Freiburger Forscher
simulieren Gedanken

Bei der Simulation von Hirnvorgängen am Computer mithilfe von „neuronalen Netzen“ stellt sich Forschern ein verblüffendes Problem: In der Regel schlafen die Modellgehirne ganz einfach ein und stellen ihre „Gedankentätigkeit“ ein, sobald sie über längere Zeit keinen Input erhalten. Im übertragenen Sinn benötigen sie also „Reize“ von der „Außenwelt“, auf die sie reagieren können.

Doch das menschliche Gehirn arbeitet anders – eine solche Ruhestarre ist ihm fremd. Nicht immer, wenn wir denken oder uns erinnern, gibt es einen direkten Anstoß von außen. Auch im stillen Kämmerlein können wir den Gedankenfluss nicht abstellen, immer geht uns irgendetwas durch den Kopf.

Ein Team von Wissenschaftlern der Universität Freiburg um den Psychologen Stefan Rotter hat jetzt mithilfe aufwändiger Computersimulationen herausgefunden, dass ein sehr großes neuronales Netzwerk unter bestimmten Voraussetzungen auch ohne Anregung von außen anhaltende Aktivität zeigen kann. Diese Aktivität stellt dann, so die Theorie, den „Baustoff“ für Erinnerungen und Denkprozesse zur Verfügung. Nervenzellen (Neurone) erhalten Signale von vorgeschalteten Zellen, die entweder erregend oder hemmend sein können.

Mathematische Modelle neuronaler Netzwerke gehen in der Regel davon aus, dass Nervenzellen diese Eingangssignale miteinander verrechnen und, sobald ein bestimmter Schwellwert erreicht ist, selbst ein Signal aussenden. Aus verschiedenen experimentellen Analysen weiß man aber, dass Neurone sich komplexer verhalten, wenn viele Signale innerhalb kurzer Zeit eintreffen. Das liegt daran, dass sich unter diesen Umständen die physikalischen Eigenschaften der Zellen vorübergehend dramatisch verändern.

Im Rahmen ihrer Doktorarbeiten haben nun Arvind Kumar und Sven Schrader große neuronale Netzwerke am Computer simuliert, die diese Eigenschaft der Neurone erstmals im Detail berücksichtigen. Vor allem in der Großhirnrinde sind Neurone sehr stark miteinander vernetzt, das heißt, sie erhalten viele Eingangssignale, die dann die Verrechnung darauf folgender Signale modifizieren. Die Berücksichtigung der besonderen Eigenschaften von Neuronen in derartigen Netzwerken führte zu einer sehr guten Übereinstimmung mit Messungen an biologischen Nervenzellen im intakten Gehirn.

Das neue virtuelle Netzwerk spiegelt die Realität besser wider als bisherige Modelle. Ein besonderes Merkmal, in dem sich das Netzwerk Rotters und seiner Kollegen von anderen Modellen unterscheidet, ist just seine sich selbst aufrechterhaltende Aktivität. Wenn das Netzwerk groß genug ist, reicht es aus, es einmal anzuregen – danach bleibt es auch ohne weitere Reizung von außen aktiv, ganz ähnlich wie das reale menschliche Gehirn.

Ganz zufrieden sind die Freiburger Forscher aber noch nicht. „Es genügt nicht, dass das Gehirn einfach nur aktiv ist“, sagt Rotter. „Mit dem Aktivitätsmuster muss auch Bedeutung verbunden sein.“

Das Gehirn muss beim Erinnern Zusammenhänge herstellen können und sinnvolles Verhalten produzieren. Wie aber im Ozean computersimulierter neuronaler Aktivität sinnvolle Muster entstehen, wird nun Gegenstand weiterer Untersuchungen mit dem neuen Netzwerkmodell sein.