Wie sieht das neuronale System des menschlichen Gehirns aus?
durchschnittlich eine Nervenzelle mit 1000 anderen verbunden wäre und von jedem anderen Neuron aus in höchstens vier Schritten erreicht werden könnte
Gehirn
Gehirn

=== Anzahl und Vernetzung der Nervenzellen ===
Während das Gehirn einer Ratte etwa 200 Millionen Neuronen enthält, besitzt das eines Menschen neueren Untersuchungen zufolge durchschnittlich etwa 86 Milliarden Nervenzellen. Davon liegen etwa 16 Milliarden Neuronen in der Großhirnrinde ''(Cortex cerebri)'', etwa 69 Milliarden im Kleinhirn ''(Cerebellum)'' und rund 1 Milliarde in den restlichen Hirnregionen (von Hirnstamm, Zwischenhirn und Basalganglien).
Miteinander verbunden sind Neuronen über Synapsen, im menschlichen Hirn geschätzt rund 100 Billionen, sodass durchschnittlich eine Nervenzelle mit 1000 anderen verbunden wäre und von jedem anderen Neuron aus in höchstens vier Schritten erreicht werden könnte. Doch gibt es lokal deutliche Abweichungen von diesem Mittelwert, denn nicht die Dichte, sondern das Muster von neuronalen Verknüpfungen ist für neurale Funktionen entscheidend. Ein häufiges Organisationsprinzip des Gehirns ist die Abbildung von Nachbarschaftsverhältnissen: was nebeneinander im Körper liegt, wird in Hirnarealen oft nebeneinander repräsentiert (Somatotopie).
Obwohl ausschließlich die Nervenzellen Erregungen als neuronale Impulse leiten und an Synapsen über Neurotransmitter als Signal weitergeben, spielen die sie umgebenden Gliazellen dabei keine unwesentliche Rolle. Die insgesamt etwa ebenso häufigen, meist kleineren Gliazellen ermöglichen Nervenzellen eine rasche Erregungsleitung und störungsfreie Signalübertragung, nehmen ausgeschüttete Botenstoffe auf, sorgen für die Bereitstellung von Nährstoffen und sind an den physiologischen Barrieren der Blut-Hirn- und der Blut-Liquor-Schranke beteiligt. Im sich entwickelnden Gehirn, und in sich weiterentwickelnden Hirnregionen, nehmen sie Einfluss auf die Ausbildung, Stabilität und Gewichtung der synaptischen Verbindungen zwischen Neuronen; bei Schädigungen peripherer Nerven bilden sie eine zur Wiederherstellung nötige Leitstruktur.
Die Konnektom-Forschung hat das Ziel, alle Verbindungen zwischen den Neuronen zu kartieren.
Lerntheorie Gehirn Spektralklasse
Lerntheorie

== Biokybernetisch-neuronale Lerntheorien ==
In letzter Zeit werden auch vermehrt biokybernetisch-neuronale Ansätze (Neurobiologie) formuliert, welche in erster Linie die Funktionsweise des menschlichen Gehirns und des Nervensystems beschreiben, siehe auch → Kognitionswissenschaft. Einen Gegenstand innerhalb der biokybernetisch-neuronalen Lerntheorien bilden die Spiegelneurone, die neben Einfühlungsvermögen (Empathie) und Rapportfähigkeit auch an neuronalen Grundfunktionen für das Lernen am Modell beteiligt sein könnten. Gehirn

=== Vergleich mit Computern ===
Oft werden Vergleiche zwischen der Leistungsfähigkeit eines Computers und der des menschlichen Gehirns angestellt. Seit das Gehirn als Sitz kognitiver Leistung erkannt wurde, wurde es in der Literatur immer mit dem komplexesten verfügbaren technischen Apparat verglichen (Dampfmaschine, Telegraph). So wurde versucht, aus der Funktionsweise von Computern auf die des Gehirns zu schließen. Mittlerweile besteht das Bemühen in der Computational Neuroscience und der bionischen Neuroinformatik, die Funktionsweise des Gehirns teilweise auf Computern nachzubilden oder dadurch auf neue Ideen zur „intelligenten“ Informationsverarbeitung zu kommen (siehe Blue Brain). Es ergibt sich die Perspektive, dass das Gehirn als Struktur für Denk- und Wissensproduktion eine Architektur liefert, die sich zur Nachahmung empfiehlt. Künstliche neuronale Netzwerke haben sich bereits bei der Organisation künstlicher Intelligenzprozesse etabliert. Spektralklasse

== Prinzip ==
Der Klassifizierung eines Sterns in eine Spektralklasse des MK-Systems (nach W. Morgan und P. Keenan) liegt ein visueller Vergleich seines Spektrums mit den Spektren von Standardsternen zu Grunde. Um instrumentelle Effekte – wie zum Beispiel ein höheres spektrales Auflösungsvermögen – auf die Klassifikation auszuschließen, wird eine Standardinstrumentation angegeben. Mit Rücksicht auf die fortgeschrittene Entwicklung astronomischer Instrumente wurde die Klassifikationsauflösung inzwischen mehrfach erhöht. Auch erfuhr das ursprüngliche MK-System dahingehend Veränderungen, dass neue Standardsterne mit einbezogen und andere, als wenig geeignet erkannt, aus dem System entfernt wurden. Wegen der damals verwendeten photographischen Emulsionen reicht der spektrale Bereich, auf den sich die MK-Klassifikation bezieht, von etwa 390 nm bis etwa 500 nm.
Die MK-Klassifikation beinhaltet ausdrücklich keine Klassifikation nach sekundär bestimmten physikalischen Größen, sondern macht sich die Fähigkeit des menschlichen Gehirns zur Mustererkennung zunutze. In neuerer Zeit wurden auch künstliche neuronale Netze mit einigem Erfolg auf die MK-Klassifikation trainiert. Dadurch wird gewährleistet, dass die Klassifikation konsistent bleibt, auch wenn sich die Erkenntnisse zur stellaren Physik ändern.