Wie wirken Nervenzellen im Gehirn zusammen, so daß bei Mensch oder Tier Wahrnehmungen, Erinnerungsvermögen oder Bewußtsein zustande kommen? Um dies zu ergründen, zieht man zunehmend Computersimulationen und mathematische Analysen von Modellen neuronaler Netzwerke heran. Dabei gewonnene theoretische Einsichten liefern neue Erkenntnisse über die Informationsverarbeitung im Hirn.

Solche Untersuchungen faszinieren viele Forscher, auch über die Grenzen etablierter Disziplinen hinweg. Gute Gründe dafür vermitteln nun Patricia S. Churchland, Neuro-Philosophin an der Universität von Kalifornien in San Diego, und Terrence J. Sejnowski, Direktor des Computational Neurobiology Laboratory am Salk Institute in La Jolla.

Beide Autoren sind bekannte und respektierte Forscher; ihre Arbeiten haben dazu beigetragen, daß San Diego und das nördlich der Stadt gelegene La Jolla ein weltweit führendes Zentrum der Neurowissenschaften wurden (siehe auch Spektrum der Wissenschaft, März 1990, Seite 47). Die 1992 erschienene amerikanische Originalausgabe des vorliegenden Werkes ist so erfolgreich, daß man bereits von einem Klassiker reden kann.

Das Buch ist dicht geschrieben und hat einen beeindruckenden Umfang. Trotz der Fülle von Fakten und Argumenten kann es aber nicht alle interessanten Aspekte der modernen Hirnforschung erfassen. Schwerpunkte sind im Bereich der visuellen Wahrnehmung, der neuronalen Plastizität sowie der Kopplung von sensorischen Signalen mit motorischen Reaktionen gesetzt. In einem Unterkapitel diskutieren die Autoren auch die Entwicklung topographischer Projektionen im visuellen Cortex (siehe unseren Artikel in Spektrum der Wissenschaft, April 1996, Seite 38). Ein einführendes Kapitel beschreibt die Grundlagen der Neurobiologie, ein weiteres Konzepte der Modellierung neuronaler Netze.

Den Wißbegierigen befriedigt, daß an zahlreichen Stellen Ergebnisse und Argumente so detailliert wie in einer wissenschaftlichen Originalarbeit dargestellt sind. Ein Beispiel ist die Diskussion der Shape-from-shading-Aufgabe: Das Sehsystem muß aus der Schattierung eines Objekts auf dessen Oberflächenkrümmung schließen. In einem gut sieben Seiten langen Unterkapitel erläutern Patricia Churchland und Sejnowski zunächst einige mathematisch-formale Aspekte von Oberflächenkrümmung und stellen dann ein neuronales Netz vor, das nach einer Lernphase das Problem lösen kann.

Das Beispiel ist besonders instruktiv, weil die Autoren in einer ausführlichen Diskussion abwägen, was mit diesem Netzwerkmodell eigentlich demonstriert wird und was nicht. So vermag auch der Laie sich einen Eindruck davon zu verschaffen, wie auf sehr speziellen Ergebnissen aufbauend immer allgemeinere Gedankengebäude errichtet werden.

In der Genauigkeit und dem sorgfältigen Abwägen macht sich abermals bemerkbar, daß die Autoren selbst Forscher sind. Zwar ist derart dichte Information anspruchsvoll zu lesen; aber die Gliederung erlaubt dem Leser, sich auf einzelne Kapitel oder Unterkapitel zu konzentrieren. Man muß das Buch nicht in einem Zug bewältigen.

Hervorzuheben sind die 251 Illustrationen. Gemäß dem üblichen Umrechnungsfaktor ("Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte") wäre das Buch als reiner Text noch einige hundert Seiten länger geworden. Das ausführliche Glossar hilft dem interessierten Laien, die lange Literaturliste dem einschlägig vorgebildeten Leser.

Selbstverständlich ist es auf einem so umfangreichen Forschungsgebiet das gute Recht der Autoren, exemplarisch auszuwählen; und Patricia Churchland und Sejnowski entschuldigen sich bereits im Vorwort, daß sie Ergebnisse aus ihrer eigenen, der südkalifornischen Forschungsszene bevorzugt dargestellt haben. Trotzdem hätte eine, was den Ursprung der Beispiele angeht, etwas breiter gefaßte Auswahl den Wert des Buches noch erhöht.

Enttäuschend sind Betreuung und Aufmachung der deutschen Ausgabe. Klebebindung, beschränkte Druckqualität, Druckfehler sowie die Zitierung mit Ziffern statt mit Autorennamen trüben das Lesevergnügen im Vergleich zur Originalausgabe. In den Abbildungen sind die englischen Beschriftungen stehengeblieben. Das Wort Neuroinformatik im deutschen Titel wird manchen Leser glauben machen, er könne hier etwas über Anwendungen künstlicher neuronaler Netze lernen, etwa im Bereich der Börsenkursanalyse oder der Musterklassifikation; tatsächlich geht es jedoch ausschließlich um neurowissenschaftliche Themen.

Dennoch ist das Buch sehr zu empfehlen. In seiner Verbindung von Neurobiologie und Neuroinformatik konkurrenzlos, vermittelt es einiges von der Faszination theoretischer Hirnforschung, die auch in Deutschland zunehmend mehr Wissenschaftler in ihren Bann schlägt.



Aus: Spektrum der Wissenschaft 10 / 1997, Seite 122
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