Effizientes Denken
Der Mensch steuert sein Verhalten durch zwei Lernstrategien
Menschliches Verhalten resultiert aus zwei Lernprozessen, die sich in Gehirnaktivitäten messen lassen: Je nach Kompliziertheit einer anstehenden Entscheidung probiert der Mensch aus oder beruft sich auf seine Erfahrungen. Das hat ein internationales Forscherteam herausgefunden, das bei Probanden in einem Computerspiel zwei verschiedene Signalmuster im Gehirn identifiziert hat. Fällt die Entscheidung durch Versuch und Irrtum, so zeigen bildgebende Verfahren Aktivitäten in einem Großhirnareal mit dem Namen Striatum. Wird eine Situation mit dem Erfahrungsschatz abgeglichen, ist der Frontallappen der Großhirnrinde aktiv. Durch die beiden Lernansätze setzt der Mensch die begrenzte Verarbeitungskraft des Gehirns effizient ein.
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Modellfreies Lernen nennen die Psychologen die Entscheidungsfindung durch Versuch und Irrtum. Beim modellbasierten Lernen beruft sich der Mensch auf seine Erfahrung: Er erstellt quasi eine Erkenntniskarte der Umwelt, in der Beziehungen zwischen verschiedenen Situationen beschrieben sind. Bei einem Misserfolg entsteht ein Fehler in der Statusvorhersage: Der Mensch zeigt sich überrascht, dass seine Einschätzung einer neuen Situation nicht stimmt. „Ist plötzlich die übliche Route für die Heimfahrt von der Arbeit blockiert, wäre ein Mensch mit dem modellfreien Lernsystem hoffnungslos verloren. Nur das modellbasierte System lässt ihn eine effiziente Umfahrung ermitteln“, erläutert Jan Gläscher vom Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf.
Was sich bei den Lernvorgängen im Gehirn abspielt, haben die Wissenschaftler mit einem Entscheidungsspiel am Computer untersucht. Dabei gerät ein Proband mit Rechts- und Linksbewegungen in neue Situationen und verdient sich am Spielende eine finanzielle Belohnung. Bei den 18 Studienteilnehmern wurde der Prozess der Entscheidungsfindung im Gehirn mit der funktionellen Magnetresonanz-Tomographie beobachtet. Dabei machen schnell durchgeführte Schichtaufnahmen des Gehirns Durchblutungsveränderungen sichtbar, die ein Computer in Bilder der aktiven Hirnbereiche umrechnet.
Beobachtet wurden zwei eigenständige Lernsignale: Beim modellfreien Lernen waren Aktivitäten im Striatum zu sehen, einem Areal unter der Großhirnrinde. Beim modellbasierten Lernen dagegen waren die Nervenzellen in zwei Bereichen der Großhirnrinde aktiv, dem präfrontalen Cortex und dem Scheitellappen. Das modellbasierte System erlernt die Struktur der virtuellen Umgebung wie ein Schachspieler, der Spielsituationen berechnet, schreiben die Wissenschaftler. Der Lernerfolg durch Versuch und Irrtum dagegen half, quasi blind Entscheidungen zu fällen, die schon in der Vergangenheit Vorteile brachten. "Beim Lernprozess werden also zwei verschiedene Fehlersignale in verschiedenen Gehirnbereichen verarbeitet", erklärt Gläscher. Grund ist ein Effizienzgewinn: Nur bei nicht automatisch ablaufenden Alltagshandlungen mobilisiert der Mensch sein modellbasiertes System, das dem Gehirn eine größere Verarbeitungsleistung abfordert.
Gläscher war seit 2006 wissenschaftlich am California Institute of Technology in Pasadena beheimatet. 2009 hat er den mit 1,25 Millionen Euro dotierten Bernstein Preis des Bundesministeriums für Bildung und Forschung verliehen bekommen. Mit der Förderung werden exzellente deutsche Nachwuchswissenschaftler aus dem Ausland zurückgelockt. Gläscher baut derzeit am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE) eine selbständige Arbeitsgruppe auf, die neurowissenschaftlich Entscheidungsfindung in Verhaltensexperimenten untersucht.
Jan Gläscher (Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf und California Institute of Technology, Pasadena) et al.: Neuron, doi: 10.1016/j.neuron2010.04.016
ddp/wissenschaft.de – Rochus Rademacher
