In den Kapiteln “The Human Brain” und “Memory” aus dem Buch “On Intelligence” erläutert Jeff Hawkins den biologischen Aufbau der Großhirnrinde und weist auf eine bahnbrechende Theorie hin, die lange Zeit ignoriert wurde. Er spricht über die wesentlichen Unterschiede in der Architektur und Funktionsweise von Gehirn und Computer und führt den Leser in sein Modell der “unveränderlichen Repräsentationen” ein.

Hawkins beschränkt sich in seiner Theorie der Intelligenz weitgehend auf die Großhirnrinde (Neokortex). Er begründet das damit, dass sein Ziel das Verstehen von Intelligenz sei, um intelligente Maschinen zu bauen, nicht Menschen. Emotionen sind dazu unnötig.

Im Kapitel “The Human Brain” wird der Aufbau des Gehirns beschrieben. Dies umfasst unter Anderem folgende Punkte:

• Die Großhirnrinde mit ihren 6 Ebenen.
• Der Aufbaus aus rund 30 Milliarden Neuronen.
• Die hierarchische Einteilung der Großhirnrinde in verschiedene Regionen von den untersten Regionen mit spezialisierten Sinneszellen bis zu den höheren Regionen für abstrakteres Denken.
• Der Informationsfluss sowohl von niedrigeren Regionen zu den höheren als auch umgekehrt (Feedback).
• Die Eigenschaften und die Funktionsweise einzelner Neuronen (Axon, Dendriten, Synapsen).

Die nach Hawkins wichtigste Entdeckung der Neurowissenschaften, die allerdings weitgehend ignoriert wird, ist Mountcastles These aus “An Organizing Principle for Cerebral Function”. Diese besagt, dass die verschiedenen Regionen der Großhirnrinde grundsätzlich nach dem gleichen Prinzip funktionieren. Sie führen sozusagen den gleichen “Algorithmus” aus.

Als Beleg dafür wird angeführt, dass das Gehirn lernt, unzählige Aufgaben auszuführen, für die es nicht geschaffen wurde. Ein Beispiel: Wer taub geboren wird, lernt, visuelle Informationen in den normalerweise für das Hören zuständigen Regionen zu verarbeiten.

Dazu kommt, dass sich die Eingaben, die die Großhirnrinde erreichen, sehr stark ähneln: Hören, Sehen und andere Sinne werden alle als elektrische (und z.T. chemische) Signale über Nervenleitungen ans Gehirn geschickt. Im Endeffekt sind sie nichts Anderes als zeitliche und räumliche Muster.

Daraus ergibt sich die Folgerung, dass für Intelligenz keine bestimmte Kombination an Sinnen nötig ist. Der Algorithmus der Großhirnrinde ist flexibel.

Später im Buch nennt Hawkins ein weiteres Argument für einen einheitlichen Algorithmus der Großhirnrinde: Die Großhirnrinde hat sich “erst” vor einigen Millionen Jahren dramatisch vergrößert. Anstatt komplexer evolutionärer Funktionserweiterung ist es deshalb wahrscheinlicher, dass einfach mehr Elemente gleicher Art, d.h. mit gleichem Algorithmus, zum Gehirn hinzugefügt wurden.

Zu Beginn des Kapitels “Memory” erörtert Hawkins, worin das Problem beim Verwenden der Analogie Gehirn-Computer liegt: Neuronen sind sehr langsam im Vergleich zu Computern. Ein Neuron kann pro Sekunde maximal ca. 200 Signale weitergeben.

Ein Mensch kann in einer halben Sekunde so komplizierte Aufgaben wie das Identifizieren eines Bildes bewältigen. Die Information hierfür kann dabei eine Kette von höchstens hundert Neuronen hintereinander durchlaufen haben (100-Schritt-Regel), dies dafür in massiver Parallelität. Wo das Gehirn 100 Schritte benötigt, benötigen Computer Milliarden.

Als Lösung für diesen scheinbaren Widerspruch präsentiert Hawkins die These, dass das Gehirn keine Berechnungen durchführt, sondern lediglich Antworten aus dem Gedächtnis abruft und sie der aktuellen Situation anpasst. Die Großhirnrinde ist ein einziges großes Speichersystem. Informationen werden in so genannten unveränderlichen Repräsentationen (invariant representations) gespeichert.

Die zentralen Unterschiede zwischen Gehirn und Computer:

• Die Großhirnrinde speichert Sequenzen von Mustern, d.h. der Aufruf eines Musters einer Sequenz hat die Aktivierung des nächsten Musters zur Folge.
• Die Großhirnrinde ruft die Muster auto-assoziativ ab, d.h. teilweise vorhandene räumliche/zeitliche Muster aktivieren das komplette Muster.
• Die Großhirnrinde speichert Muster in unveränderlicher Form, d.h. die wichtigen Zusammenhänge der Welt werden gespeichert, nicht die Details eines Moments. Die interne Repräsentation eines Objekts ist unabhängig von Details in der tatsächlichen Erscheinung (siehe Plato, Theorie der Formen).
• Die Großhirnrinde speichert Muster hierarchisch.

Durch die Kombination aus unveränderlichen Repräsentationen und den Informationen der Sinnesorgane über die momentane Situation kann das Gehirn Vorhersagen über aktuelle Geschehnisse machen.

Der nächste Teil der On-Intelligence-Reihe: Eine neue Theorie der Intelligenz

[1] Jeff Hawkins, Sandra Blakeslee: On Intelligence (Times Books, 2004)
[2] Jeff Hawkins: On Intelligence (AI Playground)