Lexikon der Neurowissenschaft: Induktion
Induktion w [von latein. inductio = Hinführung], E induction, 1) in der Ontogenese Auslösung von neuen Entwicklungsvorgängen. Auf das jeweilige Induktionssignal reagieren nur kompetente Zellen, und dies nur im Rahmen ihrer Reaktionsnorm. Die tierische Ontogenese läßt sich als Kette oder Kaskade aufeinanderfolgender und kausal verknüpfter Induktionsvorgänge auffassen. Zellen verschiedener Kompetenz konnen auf gleiche Signale verschieden reagieren. – Neurale Induktion bezeichnet generell die erste Phase der Entstehung des Nervensystems während der Gastrulation. Durch Faktoren aus dem dorsalen Mesoderm werden die Zellen des darüberliegenden Ektoderms zu Nervenzellen bzw. neuronalen Vorläuferzellen differenziert. Zellen des Ektoderms, die nicht im Einflußbereich dieser Faktoren liegen, entwickeln sich zu Epidermis. Aus mesodermalen Zellen wird die Chorda dorsalis gebildet, die ihrerseits auf die neuronale Entwicklung des darüberliegenden Ektoderms Einfluß nimmt (Neurulation). Nach heutigen Erkenntnissen läuft der "neuronale Weg" ohne aktive Induktion ab: die neuronalen Induktoren wirken lediglich als Hemmer der Faktoren (BMP), welche die Entwicklung der Epidermis diktieren. Kandidaten dafür sind Noggin, Follistatin und Chordin. 2) in der Logik der Rückschluß (induktiver Schluß) auf zukünftige Fälle aus endlich vielen vergangenen Beobachtungen. Die Induktion muß nicht korrekt sein, da nicht alle Begebenheiten beobachtbar sind oder schon beobachtet wurden. Dadurch wird Unsicherheit zugelassen, im Gegensatz zur Deduktion, in welcher die Wahrheit einer Konklusion immer aus der Wahrheit der Prämisse folgt. Induktion spielt eine entscheidende Rolle beim Lernen, auch beim maschinellen Lernen in der künstlichen Intelligenz (induktive logische Programmierung). Beim konzeptuellen Lernen werden z.B. neue Konzepte aus einer Menge von Beispielen und einer Menge vorgegebener Konzepte erstellt. Beim regelbasierten Lernen wird zu einer gegebenen Menge von Beispielen und Regeln eine neue Regel gebildet, die beim Lösen von Problemen hilft. Bei der Formulierung von Hypothesen werden aus gegebenen Begebenheiten neue Hypothesen erzeugt. Bei der Analogie werden Informationen über ähnliche Probleme verwendet, um ein Problem zu lösen (analoges Schließen). Die bayesianische Wahrscheinlichkeitstheorie (Bayes-Theorie) ist mit der Induktion eng verwandt: Mit ihrer Hilfe wird die induktive Inferenz in den sogenannten Bayes-Netzen erklärt.
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