Para observaciones basadas en datos sensoriales, el cerebro humano debe verificar constantemente qué "versión" de la realidad subyace a la percepción. La respuesta se obtiene de las distribuciones de probabilidad que se almacenan en la propia red de células nerviosas. Las neuronas son capaces de detectar patrones que reflejan el conocimiento adquirido. Aplicar métodos matemáticos, físicos de la Universidad de Heidelberg e investigadores de la Universidad Tecnológica de Graz han probado este fenómeno en sus investigaciones. Los resultados de la investigación actual, publicado en la revista Revisión física E , son de gran importancia en el desarrollo de nuevos tipos de sistemas informáticos.

Una de las funciones más importantes de nuestro cerebro es crear un modelo interno de nuestro entorno. Hay dos categorías de información disponibles para este propósito:el conocimiento adquirido sobre objetos conocidos y un flujo constante de datos sensoriales que se pueden comparar y agregar continuamente al conocimiento existente. Estos datos sensoriales son los más simples, bloques de construcción de percepción "directamente" disponibles. Sin embargo, Las observaciones que se basan en datos sensoriales suelen ser compatibles con múltiples "realidades" al mismo tiempo, como lo demuestra claramente el fenómeno de las ilusiones ópticas. El cerebro se enfrenta, por tanto, al reto de conocer todas las posibles versiones de la realidad subyacente. Para tomar esta determinación, el cerebro salta de un lado a otro entre estas versiones de la realidad, muestrear una distribución de probabilidad.

Los investigadores que trabajan con el físico de Heidelberg, Prof.Dr. Karlheinz Meier, estudiaron este proceso con la ayuda de métodos matemáticos formales aplicados a nivel de células nerviosas individuales. llamadas neuronas. El modelo de neuronas individuales utilizado es estrictamente determinista. Esto significa que cada estimulación repetida de estímulos externos siempre evoca el mismo comportamiento de respuesta. El cerebro, sin embargo, es una red de neuronas que se comunican entre sí. Cuando una célula nerviosa está suficientemente estimulada por su vecina, dispara un pulso eléctrico corto, estimulando así otras neuronas. En una gran red de neuronas activas, las células nerviosas se vuelven estocásticas - su "respuesta" ya no está determinada, es decir., precisamente predecible, pero sigue las reglas de probabilidad estadística.

“En nuestros estudios pudimos demostrar que tales neuronas obtienen su respuesta de distribuciones de probabilidad que se almacenan en la propia red y que son muestreadas por las células nerviosas, "explica el profesor Meier. Así es como las neuronas pueden detectar patrones que reflejan el conocimiento adquirido. La investigación se llevó a cabo como parte del Proyecto Europeo del Cerebro Humano, en el que los investigadores de Heidelberg, bajo la dirección de Karlheinz Meier, están desarrollando nuevos sistemas informáticos utilizando el cerebro como modelo. "El concepto de muestreo estadístico de probabilidades adquiridas es extremadamente adecuado para implementar una nueva arquitectura informática. Es uno de los enfoques de la investigación actual que está llevando a cabo nuestro grupo de trabajo, "afirma el físico, quien enseña e investiga en el Instituto Kirchhoff de Física de la Universidad de Heidelberg.