Was ist Konnektionismus?
Zu verstehen, wie das Gehirn funktioniert, ist eine der größten Herausforderungen der Neurowissenschaften und Psychologie. Tatsächlich existieren unterschiedliche Ansätze und Perspektiven in dieser Hinsicht und wir haben mindestens eine Revolution erlebt, und zwar nach dem Aufstreben der kognitiven Psychologie und der Entwicklung der Turingmaschine. Von da an begannen die Forscher, das Gehirn als Informationsprozessor zu verstehen und zu interpretieren.
Die Metapher aus der Welt der Computer stellt die erste Theorie dar, die zur Erklärung der Funktion des Gehirns entwickelt wurde. Da man bald bemerkte, dass diese Theorie zu kurz griff, sucht man nach neuen, erweiterten Ansätzen. Bevor wir zum Konnektionismus kommen, wollen wir dennoch kurz darauf eingehen, wie die „computationale Theorie des Geistes“ das Gehirn betrachtet.
Kognitive Psychologie und die computationale Theorie des Geistes
Die kognitive Psychologie betrachtet das menschliche Gehirn als Informationsprozessor. Dieser Hypothese nach sei es ein System, das in der Lage sei, Daten aus der Umgebung zu codieren, zu modifizieren und neue Informationen daraus zu extrahieren. Darüber hinaus integriere das System diese neuen Daten in ein Kontinuum von Ein- und Ausgängen.
Die computationale Theorie des Geistes versteht das Gehirn hingegen als einen Computer. Durch eine Reihe von programmierten Algorithmen würden Informationseingaben in eine Reihe von Ausgaben umgewandelt.
Zu den relevantesten Fehlern dieser Theorie zählen die Geschwindigkeit, mit der wir Informationen verarbeiten, die Flexibilität, mit der wir handeln, und die Ungenauigkeit unserer Antworten. Wenn unser Gehirn programmierten Algorithmen folgen würde, gäben wir andere Antworten. Unsere Antworten würden langsamer entwickelt, wären starrer, aber viel präziser als sie tatsächlich sind, da immer wieder sämtliche Verarbeitungsschritte ausgeführt werden müssten. Kurz gesagt, wir würden funktionieren wie Computer.
Obwohl wir versuchen können, diese Theorie an neue Beweise anzupassen, wird die computationale Theorie des Geistes in ihrer ursprünglichen Form heute generell abgelehnt. Und genau hier setzt der Konnektionismus an. Er beschreibt eine viel einfachere Theorie als die vorherige und erklärt die Gehirnfunktionen zudem wesentlich besser.
Was ist Konnektionismus?
Der Konnektionismus besagt, dass Informationen in Mustern der Aktivierungsausbreitung verarbeitet werden. Aber was sind diese Muster? Nun, wenn Informationen in das Gehirn gelangen, werden Neuronen aktiviert, wodurch ein bestimmtes Muster gebildet wird, das wiederum eine bestimmte Ausgabe erzeugt. Es werden also Netzwerke aus Neuronen gebildet, die Informationen schnell verarbeiten, ohne vorprogrammierte Algorithmen zu benötigen.
Um dies zu verstehen, betrachten wir ein einfaches Beispiel: Stelle dir vor, eine Person fordert dich auf, das Konzept “Hund” zu definieren. Wenn das Wort dein Ohr erreicht, werden die mit “Hund” assoziierten Neuronen automatisch aktiviert. Die Aktivierung dieser Neuronengruppe erstreckt sich auf dann andere, mit denen sie im Zusammenhang steht. Dies kann neuronale Muster einschließen, die sich auf Konzepte wie Fell, bellen oder Schwanzwedeln und Heimkommen beziehen, was letztendlich dazu führt, dass du den Hund als “bellendes Tier mit Fell” oder “mit dem Schwanz wedelndes Tier, das dich begrüßt, wenn du heimkommst” definierst.
Eigenschaften der Systeme des Konnektionismus
Nach der konnektionistischen Hypothese muss das Gehirn bestimmte Bedingungen erfüllen, damit es so funktionieren kann, wie es für unser Verhalten erforderlich zu sein scheint. Die grundlegenden Eigenschaften, die gegeben sein müssen, sind:
- Aktivierungsausbreitung. Neuronen, die aktiviert werden, beeinflussen andere Neuronen, mit denen sie verbunden sind. Dies kann durch eine Erleichterung ihrer Aktivierung oder durch Hemmung geschehen. Im vorigen Beispiel erleichtern mit “Hund” verknüpfte Neuronen die Aktivierung von jenen Nervenzellen, die mit “Fell” und “Schwanzwedeln” assoziiert sind. Ebenso hemmen sie die Aktivierung jener Neuronen, die mit “Reptilien” verbunden sind.
- Neuronales Lernen. Lernen und Erleben beeinflussen die Verbindungen zwischen Neuronen. Wenn wir also viele Hunde sehen, die ein Fell haben und mit dem Schwanz wedeln, werden die Verbindungen zwischen den Neuronen, die sich auf diese Konzepte beziehen, gestärkt. So schaffen wir die neuronalen Netzwerke, die uns bei der schnellen Verarbeitung von Informationen helfen.
- Parallelverarbeitung. Unsere Nervenzellen aktivieren sich nicht unbedingt nacheinander, sondern weitestgehend parallel. Es ist auch nicht notwendig, ein Aktivierungsmuster nach dem anderen zu verarbeiten. Es können mehrere Muster gleichzeitig laufen und Ausgaben schaffen, wodurch wir viele Daten gleichzeitig interpretieren können. Unsere absolute Kapazität ist jedoch begrenzt.
- Neuronale Netze. Das Gehirn besteht aus einem großen Netzwerk von Neuronen, die durch Mechanismen der Hemmung und Aktivierung in Gruppen zusammengeschlossen sind. Diese repräsentieren die Infrastruktur, auf die das Gehirn zugreifen kann, und die Aktivierungsmuster geben an, wie eingehende Informationen verarbeitet werden.
Schlussfolgerungen
Diese Art der Interpretation der Hirnfunktion erscheint nicht nur sehr interessant, sondern die dazu durchgeführten Studien und Untersuchungen fallen auch auf fruchtbaren Boden. Wir können jedoch immer noch nicht mit Gewissheit sagen, dass das Gehirn wirklich genau so arbeiten würde. Darüber hinaus hat dieses Modell auch zu den Computerwissenschaften, besonders zum Thema der künstlichen Intelligenz beigetragen.
Zum Schluss sei betont, dass der Konnektionismus tatsächlich viel komplexer ist als das, was wir in diesem Artikel beschrieben haben. Wenn du nun neugierig geworden bist, zögere nicht, dieses spannende Thema weiter zu erforschen.