Zašto mozak nije računalo (2)

Metafora mozga kao računala je i dalje dominantna, iako postoje neslaganja oko toga koliko je ta metafora jaka. Unatoč atraktivnosti računalne metafore i činjenici da mozgovi zaista procesuiraju informacije i na neki način prezentiraju vanjski svijet, još uvijek nam je potreban značajan teorijski iskorak da bismo postigli neki napredak.

AUTOR: Matthew Cobb/The Guardian
OBJAVLJENO: 08.03.20 u 19:02
https://bit.ly/2IrK2LR
Prvi dio teksta možete pročitati ovdje.

Jedan znak da naše metafore možda gube svoju snagu objašnjavanja je raširena pretpostavka da se velik dio onoga što rade živčani sustavi, od jednostavnih sustava pa sve do pojave svijesti kod ljudi, može objasniti samo kao pojavno svojstvo – stvari koje ne možete predvidjeti analizom komponenti, ali koje se pojavljuju u funkciji sustava.

Britanski psiholog Richard Gregory je 1981. godine iznio tvrdnju da oslanjanje na pojavu kao način objašnjavanja moždane funkcije ukazuje na problem s teorijskim okvirom: "Privid 'pojave' može biti znak da je potrebna neka općenitija (ili barem drugačija) konceptualna shema... Uloga dobrih teorija je ukloniti privid 'pojave'. (Dakle, objašnjenja u tom pogledu su prividna)."

To zanemaruje činjenicu da postoje različite vrste pojava: slabe i jake. Značajke slabih pojava, poput kretanja jata sitnih riba kao odgovor na morskog psa, mogu se razumjeti u smislu pravila koja reguliraju ponašanje njihovih komponenti. U takvim se slučajevima prividno misteriozno grupno ponašanje temelji na ponašanju jedinki, koje reagiraju na čimbenike poput kretanja drugih jedinki ili na vanjske podražaje poput prilaska grabežljivca.

Ova vrsta slabe pojave ne može objasniti aktivnost čak ni najjednostavnijih živčanih sustava, a kamoli rada našeg mozga, pa nam preostaju jake pojave, gdje se fenomen koji se pojavljuje ne može objasniti djelovanjem pojedinih komponenti. Vi i stranica na kojoj ovo čitate načinjeni ste od atoma, ali vaša sposobnost čitanja i razumijevanja proizlazi iz značajki koje proizlaze iz atoma u vašem tijelu koji tvore strukture više razine, poput neurona i njihovih obrazaca djelovanja – a ne samo iz međusobnog djelovanja atoma.

Neki neuroznanstvenici jake pojave u posljednje vrijeme kritiziraju kao "metafizičku neistinitost" jer ne postoji očigledan uzročni mehanizam ni jedinstveno objašnjenje o tome kako do pojave dolazi. Kao i Gregory, ovi kritičari tvrde da se oslanjanje na pojavu u objašnjenju složenih fenomena sugerira da je neuroznanost došla do ključnog povijesnog prelaza, sličnog onom u kojem je došlo do sporog pretvaranja alkemije u kemiju. No, suočeni s misterijama neuroznanosti, pojava je često naše jedino utočište. A ono nije baš tako umjereno – nevjerojatna svojstva programa dubokog učenja, koje u suštini ne mogu objasniti ljudi koji ih dizajniraju, su u suštini pojavna svojstva.

Zanimljivo je da, iako neke neuroznanstvenike zbunjuje metafizika pojave, istraživači u polju umjetne inteligencije uživaju u toj ideji, vjerujući da će sama složenost modernih računala, ili njihova međusobna povezanost putem interneta, dovesti do onoga što je poznato kao singularnost. Strojevi će razviti svijest.

Postoji mnogo znanstveno-fantastičnih istraživanja te mogućnosti (u kojima stvari često završe loše po sve one kojih se tiču), a ova tema zasigurno pobuđuje maštu javnosti, no nema razloga, van našeg neznanja o tome kako naša svijest funkcionira, pretpostaviti da će se to dogoditi u bliskoj budućnosti. U principu, to mora biti moguće jer je radna hipoteza to da je um proizvod materije, što bismo stoga trebali moći oponašati i u uređaju. No, razina složenosti čak i najjednostavnijeg mozga nadmašuje bilo koji stroj koji trenutno možemo zamisliti. Desetljećima – stoljećima – singularnost će biti stvar znanstvene fantastike, a ne znanosti.

Sličan pogled na prirodu svijesti pretvara metaforu mozga kao računala u strogu analogiju. Neki istraživači um vide kao svojevrsni operativni sustav koji se implementira na neuronski harvder, s implikacijom da bi naš um, kada se promatra kao određeno računalno stanje, mogao biti prebačen na neki uređaj ili u drugi mozak. Način na koji je to općenito prikazano je pogrešan, ili u najboljem slučaju beznadežno naivan.

Materijalistička radna hipoteza je da su mozak i um, kod ljudi, crva i svega ostalog, identični. Neuroni i procesi koje oni podržavaju – uključujući i svijest – su ista stvar. Softver i hardver u računalu su odvojeni; međutim, naš mozak i um se sastoje od onoga što se najbolje može opisati kao wetware, u kojem je ono što se događa i mesto gdje se to događa potpuno isprepleteno.

Zamisliti da možemo prenamijeniti naš živčani sustav da pokreće različite programe ili prebaciti svoj um na neki softver možda zvuči znanstveno, ali iza ove ideje krije se nematerijalistički pogled koji se može pratiti do Descartesa i dalje. Ona implicira da naš um nekako lebdi u našem mozgu i da ga se može prebaciti u drugu glavu ili zamijeniti drugim umom. Toj ideji mogao bi se pružiti furnir znanstvene respektabilnosti ako ga se postavi u termine čitanja stanja skupa neurona i pisanje tog stanja na novi supstrat, organski ili umjetni.

No, da bismo uopće mogli zamisliti kako bi to funkcioniralo u praksi, potrebno nam je i razumijevanje neuronske funkcije koja je daleko izvan bilo čega što trenutno možemo zamisliti, a zahtijevalo bi i nezamislivo veliku moć računala i simulaciju koja precizno oponaša strukturu mozga koji je u pitanju. Da bi to čak i u principu bilo moguće, prvo bismo trebali biti u mogućnosti u potpunosti modelirati aktivnost živčanog sustava koja je u mogućnosti da drži jedno stanje, a kamoli tek misao. Toliko smo daleko od prvog koraka na tom putu da se mogućnost prebacivanja uma na server može odbaciti kao fantazija, barem do neke daleke budućnosti.

Zasad, metafora mozga kao računala je i dalje dominantna, iako postoje neslaganja oko toga koliko je ta metafora jaka. Robotičar Rodney Brooks je 2015. godine odabrao računalnu metaforu mozga kao jednu od njemu najmržih stvari u svom eseju This Idea Must Die. Manje dramatično, ali sa sličnim zaključcima, dva desetljeća ranije je povjesničar S. Ryan Johansson tvrdio da je "beskrajna rasprava o istinitosti ili lažnosti metafore poput 'mozak je računalo' gubljenje vremena. Predložena veza je metaforična i govori nam da nešto učinimo, a ne pokušava nam reći istinu".

S druge strane, američki stručnjak za umjetnu inteligenciju Gary Marcus iznio je snažnu obranu računalne metafore: "Računala su u suštini sistematična arhitektura koja uzima inpute, kodira i manipulira informacijama i pretvara svoje inpute u outpute. Mozak je, koliko možemo vidjeti, upravo to. Pravo pitanje nije je li mozak sam po sebi procesor informacija, nego kako mozak pohranjuje i kodira informacije i koje operacije obavlja nad tim informacijama nakon što ih kodira".

Nastavio je s tvrdnjom da je zadatak neuroznanosti učiniti "obrnuti inženjering" mozga, onako kako bi proučavali računalo, ispitujući njegove komponente i međusobne veze tih komponenti kako bi dešifrirali način na koji funkcionira. Taj prijedlog postoji već neko vrijeme. Crick je 1989. godine prepoznao njegovu privlačnost, ali je smatrao da bi bio neuspješan zbog složene i neuredne evolucijske povijesti mozga – on je dramatično tvrdio da bi to bilo kao pokušaj obrnutog inženjeringa neke "vanzemaljske tehnologije". Pokušaj pronalaženja općeg objašnjenja načina na koji funkcionira mozak koji logično proizlazi iz njegove strukture bio bi osuđen na neuspjeh, tvrdio je, jer je polazište gotovo sigurno pogrešno – ne postoji sveobuhvatna logika mozga.

Obrnuti inženjering računala se često koristi kao misaoni eksperiment da bi se pokazalo kako u principu možemo razumjeti mozak. Ovi misaoni eksperimenti su uspješni i ohrabruju nas da nastavimo s takvim načinom razumijevanja organa u našoj glavi. No, 2017. godine, par neuroznanstvenika odlučio je stvarno napraviti taj eksperiment na pravom računalnom čipu, koji je imao stvarnu logiku i stvarne komponente s jasno dizajniranim funkcijama. Stvari nisu išle kako se očekivalo.

Taj dvojac – Eric Jonas i Konrad Paul Kording – koristio je iste tehnike koje su obično koristili za analizu mozga i primijenili ih na procesor MOS 6507, koji se koristio u računalima s kraja '70-ih i početka '80-ih godina prošlog stoljeća i koji je tim uređajima omogućavao pokretanje videoigara kao što su Donkey Kong i Space Invaders.

Prvo su izvadili konektor čipa kroz skeniranje tranzistora 3510 i simulaciju uređaja na modernom računalu (uključujući i pokretanje programa za igrice na 10 sekundi). Zatim su koristili čitav spektar tehnika neuroznanosti poput "lezija" (uklanjanja tranzistora iz simulacije), analizirajući rastuću aktivnost virtualnih tranzistora i proučavajući njihovu povezanost, promatrajući učinak različitih manipulacija na ponašanje sustava, mjerenih njegovom sposobnošću pokretanja svake igre.

Unatoč primjeni ovog moćnog analitičkog oružja i činjenici da postoji jasno objašnjenje kako čip funkcionira (tehnološki govoreći, ima "temeljnu istinu"), istraživanje nije uspjelo otkriti hijerarhiju obrade informacija koja se događa unutar čipa.

Kako su sami Jonas i Kording opisali, tehnike nisu uspjele dovesti do "smislenog razumijevanja". Njihov je zaključak bio tužan: "Problem u konačnici nije u tome što neuroznanstvenici nisu mogli razumjeti mikroprocesor, nego u tome što ga ne bi razumjeli s obzirom na pristupe koje trenutno koriste".

Taj otrežnjujući ishod sugerira da, unatoč atraktivnosti računalne metafore i činjenici da mozgovi zaista procesuiraju informacije i na neki način prezentiraju vanjski svijet, još uvijek nam je potreban značajan teorijski iskorak da bismo postigli neki napredak. Čak i da su nam mozgovi dizajnirani na logičan način, što nisu, naši današnji konceptualni i analitički alati bili bi potpuno neadekvatni za zadatak objašnjenja njihova funkcioniranja. To ne znači da su simulacijski projekti besmisleni – modeliranjem (ili simulacijom) možemo testirati hipoteze i, povezujući modele s dobro uspostavljenim sustavima koji se mogu precizno manipulirati, možemo steći uvid u funkcioniranje stvarnih mozgova. To je izuzetno moćan alat, ali potreban je određeni stupanj skromnosti kada se iznose tvrdnje u takvim istraživanjima, kao i realizma, s obzirom na poteškoće u povlačenju paralela između mozga i umjetnih sustava.

Čak i nešto što je naoko jasno, poput određivanja kapaciteta pohrane u mozgu, propada kada se pokuša napraviti. Takvi izračuni obiluju konceptualnim i praktičnim poteškoćama. Mozak je prirodna, evolucijska pojava, a ne digitalni uređaj. Iako se često tvrdi da su određene funkcije čvrsto lokalizirane u mozgu, budući da se nalaze u stroju, ovu sigurnost više puta su osporavala nova neuroanatomska otkrića neočekivanih povezanosti između regija mozga ili čak nevjerojatni primjeri plastičnosti, u kojima ljudi sasvim normalno funkcioniraju bez dijelova mozga koji su zaduženi za određena ponašanja.

U stvarnosti, same strukture mozga i računala su potpuno različite. Larry Abbott je 2006. godine napisao esej Where are the switches on this thing?, u kojem je istražio potencijalne biofizičke osnove tog najosnovnijeg elementa elektroničkog uređaja – sklopke. Iako inhibitorne sinapse mogu mijenjati protok aktivnosti, čineći da neuron ne odgovara na podražaje, takve reakcije su relativno rijetke u mozgu.

Neuron nije poput binarnog prekidača koji se može uključiti ili isključiti, stvarajući shemu ožičenja. Umjesto toga, neuroni reagiraju na analogni način, mijenjajući svoju aktivnost u odgovoru na promjene u podražajima. Živčani sustav mijenja svoj rad promjenom obrazaca aktivacije u mrežama stanica sastavljenih od velikog broja jedinica; upravo te mreže kanaliziraju, premještaju i usmjeravaju aktivnosti. Za razliku od svih uređaja koje smo dosad predvidjeli, čvorovi ovih mreža nisu stabilne točke poput tranzistora ili ventila, nego skupovi neurona – stotine, tisuće, desetke tisuća njih – koji mogu konzistentno reagirati kao mreža tijekom vremena, čak i ako sastavne stanice pokazuju nekonzistentno ponašanje.

Razumijevanje čak i najjednostavnijih takvih mreža je trenutno izvan našeg dosega. Eve Marder, neuroznanstvenica sa Sveučilišta Brandeis, provela je veći dio svoje karijere pokušavajući shvatiti kako nekoliko desetaka neurona u želucu jastoga proizvodi ritmičko kretanje. Unatoč ogromnom trudu i domišljatosti, još uvijek ne možemo predvidjeti učinak promjene jedne komponente u ovoj sićušnoj mreži koja nije ni najjednostavniji mozak.

To je veliki problem koji moramo riješiti. S jedne strane, mozgovi su sačinjeni od neurona i drugih stanica, koje međusobno komuniciraju u mrežama i na čiju aktivnost utječu ne samo sinaptička aktivnost, nego i različiti čimbenici poput neuromodulatora. S druge strane, jasno je da funkcija mozga uključuje složene dinamičke obrasce aktivnosti neurona na razini populacije. Pretpostavljam da će pronalazak veze između ove dvije razine analize biti izazov tijekom većine ostatka stoljeća. A mogućnost ispravnog razumijevanja onoga što se događa u slučajevima mentalnih bolesti je još dalje.

Nisu svi neuroznanstvenici pesimistični – neki samouvjereno tvrde da će nam primjerna ovakvih matematičkih metoda omogućiti razumijevanje mnoštva međusobnih veza u ljudskom mozgu. Drugi – poput mene – preferiraju proučavanje životinja na drugom kraju spektra, fokusiranje pažnje na sićušne mozgove glista ili crva i korištenje dobro uspostavljenih pristupa pokušaju razumijevanja funkcioniranja jednostavnih sustava, a zatim primjenjivanje tih lekcija na složenije slučajeve. Mnogi neuroznanstvenici, ako uopće razmišljaju o ovom problemu, jednostavno smatraju da će napredak neminovno biti isprekidan i spor jer ne postoji sveobuhvatna teorija mozga koja se krije iza ugla.

Postoje brojni alternativni scenariji o tome kako bi se mogla odigrati budućnost našeg proučavanja mozga: možda će razni računalni projekti biti korisni, a teoretičari dešifrirati način funkcioniranja svih mozgova, a možda će konektori otkriti principe moždane funkcije koje trenutno ne poznajemo. Ili će neka teorija nekako isplivati iz ogromne količine podataka koju generiramo. Ili ćemo polako sastaviti teoriju (ili više njih) iz niza zasebnih, ali zadovoljavajućih objašnjenja. Ili ćemo kroz fokusiranje na jednostavne principe neuronske mreže shvatiti organizacije viših redova. Ili će neki radikalni novi pristup koji integrira i fiziologiju i biokemiju i anatomiju rasvijetliti što se događa. Ili će nova komparativna evolucijska istraživanja pokazati koliko su druge životinje svjesne i pružiti uvid u funkcioniranje naših vlastitih mozgova. Ili će neka nezamisliva nova tehnologija promijeniti sva naša gledišta i pružiti radikalnu novu metaforu za mozak. Ili će nam računalni sustavi dati nove uvide tako što će razviti svijest. Ili će se pojaviti neki novi okvir u kibernetici, teoriji kontrole, teoriji složenosti i dinamičkih sustava, semantici i semiotici. Ili ćemo prihvatiti da ne postoji teorija jer mozgovi nemaju sveobuhvatnu logiku, nego samo adekvatna objašnjenja svakog sitnog dijela pa ćemo se morati zadovoljiti time. Ili -


Piše* Mathew Cobb za The Guardian
*Tekst je uređeni izvadak iz knjige "The Idea of the Brain" istog autora.

Prevela: Ružica Ereš