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Informatik: Mit KI das menschliche Gehirn verstehen

Die Struktur künstlicher neuronaler Netze kann manchen Hirnarealen von Säugetieren ähneln. Deshalb nutzen Neurowissenschaftler inzwischen auch die Informatik, um die Funktionsweise unseres Denkorgans besser zu verstehen.
Künstliche Intelligenz (Symbolbild)

Im Winter 2011 arbeitete Daniel Yamins am Massachusetts Institute of Technology (MIT) oftmals bis spät in die Nacht an seinem Forschungsprojekt. Er entwarf in mühevoller Kleinarbeit ein System, das Objekte in Bildern erkennen sollte, unabhängig davon, ob man ihre Größe, Position oder andere Eigenschaften verändert – etwas, was Menschen sehr leicht fällt, woran Maschinen aber damals meist scheiterten. Yamins setzte seine Hoffnung in ein künstliches neuronales Netz, einen Algorithmus, der an den Aufbau der Sehrinde des menschlichen Gehirns angelehnt ist. Eines Nachts fand er schließlich ein Programm, das die anspruchsvolle Aufgabe bewältigen konnte.

Aus Sicht der Informatik stellte Yamins' Arbeit eine bemerkenswerte Errungenschaft dar. Der Forscher verfolgt jedoch weiter reichende Ziele. Zusammen mit seinen Kollegen möchte er die Computermodelle nutzen, um die Funktionsweise des Gehirns zu verstehen.

Damit gehören Yamins, der jetzt sein eigenes Labor an der Stanford University leitet, sowie sein Doktorvater James DiCarlo zu einer Gruppe von Neurowissenschaftlern, die mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze den Aufbau des Denkorgans untersuchen …

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  • Quellen

Feather, J. et al.: Metamers of neural networks reveal divergence from human perceptual systems. 33rd Conference on Neural Information Processing Systems, 2019

Kell, A. J. E., McDermott, J. H.: Deep neural network models of sensory systems: Windows onto the role of task constraints. Current Opinion in Neurobiology 55, 2019

Yamins, D., DiCarlo, J. J.: Using goal-driven deep learning models to understand sensory cortex. Nature Neuroscience 19, 2016

Yang, G. R. et al.: Evolving the olfactory system. Proceedings on the Conference on Cognitive Computational Neuroscience, 2019

Zhuang, C. et al.: Unsupervised neural network models of the ventral visual stream. PNAS 118, 2020