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Neuronale Netze können erstaunlich komplizierte Aufgaben ausführen. Das Beispiel der visuellen Datenverarbeitung zeigt, daß schichtartig angeordnete Neuronen sehr wohl in der Lage sind, komplizierte Verrechnungen durchzuführen. Da wir viele Eigenschaften der Signalweiterleitung einzelner Neuronen kennen, können wir die Frage stellen: Wie müssen die Neuronen einer Schicht oder verschiedener Schichten miteinander verbunden werden, um die genannten Formen der Signalverarbeitung zu bewerkstelligen, z.B. um Kantenkontraste hervorzuheben? Es stellt sich heraus, daß es nicht schwierig ist, Verbindungsdiagramme anzugeben – auf der Basis der beobachteten Morphologie und auf der Kenntnis funktioneller Eigenschaften –, von denen man die geforderten Signalmuster erwarten kann. In mehreren Fällen wurden in der Tat alternative Schemata angegeben, welche als geeignet erschienen, wobei die Frage im Augenblick offen ist, welche Variation von der Natur an welcher Stelle benutzt wird. 13 Man kann somit feststellen, daß die neurobiologische Forschung der letzten 20 bis 30 Jahre auf dem Weg von ›unten nach oben‹ zu einem Verständnis vieler Eigenschaften unseres Zentralnervensystems geführt hat. Die Hoffnung ist natürlich, daß sich der reduktionistische Ansatz irgendwann auf breiter Front mit dem ganzheitlichen Ansatz trifft und wir somit zu einem durchgängigen Verständnis von Eigenschaften und Wirkungsweise unseres ZNS gelangen. Moderne Bildgebungsverfahren, die eine Vielzahl von Funktionen bestimmten Hirnregionen zuweisen können, werden dazu sicher Wesentliches beitragen. Man muß jedoch sehen, daß in den meisten Bereichen – vor allem in denen, die uns als denkende Menschen am meisten interessieren – die Defizite gewaltig sind und keineswegs ein lückenloses Verständnis, eine Erklärung höherer Hirnfunktionen auf der Basis von Molekülen und zellulären Signalen, in Reichweite liegt. 13 Eine kurze Darstellung praktischer Anwendungen neuronaler Netze ist in Fußnote 7, S. 30 zu finden. 68
Die Neurowissenschaften: “Top-Down” und “Bottom-Up” Ansatz Top-Down Lernen Gedächtnis Bewußtsein Wahrnehmen Konditionierung (Pavlov) Assoziative Speicher Klassifizieren Mustererkennung Netzwerke von Neuronen Synaptische Transmission Sensorische Transduktion Nervenimpuls Ca ++ -Signale Bottom-Up Funktion von Biomolekülen: Genom/Biomoleküle Rezeptoren, Ionenkanäle, Enzyme Molekulare Dynamik / Interaktionen Abb. 1: Zwei komplementäre Ansätze zum Studium des Gehirns. Top-Down: Von einer Analyse der höheren Leistungen zu Strukturprinzipien und Mechanismen. Bottom-Up: Von den Molekülen zu Signalen und Verschaltungsprinzipien. Der ›Blaue Bereich‹ weist auf höhere Leistungen des Gehirns hin, die sich bereits in technischen Systemen durch Nachbildung von Nervennetzen realisieren lassen. 69
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Zweiter Teil Die Jahrestagung des O
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hat eine genuin biblische Frage ges
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