Neuronale Mechanismen kognitiver Prozesse

Das Ziel, Kognition mittels mathematischer Modelle neuronaler Dynamik erklären zu können, ist gegenwärtig nur ein Wunschtraum der theoretischen Neurowissenschaft und setzt eine materialistische Position innerhalb der Philosophie des Geistes voraus. Nichtdestotrotz gibt es neuronale Mechanismen, welche die Grundlage kognitiver Prozesse darstellen könnten - beispielsweise beim Treffen von Entscheidungen aufgrund gespeicherter Informationen. Die Abbildung links zeigt eine Hopf-Bifurkation, die in verschiedenen Neuronenmodellen das Einsetzen von Aktionspotentialen als Grenzzyklen beschreibt [Wil99]. In diesem Vortrag werden sehr einfache dynamische Modelle für wenige Feuerraten-Neurone, sowie für kortikale Schichten [Ama77] von Neuronen vorgestellt. Diese Modelle beziehen sich auf periodische Prozesse, die durch Grenzzyklen bei der Interaktion von bereits zwei Feuerraten-Neuronen auftreten können, Entscheidungen, Selbstregulierung und Kurzzeitgedächtnis. Selbstorganisiertes Lernen, Mustererkennung und Langzeitgedächtnis sind der Gegenstand des nächsten Vortrags.

Zuzuordnen in die Fachbereiche: Mathematische Biologie, theoretische Neurowissenschaft

Mathematische Voraussetzungen: Nicht-lineare Dynamik

Literatur:

[Ama77] AMARI, S. : Dynamics of pattern formation in lateral-inhibition type neural fields. Biological Cybernetics, 27: 77-87, 1977

[DA01] DAYAN. P. ; ABBOTT, L. F. : Theoretical Neuroscience. Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems. MIT Press, 2001

[ES02] ERLHAGEN, W. ; SCHÖER, G. : Dynamic Field Theory of Movement Preparation. In : Psychological Review, Vol. 109, No.3, 545-572, 2002 pdf

[Wil99] WILSON, H. : Spikes, Decisions, and Actions. The Dynamical Foundations of Neuroscience. Oxford University Press, 1999

Last modified: Wed Nov 12 20:33:52 CET 2005