Wie die Welt in den Kopf kommt

Abfolgen: Eine noch wesentlich größere Erhöhung entstünde dann, wenn das Netz-
werk nicht nur auf differenzierbare Reize, sondern auf bestimmte Reizfolgen   reagie-
ren können soll. Es handelt sich dann um ein Dynamisches Bayessches Netz
(Brandherm 2000) Also auf Rotlicht Glocke, nicht aber auf Glocke Rotlicht.
Bleiben wir bei den 10 Neuronen, und den zigtausend möglichen Bildern, so kann
sich davon jedes mit beliebig vielen weiteren zu einer Filmsequenz verbinden. Neh-
men wir an, wir merken uns nur Sequenzen aus 1 bis 3 Bildern: Anzahl verschiedener Bilder Zweierkombinationen Dreierkombinationen                                     43930
43930*43929= 1929800970 43930*43929*43928= 84772297010160 Summe 84774226855060 Es gibt also Milliarden verschiedener Reizkombinationen, bei nur drei aufeinande r-
folgenden Reizen von nur 10 binär reagierenden Neuronen! Drei aufeinanderfolgen-
de Reize sind wie ein Film aus drei Bildern. Geschichten kann man sich damit noch
nicht merken. Und auch 10 Neuronen zur Bildauflösung sind nicht genug ! Ein Auge
liefert bereits 1,5 Millionen Bildpunkte, und zwar nicht binär, sonde rn in sehr fein
unterscheidbaren Intensitätsstufen. Dann sind da die Projektionsfelde r des Körper-
empfindens, des Hörens und des Riechens. Mir ist erzählt worden, dass würden wir
mit all diesen Neuronen alle kombinatorischen Möglichkeiten durchspielen, eine Zahl
an Kombinationsmöglichkeiten entstünde, die über der Zahl der Quanten des Univer-
sums liege. Ich bin kein Mathematiker, aber es genügt mir zu wissen, dass die Zahl
an Verbindungsmöglichkeiten größer ist, als die Zahl an Verbind ungen,die im Gehirn
vorveranlagt ist.
Das Gehirn kann also nicht alle eventuell einmal benötigten Verbindungen bereits
veranlagt haben, und bei Bedarf verstärken. Auch anatomisch ist ersichtlich, da ss im
Gehirn nicht jedes Neuron mit jedem Kontakt hat. Das Gehirn braucht also die Fähig-
keit Verbindungen erst herzustellen, wenn sie benötigt werden, und es braucht Stra-
tegien um Daten zu komprimieren und selektieren.
Mit der Neuronenanzahl nehmen die kombinatorischen Möglichkeiten unverhält nis-
mäßig stark zu. Da dynamische Bayessche Netze alle Verbindungen durchrechnen,
sind auch mit heutigen Großrechnern nur Bayes-Netze mit wenigen hundert Ne uro-
nen denkbar (Brandherm 2000). Bayesianische Netze können also, aufgrund eines
kombinatorischen Kollaps, nicht erklären, wie das Gehirn die Reize der einzelnen
Sinnesrezeptoren zu Begriffen verbindet. Es ist nicht vorstellbar solche Netze für die
Verbindung der unzähligen einzelnen Sinnesrezeptoren einzusetzen, sondern man
beschränkt sich auf fertige Begriffe, wie bei Pawlow die Glocke und das Futter. In der
Psychologie versucht man umgekehrt die assoziative Vernetzung von Begriffen in
Lernexperimenten zu erforschen, und in propositionalen (begrifflichen) Netzen aufzu-
zeichnen (Anderson 1996, S. 147f). 17