Das menschliche Gehirn gilt in der Neurowissenschaft und Psychologie unter dem Modell des Predictive Coding als Vorhersagemaschine, weil es Reize nicht passiv aufnimmt, sondern aktiv antizipiert, was als Nächstes geschieht. Anstatt abzuwarten, bis Daten von Augen, Ohren oder Haut im Denkorgan eintreffen, baut das Gehirn ständig hypothetische Szenarien der Welt auf und gleicht sie mit der Realität ab.
Warum das Gehirn vorhersagt
Energieeffizienz: Das Gehirn verbraucht etwa 20 % der Körperenergie. Raw Sensory Data durchgehend komplett von Grund auf neu zu verarbeiten, wäre extrem rechenintensiv. Indem es nur Abweichungen verarbeitet, spart das Gehirn enorm viel Rechenleistung.
Geschwindigkeit: Die Signalübertragung in Nervenbahnen benötigt Zeit. Reagierte das Gehirn nur rein passiv, wären wir für schnelle Reaktionen (z. B. das Fangen eines Balls) viel zu langsam.
Filterung von Lärm: Die Umwelt überflutet uns mit Reizen. Vorhersagen helfen dabei, Unwichtiges (z. B. das Tragegefühl der eigenen Kleidung auf der Haut) auszublenden.
Wie die Vorhersagemaschine funktioniert
Top-Down (Erwartung): Höhere Gehirnareale senden Vorhersagen („Top-Down-Signale“) an niedergeordnete Sensorik-Ebenen, basierend auf früheren Erfahrungen und Kontext.
Bottom-Up (Einfluss): Die Sinnesorgane nehmen Reize der Außenwelt auf („Bottom-Up-Signale“). |
Prediction Error (Abgleich): Stimmten Erwartung und Sinnesreiz überein, passiert wenig. Stimmen sie nicht überein, entsteht ein Vorhersagefehler.
Update (Lernen): Nur dieser Vorhersagefehler wird nach „oben“ gemeldet, um das innere Weltmodell anzupassen.
Ein alltägliches Beispiel ist das Treppensteigen im Dunkeln: Erwartet das Gehirn noch eine Stufe, tritt aber ins Leere, löst dieser starke Vorhersagefehler einen abrupten Schrecken und eine sofortige Anpassung des Bewegungsablaufs aus.
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