Das menschliche Denken steht unter Energiegrenzen

Aktuelle Untersuchungen stellen die energetische Grundlage des Denkens in den Mittelpunkt der Kognitionsforschung, denn Haueis & Colaço (2025) konnten zeigen, dass gängige Modelle geistiger Prozesse – von Wahrnehmung über Gedächtnis bis hin zu Aufmerksamkeit – die energetischen Rahmenbedingungen des Gehirns bislang kaum berücksichtigen. Obwohl das Gehirn lediglich einen kleinen Teil der Körpermasse ausmacht, beansprucht es einen erheblichen Anteil des gesamten Energieverbrauchs und arbeitet dabei immer noch effizienter als moderne Computersysteme. Diese Tatsache wird in vielen theoretischen Modellen jedoch weitgehend ignoriert. Der Stoffwechsel des Gehirns bildet nämlich nicht nur eine biologische Randbedingung, sondern ist ein zentraler Prüfstein dafür, ob kognitive Modelle überhaupt realistisch sein können. Wenn ein Modell mehr Energie voraussetzt, als ein biologisches Gehirn bereitstellen kann, muss es verworfen oder angepasst werden. Gleichzeitig eröffnet metabolisches Wissen neue Perspektiven darauf, wie neuronale Netzwerke Informationen verarbeiten, wie sie lernen und warum bestimmte Denkprozesse begrenzt sind. Der Stoffwechsel wirkt somit sowohl als Filter, der mögliche theoretische Erklärungen eingrenzt, als auch als Impulsgeber für neue Modellansätze.

Haueis & Colaço (2025) plädieren daher dafür, metabolische Faktoren systematisch in die Modellierung geistiger Prozesse einzubeziehen – nicht nur aus naturwissenschaftlichen, sondern auch aus philosophischen Gründen. Die Frage, welche Energie Denkprozesse benötigen, berührt daher grundlegende Themen wie mentale Anstrengung, die Vergleichbarkeit biologischer und künstlicher Intelligenz sowie die Frage, welche Arten von Berechnung ein Gehirn überhaupt leisten kann. Denken ist daher eine energetisch begrenzte Tätigkeit und diese Grenzen prägen sowohl die Aufmerksamkeit als auch die Entscheidungsfähigkeit. von Menschen

Literatur

Haueis, P., & Colaço, D. J. (2025). Metabolic considerations for cognitive modeling. Behavioral and Brain Sciences, 1–53.