Direkt zum Inhalt
Login erforderlich
Dieser Artikel ist Abonnenten mit Zugriffsrechten für diese Ausgabe frei zugänglich.

Predictive Coding: Effiziente Vorhersagemaschine

Versuche mit künstlichen neuronalen Netzen stützen die Vorstellung, dass das Gehirn laufend Prognosen darüber anstellt, was es wahrnehmen wird. So spart es viel Energie.
Trianguliertes 3d-Gehirn

Wie erzeugt unser Gehirn aus den Sinneseindrücken Wahrnehmungen? Eine Fülle an Forschungsergebnissen deutet darauf hin, dass es eingehende sensorische Reize nicht einfach wie ein Puzzle zu einem Gesamtbild zusammensetzen kann. So sind wir fähig, eine Szene auf Grundlage des in unsere Augen einfallenden Lichts selbst dann im Geiste konstruieren, wenn die ihr zu Grunde liegende Information verrauscht und mehrdeutig ist.

Deshalb gingen einige Fachleute dazu über, das Gehirn als eine »Vorhersagemaschine« zu betrachten. Mit Hilfe des so genannten »predictive processing« (übersetzt so viel wie: vorhersehende Verarbeitung) nutze es sein Vorwissen über die Welt, um Schlüsse zu ziehen oder Hypothesen darüber aufzustellen, was die eingehenden sensorischen Informationen bedingt haben könnte. Die Vermutungen – und nicht die Sinneseindrücke selbst – erzeugen dann die Wahrnehmungen vor unserem geistigen Auge. Je mehrdeutiger die Eindrücke sind, desto stärker muss das Gehirn sich demnach auf sein Vorwissen verlassen.

»Das Schöne am ›predictive processing‹ ist, dass sich damit wirklich viele – Kritiker würden vielleicht sagen: zu viele – Phänomene erklären lassen«, so Floris de Lange…

Von »Gehirn&Geist« übersetzte und bearbeitete Fassung des Artikels »To Be Energy-Efficient, Brains Predict Their Perceptions « aus »Quanta Magazine«, einem inhaltlich unabhängigen Magazin der Simons Foundation, die sich die Verbreitung von Forschungsergebnissen aus Mathematik und den Naturwissenschaften zum Ziel gesetzt hat.

Kennen Sie schon …

Spektrum - Die Woche – Eine zweite Zeitdimension

Forscher haben mit einem Quantenprozessor eine neue Materiephase erzeugt, die eine zusätzliche Zeitdimension besitzt. Womöglich werden Qubits damit weniger fehleranfällig.

Spektrum Kompakt – Signale des Körpers

Wir kommunizieren auch ohne Worte - mit Blicken, Gesten, dem Klang unserer Stimme. Dabei verrät die Körpersprache manchmal mehr, als uns vielleicht lieb ist. Das weckt auch Interesse, solche Signale automatisch auszuwerten.

Spektrum Kompakt – Proteine - Die Arbeitskräfte der Zelle

Betrachtet man Zellen als eine Art Stadt, dann sind die Proteine darin so etwas wie die Arbeitskräfte in der essenziellen Infrastruktur: Ohne funktionierende Müllabfuhr, ÖPNV oder Trinkwasserversorgung bricht das System schnell zusammen.

Schreiben Sie uns!

Beitrag schreiben

Wir freuen uns über Ihre Beiträge zu unseren Artikeln und wünschen Ihnen viel Spaß beim Gedankenaustausch auf unseren Seiten! Bitte beachten Sie dabei unsere Kommentarrichtlinien.

Tragen Sie bitte nur Relevantes zum Thema des jeweiligen Artikels vor, und wahren Sie einen respektvollen Umgangston. Die Redaktion behält sich vor, Zuschriften nicht zu veröffentlichen und Ihre Kommentare redaktionell zu bearbeiten. Die Zuschriften können daher leider nicht immer sofort veröffentlicht werden. Bitte geben Sie einen Namen an und Ihren Zuschriften stets eine aussagekräftige Überschrift, damit bei Onlinediskussionen andere Teilnehmende sich leichter auf Ihre Beiträge beziehen können. Ausgewählte Zuschriften können ohne separate Rücksprache auch in unseren gedruckten und digitalen Magazinen veröffentlicht werden. Vielen Dank!

  • Quellen

Ali, A. et al.: Predictive coding is a consequence of energy efficiency in recurrent neural networks. BioRxiv 10.1101/2021.02.16.430904, 2021

Gillion, C. J. et al.: Learning from unexpected events in the neocortical microcircuit. BioRxiv 10.1101/2021.01.15.426915, 2021

Lotter, W. et al.: A neural network trained for prediction mimics diverse features of biological neurons and perception. Nature Machine Learning 2, 2020

Rao, R. P. N., Ballard, D. H.: Predictive coding in the visual cortex: A functional interpretation of some extra-classical receptive-field effects. Nature Neuroscience 2, 1999