Zašto mozak nije računalo (1)

Promatrajući mozak kao računalo koje pasivno reagira na unos i obradu podataka, zaboravljamo da je riječ o aktivnom organu, dijelu tijela koji intervenira u svijetu i koji ima evolucijsku prošlost koja je oblikovala njegovu strukturu i funkciju.

AUTOR: Matthew Cobb/The Guardian
OBJAVLJENO: 01.03.20 u 14:31
https://bit.ly/39eUy4J
Živimo u vrijeme jednog od najvećih znanstvenih pokušaja – pokušaj razumijevanja najsloženijeg objekta u svemiru, mozga. Znanstvenici skupljaju ogromne količine podataka o strukturi i funkciji mozgova različitih vrsta, od najmanjih do ljudskih. Deseci tisuća istraživača posvećuju ogromnu količinu vremena i energije razmišljajući o tome što rade mozgovi, a zapanjujuće nove tehnologije omogućuju nam da opisujemo i manipuliramo tom aktivnošću.

Sada možemo učiniti da se miš prisjeti nečega o mirisu na koji nikada nije naišao, pretvoriti lošu memoriju miša u dobru ili čak upotrijebiti nalet struje kako bi promijenili način na koji ljudi percipiraju lica. Izrađujemo sve detaljnije i složenije funkcionalne karte mozga, kod čovjeka i drugih vrsta. Kod nekih vrsta možemo po želji mijenjati samu strukturu mozga, mijenjajući tako ponašanje životinje. Neke od najvećih posljedica naše sve veće nadmoći može se vidjeti u sposobnosti da paraliziranoj osobi omogućimo kontroliranje robotske ruke snagom svog uma.

Svakodnevno saznajemo o novim otkrićima koja objašnjavaju rad mozga, uz obećanje – ili prijetnju – nove tehnologije koja će nam omogućiti da radimo toliko nevjerojatne stvari, kao što je čitanje misli, detektiranje kriminalaca ili čak prebacivanje svijesti u računalo. Stalno se objavljuju knjige koje tvrde da objašnjavaju mozak na drugačiji način.

Pa ipak, sve je više uvjerenja među nekim neuroznanstvenicima da budućnost nije jasna. Teško je vidjeti kuda bismo trebali krenuti, pored jednostavnog prikupljanja podatka i računanja na najnovije uzbudljive eksperimentalne pristupe. Kao što je rekao njemački neuroznanstvenik Olaf Sporns: "Neuroznanosti i dalje u velikoj mjeri nedostaju organizacijski principi i teoretski okvir za pretvaranje podataka o mozgu u temeljna znanja i razumijevanja". Unatoč ogromnom broju prikupljenih činjenica, čini se da se naše razumijevanje mozga približava zastoju.

Francuski neuroznanstvenik Yves Frégnac 2017. godine se posvetio trenutnoj modi prikupljanja ogromnih količina podataka u skupim velikim projektima i tvrdio da cunamiji podataka koje takvi projekti proizvode dovode do ogromnih zastoja u napretku dijelom zato što "veliki podaci nisu znanje", rekao je.

"Prije samo 20 do 30 godina neuroanatomske i neurofiziološke informacije bile su relativno oskude, a razumijevanje procesa povezanih s umom činilo se kao da je nadomak ruke", napisao je Frégnac. "Danas se utapamo u poplavi informacija. A paradoksalno, svaki osjećaj općenitog razumijevanja je u akutnoj opasnosti od nestanka. Svako prevladavanje tehnoloških barijera otvara Pandorinu kutiju kroz otkrivanje skrivenih varijabli, mehanizama i nelinearnosti, dodajući nove razine složenosti problema".

Neuroznanstvenici Anne Churchland i Larry Abbott također naglašavaju naše poteškoće u tumačenju ogromne količine podataka koju dobivaju laboratoriji diljem svijeta: "Duboko razumijevanje ove navale podataka zahtijevat će, uz vještu i kreativnu primjenu eksperimentalnih tehnologija i znatan napredak u metodama analize podataka i intenzivnu primjenu teorijskih koncepata i modela".

Zaista postoje teorijski pristupi funkcioniranju mozga, uključujući i onu najmisteriozniju sposobnost mozga – stvaranje svijesti. No, nijedan od ovih okvira nije naširoko prihvaćen jer nijedan nije prošao odlučujući test eksperimentalne istrage. Moguće je da opetovani pozivi na više teorija predstavljaju samo pobožnu nadu. Može se reći da nije moguća jedinstvena teorija moždane funkcije, čak ni kad su u pitanju crvi, jer mozak nije jedna stvar. (Znanstvenicima je teško čak osmisliti i preciznu definiciju mozga).

Kako je primijetio Francis Cric, jedan od pronalazača dvostruke DNK spirale, mozak je integrirana, evoluirana struktura s različitim dijelovima koji se pojavljuju u različitim trenucima evolucije i prilagođeni su rješavanju različitih problema. Naše trenutno shvaćanje načina na koji sve to funkcionira je djelomično – primjerice, većina senzornih istraživanja neuroznanosti usmjerena je na vid, a ne na miris; miris je konceptualno i tehnički teži. No, način na koji djeluju olfakcija i vizija su različiti, i računarski i strukturno. Usredotočivši se na vid razvili smo vrlo ograničeno razumijevanje onoga što mozak radi i kako to radi.

Priroda mozga – istovremeno integriranog i složenog – može značiti da će naše buduće razumijevanje neizbježno biti fragmentirano i sastavljeno od različitih objašnjenja za različite dijelove. Churchland i Abbott iznijeli su jednu zanimljivu implikaciju: "Općenito razumijevanje, kada do njega dođe, vjerojatno će poprimiti oblik raznovrsnih panela, prošivenih zajedno u kolaž".

Više od pola stoljeća, svi ti vrlo raznoliki kolaži na kojima smo radili uokvireni su promišljanjem da su moždani procesi slični onima u računalo. No, to ne znači da će ta metafora biti korisna i u budućnosti. Na samom početku digitalnog doba, 1951. godine, neuroznanstvenik Karl Lashley govorio je protiv korištenja bilo kakvih strojnih metafora.

"Descartesa su oduševljavale hidrauličke figure u kraljevskim vrtovima i tako je razvio hidrauličku teoriju djelovanja mozga", pisao je Lashley. "Otada imamo teorije telefona, teorije električnog polja, a sada teorije koje se temelje na računarskim strojevima i automatskim kormilima. Mislim da je vjerojatnije da ćemo saznati kako mozak funkcionira proučavanjem samog mozga i fenomena ponašanja, nego kroz upuštanje u malo vjerojatne fizičke analogije".

Ovu poziciju odbacivanja metafora nedavno je još čvršće zauzeo francuski neuroznanstvenik Romain Brette koji je doveo u pitanje najosnovniju metaforu moždane funkcije: kodiranje. Od svog nastanka 1920-ih godina, ideja neuralnog koda dominira neuroznanstvenim razmišljanjem – u posljednjih 10 godina objavljeno je više od 11.000 radova na tu temu. Bretteova temeljna kritika bila je da razmišljajući o kodu, istraživači nehotice odstupaju od tehničkog smisla u kojem postoji veza između podražaja i aktivnosti neurona, u reprezentacijskom smislu, u kojem neuronski kodovi predstavljaju taj podražaj.

Neizrečena implikacija u većini opisa neuronskog kodiranja je da se aktivnost neuronskih mreža predstavlja idealnim promatračima ili čitačima u mozgu, koji se često opisuju kao "nizvodne strukture" koje imaju pristup optimalnom načinu dekodiranja signala. No načini na koji te strukture zapravo obrađuju te signale su još uvijek nepoznati i rijetko se događa da se eksplicitno daju pretpostavke o njima, čak i u jednostavnim modelima funkcioniranja neuronske mreže.

Obrada neuronskih kodova općenito se promatra kao niz linearnih koraka – poput linije domina koje padaju jedna za drugom. Mozak se, međutim, sastoji od visoko složenih neuronskih mreža koje su međusobno povezane i povezane s vanjskim svijetom kako bi utjecale na djelovanje. Usredotočenost na setove senzornih i neurona za obradu podataka, bez povezivanja tih mreža s ponašanjem životinje, promašuje smisao svih obrada.

Promatrajući mozak kao računalo koje pasivno reagira na unos i obradu podataka, zaboravljamo da je riječ o aktivnom organu, dijelu tijela koji intervenira u svijetu i koji ima evolucijsku prošlost koja je oblikovala njegovu strukturu i funkciju. Takav pogled na mozak iznio je mađarski neuroznanstvenik György Buzsáki u svojoj nedavnoj knjizi The Brain from Inside Out. Prema Buzsákiju, mozak ne apsorbira podražaje jednostavno predstavljajući ih putem neuronskog koda, nego aktivno pretražuje alternativne mogućnosti za testiranje različitih opcija. Njegov je zaključak – prateći znanstvenike još do 19. stoljeća – da mozak ne predstavlja, nego konstruira informacije.

Metafore neuroznanosti – računala, kodiranje, dijagrami ožičenja i tako dalje – neizbježno su parcijalne. To je priroda metafora koje su intenzivno proučavali filozofi znanosti i znanstvenici, jer se čine toliko središnjima u načinu na koji znanstvenici promišljaju. No, metafore su također bogate i omogućuju shvaćanje i otkrića. Doći će trenutak kada će razumijevanje koje omogućuju nadmašiti ograničenja koja predstavljaju, ali u slučaju računalnih i reprezentativnih metafora mozga nema zajedničkog stava da je taj trenutak već došao. S povijesnog gledišta, sama činjenica da ovakve rasprave postoje ukazuje na to da se možda približavamo kraju računalne metafore. Ono što i dalje ostaje nejasno je to što će je zamijeniti.

Znanstvenike često uzbuđuje kada shvate koliko su njihovi stavovi bili oblikovani korištenjem metafora i shvaćaju da bi nove analogije mogle promijeniti način na koji razumiju svoj rad ili im čak omogućiti osmišljavanje novih eksperimenata. Veliki je izazov suočiti se s tim novim metaforama – većina onih koje su se koristile u prošlosti povezane su s novim vrstama tehnologije. To bi moglo značiti da pojava novih i pronicljivih metafora za mozak i njegovu funkciju ovisi o budućim tehnološkim probojima, usporedivima s hidrauličkom snagom, telefonskom centralom ili računalom. Zasad nema naznaka takvog razvoja događaja; unatoč najnovijim poštapalicama koje govore o blockchainu, kvantnoj nadmoći, nanotehnologiji i tako dalje – malo je vjerojatno da će ta polja transformirati bilo tehnologiju bilo naš pogled na ono što čine mozgovi.


Piše Matthew Cobb za The Guardian
Prevela: Ružica Ereš