Die Formel des Lebens. Von der Zelle zur Zivilisation by Enrico Coen
Autor:Enrico Coen [Coen, Enrico]
Die sprache: deu
Format: mobi, epub
Herausgeber: Hanser
veröffentlicht: 0101-01-01T00:00:00+00:00
LERNEN AUS DISKREPANZEN
Eine patente Antwort lieferten wenige Jahre später die Computer-Neurowissenschaftler Read Montague, Peter Dayan und Terry Sejnowski aus den USA. Ihr Vorschlag verknüpft die Versuchsergebnisse von Romo und Schultz mit einer mathematischen Lerntheorie, dem »Temporal-Difference-Learning« oder TD-Learning, das Richard Sutton und Andrew Barto Jahre zuvor entwickelt hatten.67 Es lohnt sich, den Mechanismus nach Montague, Dayan und Sejnowski etwas detaillierter zu betrachten, weil wir damit die Schlüsselelemente des Lernens in den Blick bekommen.
Ihr Schema ist in vereinfachter Form in Abbildung 54 dargestellt. Wir sehen dort zwei Neurone, die unterschiedliche Inputs erhalten. Ich nenne das obere das Erwartungsneuron. Mit diesem Namen will ich nicht sagen, dass dieses Neuron über besondere psychologische Eigenschaften verfügt, so dass es irgendetwas Bestimmtes erwarten könnte. Es ist ein Neuron wie jedes andere, mit Inputs und Outputs. Doch wie wir sehen werden, spiegelt die Rolle, die dieses Neuron in dem Schema übernimmt, die Erwartungen des Affen. Das Erwartungsneuron erhält Inputs von verschiedenen sensorischen Signalen, etwa dem Türgeräusch, oder visuelle Reize wie einen Lichtblitz. Diese Signale sind über schwache Synapsen an das Erwartungsneuron gebunden, die ich mit kurzen Strichen an den Axon-Enden darstelle. Diese Signale aktivieren das Erwartungsneuron zunächst also, wenn überhaupt, nur sehr schwach.
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