Ein rechnendes Neuron sollte das Modell vom „einfachen Schalter“ erledigen

Ist ein Neuron ein Schalter oder ein kleiner Computer? Jahrzehntelang tendierte die Lehrbuchantwort zum Schalter: Eingänge treffen ein, werden summiert, und die Zelle feuert oder bleibt still. Eine neue chinesische Studie legt nahe, dass dieses Bild bestenfalls eine Karikatur ist. Was wir daraus nicht machen sollten: einen Sprung zum „Gehirn im Chip“.

Die Studie besagt, dass eine einzelne Zelle eine Regel gegen die Evidenz abwägen kann

Laut der Chinesischen Akademie der Wissenschaften setzten die Forscher Zwei-Photonen-Mikroskopie ein, um Neuronen im auditorischen Kortex zu beobachten. Sie sahen, dass Dendriten und Zellkörper selbst einen Vergleich vornehmen, was nahelegt, dass ein einzelnes Neuron die Berechnung ausführt. Die Arbeit wurde am 16. online in Science veröffentlicht, wie die Zusammenfassung von Webull der chinesischen Berichterstattung wiedergibt. Teamleiter Xu Ninglong arbeitet laut CGTN am Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology der Chinesischen Akademie der Wissenschaften. Laut UrduPoint werden regelbezogene Informationen und Sinnesinformationen innerhalb desselben Neurons verglichen.

Die Unterlagen, die uns vorliegen, bestehen überwiegend aus Presseberichten und Zusammenfassungen, nicht aus der Arbeit selbst. Daher können wir weder Stichprobe, Spezies, Kontrollen noch Effektgrößen beurteilen. Die Details sind als vorläufig zu betrachten.

Der Schalter war immer eine Vereinfachung

Interessant ist nicht, dass ein Neuron „rechnet“. Interessant ist, wo gerechnet wird. Die Aussage verweist auf die Dendriten, die baumartigen Verzweigungen, als den Ort, an dem ein zentraler Schritt höherer Kognition berechnet wird. Das passt zu einem breiteren Muster: Ein Beitrag von ScienceDaily aus dem August beschrieb menschliche kortikale Neuronen bereits als zu bemerkenswert komplexen Berechnungen fähig. Zwei getrennte Forschungsstränge, die in dieselbe Richtung weisen, überzeugen mehr als eine dramatische Schlagzeile.

Unserer Ansicht nach ist das die richtige Schlussfolgerung. Wenn eine einzelne Zelle eine Regel gegen eingehende sensorische Evidenz abwägen kann, ist das Zählen von Neuronen ein schlechtes Maß dafür, was ein Gehirn leisten kann. Die Recheneinheit könnte kleiner sein als angenommen, die Kapazität des Gehirns dafür größer. Das ist ein echter konzeptioneller Wandel für die Neurowissenschaften, und er verdient mehr Aufmerksamkeit, als er bekommen wird.

Es gibt auch einen Vorbehalt, den Schlagzeilen auslassen. „Berechnung“ ist ein dehnbares Wort. Eine Dendrite, die einen Vergleich anstellt, ist keine Zelle, die denkt. Sie als „winzigen Computer“ zu bezeichnen, wie es die Berichterstattung von CGTN tut, ist eine Metapher, und Metaphern verleiten zur Übertreibung.

Der KI-Aspekt ist der schwächste Teil

Einige Medien ziehen eine Linie zu Maschinen. CGTN schreibt, der Befund könnte auf eine flexiblere Generation Künstlicher Intelligenz hindeuten. Ein anderer Beitrag meint, den Mechanismus in künftige Algorithmen einzubauen, könnte Systemen „potenziell“ ermöglichen, schnell Hypothesen zu bilden und aus kleinen Stichproben neue Regeln abzuleiten. Man beachte die Einschränkungen: „könnte“, „potenziell“.

Wir halten das für Spekulation im Gewand einer Roadmap. Nichts im Material, das wir gesehen haben, zeigt einen auf diesem Mechanismus aufgebauten Algorithmus, geschweige denn einen, der aktuelle Methoden schlägt. Von einer Beobachtung im auditorischen Kortex zu einem lernenden System ist es ein weiter Weg, und viele vielversprechende biologische Erkenntnisse haben ihn nicht überstanden. Zudem besagt die Studie Berichten zufolge, dass das Gehirn eine Synapse erst verstärkt, wenn sich eine Vermutung als verlässlich erweist. Das ist eine Aussage über die Ökonomie des Lernens in der Biologie, keine technische Spezifikation.

Erst als Biologie lesen, die Chips können warten

Das ehrliche Urteil: Das ist ein guter Grund, die Kurzformel vom Neuron als Schalter aus populären Erklärungen zu streichen, und ein schlechter Grund, schon nächstes Jahr vom Gehirn inspirierte Chips zu erwarten. Man sollte auf eine unabhängige Replikation warten, prüfen, ob der Effekt in anderen Hirnarealen und bei anderen Arten besteht, und sich vor jedem hüten, der den KI-Nutzen heute verkauft. Das Neuron ist gerade interessanter geworden. Die Maschinen können warten.