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Unser Gehirn erkennt nicht bloss Muster, sondern es generert unaufhörlich Annahmen über den zu erwartenden Input. Beteiligt sind hier Prozesse höherer Ordnung, sogenannte “top-down” Prozesse, die dann auf die “bottom-up” Prozesse der Sinneswahrnehmung einwirken. Hier klingt Kant an, wenn er erklärt: „Gedanken ohne Inhalt sind leer, Anschauungen ohne Begriffe sind blind“. Das Gehirn versucht Zusammenhänge in der Aussenwelt mit generativen Modellen ursächlich zu verstehen und abzubilden. Zweck dieser Modellierung ist es, immer bessere Voraussagen über künftige Ereignisse zu gewinnen.
Aus neurologischer Perspektive sind zum Beispiel Kants „a priori“ immer „top down“ Prozesse (erwartungsgesteuert), die auf „bottom up“ Prozesse (reizgesteuert) der Sinneswahrnehmungen einwirken. Ein neurologischer Indikator (Biomarker) für einen Konflikt zwischen Input und Erwartung ist die N400 Komponente, die bei der Gewinnung von Evozierten Potentialen (Potentialunterschiede im Elektroenzephalogramm) entsteht. Die N400 Komponente ist nach 400 Millisekunden als Ausschlag im Elektroenzephalogramm (EEG) sichtbar, wenn das Gehirn seine Annahmen anpassen muss. (nach Roth 2011, S. 247-250). Dieser Ausschlag im EEG ist also kennzeichnend für einen Lernprozesses.
Diese Funktion des Gehirns nennt der Neurologe Karl Friston «Predictive Coding» und beschreibt sie mithilfe von Bayes Theorem der bedingten Wahrscheinlichkeit. Bayes Satz berechnet die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von bestimmten Ereignissen auf der Grundlage von anderen bereits bekannten Phänomenen. Das Theorem beschreibt, wie das Gehirn Annahmen bezüglich der Verhältnisse in der Welt macht, indem es alle bekannte Informationen berücksichtigt und dabei seine Prognosen anpasst. Das Theorem spielt auch eine zentrale Rolle in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz.
In Begriffen der Thermodynamik erklärt, widersteht das Gehirn der Entropie oder Unordnung, indem es sich selbst kontinuierlich reorganisiert. Diese Reorganisation folgt dem Prinzip der Homöostase, dem Erhalt von physikalischen und chemischen Prozessen in lebenden Organismen, und sichert deren Bestehen, so dass diese nicht zerfallen (Entropie). Wir haben hier eine Variante des universellen Prinzips der biologischen Selbstorganisation, das dem Drang der Natur zur Unordnung entgegenwirkt. Womit wir wieder beim allgemeinen Zweck des Lernens sind.
Charles Hohmann, Dr. phil.