Verschiedene Deep-Learning-Algorithmen [1] und neuronale Modelle [2] nutzen die Neurogenese, um Vorhersagefehler zu reduzieren. Wie viele Beweise gibt es dafür, dass die Neurogenese von Vorhersagefehlern oder neuartigen Inputs angetrieben wird?
Es ist sehr schwierig, eine zufriedenstellende Antwort auf diese Frage zu geben, da die technische neurowissenschaftliche Definition des Vorhersagefehlers düster ist und da Ihre Frage maschinelles Lernen aufwirft, hängt die Antwort davon ab, was Sie versuchen zu tun. Ich gehe davon aus, dass Sie sich auf die Neurogenese in einem erwachsenen Gehirn beziehen und nicht auf den Prozess, der unmittelbar nach der Empfängnis stattfindet, da dieser Prozess eher dem Deep Learning entspricht.
Aus neurowissenschaftlicher Sicht: Mir sind nicht viele direkte Beweise dafür bekannt, dass die Neurogenese eine Reaktion auf Vorhersagefehler ist, weil wir sehr wenig über das Phänomen verstehen. Es scheint jedoch bizarr zu glauben, dass die Neurogenese einfach spontan und zufällig auftritt, also kommen wir zur Debatte zwischen Natur und Erziehung. Reine Logik würde mir sagen, dass die Neurogenese bei Erwachsenen eher eine Erhaltungsreaktion auf DNA-Druck ist und wenig mit Vorhersagefehlern zu tun hat, die durch äußere Umweltreize verursacht werden. Erkläre warum in meinem abschließenden Absatz.
Denken Sie daran, dass sogar der Tod eines Neurons als Vorhersagefehler angesehen werden kann, da das Äquivalent des maschinellen Lernens zum „Vorhersagefehler“ in der Biologie einfach ein Signal ist, das ein „Defizit“ kommuniziert, das auf irgendeine Weise gefüllt werden muss. Um dies richtig zu beantworten, müssen wir zunächst klarstellen, dass es möglicherweise Dutzende, Hunderte oder eine willkürlich hohe Anzahl anderer „Vorhersagefehlertypen“ gibt, die vom Gehirn verwendet werden. Hier sind hypothetisch nur einige Hauptwege:
Denken Sie daran, dass jedes Neuron auch seine eigenen differenzierten Mechanismen sowohl für die Interpretation als auch für die Signalisierung von Vorhersagefehlern zu haben scheint. Das verkompliziert die Sache weiter. Beispielsweise kann ein Neurotransmitter einem bestimmten Neuron einen Vorhersagefehler mitteilen, hat aber keine Wirkung (oder eine andere Wirkung) auf ein anderes Neuron. Es kann sogar sein, dass der Neurotransmitter X vorhanden sein muss, während der zeitliche Code Y auftritt, damit das Ereignis als Vorhersagefehler interpretiert wird.
Aus der Perspektive des maschinellen Lernens: Beim maschinellen Lernen neigen wir dazu, Vorhersagefehler zu stark zu vereinfachen, aber das Gehirn passt sich keiner solchen Einfachheit an. Ich wollte Sie nicht in die Irre führen, indem ich Ihre Frage mit „Ja“ beantwortete, da Vorhersagefehler in künstlichen neuronalen Netzen traditionell ein singuläres Konzept sind und nicht wie in der Neurowissenschaft gebündelt. Es gibt also keine Analogie zwischen Vorhersagefehlern beim Deep Learning und Vorhersagefehlern in der Neurowissenschaft.
Möglicherweise müssen Sie den Grund Ihrer Frage erläutern, damit ich eine zutreffendere Antwort geben kann.
Deep Learning ist biologisch nicht plausibel, und es klingt, als würden Sie versuchen, eine genauere biologische Lösung zu finden. Wenn dies der Fall ist, ist die Untersuchung der Neurogenese als Möglichkeit zur Reduzierung von Vorhersagefehlern möglicherweise nicht sehr fruchtbar, da die im Erwachsenenalter neu geschaffenen Neuronen nur einen unglaublich kleinen Teil der bereits vorhandenen Neuronen ausmachen und Menschen potenziell jede Sekunde mit Vorhersagefehlern konfrontiert werden jeden Tag. Wenn wir einfach neue Neuronen für alle Vorhersagefehler geschaffen haben, warum werden wir dann mit so ziemlich allen Neuronen geboren, die wir jemals haben werden? Das Gehirn scheint überwiegend eine Möglichkeit zu haben, wichtige Informationen zu lernen und zu behalten, ohne als Reaktion auf Vorhersagefehler neue Neuronen erzeugen zu müssen.