Theoretische Neurowissenschaft des Sehens

(Matthias Bethge)

Wahrnehmung neuronaler Netze

Wahrnehmung ist eine rechnerische Leistung. Die Umwandlung von hochdimensionalen sensorischen Informationen in Bedeutungen beruht auf der Fähigkeit, komplexe Probleme der Mustererkennung zu lösen. Natürliche Aufgaben wie Objekterkennung oder visuelle Suche sind gute Beispiele für diesen Prozess, welche die rechnerischen Herausforderungen der Wahrnehmung aufzeigen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben sich im Gehirn komplexe neuronale Netze entwickelt, die überraschend gut funktionieren. An der Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften konzentrieren wir uns auf die Aufdeckung der Algorithmen und neurocomputationaler Gestaltungsprinzipien der Wahrnehmung neuronaler Netzwerke. Ein praktisches Beispiel für das Ergebnis dieser Forschung ist eine neue Methode zur Generierung von Kunstwerken. Genauer gesagt, wollen wir untersuchen, wie charakteristische Eigenschaften neuronaler Systeme aus den rechnerischen Anforderungen spezifischer Wahrnehmungsfähigkeiten entstehen: 

Neuronale Systeme ← Berechnung → Wahrnehmungsfähigkeiten

und wir verwenden Methoden des Maschinellen Lernens und der Computational Neuroscience, um das Problem der perzeptiven Inferenz und ihrer neuronalen Basis auf verschiedenen Ebenen zu untersuchen:

• Neurobiologie
• Theoretische Wahrnehmung
• Neuronale Datenanalyse
• Tiefe neuronale Netze
• Psychophysik
• Generative Bildmodellierung
• neuronale Kodierung