Die Maus navigiert in einer naturnahen Versuchsumgebung mithilfe der Schnurrhaare durch einen Gang. Dabei wird ihre Gehirnaktivität gemessen. © The Grainger College of Engineering at the University of Illinois Urbana-Champaign
Wissenschaftler konnten durch Versuche an Mäusen neue Erkenntnisse über deren Entscheidungsfindung gewinnen. Die Forschenden hoffen, dass diese Einblicke bei der Entwicklung effizienterer KI-Systeme helfen können.
Neue Forschung des Grainger College of Engineering an der University of Illinois Urbana-Champaign liefert Einblicke in Gehirnprozesse, die traditionelle Annahmen in den Neurowissenschaften in Frage stellen. Die Arbeitsgruppe um Yurii Vlasov zeigte, dass Entscheidungsprozesse nicht, wie bisher angenommen, erst in höhergeordneten Hirnarealen, die für komplexe Verarbeitung zuständig sind beginnen. Stattdessen wurde beobachtet, dass eine grundlegende, früh entwickelte Hirnregion – der primäre somatosensorischen Kortex – maßgeblich an der Entscheidungsfindung beteiligt ist.
Bei den Versuchen wurden die Mäuse am Kopf fixiert, um mit Elektrodensonden Gehirnaktivitäten zu messen. Sie liefen auf einem Laufband durch einen künstlichen Gang in völliger Dunkelheit, wobei sie ihre Schnurrhaare zur Navigation verwendeten. Die Aufgaben wechselten zwischen der Navigation in einem geraden Gang und Umgebungen, die Links-Rechts Drehungen erforderten. Dieser Aufbau simuliert naturnahe Bedingungen, in denen Mäuse in ihren Gängen Richtungsentscheidungen mithilfe der Schnurrhaare treffen.
Die Wissenschaftler wollten dadurch mehr über natürliche Prozesse in der Entscheidungsfindung erfahren, die als Vorbild für effizientere künstliche Systeme dienen können. Da aktuelle KI-Modelle vor allem in der Entscheidungsfindung schlecht abschneiden, könnte die Forschung hier zur weiteren Entwicklung beitragen. Denn natürliche Intelligenz ist rechenleistungsfähiger als aktuelle Formen künstlicher Intelligenz und benötigt deutlich weniger Energie, was sie zu einem attraktiven Modell für zukünftige KI macht.
„Indem wir die Dynamik neuronaler Aktivität untersuchen, können wir vielleicht besser verstehen, wie diese bei Entscheidungen eine Rolle spielen“, so Vlasov. „Vielleicht ist dies ein Ansatz, der bisher unbekannten Mechanismen aufdeckt – wie diese Rückkopplungsschleifen dynamisch organisiert sind und wie sie verschiedene Verarbeitungsebenen formen und prägen. Möglicherweise lässt sich dies in neue KI-Modelle integrieren.“
Zusatz-Info: Tierversuche
Weitere Informationen zu Tierversuchen in Deutschland sind im aktuellen Kompass Tierversuche zu finden.
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