Neue Forschung an lebenden neuronalen Netzwerken enthüllt eine überraschende Beziehung zwischen zwei großen Bewusstseinstheorien: der Integrated Information Theory (IIT) und dem Free-Energy Principle (FEP).
Die Forschung
Wissenschaftler der Universität Tokio, unter der Leitung von Teruki Mayama und Hirokazu Takahashi, untersuchten dissoziierte neuronale Kulturen (in einer Schale gezüchtete Nervenzellen), während sie lernten, verborgene Signalquellen zu erschließen. Bei wiederholter Stimulation maß das Team wichtige gehirnähnliche Variablen: variationelle freie Energie (ein Maß für Überraschung oder Unsicherheit), Inferenzgenauigkeit, Bayessche Überraschung (der Übergang von alten zu neuen Überzeugungen) und einen von der IIT inspirierten Proxy für integrierte Information (wie gut das System Informationen integriert).
Während die Kulturen lernten, nahm die variationelle freie Energie ab, während die Genauigkeit und die Bayessche Überraschung zunahmen. Interessanterweise folgte die integrierte Information einer nicht-monotonen, hügelförmigen Entwicklung – sie stieg und fiel dann. Der Proxy für integrierte Information korrelierte am stärksten mit der Bayesschen Überraschung, weniger mit der Genauigkeit oder der freien Energie. Eine Ising-Modellanalyse deutete darauf hin, dass Bayessche Überraschung und integrierte Information in der Nähe kritischer Punkte, an denen das Netzwerk am empfindlichsten ist, gemeinsam verstärkt werden können.
Die auf arXiv veröffentlichte Studie legt nahe, dass eine frühe Konnektivitätsentwicklung, gefolgt von einer Stabilisierung der Reaktionen, diese Dynamik erzeugen könnte. Die Autoren verbinden die Glaubensaktualisierung mit integrierter Information und schaffen so eine empirische Brücke zwischen IIT und FEP.
Warum es wichtig ist
Für jeden, der neugierig auf seine eigene Kognition ist, deutet diese Forschung darauf hin, dass effektives Lernen nicht nur darin besteht, Fakten aufzunehmen – es geht darum, dynamisch auszugleichen, wie sehr Sie Ihre Überzeugungen aktualisieren und wie kohärent Ihr Gehirn diese neuen Überzeugungen integriert. Das nicht-monotone Muster integrierter Information legt nahe, dass zu viel Integration (Rigidität) oder zu wenig (Fragmentierung) das Lernen beeinträchtigen kann. Ihr Gehirn könnte dieses Gleichgewicht natürlicherweise verfeinern, während Sie Expertise erlangen.
Was Sie tun können
- Setzen Sie sich neuen Herausforderungen aus – neuartige Aufgaben steigern die Bayessche Überraschung und treiben die Glaubensaktualisierung an.
- Üben Sie bewusste Reflexion – nehmen Sie sich nach dem Lernen neuer Dinge einen Moment Zeit, um sie mit dem zu integrieren, was Sie bereits wissen.
- Wechseln Sie zwischen Fokus und Ruhe – die hügelförmige Entwicklung deutet darauf hin, dass nach intensivem Lernen eine Phase der Stabilisierung (z. B. Schlaf oder stille Reflexion) hilft, integriertes Wissen zu festigen.
Quelle: arXiv q-bio.NC
Neugierig auf Ihr eigenes Gehirn? Machen Sie unseren kostenlosen adaptiven IQ-Test oder probieren Sie 306 Gehirntrainingsstufen.
