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Kognitionsforschung: Wie Babys das Sehen lernen

Prof. Jochen Triesch, Vorstand am Frankfurt Institute for Advanced Studies, befasst sich als theoretischer Kognitionsforscher vor allem mit dem frühkindlichen Lernen und der strukturellen Entwicklung des neuronalen Netzes. Zur experimentellen Überprüfung seiner Theorien hat der Theoretiker einen Roboter entwickelt. Susanne Päch sprach mit Triesch darüber, wie sich das Hirn von Neugeborenen von dem eines Erwachsenen unterscheidet und was ein gelernter Physiker als besondere Fähigkeiten in die Neurowissenschaften einbringen kann.
© Hyperraum.TV
Wie Babys das Sehen lernen

Veröffentlicht am: 03.11.2013

Laufzeit: 0:15:35

Sprache: deutsch

Hyperraum TV ist ein von der Medienwissenschaftlerin und Wissenschaftshistorikerin Susanne Päch betriebener Spartensender für Wissenschaft und Technologie.

Voraussetzung für die Theorienbildung ist eine Grundausstattung mit experimentell gewonnenen Daten. Für die Experimente am Säugling arbeitet Jochen Triesch deshalb gemeinsam mit Entwicklungspsychologen wie Prof. Monika Knopf von der Uni Frankfurt und verschiedenen Kollaborationspartnern in den USA. Triesch fasst diese experimentell gewonnenen Erkenntnisse in eine abstrakte Theorie des kindlichen Lernens zusammen. Babys lernen beim bloßen Wahrnehmen von Handlungen eines beobachteten Menschen. Dies geschieht durch Spiegelneuronen, die in den betroffenen Regionen im Gehirn Reaktionen auslösen, als ob sie diese Handlungen selbst ausgeführt hätten. Wichtig ist auch die mit den Handlungen des Gegenübers verbundene Mimik. Sie ordnet die Handlungen emotional ein. Dank theoretischer Überlegungen hat Triesch bereits 2007 eine Klasse von Spiegelneuronen für Blickbewegungen theoretisch postuliert, die 2009 erstmals an Rhesus-Affen nachgewiesen werden konnten.

Die Zahl der Synapsen im Hirn eines Säuglings "explodiert" kurz nach der Geburt und wird dann im Lauf der Zeit bis zum Erwachsensein wieder deutlich reduziert. Für Triesch ist dieser Effekt mit der Steuerung des evolutionären Prozesses zu vergleichen, nur die "fittesten" Synapsen werden stabil. Das neuronale Netz unterliegt in seinem Werdegang und beim Lernen bestimmten Auswahlmechanismen, über die wir derzeit noch nicht allzu viel wissen. Immerhin hat Triesch theoretisch ableiten können, dass die statistische Verteilung und die Verbindungsstärke von Synapsen einem mathematischen Gesetz folgt. Die Regelungsmechanismen führen dazu, dass stark genutzte Synapsen schneller wachsen und sich besser vernetzen als weniger genutzte Synapsen.

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