Timp de decenii, aceasta a fost metafora dominanta in neurostiinte. Dar s-ar putea ca aceasta idee sa ne fi dus pe cai gresite de la bun inceput?

Traim una dintre cele mai mari incercari stiintifice – incercarea de a intelege cel mai complex organ din univers, creierul. Oamenii de stiinta acumuleaza cantitati uriase de date despre structura si functia unei game imense de creiere, de la cel mai mic pana la al nostru. Zeci de mii de cercetatori dedica cantitati masive de timp si energie pentru a se gandi la ceea ce face creierul, iar noile tehnologii uimitoare ne permit atat sa descriem, cat si sa manipulam aceasta activitate.

Acum putem face un soarece sa-si aminteasca ceva despre un miros pe care nu l-a intalnit niciodata, putem transforma o memorie proasta a unui soarece intr-una buna si chiar putem folosi un impuls de electricitate pentru a schimba modul in care oamenii percep fetele. Elaboram harti functionale din ce in ce mai detaliate si mai complexe ale creierului, uman si nu numai. La unele specii, putem schimba la vointa structura creierului, modificand comportamentul animalului. Unele dintre cele mai profunde consecinte ale maiestriei noastre crescande pot fi observate in capacitatea noastra de a permite unei persoane paralizate sa controleze un brat robotic prin puterea mintii.

creier, constiinta

In fiecare zi, auzim despre noi descoperiri care arunca lumina asupra modului in care functioneaza creierul, impreuna cu promisiunea – sau amenintarea – unei noi tehnologii care ne va permite sa facem lucruri atat de neverosimile precum citirea mintii, detectarea infractorilor sau chiar sa fim incarcati intr-un computer. Sunt produse in mod repetat carti care pretind fiecare sa explice creierul in moduri diferite.

Olaf Sporns

Olaf Sporns

Si totusi, exista o convingere din ce in ce mai mare in randul unor savanti neurostiintifici ca drumul nostru in viitor nu este clar. Este greu de vazut incotro ar trebui sa ne indreptam, in afara de simpla colectare a mai multor date sau de a miza pe cea mai recenta abordare experimentala interesanta. Dupa cum a spus neurologul german Olaf Sporns: „Neurostiintei ii lipsesc inca, in mare parte, principiile de organizare sau un cadru teoretic pentru a transforma datele despre creier in cunostinte si intelegere fundamentale”. In ciuda numarului mare de date acumulate, intelegerea noastra a creierului pare sa se apropie de un impas.

In 2017, neurologul francez Yves Fregnac s-a concentrat asupra modei actuale de colectare a unor cantitati masive de date in cadrul unor proiecte costisitoare, la scara larga, si a sustinut ca tsunami-ul de date pe care acestea il produc duce la blocaje majore in progres, in parte pentru ca, asa cum a spus el cu concis, „big data nu inseamna cunoastere”.

Yves Fregnac

Yves Fregnac

„In urma cu doar 20-30 de ani, informatiile neuroanatomice si neurofiziologice erau relativ putine, in timp ce intelegerea proceselor legate de minte parea la indemana”, a scris Fregnac. „In zilele noastre, ne scufundam intr-un potop de informatii. In mod paradoxal, orice sentiment de intelegere globala este in pericol acut de a fi luat de ape. Fiecare depasire a barierelor tehnologice deschide o cutie a Pandorei, dezvaluind variabile, mecanisme si neliniaritati ascunse, adaugand noi niveluri de complexitate.”

Neurologii Anne Churchland si Larry Abbott au subliniat, de asemenea, dificultatile pe care le intampinam in interpretarea cantitatii masive de date care sunt produse de laboratoarele din intreaga lume: “Obtinerea unei intelegeri profunde din aceasta avalansa va necesita, pe langa aplicarea abila si creativa a tehnologiilor experimentale, progrese substantiale in metodele de analiza a datelor si aplicarea intensa a conceptelor si modelelor teoretice.”

Anne Churchland

Anne Churchland

Exista, intr-adevar, abordari teoretice ale functionarii creierului, inclusiv ale celui mai misterios lucru pe care il poate face creierul uman – producerea constiintei. Dar niciunul dintre aceste cadre nu este acceptat pe scara larga, pentru ca niciunul nu a trecut inca testul decisiv al investigatiei experimentale. Este posibil ca apelurile repetate pentru mai multa teorie sa fie o speranta pioasa. Se poate argumenta ca nu exista nicio teorie unica posibila a functionarii creierului, nici macar la un vierme, deoarece un creier nu este un lucru unic. (Oamenii de stiinta au chiar dificultati in a gasi o definitie precisa a ceea ce este un creier).

Asa cum a observat Francis Crick, co-dezvaluitorul ADN-ului dublu-elicoidal, creierul este o structura integrata, evoluata, cu diferite parti ale sale care au aparut in diferite momente ale evolutiei si adaptate pentru a rezolva diferite probleme. Intelegerea noastra actuala a modului in care functioneaza totul este extrem de partiala – de exemplu, cea mai mare parte a cercetarilor senzoriale din domeniul neurostiintelor s-a concentrat asupra vazului, nu asupra mirosului; mirosul este mai dificil din punct de vedere conceptual si tehnic. Dar modul in care functioneaza olfactia si vederea sunt diferite, atat din punct de vedere computational, cat si structural. Concentrandu-ne pe vedere, am dezvoltat o intelegere foarte limitata a ceea ce face creierul si a modului in care o face.

Francis Crick

Francis Crick

Natura creierului – in acelasi timp integrat si compozit – poate insemna ca intelegerea noastra viitoare va fi in mod inevitabil fragmentata si compusa din explicatii diferite pentru diferite parti. Churchland si Abbott au explicat clar implicatiile: „Intelegerea globala, atunci cand va veni, va lua probabil forma unor parti extrem de diverse, tesute lejer intr-o cuvertura de petice”.

Timp de mai bine de jumatate de secol, toate acele petice foarte diverse la care am lucrat au fost incadrate in ideea ca procesele cerebrale implica ceva asemanator cu cele desfasurate intr-un computer. Dar asta nu inseamna ca aceasta metafora va continua sa fie utila si in viitor. Chiar la inceputul erei digitale, in 1951, Karl Lashley, pionierul neurostiintelor, a argumentat impotriva utilizarii oricarei metafore bazate pe masini.

Karl Lashley

Karl Lashley

„Descartes a fost impresionat de figurile hidraulice din gradinile regale si a dezvoltat o teorie hidraulica a actiunii creierului”, scria Lashley. „De atunci, am avut teorii ale telefonului, teorii ale campului electric si acum teorii bazate pe masini de calcul si manse automate. Sugerez ca avem mai multe sanse sa aflam cum functioneaza creierul studiind creierul in sine si fenomenele de comportament, decat sa ne complacem in analogii fizice exagerate.”

Aceasta respingere a metaforei a fost recent dusa chiar mai departe de catre neurostiintele francez Romain Brette, care a contestat cea mai fundamentala metafora a functionarii creierului: codificarea. De la aparitia sa in anii 1920, ideea unui cod neuronal a ajuns sa domine gandirea neurostiintifica – in ultimii 10 ani au fost publicate peste 11.000 de lucrari pe aceasta tema. Critica fundamentala a lui Brette a fost ca, gandindu-se la „cod”, cercetatorii deriva, fara sa vrea, de la un sens tehnic, in care exista o legatura intre un stimul si activitatea neuronului, la un sens reprezentational, potrivit caruia codurile neuronale reprezinta acel stimul.

Romain Brette

Romain Brette

Implicatia nerostita in majoritatea descrierilor codului neuronal este ca activitatea retelelor neuronale este prezentata unui observator sau cititor ideal din interiorul creierului, adesea descris ca fiind „structuri din aval” care au acces la modul optim de decodificare a semnalelor. Dar modalitatile in care aceste structuri proceseaza efectiv aceste semnale sunt necunoscute si rareori sunt ipoteze explicite, chiar si in modelele simple de functionare a retelelor neuronale.

Procesarea codurilor neuronale este in general vazuta ca o serie de pasi liniari – ca un sir de piese de domino care cad una dupa alta. Cu toate acestea, creierul este format din retele neuronale extrem de complexe, care sunt interconectate si care sunt legate de lumea exterioara pentru a actiona. Concentrandu-se pe seturi de neuroni senzoriali si de procesare fara a lega aceste retele de comportamentul animalului, se rateaza scopul intregii procesari.

retea neuronala, creier

Privind creierul ca pe un computer care raspunde pasiv la intrari si proceseaza date, uitam ca este un organ activ, parte a unui corp care intervine in lume si care are un trecut evolutiv care i-a modelat structura si functia. Aceasta viziune asupra creierului a fost prezentata de neurosavantul ungur György Buzsáki in recenta sa carte The Brain from Inside Out. Potrivit lui Buzsáki, creierul nu absoarbe pur si simplu in mod pasiv stimulii si ii reprezinta printr-un cod neuronal, ci mai degraba cauta in mod activ posibilitati alternative pentru a testa diverse optiuni. Concluzia sa – urmand oamenii de stiinta inca din secolul al XIX-lea – este ca creierul nu reprezinta informatii: le construieste.

György Buzsáki

György Buzsáki

Metaforele neurostiintei – computere, coduri, diagrame de cablare si asa mai departe – sunt inevitabil partiale, sau poate chiar subiective. Aceasta este natura metaforelor, care au fost intens studiate de filosofii stiintei si de oamenii de stiinta, deoarece par a fi atat de importante pentru modul in care gandesc oamenii de stiinta, lucruri empirice, speculatii in care nici ei nu cred si nici macar nu au dovezi pentru ele. Dar metaforele sunt, de asemenea, bogate si permit explorarea si descoperirea. Va veni un moment in care intelegerea pe care o permit sa fie depasita de limitele pe care le impun, dar in cazul metaforelor computationale si de reprezentare a creierului, nu exista niciun acord ca un astfel de moment a sosit. Din punct de vedere istoric, simplul fapt ca aceasta dezbatere are loc sugereaza ca este posibil sa ne apropiem intr-adevar de sfarsitul metaforei computationale. Ceea ce nu este clar, insa, este ce ar putea sa o inlocuiasca.

Oamenii de stiinta sunt adesea entuziasmati atunci cand isi dau seama cum si-au format opiniile prin utilizarea metaforei si inteleg ca noile analogii ar putea modifica modul in care isi inteleg activitatea sau chiar le-ar permite sa conceapa noi experimente. Gasirea acestor noi metafore este o provocare – cele mai multe dintre cele folosite in trecut in ceea ce priveste creierul au fost legate de noi tipuri de tehnologie. Acest lucru ar putea insemna ca aparitia unor metafore noi si patrunzatoare despre creier si modul in care acesta functioneaza depinde de viitoarele descoperiri tehnologice, la fel ca in cazul energiei hidraulice, al centralei telefonice sau al computerului. Nu exista nici un semn al unei astfel de evolutii; in ciuda ultimelor cuvinte la moda care circula – blockchain, suprematie cuantica (sau orice altceva cuantic), nanotehnologie si asa mai departe – este putin probabil ca aceste domenii sa transforme fie tehnologia, fie viziunea noastra despre ceea ce face creierul.

Un semn ca metaforele noastre isi pierd din puterea explicativa este presupunerea larg raspandita ca multe din ceea ce fac sistemele nervoase, de la sistemele simple pana la aparitia constiintei la om, pot fi explicate doar ca proprietati emergente – lucruri pe care nu le poti prezice in urma unei analize a componentelor, dar care apar pe masura ce sistemul functioneaza.

In 1981, psihologul britanic Richard Gregory a sustinut ca increderea in emergenta ca modalitate de explicare a functionarii creierului indica o problema a cadrului teoretic: „Aparitia ’emergentei’ poate fi un semn ca este nevoie de o schema conceptuala mai generala (sau cel putin diferita)… Este rolul teoriilor bune sa inlature aparitia emergentei. (Asadar, explicatiile in termeni de emergenta sunt false.)”.

Richard Gregory

Richard Gregory

Acest lucru trece cu vederea faptul ca exista diferite tipuri de emergenta: slaba si puternica. Caracteristicile emergente slabe, cum ar fi miscarea unui banc de pestisori mici ca raspuns la un rechin, pot fi intelese in termeni de reguli care guverneaza comportamentul partilor componente. In astfel de cazuri, comportamentele aparent misterioase ale grupului se bazeaza pe comportamentul indivizilor, fiecare dintre acestia raspunzand la factori precum miscarea unui vecin sau la stimuli externi, cum ar fi apropierea unui pradator.

Acest tip de emergenta stiintifica slaba nu poate explica activitatea nici macar a celor mai simple sisteme nervoase, ca sa nu mai vorbim de functionarea creierului dumneavoastra, asa ca ne intoarcem la emergenta stiintifica puternica, in care fenomenul care apare nu poate fi explicat prin activitatea componentelor individuale. Atat tu, cat si pagina pe care citesti aceste randuri sunteti compusi din atomi, dar capacitatea ta de a citi si de a intelege provine din caracteristici care apar prin intermediul atomilor din corpul tau care formeaza structuri de nivel superior, cum ar fi neuronii si modelele lor declansatoare pe mai incolo, sau emergente – nu doar din interactiunea atomilor.

Emergenta stiintifica puternica a fost criticata recent de unii neurosavanti ca riscand „implauzibilitatea metafizica”, deoarece nu exista un mecanism cauzal evident si nici o explicatie unica a modului in care apare emergenta. La fel ca Gregory, acesti critici sustin ca increderea in emergenta pentru a explica fenomene complexe sugereaza ca neurostiinta se afla intr-un moment istoric cheie, similar celui in care a avut loc transformarea lenta a alchimiei in chimie. Dar in fata misterelor neurostiintei, emergenta este adesea singura noastra resursa. Si nu este chiar o nebunie – proprietatile uimitoare ale programelor de invatare profunda, care la baza nu pot fi explicate de cei care le proiecteaza, sunt in esenta proprietati emergente.

Interesant este faptul ca, in timp ce unii neurosavantii sunt derutati de metafizica emergentei, cercetatorii din domeniul inteligentei artificiale se bucura de aceasta idee, considerand ca simpla complexitate a computerelor moderne sau a interconectarii lor prin intermediul internetului va duce la ceea ce este cunoscut in mod dramatic sub numele de singularitate. Masinile vor deveni constiente. Sau cel putin asa se considera.

creier, computer, retea neuronala

Exista o multime de explorari fictive ale acestei posibilitati (in care lucrurile se termina adesea prost pentru toti cei implicati), iar subiectul incita cu siguranta imaginatia publicului, insa nu exista niciun motiv, dincolo de ignoranta noastra cu privire la modul in care functioneaza constiinta, pentru a presupune ca acest lucru se va intampla in viitorul apropiat. In principiu, trebuie sa fie posibil, deoarece ipoteza de lucru este ca mintea este un produs al materiei, pe care, prin urmare, ar trebui sa putem sa o imitam intr-un dispozitiv. Dar scara de complexitate chiar si a celor mai simple creiere eclipseaza orice masina pe care o putem concepe in prezent. In deceniile – secolele – care vor urma, singularitatea va fi un subiect de science-fiction, nu de stiinta.

O viziune conexa a naturii constiintei transforma metafora creierului ca si computer intr-o analogie stricta. Unii cercetatori vad mintea ca pe un fel de sistem de operare care este implementat pe hardware neuronal, cu implicatia ca mintile noastre, vazute ca o anumita stare de calcul, ar putea fi incarcate pe un dispozitiv sau intr-un alt creier. In modul in care este prezentata in general, aceasta afirmatie este gresita sau, in cel mai bun caz, iremediabil naiva.

Ipoteza de lucru materialista este ca creierul si mintea, la oameni si la viermi, si la orice altceva, sunt identice. Neuronii si procesele pe care le sustin – inclusiv constiinta – sunt acelasi lucru. Intr-un computer, software-ul si hardware-ul sunt separate; cu toate acestea, creierele si mintile noastre constau din ceea ce poate fi descris cel mai bine ca fiind wetware, in care ceea ce se intampla si locul in care se intampla sunt complet intrepatrunse.

Rene Descartes

Rene Descartes

Imaginatia ca ne putem reproiecta sistemul nostru nervos pentru a rula diferite programe sau ca ne putem incarca mintea pe un server poate parea stiintifica, dar in spatele acestei idei se ascunde o viziune nematerialista care dateaza inca de la Descartes si nu numai. Aceasta implica faptul ca mintile noastre plutesc cumva in creierul nostru si ca ar putea fi transferate intr-un alt cap sau inlocuite de o alta minte. Ar fi posibil sa dam acestei idei o aparenta de respectabilitate stiintifica, punand-o in termeni de citire a starii unui set de neuroni si de scriere a acesteia pe un nou substrat, organic sau artificial.

Dar, chiar si pentru a incepe sa ne imaginam cum ar putea functiona acest lucru in practica, am avea nevoie atat de o intelegere a functiei neuronale care depaseste cu mult tot ceea ce ne putem imagina in prezent, cat si de o putere de calcul inimaginabil de mare si de o simulare care sa imite cu precizie structura creierului in cauza. Pentru ca acest lucru sa fie posibil chiar si in principiu, ar trebui mai intai sa putem modela complet activitatea unui sistem nervos capabil sa mentina o singura stare, daramite un gand. Suntem atat de departe de a face acest prim pas, incat posibilitatea de a va incarca mintea in cloud poate fi respinsa ca o fantezie, cel putin pana in viitorul indepartat.

Rodney Brooks

Rodney Brooks

Pentru moment, metafora „creierului-ca-si-computer” isi pastreaza dominatia, desi exista dezacorduri cu privire la cat de puternica este aceasta. In 2015, roboticianul Rodney Brooks a ales metafora computationala a creierului ca animal de companie in contributia sa la o colectie de eseuri intitulata This Idea Must Die (Aceasta idee trebuie sa moara – n. trad.). In mod mai putin dramatic, dar ajungand la concluzii similare, cu doua decenii mai devreme, istoricul S. Ryan Johansson a sustinut ca „dezbaterea la nesfarsit a adevarului sau falsitatii unei metafore precum ‘creierul este un computer’ este o pierdere de timp. Relatia propusa este metaforica si ne ordona sa facem ceva, nu incearca sa ne spuna adevarul”.

Pe de alta parte, expertul american in inteligenta artificiala, Gary Marcus, a facut o aparare solida asupra metaforei computerului: „Computerele sunt, pe scurt, arhitecturi sistematice care primesc intrari, codifica si manipuleaza informatii si isi transforma intrarile in iesiri. Creierele sunt, din cate putem spune, exact asta. Adevarata intrebare nu este daca creierul este un procesor de informatii, in sine, ci mai degraba cum stocheaza si codifica creierul informatiile si ce operatii efectueaza asupra acestor informatii, odata codificate.”

Gary Marcus

Gary Marcus

Marcus a continuat sa sustina ca sarcina neurostiintei este de a face „inginerie inversa” a creierului, la fel cum cineva ar putea studia un computer, examinand componentele sale si interconexiunile acestora pentru a descifra modul in care functioneaza. Aceasta sugestie exista de ceva timp. In 1989, Crick a recunoscut atractivitatea acesteia, dar a considerat ca va esua din cauza istoriei evolutive complexe si dezordonate a creierului – el a afirmat in mod dramatic ca ar fi ca si cum ar incerca sa faca inginerie inversa asupra unei piese de „tehnologie extraterestra”. Incercarile de a gasi o explicatie generala a modului in care functioneaza creierul, care sa decurga logic din structura sa, ar fi sortite esecului, a sustinut el, deoarece punctul de plecare este aproape sigur gresit – nu exista o logica generala.

Ingineria inversa a unui computer este adesea folosita ca experiment de gandire pentru a arata cum, in principiu, am putea intelege creierul. Inevitabil, aceste experimente de gandire au succes, incurajandu-ne sa urmarim acest mod de a intelege organele firave din capul nostru. Dar, in 2017, o pereche de neurosavanti a decis sa faca de fapt experimentul pe un cip de calculator real, care avea o logica reala si componente reale cu functii clar proiectate. Lucrurile nu au mers asa cum se asteptau.

Eric Jonas

Eric Jonas

Cei doi – Eric Jonas si Konrad Paul Kording – au folosit aceleasi tehnici pe care le folosesc in mod normal pentru a analiza creierul si le-au aplicat pe procesorul MOS 6507 care se gaseste in computerele de la sfarsitul anilor ’70 si inceputul anilor ’80 si care permitea acelor masini sa ruleze jocuri video precum Donkey Kong si Space Invaders.

In primul rand, au obtinut conectomul cipului prin scanarea celor 3510 tranzistori cu mod de imbunatatire pe care ii continea si simularea dispozitivului pe un computer modern (inclusiv rularea programelor de jocuri timp de 10 secunde). Apoi au folosit intreaga gama de tehnici neurostiintifice, cum ar fi „lesiuni” (eliminarea tranzistoarelor din simulare), analizand activitatea de „spiking” a tranzistoarelor virtuale si studiind conectivitatea acestora, observand efectul diferitelor manipulari asupra comportamentului sistemului, masurat prin capacitatea acestuia de a lansa fiecare dintre jocuri.

Konrad Paul Kording

Konrad Paul Kording

In ciuda utilizarii acestui arsenal analitic puternic si in ciuda faptului ca exista o explicatie clara a modului in care functioneaza cipul (are „adevarul de baza”, in limbaj tehnic), studiul nu a reusit sa detecteze ierarhia de procesare a informatiilor care are loc in interiorul cipului. Dupa cum au spus Jonas si Kording, tehnicile nu au reusit sa produca „o intelegere semnificativa”. Concluzia lor a fost sumbra: „In cele din urma, problema nu este ca neurostiintele nu ar putea intelege un microprocesor, problema este ca nu l-ar intelege avand in vedere abordarile pe care le adopta in prezent”.

Acest rezultat care da de gandit sugereaza ca, in ciuda atractivitatii metaforei computerului si a faptului ca creierele proceseaza informatii si reprezinta cumva lumea exterioara, inca trebuie sa facem progrese teoretice semnificative pentru a progresa. Chiar daca creierul nostru ar fi proiectat dupa linii logice, ceea ce nu este cazul, instrumentele noastre conceptuale si analitice actuale ar fi complet inadecvate pentru sarcina de a-l explica. Acest lucru nu inseamna ca proiectele de simulare sunt inutile – prin modelare (sau simulare) putem testa ipoteze si, prin corelarea modelului cu sisteme bine stabilite care pot fi manipulate cu precizie, putem obtine informatii despre modul in care functioneaza creierele reale. Acesta este un instrument extrem de puternic, dar este necesara o anumita modestie in ceea ce priveste pretentiile care se fac pentru astfel de studii si este nevoie de realism in ceea ce priveste dificultatile de a stabili paralele intre creiere si sistemele artificiale.

atari, creier, cip, computer

Tehnicile actuale de „inginerie inversa” nu pot oferi o intelegere adecvata a unui cip de consola Atari, daramite a unui creier uman.

Chiar si un lucru aparent atat de simplu precum calcularea capacitatii de stocare a unui creier se destrama atunci cand se incearca. Astfel de calcule sunt pline de dificultati conceptuale si practice. Creierul este un fenomen natural, evoluat, nu un dispozitiv digital. Cu toate ca se sustine adesea ca anumite functii sunt localizate in mod strans in creier, asa cum se intampla in cazul unei masini, aceasta certitudine a fost contestata in mod repetat de noi descoperiri neuroanatomice ale unor conexiuni neasteptate intre regiunile creierului sau de exemple uimitoare de plasticitate, in care oamenii pot functiona in mod normal fara parti din creier care se presupune ca sunt dedicate anumitor comportamente.

Larry Abbott

Larry Abbott

In realitate, insesi structurile unui creier si ale unui computer sunt complet diferite. In 2006, Larry Abbott a scris un eseu intitulat „Where are the switches on this thing?” (Unde sunt intrerupatoarele obiectului astuia?), in care a explorat potentialele baze biofizice ale celei mai elementare componente a unui dispozitiv electronic – un intrerupator. Desi sinapsele inhibitoare pot schimba fluxul de activitate prin faptul ca fac un neuron din aval sa nu mai raspunda, astfel de interactiuni sunt relativ rare in creier.

Un neuron nu este ca un comutator binar care poate fi pornit sau oprit, formand o schema electrica. In schimb, neuronii raspund intr-un mod analogic, schimbandu-si activitatea ca raspuns la schimbarile de stimulare. Sistemul nervos isi modifica functionarea prin modificari ale tiparelor de activare in retelele de celule compuse dintr-un numar mare de unitati; aceste retele sunt cele care canalizeaza, schimba si deviaza activitatea. Spre deosebire de orice dispozitiv pe care l-am avut in vedere pana acum, nodurile acestor retele nu sunt puncte stabile, cum ar fi tranzistorii sau valvele, ci seturi de neuroni – sute, mii, zeci de mii – care pot raspunde in mod constant ca retea in timp, chiar daca celulele componente prezinta un comportament inconsecvent.

Eve Marder

Eve Marder

Intelegerea chiar si a celei mai simple astfel de retele este in prezent peste puterile noastre. Eve Marder, cercetator in neurostiinte la Universitatea Brandeis, si-a petrecut o mare parte din cariera incercand sa inteleaga cum cateva zeci de neuroni din stomacul homarului produc o macinare ritmica. In ciuda eforturilor si ingeniozitatii uriase, inca nu putem prezice efectul modificarii unei singure componente din aceasta retea minuscula care nu este nici macar un simplu creier.

Aceasta este marea problema pe care avem nevoie sa o rezolvam. Pe de o parte, creierul este alcatuit din neuroni si alte celule, care interactioneaza impreuna in retele, a caror activitate este influentata nu numai de activitatea sinaptica, ci si de diversi factori, cum ar fi neuromodulatorii. Pe de alta parte, este clar ca functionarea creierului implica modele dinamice complexe de activitate neuronala la nivel de populatie. Gasirea legaturii dintre aceste doua niveluri de analiza va fi o provocare pentru o mare parte din restul secolului, banuiesc. Iar perspectiva de a intelege corect ce se intampla in cazurile de boli mintale este si mai indepartata.

Nu toti cercetatorii in neurostiinte sunt pesimisti – unii sustin cu incredere ca aplicarea noilor metode matematice ne va permite sa intelegem nenumaratele interconexiuni din creierul uman. Altii – ca si mine – prefera sa studieze animalele la celalalt capat al clasamentului, concentrandu-ne atentia asupra creierelor minuscule ale viermilor sau larvelor si utilizand abordarea bine stabilita de a cauta sa intelegem cum functioneaza un sistem simplu si apoi sa aplicam aceste lectii la cazuri mai complexe. Multi neurosavanti, daca se gandesc la aceasta problema, considera pur si simplu ca progresul va fi inevitabil fragmentat si lent, deoarece nu exista o mare teorie unificata a creierului care sa ne pandeasca dupa colt.

Exista multe scenarii alternative cu privire la modul in care ar putea evolua viitorul intelegerii noastre asupra creierului: poate ca diferitele proiecte de calcul vor da roade si teoreticienii vor descifra functionarea tuturor creierelor, sau connectomii vor dezvalui principii ale functionarii creierului care ne sunt ascunse in prezent. Sau o teorie va iesi cumva la iveala din cantitatile uriase de date imagistice pe care le generam. Sau vom asambla incet o teorie (sau teorii) dintr-o serie de explicatii separate, dar satisfacatoare. Sau, concentrandu-ne pe principiile simple ale retelelor neuronale, vom intelege organizarea la nivel superior. Sau o noua abordare radicala care integreaza fiziologia, biochimia si anatomia va arunca o lumina decisiva asupra a ceea ce se intampla. Sau noi studii evolutive comparative vor arata cum alte animale sunt constiente si vor oferi informatii despre functionarea creierului nostru. Sau o noua tehnologie neimaginata va schimba toate opiniile noastre, oferind o noua metafora radicala pentru creier. Sau sistemele noastre de calculatoare ne vor oferi o noua perspectiva alarmanta, devenind constiente. Sau un nou cadru va aparea din cibernetica, teoria controlului, teoria complexitatii si a sistemelor dinamice, semantica si semiotica. Sau vom accepta faptul ca nu exista nicio teorie de gasit, deoarece creierele nu au o logica de ansamblu, ci doar explicatii adecvate pentru fiecare mica parte componenta, si va trebui sa ne multumim cu asta. Sau…

Fragment din „Creierul ca si Idee”, de Matthew Cobb via theguardian.com.

Recent Posts

Leave a Comment

Tinem legatura?

Daca doriti sa ma contactati, imi puteti trimite un mail folosind formularul de contact de mai jos.

Not readable? Change text. captcha txt
Vera Rubinai, inteligenta artificiala, umanitatea