Predictive Cognition
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Unsere Forschung zielt darauf ab zu verstehen, wie sensorische Signale und vorherige Erwartungen in der Wahrnehmung und Kognition integriert werden. Wie können Menschen sich an wechselnde Kontexte anpassen, aus Erfahrungen lernen und vorhandenes Wissen auf neue sensorische Eindrücke unter Unsicherheit übertragen?
Zur Untersuchung dieser Fragen kombinieren wir computergestützte Modellierung mit Verhaltensanalysen und Neuroimaging-Techniken wie strukturelle und funktionelle MRT (s/fMRI), sowie Eye-Tracking, Pupillometrie und EEG. Modelle der prädiktiven Verarbeitung (Predictive Processing) bieten einen vielversprechenden Rahmen für das Verständnis von adaptivem Verhalten. Indem wir diese Theorien in Bereichen wie Lernen, Wahrnehmung und Gedächtnis mit alternativen Modellen vergleichen, streben wir an, die Mechanismen zu entschlüsseln, die der menschlichen Kognition zugrunde liegen, insbesondere in der Sprach- und Gesichtswahrnehmung.
Zusätzlich erforschen wir individuelle Unterschiede in der Gewichtung von Erwartungen im Vergleich zu neuen sensorischen Informationen, mit dem Ziel, unsere Erkenntnisse auf klinische Populationen übertragen zu können. Insgesamt unterstützt unsere Forschung die Annahme, dass das Gehirn aktiv lernt und Erfahrungen sowie Kontextwissen nutzt, um eine erfolgreiche Wahrnehmung unter Unsicherheit in sozialen Interaktionen zu ermöglichen.
Becker, J., Viertler, M., Korn, C. W., & Blank, H. (2024). The pupil dilation response as an indicator of visual cue uncertainty and auditory outcome surprise. The European Journal of Neuroscience, 59(10), 2686–2701. https://doi.org/10.1111/ejn.16306
Garlichs, A., & Blank, H. (2024). Prediction error processing and sharpening of expected information across the face-processing hierarchy. Nature Communications, 15(1), 3407. https://doi.org/10.1038/s41467-024-47749-9
Ufer, C., & Blank, H. (2024). Opposing serial effects of stimulus and choice in speech perception scale with context variability. IScience, 27(9), 110611. https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.110611
Blank, H., Alink, A., & Büchel, C. (2023). Multivariate functional neuroimaging analyses reveal that strength-dependent face expectations are represented in higher-level face-identity areas. Communications Biology, 6(1), 135. https://doi.org/10.1038/s42003-023-04508-8
Ufer, C., & Blank, H. (2023). Multivariate analysis of brain activity patterns as a tool to understand predictive processes in speech perception. Language, Cognition and Neuroscience, 1–17. https://doi.org/10.1080/23273798.2023.2166679
Blank, H., & Bayer, J. (2022). Functional imaging analyses reveal prototype and exemplar representations in a perceptual single-category task. Communications Biology, 5(1), 896. https://doi.org/10.1038/s42003-022-03858-z
Krumbiegel, J., Ufer, C., & Blank, H. (2022). Influence of voice properties on vowel perception depends on speaker context. The Journal of the Acoustical Society of America, 152(2), 820. https://doi.org/10.1121/10.0013363
Alink, A., & Blank, H. (2021). Can expectation suppression be explained by reduced attention to predictable stimuli? NeuroImage, 231, 117824. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.117824
Blank, H., Spangenberg, M., & Davis, M. H. (2018). Neural Prediction Errors Distinguish Perception and Misperception of Speech. The Journal of Neuroscience : The Official Journal of the Society for Neuroscience, 38(27), 6076–6089. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3258-17.2018
Blank, H., & Davis, M. H. (2016). Prediction Errors but Not Sharpened Signals Simulate Multivoxel fMRI Patterns during Speech Perception. PLoS Biology, 14(11), e1002577. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002577
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Letzte Änderung: 04. Sep. 2024
