Das Hermann-Gitter bietet eine optische Täuschung, bei der in einem Gittermuster die Kreuzungspunkte eine scheinbare Aufhellung bzw. Verdunklung erfahren, die verschwindet, wenn man die Kreuzungspunkte fixiert. Schon vom Entdecker, Ludimar Hermann (1838–1914), wurde die Täuschung als Hinweis auf Nachbarschaftswechselwirkungen in der Netzhaut interpretiert, und unter dem Stichwort „laterale Hemmung“ erscheint die Täuschung in den meisten Physiologie-Lehrbüchern. Die vorliegende Arbeit fasst neueste Erkenntnisse zusammen, die zeigen, dass die bisherige Interpretation der Täuschung zumindest unvollständig war. Im Jahre 2004 wurde eine scheinbar belanglose Modifikation des Hermann-Gitters vorgestellt, eine leichte Welligkeit der Gitterlinien; dies bringt die Helligkeitstäuschung zum Verschwinden. Im Jahr 2007 erschien eine überzeugendere Erklärung auf der Basis eines künstlichen neuronalen Netzes, dem Helligkeitskonstanz „beigebracht“ worden war. (Unter Helligkeitskonstanz versteht man die dem Menschen eigene Fähigkeit, Helligkeitsunterschiede im Interesse der Objekterkennung richtig zu deuten, unabhängig von der Beleuchtung.) Nachdem das Netz diese Fähigkeit gelernt hatte, unterlag es „von alleine“ einer Reihe optischer Täuschungen, so auch der am Hermann-Gitter. Eine Analyse der Kopplungskonstanten dieses künstlichen neuronalen Netzes könnte zu einem vollständigen Verständnis dieser Täuschung führen.

The Hermann grid is an optical illusion in which the crossings of white grid lines appear darker than the grid lines outside the crossings. The illusion disappears when one fixates the crossings. The discoverer, Ludimar Hermann (1838–1914), interpreted the illusion as evidence for lateral connections in the retina. In most textbooks on sensory physiology and ophthalmology, the Hermann grid illusion serves to illustrate “lateral inhibition.” This paper summarises new findings that show that the classic explanation is incomplete. In 2004, a seemingly subtle modification, a small undulation of the grid lines, was shown to demolish the illusion. In 2007, a more convincing explanation appeared: An artificial neural network was trained for “lightness constancy”— the ability of our visual system to interpret luminance in the interest of object recognition, independent of illumination. After having learned lightness constancy, the network was subjected to a number of lightness illusions, among them the Hermann grid illusion. An analysis of the coupling constants of this neural network promises to further our understanding of the Hermann grid illusion.