Die Optimierung Neuronaler Repraesentationen durch natuerliche Selektion

Kurze Erinnerung: Unter Neuronalen Representationen(NR) verstehe ich das "Bild" einer Information, wie sie durch Neuronen im Gehirn ausgedrueckt wird. Zum Beispiel mit Hilfe eines Netzes elektrischer Impulse zwischen bestimmten einzelnen Neuronen.

Ich gehe von den Theorien zur Intuitiven Fragmentierung, Universellen natuerlichen Selektion und ueber das Bewusstsein aus:


Intuitive Fragmentierung

Universelle natuerliche Selektion

Bewusstsein



Die Enwicklung des Gehirns wird von Erfahrungen und Genen gesteuert.

Die aufgenommenen Reize und ihre Art und Weise der Verarbeitung transformieren das Gehirn eines Menschen ununterbrochen. Jeder Input spiegelt sich in einer NR wieder. Je oefter eine NR verwendet wird, desto mehr werden die Verbindungen zwischen beteiligten Neuronen verstaerkt. Bei seltener oder keiner Nutzung verkuemmern sie.

Was hat diese Funktionsweise fuer eine Auswirkung auf Erinnerungen?

Offensichtlich erkennbar ist hier der Wettkampf zwischen verschiedenen NRs, dessen Gewinner sich durch besonders haeufige Verwendung auszeichnen. Denn genau das ist es doch, was sie am Leben haelt.

Aber eine Erfahrung, bzw. der entsprechende Input tritt mit verschwindend geringer Wahrscheinlichkeit exakt noch einmal auf und damit auch ihre NR.
Oberflaechlich betrachtet duerfte also nichts in unserer Erinnerung verbleiben. Das gilt allerdings nur dann, wenn jede NR voellig individuell waere. Es ist leicht, inhaltliche Ueberschneidungen zwischen verschiedenen Erfahrungen zu finden. Man koennte also eine NR auch als Kombination und/oder Modifikation anderer NRs verstehen.

Ich nenne eine solche Ueberschneidung zwischen NRs fortan "Integrierte Neuronale Representation", oder kurz: "INR"
Wenn eine INR stark ist, bedeutet das, dass sie in relativ vielen, moeglichst haeufig verwendeten NRs integriert ist. Sie ist schwach, wenn das Gegenteil der Fall ist.

Wenn diese INRs auch auf neuronaler Ebene mit einbezogen wuerden, muesste nur eine aller NRs, die die INR enthalten, verwendet werden, so dass es zur gleichzeitigen Nutzung dieser INR kommt.

Wenn eine INR in sehr vielen NRs vorkommt, ist die Frequenz ihrer Verwendung also relativ hoch. Das fuehrt zu haeufiger Staerkung der an ihr beteiligten neuronalen Verbindungen.

Das wiederum verschafft ihr einen evolutionaeren Vorteil gegenueber weniger starken INRs. Die Konsequenz ist, dass sich starke INRs grundsaetzlich gegen schwache INRs durchsetzen. Da die individuelle NR eines Inputs sich praktisch nie wiederholt, sind im Gehirn nur INRs ueberlebensfaehig. Wir koennen uns also viel besser Dinge merken, wenn eine neue NR vollstaendig in bestehende NRs uebersetzt werden kann. Damit wird Konkurrenz zu bestehenden NRs weitesgehend vermieden, weil vorhandene neuronale Strukturen weiterverwendet werden. Wie diese Rekombination von NRs geschieht, muss natuerlich ebenfalls als NR oder besser als INR gespeichert werden. Auch hier gilt wieder das Prinzip: staerkere INRs setzten sich durch.

Von jetzt an nenne ich NRs, die durch bestehenden NRs zumindest teilweise konstruiert werden, "Rekonstruierte Neuronale Represaentationen" oder auch RNR.

Dieser Mechanismus ist auch praktisch gut nachvollziehbar.
Wenn man sich ueber ein Thema informiert, indem man lediglich Informationen auswendig lernt, dauert es nicht lange, bis man diese wieder vergessen hat. Wenn man andererseits begreift, was diese Informationen bedeuten, wie sie zusammenhaengen und vielleicht sogar noch Verbindungen und Parallelen zu anderen Themen erkennt, wird man sie viel besser im Gedaechnis behalten.
Woran liegt das?
Jede Information, die Rueckschluesse auf den Zusammenhaenge zwischen der individuellen NR des Auswendiggelernten und vorhandenen INRs zulaesst, hilft bei einer intelligenten Uebersetzung in eine RNR.
Selbst wenn eine neue NR vollstaendig integriert wird, ist damit jedoch noch nicht gleich das Optimum an Effizienz erreicht. Es kann naemlich durchaus verschiedene Alternativen geben, eine NR zu integrieren. Je staerker der Durchschnitt der INRs ist, mit welchen man die neue NR integriert, desto effizienter. Denn je besser man sich an die einzelnen Komponenten einer Information erinnert, desto klarer ist auch die Erinnerung an die daraus resultierende RNR.


Die natuerliche Selektion starker INRs fuehrt zwangslaeufig dazu, dass Informationen in unserem Gehirn nicht als individuelle Pakete gespeichert werden, sondern als hierarchische Struktur, die mit moeglichst wenig Basis-INRs auskommt, aus denen alle restlichen INRs und NRs rekonstruiert werden koennen.