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Das holographische Gehirn

Zum Vermächtnis von Karl Lashley, Donald Hebb, Lloyd Jeffress, Karl Pribram und Andrew Packard

Gerd Heinz, 2019

Wie funktioniert unser Gehirn? Wie kann man Nervennetze verstehen? In den letzten zweihundert Jahren haben Wissenschaftler viel über Nerven, Synapsen, Transmitter und Details herausgefunden. Aber obwohl wir tausende von Abhandlungen über künstliche neuronale Netze (ANN) finden, wissen wir bisher sehr wenig darüber, wie Nervennetze funktionieren. Fangen wir also an, über Nervennetze nachzudenken.

Signalverarbeitung benutzt Korrelationen für alle Arten von Signalrekonstruktion. Demodulation und Radioempfang nutzen Autokorrelation. Jeder Takteingang einer beliebigen integrierten Schaltung oder eines Flip-Flops kann als Korrelator-Eingang angesehen werden. Alle künstlichen neuronalen Netze auf Computern ("Neural Networks (NN)" oder "Artificial Neural Networks (ANN)" oder "Time Delay Networks (TDN)") usw. funktionieren nicht ohne korrelierenden Takt.

Aber Nervennetze haben keinerlei Taktsynchronisation. Sie haben keinen zentralen Takt. Wie könnte unser Kortex also funktionieren? "Künstliche Neuronale Netze" (ANN) zeigen damit im Vergleich zu Nervennetzen ein prinzipiell anderes Verhalten. Um nicht in Konflikt mit NN und ANN zu geraten, wollen wir die zu untersuchenden, taktlosen Netzwerke als Interferenznetzwerke (IN) bezeichnen.

Interferenznetze oder -systeme haben einen vergleichbaren mathematisch-physikalischen Hintergrund in verschiedenen Bereichen der Wissenschaft, der von photonischer Welleninterferenz in der Optik über Signalinterferenz in digitalen Filtern (FIR, IIR), Welleninterferenz in Radar- oder Sonargeräten bis hin zu (ionischer) Impulsinterferenz in Nervennetzen reicht. Besondere Eigenschaften sind kurze Wellenlänge, relatives Timing und Nichtlokalität der Funktion.

Wenn wir Interferenzschaltungen mit Impulsen demonstrieren, dann ist zu beachten, dass wir über Wahrscheinlichkeiten von dichtemodulierten Impulsfolgen sprechen. Auch sollten die 1D- und 2D-Anschauungsbeispiele nicht darüber hinwegtäuschen, daß Nervennetze viel komplexer sind.

Wie Karl Pribram bemerkte, wurden die Ideen von "Interferenz" und "Holographie" für Nervennetze 1942 von Karl Lashley zur Interpretation seiner Rattenexperimente eingeführt, siehe die Note am Ende des Aufsatzes.

Parallel dazu veröffentlichte Lloyd A. Jeffress an der University of Texas in Austin 1947 eine Schaltung zur Schalllokalisation der Schleiereule. Er nannte sie zwar nicht "Interferenzschaltung", aber sie funktioniert als solche. Er interpretierte die horizontale Lokalisation der Ohren durch Korrelation der Geräusche. Die Schaltung kann eine Intuition geben, um die Entwicklung der akustischen Foto- und Kinematographie besser zu verstehen.

Denkt man an den pulsartigen Charakter und die langsamen Impulsgeschwindigkeiten auf Nerven, so findet man Eigenschaften, die mit optischen Projektionen (Bildern) vergleichbar sind. Im Gegensatz zu ANN bekommen unsere IN höchste Bedeutung bei Projektionen von Bildern durch Nervennetze. "Denken" ist nur "in Bildern oder Zeichen" möglich, nicht in Zahlen oder Bits. Oder wie schon C.S. Peirce (1837-1914) feststellte: "All thought is in signs".

Zu Weihnachten 1992 zeigte das sog. "Daumenexperiment" , dass unser Nervensystem tatsächlich als Interferenzsystem arbeiten kann. Jetzt stand die Tür offen! Nach diesem erfolgreichen Experiment untersuchte ich verschiedene Eigenschaften von "Wellen auf Leitbahnen" im ersten Buch "Neuronale Interferenzen" (NI93). Eine kurze Übersicht über dessen Ergebnisse finden Sie hier.

Um Interferenzen (Überlagerungen) zu erhalten, brauchen wir so etwas wie "Wellen auf Leitbahnen". Können wir solche Wellen an irgendeinem Nervennetz direkt beobachten? In der Tat, das können wir! Andrew Packard untersuchte 1995 Farbwellen auf Tintenfischen. Er schnitt das Rückenmark an einer Seite durch. Stehende Farbmuster veränderten sich zu spontanen, farbigen Erregungswellen, siehe seine Filme. Der "Packard-Gletscher" in der Antarktis wurde nach ihm benannt.

Wie können wir uns die Funktion eines Interferenznetzwerks (IN) vorstellen? Die nächste Schaltung (Quelle NI93) zeigt ein einfachstes IN. (In IN haben Leitbahnen sehr begrenzte Leitgeschwindigkeiten - es sind keine elektrischen Knoten!) Ein Neuron im Senderaum S darf an der Position P feuern. Die Impulse laufen zu und über die beiden Kanäle A und A' in den Empfangsraum M. Dort treffen sie sich bei P' wieder. An allen anderen Orten erscheinen die Pulse nacheinander, nicht gleichzeitig.

Dabei bekommt das empfangende Neuron den höchsten Erregungswert, bei dem beide Schwesterimpulse genau zur gleichen Zeit eintreffen. Wenn das Neuron bei P feuert, wäre dies das Neuron an der Position P'. Wir erkennen: Ein biologisches Interferenznetzwerk überträgt Informationen als gespiegelte Projektion vom Generatorraum P in den Detektorraum P'. Schneiden wir Kanal A durch, verschwindet jede Projektion. Wenn A einen statisch hohen Pegel bekommt, laufen nur die über A' kommenden Wellen durch den Detektorraum - wir sehen Wellen statt feststehende Erregungsorte. Damit verstehen wir nun auch die spontanen Wellen auf Andrew's Tintenfischen.

Lashleys Hologramm-Idee, Jeffress Hörschaltung, Packards Wellen auf Tintenfischen, das Daumenexperiment und ein bildhaftes, holographisches Verhalten zeigen also die Richtung der Nervennetzforschung an: Wir haben Wellen-Interferenz-Schaltungen zu untersuchen, um Nervennetze zu verstehen. Das sind Schaltungen, die ohne jede Taktsynchronisation Projektionen (wie optische Bilder) über Leitbahnen transportieren.

So verfolgte meine Forschung seit 1993 parallel zwei Richtungen: die Rekonstruktion von nervlichen Daten (EKG, EEG, ECoG) und von Schall (akustische Bilder & Filme). Diesem Weg folgend, machten wir in einem kleinen Team zusammen mit Sabine Höfs und Carsten Busch im August 1994 erste passive (stehende) akustische Bilder. Dazu koppelten wir Mikrofone an einen selbstgebauten EEG-Datenrekorder. Diese wurden mit dem ersten Rechenprogramm (dem "Bio-Interface") zur Berechnung von Interferenzbildern gewonnen.

Es war die Geburtsstunde der Akustischen Foto- und Kinematographie (Akustische Kameras), die mit Innovationspreisen ausgezeichnet wurde und weltweit hunderte Arbeitsplätze schuf.

Ein weiterer technischer Hintergrund von Interferenzen erschließt sich bei mathematischer Betrachtung von Rauschsignalen für unsichtbares RADAR oder das Nervensystem, siehe die Faltung von Rauschsignalen. Lassen Sie uns deshalb Interferenzintegrale und Interferenzmuster näher betrachten.

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URL: http://www.gheinz.de/historic/brainwaves_de.htm

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