Grazer Computerwissenschaftler haben ein Modell entwickelt, wie zufällige Impulse von Neuronen für gezielte Berechnungen genutzt werden.
Gehirn und Computer gehen zwar der gleichen Tätigkeit nach – nämlich Informationen zu verarbeiten und zielgerichtet auszugeben. Sie tun dies aber auf völlig unterschiedliche Weise: Stellt man einem Computer zehnmal die gleiche Aufgabe, dann laufen zehnmal die genau gleichen Rechenschritte ab. Die Verarbeitung im Gehirn hingegen funktioniert jedes Mal unterschiedlich.
Wandern die Informationen im Computer über Transistoren, so sind es im Gehirn die mehr oder weniger zufällig ausgesandten elektrischen Impulse („spikes“) von Neuronen, die Entscheidungen einleiten. Diese Impulse variieren aber so stark, dass es schwierig ist, Ähnlichkeiten darin zu entdecken. „Dieses Phänomen ist ein Hinweis darauf, dass Informationsverarbeitung im Gehirn fundamental anders organisiert ist als in den bisher gebauten Computern“, erklärt Wolfgang Maass, Leiter des Instituts für Grundlagen der Informationsverarbeitung der TU Graz. Er und sein Team haben nun eine Erklärung dafür gefunden, wie das Gehirn trotz dieser „unzuverlässigen“ Arbeitsweise der Nervenzellen gezielt Informationen verarbeiten und Schlüsse ziehen kann. Die Entdeckung wurde kürzlich im renommierten Journal PLoS Computational Biology (7, 11)veröffentlicht und diese Woche bei der „Neuroscience 2011“, der weltgrößten Konferenz in diesem Bereich, in Washington vorgestellt.
Mathematisch kann das Phänomen mit Methoden der Stochastik erfasst werden, wie sie etwa bei Glücksspielen oder anderen Bereichen angewandt werden, in denen Wahrscheinlichkeit und Statistik eine Rolle spielen. „Innerhalb dieser Ratekunst ,würfelt‘ sich das Gehirn aus einer möglichen Anzahl von Ergebnissen ein mit hoher Wahrscheinlichkeit zufriedenstellendes Resultat aus“, erklärt Maass. Ist das Ergebnis nicht eindeutig, wird noch einmal gewürfelt. So etwas wie ein optimales, richtiges Ergebnis gibt es nicht. Die Leistung des Neuronen-Netzwerks besteht darin, alle Denkmöglichkeiten zu bewerten. Der aktuelle Gedanke wird dabei mithilfe von Zufallsentscheidungen ständig so verändert, dass seine Bewertung mit hoher Wahrscheinlichkeit steigt. Das Netzwerk verbringt die meiste Zeit mit hoch bewerteten Gedanken, ist aber dennoch in der Lage, alternative Denkmöglichkeiten „durchzuspielen“, beschreibt Koautor Bernhard Nessler den Samplingprozess.
Zudem zieht das Gehirn Erfahrungsschatz und Eindrücke zurate und verschaltet daraufhin Milliarden von Neuronen zu einem Netzwerk, das eine sehr hohe Zahl an verschiedenen Möglichkeiten spontan durchspielt und selbst aus einem Berg unsicherer Fakten und Vermutungen intelligente Schlüsse zieht – und folglich eine adäquate Problemlösung findet. „Das heißt“, verrät Maass, „dass unser Modell es erlaubt, auch unkonventionelle Lösungen auszuprobieren, und darum ein Modell für Kreativität darstellt.“
Die Theorie der Grazer Informatiker erklärt bislang rätselhafte experimentelle Ergebnisse der Neuro- und Kognitionswissenschaft – und ebnet so auch einen neuen Pfad für die Weiterentwicklung von Computern. Zukünftige Rechner könnten aus sehr billigen und kleinen „unzuverlässigen“ Rechenelementen gebaut werden. „Ein der Arbeitsweise von Neuronen nachempfundenes Netzwerk aus vielen kleinen, modernen elektronischen Bausteinen könnte zukünftig ungeahnt effiziente Rechenprozesse erschließen“, so Maass.
Ein Prototyp einer solchen Rechenmaschine namens „Hybrid Multiscale Facility“ (HMF) entsteht derzeit im Rahmen des EU-Projekts „BrainScaleS“, an dem die Grazer Forscher unter anderem mit Kollegen der Universität Heidelberg kooperieren. Der HMF ahmt die Struktur des menschlichen Gehirns nach, arbeitet aber mehr als 1000-mal schneller. So werden die Grazer Forscher bald überprüfen können, ob die Vorhersagen der neuen Theorie auch für Rechner gelten, die aus künstlich nachgebildeten Neuronen (aus Silizium) bestehen.
Das EU-Projekt BrainScaleS wurde im Jänner 2011 gestartet. In dem vierjährigen, mit 8,5 Millionen Euro dotierten Projekt kooperieren Computer- und Hirnforscher aus sechs Ländern.
Ziel ist es, die Informationsverarbeitung im Gehirn besser zu verstehen – durch Experimente an lebenden Neuronen, mathematische Analysen und den Bau eines Prototypen, der nach dem Vorbild des Gehirns arbeitet: die „Hybrid Multiscale Facility“ (HMF, siehe Bild), in der herkömmliche Elektronik mit „neuromorphen“ (den Strukturen im Gehirn nachgebildeten) Bausteinen gekoppelt wird.
("Die Presse", Print-Ausgabe, 20.11.2011)