Projektbeschreibung
Untersuchung der Wirkungen spielerischen Lernens
Die Wissenschaft befasst sich seit Langem damit, wie Menschen den Prozess des Lernens und der Verbesserung der Gehirnfunktionen optimieren können. Diesem Thema wird heute zunehmend Aufmerksamkeit gewidmet, da unzählige Menschen weltweit viel Zeit mit Videospielen verbringen. Es konnte in mehreren Studien gezeigt werden, dass die Aktivität während des Spielens unerwartet tiefgreifende positive kognitive Auswirkungen hat. Das Ziel des EU-finanzierten Projekts BrainPlay ist es daher, die vielversprechenden Mechanismen spielerischen Lernens mithilfe eines interdisziplinären Ansatzes von der Zellebene bis hin zur kognitiven Gesamtleistung umfassend zu untersuchen. Dabei sollen insbesondere die Abläufe betrachtet werden, die den im Selbstlernprozess stattfindenden synaptischen Veränderungen im Gehirn zugrunde liegen. Darüber hinaus soll eine neue Theorie für die während des Selbstlernens ablaufenden neuronalen Prozesse entwickelt werden, die das Spielerische und Selbstlernen als Teil des Lernalgorithmus des Gehirns berücksichtigt.
Ziel
Our goal is to uncover the learning algorithms that subserve biological intelligence and to discover how they are implemented in the brain. We take for granted that biological intelligence results from neural information processing, that neural information processing is based on the transmission of action potentials through synapses, and that learning is realized through synaptic plasticity. We are inspired by two key observations: Firstly, we know that biological learning unfolds in ways different from mainstream machine learning that relies on learning from large labeled datasets. Second, we discovered that the engagement of the brain during play can result in unexpected and profound cognitive benefits. This proposal describes an untravelled route to the learning algorithms of the brain that runs through the no-man’s-land between synaptic physiology, systems neuroscience, cognitive neuroscience, theoretical neuroscience and machine learning. Our approach focuses on the self-teaching abilities of the mammalian brain and covers and connects four major topics: (1) the objective functions that govern synaptic plasticity, (2) the teaching signals through which learning is steered, (3) behavioral mechanisms of self-teaching, in particular play behaviors, (4) the brain states that engage self-teaching behaviors, in particular the brain state of play. The BrainPlay grant will study self-teaching abilities from synapses to brains, from computational theory to action video games. As gaming has been shown to be highly beneficial for human brain function, we are intrigued by how little we know about what is going on in playing brains and how the brain state of play shapes learning. Engaging the latest theoretical and technological breakthroughs, BrainPlay will reach far beyond mainstream neuroscience and embrace and elucidate playfulness and self-teaching as important components of the brain's learning algorithms.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencesbiological sciencesneurobiologycognitive neuroscience
- natural sciencesbiological sciencesneurobiologycomputational neuroscience
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata processing
- natural sciencescomputer and information sciencessoftwaresoftware applicationsvideo games
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-SyG - Synergy grantGastgebende Einrichtung
10117 Berlin
Deutschland