Wie neuronale Netzwerke komplexe Entscheidungen im Gehirn steuern

PRINCETON / LONDON (IT BOLTWISE) – Neue Erkenntnisse aus der Gehirnforschung zeigen, wie neuronale Netzwerke im Gehirn zusammenarbeiten, um komplexe Entscheidungen zu treffen. Forscher der Princeton University haben in Zusammenarbeit mit anderen führenden Instituten ein Modell entwickelt, das die zugrunde liegende Struktur beschreibt, die neuronale Aktivität bei Entscheidungsprozessen leitet.

Die Entscheidungsfindung im Gehirn ist ein faszinierender Prozess, der weit vor der eigentlichen Handlung beginnt. Forscher der Princeton University haben nun gezeigt, dass trotz individueller Unterschiede in der neuronalen Aktivität eine gemeinsame Struktur existiert, die das Gehirn zu einer einheitlichen Entscheidung führt. Diese Entdeckung könnte nicht nur unser Verständnis der Gehirnfunktion vertiefen, sondern auch Einblicke in psychiatrische Erkrankungen wie Schizophrenie und bipolare Störungen bieten, bei denen die Entscheidungsfindung gestört ist.

In einer Studie, die in der renommierten Zeitschrift Nature veröffentlicht wurde, trainierten die Wissenschaftler Makaken in einer Farbwahlaufgabe und zeichneten dabei die neuronale Aktivität auf. Sie entdeckten, dass die Reaktionen der Neuronen durch eine gemeinsame ‘Potenziallandschaft’ geformt werden, die sich je nach Schwierigkeitsgrad der Aufgabe verändert. Diese Landschaft ist bei einfachen Entscheidungen steiler, was schnelle Entscheidungen fördert, während sie bei schwierigeren Aufgaben flacher wird und anfälliger für Fehler ist.

Die Forscher fanden heraus, dass, obwohl einzelne Neuronen sehr unterschiedliche Reaktionen zeigten, ihre Aktivität letztlich von derselben zugrunde liegenden Potenziallandschaft beeinflusst wurde. Dies lässt sich mit einer Gruppe von Skifahrern vergleichen, die zwar unterschiedliche Wege bevorzugen, aber alle von derselben Hangneigung beeinflusst werden. Diese Erkenntnis könnte helfen, die neuronalen Mechanismen besser zu verstehen, die bei der Entscheidungsfindung eine Rolle spielen.

Das Team entwickelte ein flexibles Computermodell, das zwei entscheidende Merkmale für das Verhalten jedes Neurons aufzeigte: die Abstimmung, wann und auf welche Art von Entscheidung ein Neuron reagiert, und die neuronale Dynamik, die durch die Potenziallandschaft dargestellt wird. Diese Modellierung zeigte, dass die Abstimmung über einfache und schwierige Versuche hinweg konsistent blieb, während sich die Form der Potenziallandschaft änderte.

Die Implikationen dieser Forschung sind weitreichend. Ein besseres Verständnis der neuronalen Koordination bei der Entscheidungsfindung könnte nicht nur zur Entwicklung neuer Therapien für psychiatrische Erkrankungen führen, sondern auch die Entwicklung von KI-Systemen beeinflussen, die menschliche Entscheidungsprozesse nachahmen. Die Forscher planen, ihre Untersuchungen zu erweitern, um zu verstehen, wie verschiedene Neuronentypen und ihre Verbindungen zur Vielfalt der Abstimmung und den unterschiedlichen Phasen der Entscheidungsfindung beitragen.

Diese Forschung bietet einen neuen Blick auf die Komplexität der Entscheidungsfindung im Gehirn und zeigt, dass trotz der scheinbaren Komplexität der neuronalen Aktivität eine zugrunde liegende Ordnung existiert. Dies könnte nicht nur unser Verständnis der Gehirnfunktion revolutionieren, sondern auch neue Wege für die Behandlung von Störungen eröffnen, die die Entscheidungsfindung beeinträchtigen.

Unseren KI-Morning-Newsletter «Der KI News Espresso» mit den besten KI-News des letzten Tages gratis per eMail - ohne Werbung: Hier kostenlos eintragen!