Überblick

Das Gehirn ist das weitaus beste Informations-verarbeitende System das wir kennen. In dieser LV behandeln wir die folgenden Fragen: Inwieweit weiss man wie das Gehirn funktioniert, und was sind vollkommen offene Fragen ? Können uns Methoden der Informatik (oder wenigstens grosse Rechner) helfen bei der Beantwortung dieser Frage ? Was leisten die besten Rechnermodelle für das Gehirn, oder Teile des Gehirns (z.b. das "Blue Brain"?) In welchen Aspekten weicht die Organisation der Gehirns von der eines Computers ab ? Welche neue Ideen für Rechner-organisation und -hardware kommen aus der Hirnforschung ? Welche Probleme treten auf bei der Kopplung von biologischen Nervensystemen mit elektronischer Hardware ? Inwieweit können Gehirnvorgänge messbar oder sichtbar gemacht werden ? Was ist Intelligenz, und weshalb haben wir es so schwer einen Rechner intelligent zu machen ?

Lehrinhalt

Computermodelle und theoretische Modelle für Informationsverarbeitung und Lernen in biologischen Nervensystemen. Biologisch motivierte Modelle von Neuronalen Netzwerken mit praktischer Relevanz im Bereich der Mustererkennung. Modelle für Top-Level-Control, Memory, and Intelligence aus Cognitive Science und Cognitive Neuroscience.

In den Übungen weden Sie die besprochenen quantitative Modelle in MATLAB untersuchen.

Daneben werden Sie lernen, mit den wichtigsten Grundbegriffen vertraut zu werden, und die Vor- und Nachteile verschiedener Modelle abzuschätzen.

Behandelte Themen

  1. Modelle für biologische Neuronen und Synapsen (und systematische Abweichungen der Modelle von biologischer Realität)
  2. Ein allgemeinverständlicher Überblick über experimentelle Methoden, mit denen man Aufschluss über Informationsverarbeitung im Gehirn bekommt (Elektroden, Calcium-imaging, voltage sensitive Dyes, EEG, fMRI)
  3. Methodische Probleme beim Reverse Engineering des Gehirns
  4. Modelle für Lernen im Gehirn
  5. Modelle für Gedächtnis und Gedächtnis-Management im Gehirn
  6. Methoden der Cognitive Science um die Funktion des Gehirn zu prüfen
  7. Modelle und offene Probleme für Top-Level-Control im Gehirn.

Voraussetzungen

Diese Vorlesung wird in englischer Sprache abgehalten.