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Emergence of complex internal representations in humans

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Wie das Gehirn komplexe Aufgaben durchführt

Für das menschliche Gehirn sind schwierige Aufgaben wie Problemlösung keine große Hürde. Genauere Kenntnisse darüber, wie das Gehirn komplexe Aufgaben löst, könnten Wissenschaftler und Ingenieure bei der Entwicklung intelligenter Systeme unterstützen, die dem Menschen mechanistische Routineaufgaben abnehmen.

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Das EU-finanzierte Projekt EMCOREP (Emergence of complex internal representations in humans) befasste sich mit verhaltensbiologischen Aspekten und Modellen menschlichen sensorischen Lernens bei Erwachsenen und Kindern. Zum Einsatz kam dabei ein integrierter interdisziplinärer Ansatz auf Basis von Verhaltens-, Computer- und theoretischen Analysen. Zunächst untersuchten die Forscher, wie sich Hirnfunktionen am bestem im Computermodell abbilden lassen. Hierfür wurde ein probabilistischer Rahmen entwickelt, demzufolge das Gehirn eingehende Informationen nach "Plausibilität" gewichtet. Obwohl diese Strategie effizientes Verhalten vor allem in unüberschaubaren Situationen ermöglicht, sind mehrere Ablaufprozesse noch kaum erforscht. Im Rahmen von Verhaltensstudien und Modellansätzen sollte ermittelt werden, inwieweit das Gehirn tatsächlich diesem probabilistischen Rahmen folgt. In Versuchen wurden verschiedene Arten von problematischem Verhalten getestet, wobei sich zeigte, dass Menschen neue Informationen durch probabilistisches Lernen statt durch einfaches assoziatives Lernen erfassen und das neue Wissen entsprechend der probabilistischen Methode kombinieren. Möglicherweise entsprechen nur die höheren kognitiven Funktionen im Gehirn dem probabilistischen Modell, Sinneswahrnehmungen auf niedrigerer Ebene sind hingegen festgelegt. EMCOREP untersuchte weiterhin, wie fundamental dieses Verhalten im Cortex ist und zeigte, dass das Gehirn bereits nach Eingang der ersten sensorischen Information probabilistische Berechnungen anstellt. EMCOREP prüfte, ob sich mit dem probabilistischen Framework die interne Repräsentation und deren Wirkung im Gehirn adäquat beschreiben lassen und untersuchte, inwieweit Entscheidungsprozesse von früheren Entscheidungen beeinflusst werden. Dabei fanden die Forscher heraus, dass diese trotz starker Vorurteile durch einen komplexen Prozess beeinflusst werden, der Veränderungen der bisherigen Umgebung einbezieht. Wissenschaftler führten auch Experimente durch, die Stichproben-basierte Abläufe im Cortex nahe legen. Sie untersuchten, ob diese sich für hierarchische Modelle eignen und an komplexeren Aufgaben wie visueller Verarbeitung getestet werden können. Eine abschließende Studie prüfte die Annahme, dass Kinder und Erwachsene Informationen sehr unterschiedlich verarbeiten. Insgesamt waren die Studien von EMCOREP ein Meilenstein, um die Rolle des probabilistischen Rahmens bei komplexen kortikalen Funktionen besser zu verstehen.

Schlüsselbegriffe

EMCOREP, probabilistischer Rahmen, interne Repräsentation, Kortex, Stichproben-basierte Repräsentation 

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