Wie antizipiert das menschliche Gehirn Ereignisse?

Bisher nahm man an, dass das menschliche Gehirn Ereignisse auf Basis der Hazard Rate vorhersagt, also der Wahrscheinlichkeit, mit der ein Ereignis kurz bevorsteht, vorausgesetzt, es ist noch nicht geschehen. Eine solche Vorhersage ist etwa beim Sport, beim Musizieren und in anderen Bereichen des täglichen Lebens notwendig, um auf Ereignisse schnell reagieren zu können.

Grabenhorst et al. (2019) haben in Verhaltensexperimenten gezeigt, dass das Gehirn stattdessen eine viel einfachere Berechnung verwendet, denn es schätzt lediglich den Kehrwert der Wahrscheinlichkeit des Ereignisses. Die enge Beziehung zwischen der reziproken Wahrscheinlichkeit und dem Shannon-Informationsgehalt (Surprisal) deutet darauf hin, dass das Gehirn Wahrscheinlichkeiten tatsächlich als Information abbildet, d. h., die Wahrscheinlichkeit selbst ist jener grundlegende Parameter, den das Gehirn verwendet. Der Informationsgehalt bzw. Überraschungswert einer Information ist dabei eine logarithmische Größe, die angibt, wie viel Information in einer Nachricht übertragen wurde.

Bei diesen Untersuchungen zeigte sich auch eine neue Perspektive bei der Schätzung der verstrichenen Zeit, denn bisherige Forschungen haben gezeigt, dass die Unsicherheit der Schätzung des Gehirns umso größer ist, je länger die verstrichene Zeit ist. Doch dieses Prinzip der monoton steigenden Unsicherheit mit der verstrichenen Zeit gilt nicht immer, sondern es ist tatsächlich die Wahrscheinlichkeitsverteilung von Ereignissen über den Zeitraum, die bestimmt, wann die Unsicherheit am geringsten oder am größten ist.

Diese Ergebnisse gelten dabei in drei verschiedenen Sinnesmodalitäten, und zwar beim Sehen, Hören und in der Somatosensorik, was auf einen zentralen Mechanismus hindeutet, der von allen drei Modalitäten genutzt wird, bzw. auf einen kanonischen peripheren Mechanismus, der in multiplen sensorischen Bereichen des Gehirns eingesetzt wird.

Literatur

Grabenhorst, M., Michalareas, G., Maloney, L. T. & Poeppel, D. (2019). The anticipation of events in time. Nature Communications, 10, doi:10.1038/s41467-019-13849-0.