Das Muster der elektrischen Impulse der Neuronen im Gehirn variiert so stark, dass es schwierig ist, Ähnlichkeiten darin zu entdecken. “Dieses Phänomen ist ein Hinweis darauf, dass Informationsverarbeitung im Gehirn fundamental anders organisiert ist als im Computer, zumindest als in den bisher gebauten Computern”, sagt Wolfgang Maass, der das Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung der TU Graz leitet. Gemeinsam mit seinem Team hat er eine Theorie entwickelt, die zeigt, dass auch Neurone, die mehr oder weniger zufällig Impulse, so genannte “spikes”, an andere Neurone aussenden, sehr gezielt Berechnungen durchführen können.
“Der Grund ist, dass solche ‘unzuverlässigen’ Neurone so zu einem Netzwerk verschaltet werden können, dass das Gehirn eine große Zahl an verschiedenen Möglichkeiten quasi spontan, also zufallsgesteuert, durchspielen kann, um eine geeignete Lösung eines Problems zu ermitteln”, erklärt Maass. Diese Theorie erkläre eine große Zahl von experimentellen Ergebnissen der Neurowissenschaft und Kognitionswissenschaft, so der Forscher. Daneben gebe sie den Informatikern neue Ideen, wie man zukünftige Rechner aus sehr billigen und extrem kleinen ‘unzuverlässigen’ Rechenelementen bauen kann, die möglicherweise lediglich aus einigen wenigen Molekülen bestehen.
Die These der Forscher besagt, dass ein geeignetes Netzwerk neuartiger elektronischer Bausteine mit neuronenartigem Verhalten ebenfalls in der Lage sein kann, aus einer großen Anzahl von unsicheren Fakten und Vermutungen intelligente Schlüsse zu ziehen. Ein Prototyp eines solchen neuartigen Rechners entsteht derzeit in Zusammenarbeit mit Physikern der Universität Heidelberg im Rahmen des EU-Projekts BrainScales. Schon bald wollen die Forscher nachprüfen, ob die Vorhersagen der neuen Theorie auch für Rechner gelten, die aus in Silizium nachgebildeten künstlichen Neuronen bestehen.
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