The Thousand Brains Theory 2.0: An Extension for the Long-Range Connections of the Neocortical Heterarchy
Diese Arbeit erweitert die Thousand-Brains-Theorie durch den Vorschlag, dass der Neocortex als Heterarchie operiert, in der thalamische und weitreichende kortiko-kortikale Verbindungen egozentrische sensorische Daten in allozentrische Modelle umwandeln und das Lernen kompositorischer Objekte ermöglichen, wodurch zuvor ungeklärte anatomische und computergestützte Mechanismen der Intelligenz adressiert werden.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung eines Preprints, das nicht peer-reviewed wurde. Dies ist kein medizinischer Rat. Treffen Sie keine Gesundheitsentscheidungen auf Grundlage dieses Inhalts. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Das menschliche Gehirn ist eine riesige Landschaft aus Milliarden von Neuronen, doch seit über einem Jahrhundert suchen Wissenschaftler nach der Grundeinheit, die diese Komplexität ermöglicht. In den 1950er Jahren schlug ein Neurowissenschaftler namens Vernon Mountcastle vor, dass das Gehirn aus sich wiederholenden Säulen aufgebaut ist, wie ein Wald aus identischen Bäumen, wobei jede Säule als grundlegende Verarbeitungseinheit fungiert. Jahrzehntelang war die vorherrschende Vorstellung, dass diese Säulen in einer strengen Hierarchie arbeiten, vergleichbar mit einer Unternehmensleiter, bei der Informationen von einfachen Details zu komplexen Ideen aufsteigen, wobei das ausgefeilteste Verständnis erst ganz oben erscheint. Eine wachsende Zahl von Belegen deutet jedoch darauf an, dass das Gehirn weitaus vernetzter und flexibler ist als eine einfache Leiter, da die Säulen auf komplexe, nicht-lineare Weise miteinander kommunizieren. Das Verständnis darüber, wie diese Säulen kommunizieren, ist entscheidend, denn es hält den Schlüssel dazu bereit, wie wir eine Tasse Kaffee erkennen, egal ob sie aufrecht oder kopfüber steht, wie wir lernen, dass ein Rad Teil eines Fahrrads ist, und letztlich, wie unser Gehirn aus einem chaotischen Strom von Sinnesdaten ein stabiles Modell der Welt konstruiert.
In einer neuen Arbeit mit dem Titel „The Thousand Brains Theory 2.0“ schlagen die Forscher Jeff Hawkins, Niels Leadholm und Viviane Clay eine wesentliche Aktualisierung ihrer früheren Theorie darüber vor, wie das Gehirn funktioniert. Sie argumentieren, dass das Gehirn Informationen nicht einfach nur passiv empfängt; stattdessen ist jede einzelne Säule im Gehirn ein sensorimotorisches System, das durch Bewegung und Fühlen lernt. Die Autoren legen nahe, dass das Gehirn, um die Welt begreifbar zu machen, Informationen ständig zwischen zwei verschiedenen Perspektiven übersetzen muss: der Sicht aus dem Sensor selbst, die sich ändert, wenn wir unsere Augen oder Hände bewegen, und einer stabilen, feststehenden Sicht auf das Objekt selbst. Die Arbeit führt einen spezifischen Mechanismus ein, wie diese Übersetzung geschieht, und erklärt, wie das Gehirn lernt, Objekte als Ansammlungen anderer Objekte zu sehen, wie etwa ein Auto, das aus Rädern und Türen besteht, anstatt nur als einen Haufen unzusammenhängender Teile.
Die Forscher beginnen damit, ein langjähriges Rätsel der Neurowissenschaft anzusprechen: Das Gehirn enthält viele verschiedene Arten von Fernverbindungen zwischen seinen Säulen, und bestehende Theorien haben Schwierigkeiten zu erklären, was all diese Verbindungen bewirken. Einige Verbindungen verlaufen aufwärts und abwärts durch eine Hierarchie, andere verlaufen seitlich oder führen durch eine zentrale Struktur namens Thalamus. Die Autoren schlagen vor, dass diese Verbindungen nicht bloß zufällige Verkabelungen sind, sondern zwei unterschiedliche, lebenswichtige Aufgaben erfüllen. Die erste Aufgabe besteht darin, als Übersetzer zu fungieren. Wenn Sie ein Objekt betrachten, bewegen sich Ihre Augen, Ihr Kopf neigt sich, und das Bild auf Ihrer Netzhaut verschiebt sich ständig. Dennoch nehmen Sie das Objekt als stabil wahr. Die Arbeit legt nahe, dass der Thalamus, eine Schaltstation tief im Gehirn, eine schnelle Rotation dieser sensorischen Daten durchführt. Er nimmt die sich verändernde, bewegte Sicht Ihrer Sensoren und konvertiert sie augenblicklich in eine feste, stabile Sicht relativ zum Objekt. Dies geschieht für jede einzelne Säule, was es dem Gehirn ermöglicht, ein Gesicht oder ein Werkzeug zu erkennen, unabhängig davon, wie Sie Ihren Kopf halten oder wohin Sie Ihre Augen richten.
Der zweite große Beitrag der Arbeit ist eine neue Erklärung dafür, wie das Gehirn komplexe, zusammengesetzte Objekte lernt. In der alten Sichtweise wurde angenommen, dass das Gehirn sich von einfachen Linien zu komplexen Formen aufbaut, während die Informationen die Hierarchie hinaufsteigen. Die Autoren argumentieren stattdessen, dass jede Säule, selbst jene am untersten Ende des Verarbeitungsstroms, sofort lernt, ganze Objekte zu erkennen. Die hierarchischen Verbindungen zwischen den Säulen werden dann genutzt, um zu lernen, wie diese ganzen Objekte zusammenpassen. Eine Säule könnte beispielsweise lernen, wie ein „Rad“ aussieht, während eine Säule darüber lernt, was ein „Fahrrad“ ist. Die Verbindung zwischen ihnen lehrt das Gehirn, dass ein Rad Teil eines Fahrrads ist und – spezifisch – wo dieses Rad an dem Fahrrad lokalisiert ist. Dieses Lernen geschieht Punkt für Punkt, während man mit den Augen oder Fingern über das Objekt gleitet, wodurch die Position des Teils mit der Position des Ganzen verknüpft wird. Dies ermöglicht es dem Gehirn zu verstehen, dass ein Logo auf einer Tasse gedehnt oder gebogen sein kann und dennoch als dasselbe Logo erkannt wird, weil das Gehirn die Beziehung zwischen dem Logo und der Tasse an jedem spezifischen Kontaktpunkt gelernt hat.
Die Arbeit klärt auch die Rolle des Thalamus, der oft lediglich als passives Schaltbrett betrachtet wurde, das Signale von den Sinnen an den Kortex weiterleitet. Die Autoren schlagen vor, dass er ein aktiver Prozessor ist, der diese entscheidenden Orientierungstransformationen durchführt. Sie schlagen einen spezifischen Mechanismus vor, bei dem thalamische Zellen wie Schalter fungieren, die auswählen können, welches eingehende Signal sie weitergeben, abhängig von der aktuellen Orientierung des Kopfes oder des Körpers. Dies ermöglicht es dem Gehen, ein konsistentes Verständnis der Welt aufrechtzuerhalten, selbst wenn sich der Körper bewegt. Darüber hinaus argumentiert die Arbeit, dass das Gehirn als eine „Heterarchie“ operiert – ein komplexes Geflecht, in dem Regionen parallel arbeiten und direkt kommunizieren können, anstatt einer strengen Pyramide zu folgen, in der Informationen zwangsläufig jede Ebene durchlaufen müssen. Dies bedeutet, dass eine Region auf niedriger Ebene ein ganzes Objekt erkennen und diese Information direkt an eine Region auf hoher Ebene oder an ein motorisches Areal senden kann, ohne auf einen langsamen, schrittweisen Aufstieg durch die Hierarchie warten zu müssen.
Diese Ideen sind nicht bloß theoretische Überlegungen; die Autoren verweisen auf existierende experimentelle Daten, die ihre Sichtweise stützen, wie etwa Neuronen im visuellen Kortex, die auf Objekte reagieren, unabhängig von deren Orientierung, sowie Verbindungen zwischen verschiedenen sensorischen Bereichen, die eine schnelle Konsensbildung ermöglichen. Sie bieten auch spezifische Vorhersagen für zukünftige Experimente an, etwa die Suche nach spezifischen Mustern von Verbindungen zwischen Säulen, die Teile und Ganze repräsentieren, oder die Untersuchung, wie das Gehirn sich anpasst, wenn die Orientierung sensorischer Eingaben künstlich verändert wird. Indem sie das Gehirn als eine Sammlung von sensorimotorischen Einheiten rahmen, die ständig Bewegung in stabile Modelle übersetzt und lernt, wie Objekte einander zusammensetzen, bietet diese Arbeit eine frische Perspektung auf Intelligenz. Sie legt nahe, dass die Fähigkeit, die Welt zu verstehen, nicht aus einem einzigen, zentralen Prozessor stammt, sondern aus tausenden kleiner, spezialisierter Einheiten, die zusammenarbeiten, um ein stabiles Bild der Realität aufrechtzuerhalten, ungeachtet dessen, wie sehr wir uns bewegen oder wie sehr sich die Welt um uns herum verändert.
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