Modellierung des Lernens durch Wahrnehmung der Sinne


Der theoretische Biophysiker Leo van Hemmen befasst sich mit der neuronalen Informationsverarbeitung in Sinnesorganen, die von den Haarzellen der Schleiereule über die “hörenden” Kiefer der Schlange bis zum Seitenliniensystem von Fischen reicht. Er entwickelt Modelle der Funktionsweise ihrer Hardware – der Nervenzellen – und gilt als Pionier der neuronalen Lerntheorie. Mit Susanne Päch sprach er nicht nur über seine Forschungsergebnisse, sondern auch darüber, welchen bionischen Nutzwert solche Modelle bringen können.

Link-Empfehlungen der Redaktion zu weiterführenden Informationen:

Auf unserem YouTube-Kanal finden Sie weiterführende Hintergrundclips aus dem Talk von Susanne Paech mit dem theoretischen Biophysiker Leo van Hemmen.

- Bonus-Clip 1: Wie Schlangen mit dem Kiefer hören – hier

- Bonus-Clip 2: Vom Seitenliniensystem des „Theoretikerfisches“ – hier

- Bonus-Clip 3: Bounce, Jeffress und ein bionisches Deja-vu – hier

- Bonus-Clip 4: Die skalierte Welt: vom Einfachen zum Komplexen – hier

- Bonus-Clip 5: Bionik, Begriffe und das mechanistische Denken – hier

- zu unserer Studiosendung über “Synaptische Kommunikation – elektrische und biochemische Signale in Neuronen” – hier

- zu unserer Studiosendung über den “Wettbewerb der Sinnesorgane”, die sich mit dem Cochlea-Implantat sowie den neuesten Erkenntnissen der Hirnforschung des Hörens befasst – hier

– mehr zu den biophysikalischen Forschungen neuronaler Informationsverarbeitung am Lehrstuhl für Theoretische Biophysik der TU München – hier

Mehr zum Inhalt des Videos:

Der Niederländer Leo van Hemmen begann seine Karriere als theoretischer Physiker an der Universität Groningen mit der Analyse von Kristallschwingungen. Nach seiner Promotion hat er sich mit stochastischen Modellen der Spin-Gläser befasst. Sie unterscheiden sich von normalem Glas durch ihre magnetischen Eigenschaften. Während bei „normalen“ Ferromagneten wie Eisen oder Kobalt die Magnetrichtung im Atomgitter überall in die gleiche Richtung zeigt, ist das bei Spin-Gläsern anders. Die Richtungen wirken zwar chaotisch, doch diese räumliche Organisation ist mit den stochastischen Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung modellierbar.

Leo van Hemmen hatte schon in den siebziger Jahren an der amerikanischen Duke University an seiner Theorie von Spin-Gläsern gearbeitet, ehe er sich an der Uni Heidelberg Anfang der Achtziger mit seinem Modell von Spin-Gläsern habilitierte. Zur gleichen Zeit entwickelte der Physiker John Hopfield an der Princeton University ein alternatives Modell, das mathematisch einem Spin-Glas gleicht, aber etwas ganz Anderes bezweckt: möglichst viele Aktivitätsmuster speichern. Das Anwendungsziel des Hopfield-Modells war es, Speicher-Algorithmen für die Aktivitätsmuster in Netzwerken einzusetzen. Dieser Ansatz brachte van Hemmen auf den weiterführenden Gedanken, das Prinzip des Aktivitätsmusters von Netzen auf die Biologie zu übertragen – genauer gesagt: auf das neuronale Netz des lebenden Gehirns. Das war der Beginn einer neuen Laufbahn: Leo van Hemmen wandelte sich vom Physiker zum Biophysiker. 1990 folgte er dem Ruf auf eine Professur am Physik Department der Technischen Universität München. Heute hält er dort den Lehrstuhl für Theoretische Biophysik.

Jedes neuronale Netz hat genetisch eine Anfangsstruktur mitbekommen – oder wie van Hemmen sagt: ein grundlegendes Muster. Im Lauf des Lebens verändert es sich – wie, das hängt von den Inputs aus der Umwelt, von der digitalen Signalverarbeitung und natürlich auch von der Komplexität des Netzes ab. Darin steuern Synapsen mit ihren Spikes das Geschehen, sie feuern Nachrichten durch das Netz. Leo van Hemmen modelliert solche Vorgänge oft mit stochastischen Algorithmen – vorzugsweise an Tieren mit einfachen neuronalen Strukturen wie dem Wüstenskorpion oder der Schleiereule. Solch dynamische Aktivitätsmuster im Gehirn sind die biotechnische Grundlage für das, was man landläufig als Lernen bezeichnet. So gehört van Hemmen auch zu den Pionieren der neuronalen Lerntheorie. Im Gespräch mit Susanne Päch berichtet er über seine Erkenntnisse der sich ergänzenden Funktionsweise verschiedener Sinnesorgane in der Tierwelt. Er spricht auch darüber, wie sich der Lernvorgang als Veränderung der neuronalen Karte im Gehirn abbilden lässt und zeigt, welchen konkreten Nutzen aus solchen Erkenntnissen beispielsweise die Informatik erhalten hat und wie die Robotik davon künftig noch profitieren könnte. Schließlich gibt er auch seine sehr persönliche, aus diesen Forschungen erwachsene Definition von Bewußtsein, die alle Lebewesen einschließt, die neuronale Aktivitätsmuster zeigen und damit Lernen können.

Erstausstrahlung: September 2014

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