Neuer Ansatz für eine biologische Programmiersprache

idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Thema Corona

idw-Abo
Science Video Project



Teilen: 
23.06.2020 09:00

Neuer Ansatz für eine biologische Programmiersprache

Mag. Christoph Pelzl, MSc Kommunikation und Marketing
Technische Universität Graz

    Neue Erkenntnisse von Forschern rund um die TU Graz-Informatiker Wolfgang Maass und Robert Legenstein zu neuronaler Informationsverarbeitung im Gehirn könnten effizientere AI-Methoden ermöglichen.

    Konkret ist es den Forschenden gelungen, das Entstehen und Interagieren zwischen sogenannten „Assemblies“ mathematisch zu modellieren. Dabei handelt es sich um Neuronenverbände im Gehirn, die die Grundlage für höhere kognitive Fähigkeiten bilden wie beispielsweise dem Denken, dem Vorstellungsvermögen, dem Argumentieren, Planen oder der Sprachverarbeitung.

    Besseres Verständnis für die Funktionsweise des Gehirns

    Der kanadische Neurowissenschaftler Donald H. Hebb hat bereits 1949 postuliert, dass sich Neuronen zu solchen Verbänden zusammenschließen, also gemeinsam aktiv sind, um einzelne Wörter oder Symbole, aber auch ganzheitliche „Konzepte“ zu kodieren. „Die Existenz von Assemblies verdichtete sich allerdings erst in den letzten Jahren und unsere Modelle bauen auf den jüngsten Ergebnissen aus der Hirnforschung auf“, erklärt Maass.

    Assemblies sind fließende Gebilde, die sich ständig neu organisieren, um Umweltreize zu verarbeiten, diesen eine symbolische Bedeutung geben, sie strukturieren und in Wissen umwandeln. Diese Anpassungsfähigkeit – auch Plastizität genannt – liefert dem Gehirn die Möglichkeit, über die begrenzte Verarbeitungskapazität hinwegzukommen und eine „unbegrenzte“ Anzahl von Mustern zu bilden.
    Die Ergebnisse tragen nicht nur zu einem besseren Verständnis des Gehirns bei – sie könnten auch zu neuen effizienten AI-Methoden führen, da sie die Vorteile der zwei Hauptansätze in der AI-Forschung miteinander verbinden – der symbolistische und der konnektionistische.

    Symbolistische vs. Konnektionistische Informationsverarbeitung

    Algorithmen in Symbolsystemen basieren auf definierten Regeln (Wenn-/Dann-Befehle) und logischen Formeln, und überzeugen durch ihre Abstraktionsfähigkeit – also einerseits die Fähigkeit zur Verallgemeinerung sowie andererseits die Fähigkeit, allgemeine Zusammenhänge auf konkrete Sachverhalte anzuwenden. Sie sind daher prädestiniert für eine leichte Anwendung auf ganz neue Situationen. Symbol-basierte Systeme müssen aber aufwendig programmiert werden und lassen sich nicht mittels großer Datenmengen für anspruchsvolle Anwendungen trainieren, wie das bei neuronalen Netzwerken möglich ist. Diese bestehen aus kleinen miteinander vernetzten und lernfähigen Recheneinheiten, die sich selbst organisieren und im Verbund komplexe Probleme schnell lösen können. Die Lernfähigkeit neuronaler Netzwerke hat den konnektionistischen Ansatz für die aktuelle AI-Forschung und für moderne AI-Anwendungen attraktiver gemacht. Allerdings haben neuronale Netzwerke Schwierigkeiten bei jenen Aufgaben, die in den Trainingsmengen nicht vorkommen.

    „Menschliche“ Gehirnarchitektur für Maschinen

    Die vorgestellten Assembly-Modelle zielen nun darauf ab, die Abstraktionsfähigkeit mit der Lernfähigkeit zu kombinieren. „Es handelt sich dabei um neuronale Netzwerke, die mit ihren Assemblies symbolartig arbeiten. Als Paradigma dient uns das menschliche Gehirn, das auch beides miteinander kombiniert“, so Legenstein.

    Die Arbeiten, an denen auch Forschende der University of Nottingham, der University of California, Berkeley und dem Georgia Institute of Technology beteiligt sind, fließen teilweise ins Human Brain Project ein (HBP) – dieser europaweite interdisziplinäre Forschungsverbund arbeitet seit 2015 daran, das menschliche Gehirn elektronisch nachzubauen und seine Funktionen zu simulieren. Wolfgang Maass und sein Team sind darin für das Arbeitspaket „Principles of Brain Computation“ (https://www.humanbrainproject.eu/en/silicon-brains/how-we-work/computational-pri...) verantwortlich.

    Diese Forschungsarbeit wurde vom Wissenschaftsfonds FWF sowie durch das Human Brain Project (https://www.humanbrainproject.eu/en/) gefördert ist an der TU Graz in den Fields of Expertise „Human and Biotechnology“ (https://www.tugraz.at/forschung/forschungsschwerpunkte-5-fields-of-expertise/hum...) und „Information, Communication & Computing“ (https://www.tugraz.at/forschung/forschungsschwerpunkte-5-fields-of-expertise/inf...) verankert, zwei von fünf Stärkefeldern der TU Graz.


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    TU Graz | Institute of Theoretical Computer Science
    Wolfgang MAASS
    Em.Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.rer.nat.
    Tel.: +43 316 873 5822
    maass@igi.tugraz.at

    Robert LEGENSTEIN
    Assoc.Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn.
    Tel.: +43 316 873 5824
    legi@igi.tugraz.at


    Originalpublikation:

    STDP Forms Associations between Memory Traces in Networks of Spiking Neurons
    Cerebral Cortex, Volume 30, Issue 3, March 2020, Pages 952–968.
    DOI: 10.1093/cercor/bhz140

    A Model for Structured Information Representation in Neural Networks of the Brain
    eNeuro 7 May 2020, 7 (3) ENEURO.0533-19.2020;
    DOI: 10.1523/ENEURO.0533-19.2020

    Brain computation by assemblies of neurons
    Proceedings of the National Academy of Sciences Jun 2020, 202001893;
    DOI: 10.1073/pnas.2001893117


    Weitere Informationen:

    https://engineering.columbia.edu/press-releases/discovering-how-brain-works-thro... (Pressemeldung der Columbia University zum Paper "Brain computation by assemblies of neurons"
    https://www.tugraz.at/institutes/igi/home/ (TU Graz | Institute of Theoretical Computer Science)


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wissenschaftler
    Biologie, Informationstechnik
    überregional
    Forschungsergebnisse, Wissenschaftliche Publikationen
    Deutsch


    Die TU Graz-Forscher Robert Legenstein und Wolfgang Maass arbeiten mit anderen Forschenden daran, AI einen großen Schritt weiter zu bringen.


    Zum Download

    x

    Hilfe

    Die Suche / Erweiterte Suche im idw-Archiv
    Verknüpfungen

    Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.

    Klammern

    Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).

    Wortgruppen

    Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.

    Auswahlkriterien

    Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).

    Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).

    Cookies optimieren die Bereitstellung unserer Dienste. Durch das Weitersurfen auf idw-online.de erklären Sie sich mit der Verwendung von Cookies einverstanden. Datenschutzerklärung
    Okay