Termine / Dates

Sofern nicht anders angegeben, finden alle nachfolgenden Veranstaltungen im Cognium (Hochschulring 18), Raum 2030, um 17 ct statt.

30. Juni 2017, 15:30 im Cognium, Raum 2030

Prof. Dr. Sergio Neuenschwander, Brain Institute, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal (Brasilien)

On the relevance of gamma oscillations for natural vision

http://www.neuro.ufrn.br/aboutus/members/investigators/neuenschwand

 


 

28. Juni 2017, 16 ct, Cartesium, Rotunde (Ringvorlesung Universelle Eigenschaften des Entscheidens)

Prof. Dr. Dagmar Borchers, Institut für Philosophie, Universität Bremen

Moralische Entscheidungen bei Menschen und Tieren

In der Tierethik gibt es aktuell eine Diskussion darüber, ob und inwiefern Tiere als moralische Akteure zu betrachten sind, ob man sagen kann, dass sie moralische Entscheidungen treffen. Viele Philosophinnen und Philosophen lehnen dies ab, da sie Tieren kein Selbstbewusstsein zubilligen und mithin der Meinung sind, dass Tiere keine moralischen Entscheidungen treffen können. Dieser Ansicht zufolge können Tiere moralische Objekte sein, aber keine moralische Subjekte. Andere wiederum verweisen auf neueste Ergebnisse der Tierverhaltensforschung und meinen durchaus sagen zu können, dass Tiere moralische Entscheidungen treffen. Ich möchte diese Kontroverse vorstellen, um anhand der in diesem Kontext vorgetragenen Argumente und Überlegungen zu untersuchen, welcher Entscheidungsbegriff den verschiedenen Positionen zugrunde liegt und was wir für die Frage nach universellen Eigenschaften des Entscheidens hier möglicherweise an begrifflichen, aber auch inhaltlichen Einsichten gewinnen können.

http://www.philosophie.uni-bremen.de/de/personen/professoren-und-hochsch...

 


 

14. Juni 2017, 13 ct, Cognium 1030, Center for Advanced Imaging-Colloquia

Alina Dinu, Maastricht University & Fraunhofer-MeVis, Dr. Peter Erhard, Universität Bremen

Understanding the BOLD signal: what can ASL tell us?

 


 

14. Juni 2017, 16 ct, Cartesium, Rotunde (Ringvorlesung Universelle Eigenschaften des Entscheidens)

Prof. Dr. Dr. Manfred Herrmann, Institut für Neuropsychologie, Universität Bremen

Neuronale Grundlagen der Entscheidungsfindung in ambivalenten oder unsicheren Situationen

Aus neuro- und kognitionswissenschaftlicher Sicht ist die Entscheidungsfindung in ambivalenten oder konfliktbehafteten Situationen eine der anspruchsvollsten (exekutiven) Kontrollfunktionen des menschlichen Verhaltens, dessen zugrundeliegende neuronalen Strukturen sich aus evolutionsbiologischer Perspektive onto- und phylogenetisch erst sehr spät entwickeln bzw. entwickelt haben. Ziel der neurokognitionswissenschaftlichen Forschung ist es, aus der räumlichen und zeitlichen Analyse von Aktivitätsmustern neuronaler Strukturen Hinweise für Handlungsalgorithmen menschlicher Entscheidungsfindung zu gewinnen. Dazu werden Probanden in experimentellen Untersuchungen mit Situationen konfrontiert, die entweder nicht eindeutig sind bzw. zu wenige Informationen für eine sichere Entscheidung bieten, oder mit Situationen bzw. Stimuli, in welchen der Impuls zu falschen Entscheidungen aktiv inhibiert oder gehemmt werden muss. Während dieser Entscheidungssituationen wird die Aktivität des menschlichen Gehirns entweder räumlich (funktionelle Magnetresonanztomografie; fMRT) oder zeitlich (Elektroenzephalografie; EEG) hochaufgelöst gemessen.

Ziel des Vortrags soll es sein, in das fachspezifische Erkenntnisinteresse und die zugrundeliegende experimentelle Methodik einzuführen.

http://www.neuropsychologie.uni-bremen.de/

 


 

7. Juni 2017, 13 ct, Cognium 1030, Center for Advanced Imaging-Colloquia

Dr. Peter Erhard, Universität Bremen

A new system for stimulus presentation

 


 

31. Mai 2017, 16 ct, Cartesium, Rotunde (Ringvorlesung Universelle Eigenschaften des Entscheidens)

Prof. Dr. Andreas Kreiter, Institut für Hirnforschung, Abteilung Theoretische Neurobiologie, Universität Bremen

Neuronale Dynamik selektiver Aufmerksamkeit: die Auswahl verhaltensrelevanter Informationen im Gehirn

Die Sinnesorgane versorgen das Gehirn mit einem ständigen Strom von Signalen aus unserer Umgebung. Dabei übersteigt die Menge der darin enthaltenen Informationen bei Weitem die Verarbeitungskapazitäten des Gehirns, wobei nur Bruchteile dieses Signalstroms im aktuellen Verhaltenskontext entscheidungsrelevant sind. Diese Signale müssen von den Irrelevanten getrennt und für die Verhaltenssteuerung selektiv weiterverarbeitet werden. Subjektiv erleben wir diesen Auswahlprozess als selektive Aufmerksamkeit, z.B. für eine einzelne Anzeige in einem Schaltpult.

Zu dieser Notwendigkeit, aus einem Überangebot von außen kommender Sinnessignale auszuwählen, tritt ein ähnliches Auswahlproblem innerhalb des Gehirns. Aufgrund der hohen Konvergenz und Divergenz neuronaler Verbindungen im Gehirn erhalten Nervenzellen zur gleichen Zeit Signale von tausenden anderer Nervenzellen, die sich auf ganz unterschiedliche Inhalte beziehen können. Auch hier muss ein hochflexibler, aufmerksamkeitsabhängiger Selektionsprozess stattfinden, der innerhalb von Sekundenbruchteilen unter den verschiedenen eingehenden Signalen das zu Verwendende auswählt.

Eine befriedigende Erklärung dieser und ähnlicher Leistungen des Gehirns gelingt nicht auf Basis herkömmlicher, v.a. auf der anatomischen Verschaltung beruhender Konzepte. In diesem Vortrag werde ich darstellen, wie sich aus Konzepten zur Dynamik neuronaler Signalinteraktionen ein neues Bild der Funktionsweise des Gehirns ergibt. In diesem wird der effektive Signalaustausch zwischen Nervenzellen und damit der effektiv wirksame Schaltplan des Gehirns und seine Funktionsweise in Sekundenbruchteilen an die gerade aktuellen Anforderungen an die Informationsverarbeitung angepasst.

http://www.brain.uni-bremen.de/staff/ak.htm

 


 

17. Mai 2017, 13 ct, Cognium 1030, Center for Advanced Imaging-Colloquia

Florian Ahrens, Universität Bremen (MSc Neurosciences)

Versuchsplanung mit Hilfe eines MRI Simulators

 


 

3. Mai 2017, 13 ct, Cognium 1030, Center for Advanced Imaging-Colloquia

Kilian Gloy, Universität Bremen (MSc Neurosciences)

Functional magnetic resonance imaging during modulated cognitive decision making a a quasi-realistic context

 


 

25. April 2017, 13 ct, Cognium 2030, PhD colloquium

Andreas Traschütz, Universität Bremen, AG Kreiter

Über die Detektion visueller Geschwindigkeitsänderungen - Neuronale Repräsentation im Areal MT des Makaken und Modellierung humaner Verhaltensleistung

 


 

19. April 2017, 13 ct, Cognium 1030, Center for Advanced Imaging-Colloquia

Jana Badur, Universität Bremen (MSc Neurosciences)

Investigations on habit formation and devaluation

 


 

5. April 2017, 13 ct, Cognium 1030, Center for Advanced Imaging-Colloquia

Dr. Peter Erhard, Universität Bremen

Introduction to fMRI with some emphasis on the SKYRA environment at Bremen University

 


 

4. April 2017, 15 ct, Cartesium, Rotunde

Prof. Dr. David Field, Cornell University, USA

Hyper-selectivity, the uncertainty principle and the problem of false positives in natural object recognition

In the first half of this talk, I will discuss some implications of an approach that describes the non-linearities of neurons in the visual pathway in terms of a curvature of the iso-response surfaces. The approach was first proposed by Zetzsche and colleagues and it has a wide range of implications regarding theories of sensory coding. I will use this geometric approach to contrast different theories of non-linear processing including sparse coding, gain control, and linear non-linear (LNL) models. I will use this approach to contrast selectivity with ³hypers-selectivity². With this approach, it is possible for a neuron to be very narrowly tuned (hyper selective) to a broadband stimulus. We note that the Gabor-Heisenberg limit applies to selectivity with linear neurons and that with both model data published data from V1 neurons, hyper-selective neurons can easily break this limitation. I will also show that in sparse coding models, the hyper-selectivity changes in important and systematic ways as the network becomes more overcomplete. In the last the last half of this talk, I will discuss some new work that explores the conditions under which humans and deep networks hallucinate objects (false positives) in noisy environments. The study explores some of the conditions that produce these false positives and it attempts to account for why ³human faces² are detected disproportionately by both humans and deep networks.

http://redwood.psych.cornell.edu/davidField.php

 


 

13. Februar 2017

Prof. Dr. József Fiser, Central European University, Budapest

Beyond Hubel & Wiesel: Implications of a probabilistic approach to visual perception, learning and development

Almost 60 years ago the seminal papers of Hubel and Wiesel on the functional architecture of the cat striate cortex opened new vistas in sensory information processing in the brain.  These studies established the concepts of receptive fields, visual areas, pipeline feed-forward processing in the visual cortex, segregation of different streams of information within and across visual areas and have fundamentally determined the dominant approaches to sensory information processing in the brain for the following half century.  However, after having great initial success, this framework could provide neither convincing explanations to a large number of cortical phenomena nor a satisfactory link between sensory processing and higher-level cognition, initiating a vigorous research for alternative frameworks.  I will present one such framework based on the two concepts that a) the brain performs probabilistic computation to generate our perception, and b) that neural responses provide samples from a probability distribution representing the brains best estimate of the present situation.  I will highlight the fundamental differences between the classical framework and this probabilistic one, discuss the implications of the probabilistic approach on learning and development in the brain and demonstrate the viability of the framework thought a number of physiological and modeling experiments.  Specifically, I will show that the framework creates an essential link between perception and learning, that it implies that spontaneous activity is not noise but the brain’s ongoing momentary estimate about its environment, I will demonstrate how the framework provides explanation of task-dependent correlational activity in V1 without evoking the concept of attention, and how the effect of interference with normal visual development can be captured by this framework. Together these results indicate how the probabilistic framework can offer a comprehensive treatment of perception learning and structural development in the visual system. If time permits, we will also cover nuts and bolts, i.e. the questions of whether sampling-based probabilistic inference really works, and if yes, how.

Website: https://people.ceu.edu/jozsef_fiser