Signaltheorie der Intelligenz

16. Signale in Raum und Zeit

Neuronale Signale verändern sich fortlaufend. Jede Auswertung muss diese Zeitabhängigkeit berücksichtigen. In künstlichen Transformern werden alle Signale, die zu einem bestimmten Zeitpunkt gleichzeitig aktiv sind, zu einer Einheit zusammengefasst: dem Token. Da jedes Einzelsignal indiziert ist, lässt sich ein Token als Vektor darstellen. Auch im Wirbeltiergehirn können gleichzeitige Aktivitätsmuster formal als Token aufgefasst werden.

1.1 Token als flüchtige Informationseinheiten

Token sind die kleinsten Informationseinheiten sowohl künstlicher als auch biologischer Transformer. Sie repräsentieren immer nur den Zustand eines Systems in einem einzigen Moment. Ein Token ist daher keine dauerhafte Größe, sondern eine Momentaufnahme des Aktivitätsmusters vieler Neurone eines Tokengebiets.

Verfolgt man die Aktivität dieser Neurone über eine Zeitreihe hinweg, entsteht eine Sequenz von Tokens, die die zeitliche Veränderung des Signals abbildet. Künstliche Transformer benötigen stets eine solche Tokenfolge, um zeitliche Strukturen zu erkennen.

Damit das Gehirn aus diesen kurzlebigen Momentaufnahmen zeitliche Muster extrahieren kann, benötigt es Mechanismen, die Signale über mehrere Zeitschritte hinweg analysieren. Das Wirbeltiergehirn hat dafür zwei grundlegend verschiedene technische Lösungen entwickelt:

• kurze Signalechos – Basalganglien
• langlebige Rotationssignale – Papez-Kreise

1.2 Die Basalganglien: kurze Signalechos

Die Basalganglien erzeugen kurze, wenige Zeitschritte überdauernde Echos. Sie eignen sich besonders für:

• schnelle sensorische Verarbeitung
• motorische Kontrolle
• Sprache
• visuelle und akustische Sequenzen

Dieses Kurzzeitgedächtnis entsteht durch Laufzeitverzögerungen auf schwach oder nicht myelinisierten Axonen. Diese liegen in der Größenordnung von etwa 10 bis 50 Millisekunden, abhängig von der Modalität (Bewegung, Hören, Sehen).

Bewegungserkennung

Das verzögerte Signal wird auf einen hemmenden Transmitter umgeschaltet und hemmt im Thalamus oder Nucleus ruber das aktuelle Gegenwartssignal.

• Keine Veränderung → beide Signale löschen sich aus
• Veränderung → ein Restsignal bleibt bestehen

Verknüpfung von Gegenwart und Vergangenheit

Da das Echo noch existiert, wenn das aktuelle Signal bereits abgeklungen ist, kann es mit neuen Signalen kombiniert werden. So entsteht ein Mechanismus, der zeitliche Abfolgen lernen kann – essenziell für Sprache und Sequenzverarbeitung. Dazu muss das hemmende Echo allerdings in ein erregendes überführt werden.

1.3 Theorem der zwei Auswertesysteme der Basalganglien

Die Basalganglien besitzen zwei parallele Auswertesysteme:

Diese Architektur bildet die Grundlage der biologischen Transformerschaltungen mit kurzer Reaktionszeit.

Ausführliche Darstellungen finden sich in den Monografien des Autors (online verfügbar):

• Gehirntheorie der Wirbeltiere (2020), Kapitel 3.8 und 6
• Gehirntheorie des Menschen (2021), Kapitel 5

1.4 Die Papez-Kreise: langlebige Signalechos

Die langlebigen Echos der Papez-Kreise beruhen nicht auf Axonverzögerungen. Stattdessen handelt es sich um selbstaufrechterhaltende Rotationssignale in geschlossenen neuronalen Schleifen.

Solange die Schleife aktiv bleibt, bleibt auch das Echo bestehen:

• Das Signal rotiert kontinuierlich.
• Es verliert keine Energie, da es aktiv regeneriert wird.
• Es existiert dauerhaft, bis ein externer Eingriff es löscht.

Damit entsteht ein permanenter Signalspeicher, der sich ideal eignet für:

• Gedanken
• episodische Inhalte
• mentale Simulationen
• längerfristige Kontextbildung

Die Papez-Kreise bilden somit ein langes Zeitsystem, das viele Zeitschritte stabil halten kann.

1.5 Wie der circadiane Zeitgeber die Rotationsspeicher leert

Der Nucleus suprachiasmaticus (SCN) fungiert als circadianer Taktgeber. Seine Aktivität folgt dem Tagesrhythmus und kann:

• die Rotationsschleifen nachts deaktivieren
• gespeicherte Signale löschen
• am nächsten Tag einen leeren Speicher bereitstellen

Damit wird klar: Die Papez-Kreise sind keine Verzögerungsleitungen, sondern dauerhafte Gedächtnisschleifen, die täglich durch den SCN zurückgesetzt werden.

1.6 Zwei Zeitsysteme → zwei biologische Transformerarten

Da das Gehirn zwei Mechanismen zur zeitlichen Signalhaltung besitzt, existieren auch zwei biologische Transformerarchitekturen:

1. Transformer mit kurzer Reaktionszeit
   Basierend auf den schnellen Signalechos der Basalganglien → optimiert für Wahrnehmung, Sprache, Motorik
2. Transformer mit langer Reaktionszeit
   Basierend auf den langlebigen Rotationssignalen der Papez-Kreise → optimiert für Denken, Planen, Erinnern

In dieser Monografie analysieren wir zunächst die Transformervariante, die ausschließlich die Basalganglien nutzt: den Transformer mit kurzer Reaktionszeit – das Fundament der schnellen, zeitkritischen Verarbeitung von Tokenfolgen im sensorischen und motorischen System.

1.7 Originalbereich und Bildbereich in biologischen und künstlichen Transformern

Transformer – sowohl biologische

Monografie von Dr. rer. nat. Andreas Heinrich Malczan