Action Potential

Das Aktionspotential ist der fundamentale Informationsträger im biologischen Nervensystem — und damit das Naturvorbild, das die gesamte KI-Forschung inspiriert hat.

Wenn ein Neuron genügend Eingangssignale von anderen Neuronen erhält und die Summe einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, feuert es: Ein elektrischer Impuls von etwa 100 Millivolt rast das Axon entlang, teilweise mit über 100 Metern pro Sekunde. Dieses Alles-oder-Nichts-Prinzip — entweder das Neuron feuert oder es feuert nicht — ist binär und erinnert an die 0/1-Logik digitaler Computer.

Warren McCulloch und Walter Pitts griffen genau dieses Prinzip 1943 auf, als sie das erste mathematische Modell eines Neurons entwickelten. In künstlichen neuronalen Netzen übernimmt die Aktivierungsfunktion die Rolle des Schwellenwerts: Funktionen wie ReLU (Rectified Linear Unit) entscheiden, ob ein künstliches Neuron seinen Wert weiterleitet oder auf Null setzt.

Die Analogie hat allerdings Grenzen. Biologische Neuronen kommunizieren über komplexe chemische Prozesse an den Synapsen, können ihre Verbindungsstärke zeitabhängig ändern (Spike-Timing-Dependent Plasticity) und arbeiten asynchron. Künstliche Neuronen sind dagegen simple mathematische Funktionen, die synchron berechnet werden. Die Inspiration ist real, die Nachahmung eher lose.