Computational Intelligence: die Natur als Vorbild für technische ...

wußt abzurufen und in das implizite Gedächtnis, das unbewußter Natur ist, und den
Rückgriff etwa auf erlernte motorische Fertigkeiten erlaubt (es umfaßt auch die klassische
Konditionierung). Eine elementare Form impilziten Lernens ist die Sensibilisierung:
ein Reiz steigert die Reaktionsbereitschaft auf schwächere, nachfolgende Ereignisse.
Während die Erinnerung an einen einzelnen Reiz meist schon nach Minuten oder allenfalls
Stunden abklingt, gehen wiederholte Reizungen in das Langzeitgedächtnis über.
Die Sensibilisierung hält dann Tage bis Wochen an. Am Studium der Aplysia hat man
festgestellt, daß das Kurzzeitgedächtnis auf der Veränderung bereits vorhandener Eiweißmoleküle
beruht (eine Synthese neuer Proteine erfolgt nicht). Beim Langzeitgedächtnis
wandert ein Enzym, die Protein-Kinase, in den Zellkern, aktiviert dort spezielle
Eiweißstoffe, die das Ablesen genetischer Informationen ankurbeln (die sogenannten
Transkriptionsfaktoren ) indem sie einen "genetischen Schalte" umlegen. Dadurch werden
neue Proteine synthetisiert, die zur Konsolidierung und schließlich zur Stabilisierung
des Langszeitgedächtnisses führen. Charakteristisch dafür sind strukturelle Veränderungen,
zum Beispiel neu gebildete Synapsen. Um diesen wichtigen biologischen Regelkreis
des Lernens gegen Störung zu sichern, ist eine molekulare Feinsicherung eingebaut:
im Gegensatz zu dem das Langzeitgedächtnis fördernden Protein ist ein weiteres
Protein eingebaut, welches das Ablesen unterdrückt. Das aktivierende Protein trifft im
Zellkern auf das bereits im Ruhezustand gebildete hemmende Protein. Wiederholte Pulse
bewirken, daß die blockierende Wirkung verlorengeht, Ohne das hemmende Protein
würde schon eine einzige Anregung die Nervenzelle auf lange Zeit sensibilisieren [29].
Informationstransport und Informationsverarbeitung erfolgen im Gehirn massiv parallel,
diskret, analog und asynchron, also ohne zentralen Taktgeber. Während bei primitiven
Lebewesen die innere Informationsverarbeitung fast vollständig starr festgelegt ist,
nehmen mit steigender Entwicklungsstufe die Möglichkeiten einer individuellen Gestaltung
zu [3]: die feste „Verdrahtung“ wird ersetzt durch die Selbstorganisation während
eines Lernvorgangs. Die Informationsspeicherung erfolgt ebenfalls dezentral an
den Synapsen, den Kontaktstellen zwischen den Neuronen (siehe oben).
Weitere wesentlichen Merkmale der neuronalen Organisation sind:
• Redundanz der Bearbeitungslemente (die Beschädigung relativ weniger Neuronen hat
keine spürbaren Auswirkungen auf das allgemeine Verhalten),
• Anpassungsfähigkeit an vielerlei veränderliche Bedingungen.
5.2 Künstliche neuronale Netze
Bereits 1943 veröffentlichten der amerikanische Psychiater Warden McCulloch gemeinsam
mir dem Harvard-Studenten Walter Pitts das vereinfachte Modell des menschlichen
Gehirns. Die Neuronen werden dabei durch Funktionen (Rechenelemente), die Synapsen
durch die Verkoppelung (Verdrahtung) der Rechenelemente zu künstlichen neuronalen
Netzen (KNN) repräsentiert. Die beiden Wissenschaftler zeigten, daß zum Beispiel
Netzwerke von Schwellwert-Kennlinien jede Berechnung durchführen können (Berechenbarkeitsbeweis).
Das Modell von McCulloch und Pitt war jedoch noch nicht fähig
zu lernen. Ein Lernalgorithmus wurde 1949 erstmals von Donald Hebb beschrieben.
Hebb formulierte dazu eine Art Selbstorganisationsprozeß. Eine Synapse, die zwei Neu-