Geschreven door Jitse Amelink / 

15 september 2022 / 

Lindsay, Models of the mind (2021)

Hoe reken je aan de hersenen? Dat is de centrale vraag in het vakgebied van de computationele neurowetenschappen. Het vakgebied is de afgelopen jaren groeiende. Gelukkig heeft Grace Lindsay een zeer goed leesbare introductie geschreven, die én voldoende details heeft en goed leesbaar is. De vraag die blijft hangen, is wel: kun je van de ziel dan ook een rekenmodel maken?

Het vakgebied Computationele neurowetenschappen is sexy, het woord niet. De aantrekkingskracht ligt hierin: biologen in het lab onderzoeken vooral wat er gebeurt in een cel als je een onderdeeltje (tijdelijk) uitschakelt. Vervolgens trekken ze de conclusie onderdeel X is belangrijk voor proces Y, en na twintig experimenten rollen er diagrammen uit. Als je zo’n aanpak niet op een cel maar op een radio zou loslaten (zie dit paper), dan krijg je de conclusie dat de speaker en de ontvanger cruciaal zijn voor het functioneren van een radio. Maar je weet dan nog niet hoe die werkt. Natuurkundigen en engineers kunnen met hun wiskundige en systematische manier van denken iets toevoegen aan de neurowetenschap. Door de verbanden in wiskundige termen te vatten, krijgen we een compacter begrip van de manier waarop onderdelen zich precies tot elkaar verhouden.

In haar boek beschrijft Lindsay hoe wis- en natuurkunde tot nieuwe inzichten hebben geleid. Zo bleken neurale netwerken (een vorm van kunstmatige intelligentie) die een opbouw hadden vergelijkbaar met de visuele schors van dieren een stuk beter met beelden om te kunnen gaan en ongeveer (maar zeker niet precies – zie: https://twitter.com/jmourabarbosa/status/1551555079089672192?s=20&t=STyWkXvgNSqmOP1um2ufFw) hetzelfde te doen als de hersenen. Ook bleek het vuren van zenuwcellen goed wiskundig te formuleren en geheugenvorming te vatten zijn in andere vormen van neurale netwerken en het natuurkundige concept van een attractor (ik bespaar je de details). Het grootste succes is echter hoe beloningen werken in de hersenen. We hebben daar én uitgevonden wat het systeem doet (beloningen leren verwachten), met welke stappen (inclusief wiskundige formulering) en met welke wetware (dopamine).

Toch lijkt er ook een bovengrens te zitten aan deze manier van werken. Zo blijkt de biologie veel moeilijker om mee te rekenen dan natuurkundige fenomenen. Dit komt doordat de biologie veel meer schommelingen en ruis bevat en veel complexer is om te bestuderen. In het slothoofdstuk wordt dit het meest duidelijk als Lindsay theorieën van alles in de hersenen bespreekt. Daar zijn er wel een paar van, maar die zijn óf moeilijk falsifieerbaar óf gewoon een heel complex bottom-up model met heel veel details (bijvoorbeeld the Blue Brain Project) en komen dus niet verder dan de status van ‘werkhypothese’.

Op een filosofischer niveau zijn er ook vragen te stellen, die Lindsay deels ook benoemt: wat hebben we bereikt als we een formule voor een bepaald fenomeen hebben? Begrijpen we het fenomeen dan ook? Begrijpen we de zwaartekracht als we Newtons formule kennen? Begrijpen we bewustzijn als we daar wiskunde op kunnen plakken? Op een ander niveau zijn er ook vragen te stellen. Veel neurowetenschappelijk onderzoek heeft een reductionistische tendens. Ook de computationele neurowetenschappen blijft daar niet vrij van. Als neurale netwerken menselijke eigenschappen kunnen nadoen, zijn wij dan ook wiskunde? Zijn wij algoritmes? Vaak wordt er in zo’n context over de mens gesproken als een machine, maar doet dat recht aan de werkelijkheid? De gedachte dat wij alleen maar wiskunde (geest) zijn past bijvoorbeeld heel goed bij de filosofie van bisschop George Berkeley. Hij stelde bijvoorbeeld al dat alle waarneming afhankelijk was van de geest en dat God de ultieme geest is die alles in beweging zet.

Al met al heeft Lindsay een zeer prettige en enthousiasmerende introductie geschreven op de computationele neurowetenschappen. Er zitten mooie wetenschapsverhalen tussen de theoretische concepten. Lindsay benoemt ook veel grenzen en bezwaren van theorieën en gaat zich niet te buiten aan al te veel metafysische speculatie. Voor de filosofie moet je elders zijn, maar voor de huidige stand van de neurowetenschap is dit zeker een aanrader.

Lindsay, G. Models of the mind. How physics, engineering and mathematics have shaped our understanding of the brain (2021). Bloomsbury London.

Jitse Amelink

Jitse Amelink is promovendus in de neurowetenschappen op het grensvlak van taal, hersenen en genetica bij het Max Planck Institute for Psycholinguistics. Hij is redacteur voor Geloof en Wetenschap.