Forskningsläge mind-body



Om hjärnan vore så enkelt funtad att vi klarar att förstå den skulle vi vara så enkelt funtade att vi inte klarade det.Zaldy S. Tan, forskare vid Harvard (och skrivit Age proof your mind)
(Denna undersida ingår i avsnitt Mind-body-problemet, som i sin tur ingår som en del i temaavsnittet H Sapiens - info-behandling, som infördes 2019-03. Länkar nedan är kontrollerade 2019-03 eller senare.)

Hur kan vi undersöka hjärnan?

Man försöker kartlägga de neurologiska korrelaten till våra känslor, tankar och beteenden på olika sätt (se t ex [Lindström2013], s 76 och 171+). Med hjälp av elektroder på utsidan av hjärnan eller inuti hjärnan (det senare problematiskt på friska människor) kan man mäta elektriska aktiviteten i olika områden av hjärnan. Med fMRT (funktionell magnetresonanstomografi) kan man mäta förändringar i syresättningsgraden i blodet. Med sådana tekniker kan man mer eller mindre grovt i tid eller rum se hur delar av hjärnan engageras när vi tar beslut, konfronteras med olika saker, får belöningar, känner på olika sätt etc.

En del optimister verkar tro att man snart kommer att kunna förstå hjärnans biologi (neuronsystem) på ett sätt som matchar psykologins kunskap om sinne och beteenden. Men som bekant ligger det i människans psyke att tycka att “nu vet vi nästan allt” och underskatta omfattningen av det ännu okända (ungefär som Kahnemans system 1, som lätt får för sig ungefär: WYSIATI = what you see is all there is). Se t ex KI-forskaren Mats Lekanders reflektioner i [Lekander2017], s 249+.

Det man redan kan konstruera - och är på väg att utveckla mer av - är hjälpmedel för kommunikation mellan hjärnan och datorer/hjälpmedel vid olika fysiska handikapp. Det baseras dels på hjärnans förmåga till tolkning av insignaler (inlärning) och dels av tekniska möjligheter att avläsa och tolka hjärnaktivitetsmönster i t ex hörselcentrum, talproduktionscentrum eller muskelaktiverande centrum (t ex genom att efterlikna hjärnans arbetssätt med artificiella neurala nät). Några har visioner om mer avancerad kommunikation hjärna - dator. Se not 0.

The hard problem: korrelation medvetande - hjärnprocesser

Två böcker där författarna ansträngt sig för att försöka förstå

Jag har läst två böcker, som är helt inriktade på att fördjupa sig i “vetenskapens sista stora mysterium” dvs medvetandets natur, nämligen Susan Blackmores Medvetandet (2005) och Jonathan Lindströms Medvetandets gåta (2013). Båda författarna verkar ha varit ambitiösa och ha plöjt igenom många källor. Många har försökt lösa problemet på olika teoretiska sätt. Ingen av de två författarna anser att man löst problemet att förstå hur medvetande och subjektiva upplevelser uppstår.

[Blackmore2005], s. 42, ungefär: Visst är det bra att ta reda på var processerna sker men det grundläggande problemet kvarstår: man har ingen som helst aning om vad det innebär att en del beräkningar är “qualiamättade”, eller att medvetandet “genereras” i någon viss del av hjärnan. Detta är fortfarande ett mysterium.

[Lindström2013], s 198, ungefär: Efter att gått igenom olika ideer om vad som orsakar medvetande, upplevelser och qualia, t ex elektromagnetiska fält, gammavågor, kvantfysik, rekursiva slingar, integrerad information etc, ges fortfarande ingen ledtråd till vad medvetande är eller hur det uppstår.

Ett angreppssätt som Blackmore också tar upp, [Blackmore2005], s 73, är att sluta försöka förklara medvetandet och i stället säga att det är en illusion. Filosofen Daniel Dennet har hävdat detta. Kanske är det så att först när man triggar systemet - med att fråga om vad personen tänker på eller genom att personen reagerar på något stimulus - så vet personen vad hen är medveten om. Blackmore tänker att detta spår verkar rätt rimligt.

Varför har vi ett medvetande? Det finns flera föreslagna alternativ; många forskare verkar hålla på alternativet, [Blackmore2005], s 181, att det inte är någon anpassning utan hänger samman med intelligensen, språket och andra förmågor som vi utvecklat.

Kanske är “the hard problem” både praktiskt och teoretiskt olösbart

Jan Scheffel, som är expert på beräkningsfysik på KTH men också har stort intresse för teoretisk filosofi, har ganska nyligen skrivit två mycket intressant artiklar:

Dessutom har han skrivit en lättläst bloggartikel i f&f 20160330: Medvetandet - kommer vi att förstå det?

Många naturvetare har en övertro på att man (“reduktionistiskt”) kommer att kunna förstå komplexa sammansatta saker från dess beståndsdelar. Visst kommer man ofta långt genom att förklara beståndsdelarna. Men vissa sammansatta system är helt enkelt för komplexa för att kunna förstås så - d.vs. det uppstår ibland s.k. “starkt emergenta” eller “ontologiskt emergenta” fenomen. Vi kan inte formulera teorier för dessa utan måste acceptera fenomenen som de är. Se not 1.

Ex. Emergens uppstår vid långvarig evolution snarare än som en konstruktionsaktivitet. Här ett exempel med lägre komplexitet än medvetandet men ändå imponerande: Proteinet myoglobin, [Scheffel2018a], s 13, är en viktig syrebindande molekyl i muskelvävnad. Den består av 153 aminosyror i en s.k polypeptidkedja. Eftersom det finns 20 olika aminosyror så blir antalet möjliga kombinationer i en sådan kedja 20^153 varav just myoglobin är en. Vårt universum skulle inte ha resurser att räkna ut att denna kombination var effektiv för ändamålet. Myoglobin är därför en “ontologiskt” emergent egenskap.

Scheffel argumenterar för att hjärnans högnivå-processer är just ontologiskt indeterministiska (baserat på resonemang om emergens och algoritmisk informationsteori, som innebär att en sådan process är så komplex att den är omöjligt att förutsäga/beräkna. Den kan bara representeras av den emergenta processen själv. Not 2.

Intressant att nämna är - i samband med emergens i komplexa system - begreppet nedåtriktad kausalitet eller downward causation (not 3). Begreppet infördes av Donald T Campbell redan 1974: Downward causation in hierarchically organised biological systems. Campbells uppfattning om nedåtriktad kausalitet:


…where there is a node of selection at a higher level, the higher level laws are necessary for a complete specification of phenomena at both the higher level and also for lower levels.

Nedåtriktad kausalitet kan förklaras av att (miljöpåverkade) biologiska system är adaptiva (självreglerande) med hjälp av negativ återkoppling (typiskt iterativt över längre tid). I fallet hjärnan finns det alltså stöd för att emergenta mentala händelser (subjektiva upplevelser etc) i den påverkar tillståndet på fysiska, neurala nivån. T ex verkar det helt rimligt att tänka sig att en människans psykosociala miljö kan påverka signalsubstansnivåer i dess hjärna.

(Anm. Detta ligger i linje med vad Roger Sperry tänkte på 60-talet; se citat på sidan Tilltrasslade hierarkier ovan.)

I [Karlqvist1999] (t ex på s 33+) framförs övertygande argument för att reduktionismen som vetenskaplig inriktning är helt otillräcklig när man vill förstå öppna komplexa system inkl. levande organismer.

Bygga maskiner med medvetande?

En intressant påpekande som Scheffel gör är att även om vi inte förstår medvetandet så skulle vi mycket väl i framtiden kunna bygga maskiner med sådan komplexitet att de kanske skulle kunna få ett inre subjektivt medvetande (jämför länkar om “IIT” nedan). Problemet är att det inte blir så lätt att ta reda på om en sådan maskin har medvetande - den kanske bara naturtroget simulerar att den har medvetande. Hur skulle vi säkert kunna avgöra? Turingtestet testar intelligens men kan inte testa medvetande.

Många forskare anser att artificiella digitala maskiner kommer att kunna få medvetande. Man anser att det bara handlar om informationshanteringens komplexitet - fysisk realisering har ingen betydelse. Men alla är definitivt inte överens om det. Se t ex Forskning&Framsteg nr 7/2015: Kan vi skapa intelligens? Joanna Rose, som skrivit artikeln, har intervjuat forskare:

Peter Gärdenfors, professor i kognitionsvetenskap:

Vi har ingen modell för hjärnan. Men vi vet att neuronerna i sig är mycket komplicerade med många beståndsdelar. Dessutom innehåller hjärnan så mycket mer än neuroner – neurotransmittorer, kemiska substanser och annat som vi inte har en aning om hur de fungerar i samspel. Förmodligen är det helt fel att ens säga att hjärnan är en maskin.

John Searle, filosofiprofessor:

En dator är inte medveten. Siri, och alla andra datorer, förstår inte meningen i det du säger och inte heller begriper den sina egna svar. En dator manipulerar bara symboler utan att förstå innebörden av dem.

Jag har själv f.n. svårt att argumentera mot detta. En dator hanterar ju kodad information, vars tolkning ligger utanför, och kan väl därför inte vara medveten - eller? Vi människor däremot upplever - i alla fall subjektivt, var för sig - att vi har ett medvetande, men vi vet inte hur det går till. En faktor att fundera på är att hjärnans biomolekylära taktila processer ju verkar vara något helt annorlunda än en dators symboliska beräkningar. Se Hjärnan - ett neuralt nätverk, avsnitt Vitala olikheter digital maskin - levande organism.

Några länkar om mind-body-problemet etc

Artikeln En formel för medvetande 2017 i Forskning och framsteg är lättläst men som väntat förklarar den eg. inte varför vi har medvetande. Troligen har teorin ringat in ett antal nödvändiga (men ej tillräckliga?) villkor för medvetande. Giulio Tononi utvecklade teorin men fick pengar via sömnforskning (medvetandeteori har varit flumstämplad). Teorin är så invecklad (beskrivs matematiskt med axiom, postulat och formler etc) att få kunnat sätta sig in i den för att ge kritik. Christof Koch har hjälpt till att utveckla teorin. Max Tegmark verkar ha generaliserat IIT från neurala nät till godtyckliga kvantsystem. Han anser att forskning om medvetande är relevant även för en fysiker. Han refererar till både Koch och Tononi i sin bok Vårt matematiska universum (2014). Här ett antal artiklar om IIT, som verkar svårtillgängliga. Jag har inte satt mig in i dem.

    • För den som vill gräva djupt kan det ev. vara intressant söka på systems biology.

____________________________________


Not 0. Kommunikation hjärna - hjälpmedel kan alltså ske i båda riktningar:1) hjärnan kan lära sig tolka nya insignalmönster från teknisk utrustning i form av ljud eller bildEx. Cochleaimplantat gör om ljudvågor till elektriska signaler, som tas emot direkt av hörselnerven.2) datorer kan lära sig att tolka hjärnaktivitetsmönster i hjärnan och ge rörelseförmåga tillbaka eller syntetisera tal.Ex. Vetandets värld 190220, som beskriver försök i USA där en dator lär sig aktivitetsmönster för räkneord och kan återge dessa ord via talsyntes.Ex. Stephen Hawkings talsyntesapparat lärde sig tolka muskelrörelser i ansiktet. Med en utveckling av USA-försöket enl ex ovan skulle apparaten i st hjärnaktivitet som uppstår när man tänker verbalt i princip kunna tolkas. Detta är dock mycket komplicerat. Många delar av hjärnan är engagerad när man tänker på ett ord.Genomförande av visioner om mera avancerad kommunikation är mera tveksamt p gr av enorm komplexitet. Se f&f 17-12-19: Är du redo att koppla upp hjärnan?
Not 1. Att vi inte ens teoretiskt i princip kan begripa alla fenomen i naturen är antagligen inte märkligare än de ofullständighetsteorem som Gödel upptäckte för formella system (inom matematiken), t ex att det finns sanna men obevisbara satser.
Not 2. Detta beror (ungefär) enl. Scheffel på att mängden information är för stor för att kunna processas i vårt universum, som har för begränsat antal kvanttillstånd för uppgiften.
Not 3. Också kallat downward determination. Se artikel av El-Hani och Queiroz 2005.___________________________________
Länk till nästa sida: Biomedicinska implikationer