Forschende der City University of Hong Kong und der Chinese University of Hong Kong haben in einer am 3. September veröffentlichten Studie beschrieben, wie sich das Gehirn neu organisiert, während es lernt, zwei Aufgaben zugleich zu bewältigen.
Das Team verfolgte dieselben einzelnen Neuronen in Mäusen, während die Tiere lernten, einen Hebel in Bewegung zu halten und zugleich auf Töne zu reagieren. Zunächst teilten sich die Neuronen die Arbeit und koordinierten die konkurrierenden Anforderungen.
Mit zunehmender Übung rekrutierte das Gehirn mehr aufgabenspezifische Neuronen und trennte die beiden Aktivitätsmuster. Die Mäuse wurden anschließend besser darin, beide Aufgaben mit weniger Störungen auszuführen.
Die Forschenden trainierten außerdem rekurrente neuronale Netze auf eine ähnliche Herausforderung. Die Netze lernten schneller, wenn sie zunächst eine gewisse Koordination beibehielten und die Aufgaben erst nach und nach trennten. Das deutet auf eine mögliche Idee für künftige Systeme künstlicher Intelligenz hin.
