Modelle des Konnektionismus erklären die Funktionsweise der Informationsverarbeitung im menschlichen Gehirn durch das Ansammeln neuronaler Reize zu so genannten Aktivationsmustern, die Wissen repräsentieren und unzählige Verbindungen zu weiteren Musternher stellen. Im Gegensatz zu klassischen Mehrspeichermodellen der Informationsverarbeitung, die im Wesentlichen von einer sequenziellen Informationsverarbeitung ausgehen, betonen konnektionistische Theorien die parallele Informationsverarbeitung.
Ein Neuron im Gehirn kann bis zu 10000 Verbindungen zu anderen Neuronen haben, wobei es insgesamt im Gehirn etwa 1014 Verbindungen gibt es, aber nur etwa 2,5 Millionen Nervenfasern führen ins Gehirn und nur etwa 1,5 Millionen hinaus. Das menschliche Gehirn ist also hauptsächlich damit beschäftigt, mit sich selbst zu kommunizieren, d.h., es entstehen kontextabhängige Kategorien, durch deren Konnexion die Erkenntnis zustande kommt. Im Gehirn arbeiten im Gegensatz zu Computern an jedem Rechenschritt Tausende von Neuronen gleichzeitig, wobei durch ein dichtes Netz von Verbindungen die Koordinierung ihrer Aktivität und somit die menschliche Erkenntnis ermöglicht werden.
Der Wirtschaftswissenschaftler Friedrich von Hayek hat in seinen früheren Arbeiten Arbeitenauch bedeutende Beiträge zur Hirnforschung und den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) geleistet. Obwohl seine Arbeiten in der Wirtschaftswissenschaft oft wenig Beachtung fanden, ist es heute klar, dass Hayek mit seinen Ideen über Wahrnehmung und das Gehirn der KI-Forschung weit voraus war. In den 1920er Jahren begann Hayek, sich mit der Wahrnehmungspsychologie auseinanderzusetzen und entwickelte das Konzept eines „dynamischen und fragmenthaften Modells der Realität“ (Hayek, 1953). Er stellte fest, dass unser Wahrnehmungsapparat, ähnlich wie ein Markt, keine vollständigen Abbilder der Realität schafft, sondern Muster bildet, die uns in die Lage versetzen, pragmatische Entscheidungen zu treffen. Diese Theorie führte er später in seinem Werk „Die sensorische Ordnung“ weiter aus, in dem er das Gehirn als ein System beschrieb, das mit der Umwelt über Muster und Regeln in einem adaptiven und dezentralen Prozess interagiert. Diese Ideen wurden später ein zentraler Bestandteil des Konnektionismus, der eine wichtige Grundlage für die moderne KI bildete. In den 1950er Jahren führte Frank Rosenblatt mit dem Perzeptron, einem frühen Vorläufer der KI, eine Maschine ein, die in der Lage war, Muster aus der Umwelt zu erkennen – inspiriert von Hayeks Konzept der neuronalen Netzwerkprozesse. Die Grundlage dieses Modells, das von Hayek beschrieben wurde, ist die Vorstellung eines flexiblen, dezentralen Systems, das keine zentrale Steuerungseinheit benötigt, ähnlich wie ein Markt ohne zentrale Planung.
Obwohl Hayek in seinen Arbeiten keine direkte Verbindung zwischen der Funktionsweise des Gehirns und der Marktordnung herstellte, wurde später von verschiedenen Ökonomen und Philosophen diskutiert, ob seine Wahrnehmungstheorie als Grundlage für die Rechtfertigung des Neoliberalismus diente. Die Datensammlungen der großen digitalen Plattformen schaffen heute war noch kein Zentralgehirn, wie von Hayek befürchtet, aber sie ermöglichen eine neue Form der Steuerung von Märkten und menschlichem Handeln, die zunehmend von den gleichen Prinzipien wie die neuronalen Netzwerke des Gehirns geprägt sind.
Literatur
Hayek, F. A. (1953). Die sensorische Ordnung. Tübingen: Mohr Siebeck.
Rosenblatt, F. (1958). The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in The Brain. Psychological Review, 65, 386–408.
Stangl, W. (2015, 2. April). Friedrich von Hayeks Beiträge zur Psychologie. Psychologie-News.