Könnt ihr rechnen? 10 + 2 = 13? Hm, wohl eher nicht. 10 – 2 = 8? Das stimmt!
Solche Fragen sind ganz einfach, denkt ihr? Mag sein, aber nicht für alle. Menschen mit Dyskalkulie fällt die Entscheidung schwer, welche der Formeln korrekt ist. Das an sich ist schon erstaunlich genug. Aber noch viel erstaunlicher ist, dass die Wissenschaft weder genau weiß, warum diese Menschen so schwach in Mathe sind, noch wie man ihnen am besten helfen kann.
Eine Lösung beider Probleme scheint nun ausgerechnet die Mathematik selbst zu liefern – genauer die Systembiologie. Forschende der US-amerikanischen Stanford University haben digitale Zwillinge von 45 Grundschulkindern erschaffen, die im Computer und auf der Basis der KI-Methode des Maschinellen Lernens (Deep Learning) darauf trainiert waren, genauso gut – oder eben auch schlecht – zu rechnen, wie ihre biologischen Vorbilder. ...
(1/3)
Die Algorithmen simulierten dabei die Prozesse, die beim Rechnen und vor allem auch beim Erlernen des Rechnens im menschlichen Gehirn nach den gängigen neurobiologischen Modellen ablaufen. Die künstlichen neuronalen Netzwerke in den Computern folgten also den gleichen Regeln und waren den gleichen Gesetzen unterworfen, wie die echten neuronalen Netzwerke in den Gehirnen der Grundschulkinder.
In einer ersten Aufgabe mussten sich die Algorithmen in den Computern per maschinellem Lernen selbst so verändern, dass sie exakt so rechneten und lernten, wie jenes der 45 Kinder, das sie simulieren sollten – ein Teil davon mit, ein anderer Teil ohne Rechenschwäche.
Dann schauten die Forschenden, was die mögliche Ursache sein könnte, warum einige der digitalen Zwillinge so viel schlechter in Mathe waren als die anderen. Nacheinander wurden einzelne Parameter verändert, und dann wurde geschaut, was mit der Rechenfähigkeit der simulierten Kinder passierte. ...
(2/3)
Was macht ihr, wenn der Pfingstsonntag verregnet ist und ihr den siebten Tag von Nils Minkmar längst gelesen habt? Klar, ihr lest die #SporksScienceNews. Hier die ganze Ausgabe, inklusive Epigenetik-News und mehr: https://9jmt.mjt.lu/nl3/_jrRO9D3NFhHhIZgXUiG4g
(3/3)