Forscher haben gezeigt, dass das menschliche Gehirn darauf programmiert ist, anspruchsvolle Berechnungen durchzuführen, ähnlich wie Hochleistungscomputer, um die Welt durch Bayes'sche Inferenzprozesse zu verstehen. Wissenschaftler verfügen nun über ein mathematisches Modell, das die Art und Weise, wie das menschliche Gehirn visuelle Daten interpretiert, genau widerspiegelt.
In einer kürzlich in Nature Communications veröffentlichten Studie haben Forscher der University of Sydney, der University of Queensland und der University of Cambridge ein umfassendes mathematisches Modell entwickelt, das alle notwendigen Komponenten für die Durchführung einer Bayes'schen Inferenz enthält.
Bayesianische Inferenz ist eine statistische Methode, die Vorwissen mit neuen Erkenntnissen kombiniert, um intelligente Vermutungen anzustellen. Wenn Sie beispielsweise wissen, wie ein Hund aussieht, und ein pelziges Tier mit vier Beinen sehen, können Sie anhand Ihres Vorwissens vermuten, dass es sich um einen Hund handelt.
Diese inhärente Fähigkeit ermöglicht es Menschen, ihre Umgebung mit außergewöhnlicher Genauigkeit und Geschwindigkeit zu interpretieren, im Gegensatz zu Maschinen, die mit einer einfachen CAPTCHA-Sicherheitsmaßnahme besiegt werden können, wenn sie aufgefordert werden, einen Hydranten in einem Bildfeld zu identifizieren.
„Trotz der konzeptionellen Attraktivität und Erklärungskraft der Bayes’schen Methoden ist die Art und Weise, wie das Gehirn Wahrscheinlichkeiten berechnet, weitgehend rätselhaft“, sagte Dr. Reuben Rideaux von der School of Psychology der University of Sydney und leitender Forscher der Studie.
„Unsere neue Forschung bringt Licht in dieses Rätsel. Wir haben herausgefunden, dass die grundlegende Struktur und die Verbindungen innerhalb des visuellen Systems unseres Gehirns auf eine Art und Weise etabliert sind, die Bayes'sche Rückschlüsse auf die sensorischen Daten ermöglicht, die wir empfangen. Dieses Ergebnis ist bedeutsam, weil es bestätigt, dass unser Gehirn von Natur aus für diese fortschrittliche Form der Verarbeitung ausgelegt ist, die es uns ermöglicht, unsere Umgebung effizienter zu interpretieren.“
Die Ergebnisse der Studie bestätigen nicht nur bestehende Theorien darüber, wie das Gehirn Bayes'sches Denken nutzt, sondern öffnen auch die Tür zu neuer Forschung und Innovation, die die natürliche Fähigkeit des Gehirns zum Bayes'schen Denken für praktische Anwendungen zum Nutzen der Gesellschaft nutzen könnten.
„Obwohl sich unsere Forschung hauptsächlich auf die visuelle Wahrnehmung konzentriert, hat sie weitreichendere Auswirkungen auf die Bereiche Neurowissenschaften und Psychologie“, sagte Dr. Rideau. „Durch das Verständnis der grundlegenden Mechanismen, die das Gehirn zur Verarbeitung und Interpretation sensorischer Daten verwendet, können wir den Weg für Fortschritte in Bereichen ebnen, die von der künstlichen Intelligenz, wo die Nachahmung solcher Gehirnfunktionen das maschinelle Lernen revolutionieren könnte, bis zur klinischen Neurologie reichen, die neue Strategien für zukünftige therapeutische Interventionen liefern könnte.“
Das Forschungsteam unter der Leitung von Dr. William Harrison machte die Entdeckung, indem es die Gehirnaktivität von Freiwilligen aufzeichnete, während diese passiv Monitore betrachteten, die sorgfältig darauf ausgelegt waren, bestimmte neuronale Signale im Zusammenhang mit der visuellen Verarbeitung hervorzurufen. Anschließend entwarfen sie mathematische Modelle, um eine Reihe konkurrierender Hypothesen darüber zu vergleichen, wie das menschliche Gehirn das Sehen wahrnimmt.