rückzuschließen. Es handelt

sich dabei um ein Modell in unserem Gehirn, das die kausalen Beziehungen zwischen den

‚verborgenen Zuständen‘ in der Welt widerspiegelt, die den sensorischen Input hervorbrin-

gen. Solch ein internes Modell wird durch unsere Sinneswahrnehmung ständig aktualisiert.

Schließlich erlaubt es uns, unsere eigenen kausalen Interaktionen mit der Welt zu planen.

In unserer Arbeitsgruppe wollen wir uns mit der Frage befassen, wie das Bayesian Brain

funktioniert, und zwar aus neurobiologischer und mathematischer Perspektive. Welche

neuroendokrinen Mechanismen liegen dem Lernen und den Entscheidungsprozessen

zugrunde? Was passiert, wenn Menschen in eine unsichere Umgebung (Familie, Arbeit,

Nachbarschaft) geraten? Wie sind Aufmerksamkeit, Lernprozesse und Energieverbrauch

des Bayesian Brain in Stresssituationen verändert? Wie entstehen durch Dauerstress

Krankheiten wie Herzinfarkt und Diabetes? Wie lassen sich mathematisch die Lernvorgän-

ge an Synapsen modellieren? Welches sind überhaupt die Grundprinzipien beim mathe-

matischen Modellieren? Welche Rolle spielen Modelle in der Wissenschaft aus Sicht der

Erkenntnistheorie?

Prof. Dr. Achim Peters

Leiter der Klinischen Forschungsgruppe Selfish Brain, Universität Lübeck

Prof. Dr. Dirk Langemann

Institut für Computational Mathematics, TU Braunschweig

Studierende der Philosophie, Psychologie, Humanmedizin, Biowissenschaften so-

wie der Mathematik, Physik und Informatik

Akademien

Akademie St. Johann im Ahrntal

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