Para observações baseadas em dados sensoriais, o cérebro humano deve verificar constantemente qual "versão" da realidade está por trás da percepção. A resposta é obtida a partir das distribuições de probabilidade armazenadas na própria rede de células nervosas. Os neurônios são capazes de detectar padrões que refletem o conhecimento adquirido. Aplicando métodos matemáticos, físicos da Universidade de Heidelberg e pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Graz comprovaram esse fenômeno em suas investigações. Os resultados da pesquisa atual, publicado no jornal Revisão Física E , são de grande importância no desenvolvimento de novos tipos de sistemas de computador.

Uma das funções mais importantes do nosso cérebro é criar um modelo interno do nosso ambiente. Existem duas categorias de informações disponíveis para esse propósito - o conhecimento adquirido sobre objetos conhecidos e um fluxo constante de dados sensoriais que podem ser comparados e continuamente adicionados ao conhecimento existente. Esses dados sensoriais são os mais simples, blocos de construção de percepção disponíveis "diretamente". Contudo, observações baseadas em dados sensoriais são frequentemente compatíveis com múltiplas "realidades" ao mesmo tempo, como o fenômeno das ilusões de ótica prova claramente. O cérebro é, portanto, confrontado com o desafio de conhecer todas as versões possíveis da realidade subjacente. Para fazer essa determinação, o cérebro salta para frente e para trás entre essas versões da realidade, amostragem de uma distribuição de probabilidade.

Os pesquisadores que trabalharam com o físico de Heidelberg, Prof. Dr. Karlheinz Meier, estudaram esse processo com a ajuda de métodos matemáticos formais aplicados no nível de células nervosas individuais. chamados neurônios. O modelo de neurônios individuais usado é estritamente determinístico. Isso significa que cada estimulação repetida de estímulos externos sempre evoca o mesmo comportamento de resposta. O cérebro, Contudo, é uma rede de neurônios que se comunicam entre si. Quando uma célula nervosa é suficientemente estimulada por sua vizinha, ele dispara um pulso elétrico curto, estimulando assim outros neurônios. Em uma grande rede de neurônios ativos, as células nervosas se tornam estocásticas - sua "resposta" não é mais determinada, ou seja, precisamente previsível, mas segue regras de probabilidade estatística.

"Em nossos estudos, pudemos mostrar que tais neurônios obtêm sua resposta a partir de distribuições de probabilidade que são armazenadas na própria rede e que são amostradas pelas células nervosas, "explica o Prof. Meier. É assim que os neurônios são capazes de detectar padrões que refletem o conhecimento adquirido. A pesquisa foi realizada no âmbito do European Human Brain Project, em que os pesquisadores de Heidelberg sob a direção de Karlheinz Meier estão desenvolvendo novos sistemas de computador usando o cérebro como modelo. "O conceito de amostragem estatística de probabilidades adquiridas é extremamente adequado para implementar uma nova arquitetura de computador. É um dos focos da pesquisa atual que nosso grupo de trabalho está conduzindo, "afirma o físico, que ensina e desenvolve pesquisas no Instituto de Física Kirchhoff da Universidade de Heidelberg.