Grundlagen zur Neuroinformatik und Neurobiologie

Große Fortschritte in der Wissenschaft bestehen oft aus der Entdeckung, wie sich makroskopische Phänomene auf ihre mikroskopischen Bestandteile zurückführen lassen. Die letzteren sind oft entgegengesetzt zu dem intuitiven Konzept, entziehen sich der Beobachtung und bereiten experimentell Schwierigkeiten. So stellte sich beispielsweise heraus, daß es sich bei der Temperatur in einem Gas bloß um die kinetische Energie der Moleküle handelt, aus denen es besteht; die mannigfaltigen Eigenschaften von Materie entpuppten sich als Funktion der Atome, aus denen sie sich zusammensetzt, und die geheimnisvollen Eigenschaften ließen sich auf die Elektronenhüllen zurückführen; man fand heraus, daß Pocken und Beulenpest unmittelbar durch Bakterien — und nicht durch die Rache Gottes — verursacht werden, und wir wissen heute, daß die Reproduktion von Organismen durch die Anordnung von vier Basen auf dem DNA-Molekül bedingt ist.

Wollen wir verstehen, wie das Gehirn sieht, lernt und Bewußtsein entwickelt, so müssen wir den Aufbau des Gehirns selbst verstehen. Bei flüchtiger Überprüfung ist nicht klar erkennbar, auf welche Art und Weise das Gehirn Berechnungen durchführt und nach welchen Prinzipien seine Funktion gesteuert wird. Ebensowenig kann man diesbezüglich Rückschlüsse aus dem Verhalten herleiten. Das gelingt selbst bei noch so detaillierter Beschreibung des Verhaltens nicht, da das Verhalten mit einer großen Anzahl sehr unterschiedlicher Berechnungshypothesen vereinbar ist, von denen das Gehirn aber nur eine anwendet. Auch der Versuch durch bereits existierende technische Vorstellungen zu Mutmaßungen über die Prinzipien der Steuerung zu gelangen, hat erstaunlicherweise wenig zum Verständnis des Gehirns beigetragen. Man kommt unweigerlich zu dem Schluß, daß es keinen Ersatz für die Beobachtung wirklicher Nervensysteme gibt. Mit anderen Worten, man muß die neuronalen Eigenschaften und die Art und Weise, auf welche Neuronen miteinander in Verbindung stehen, entschlüsseln.

Was versteht man unter Berechnungen? Durch welche Eigenschaften wird etwas zum Computer oder zur Rechenmaschine? Warum hat unserer Meinung nach ein Rechenschieber etwas mit Berechnungen zu tun und ein Hubschrauber nicht? In gewisser Weise sind das die philosophischen Fragen der Informatik, insofern als sie die grundlegenden Sachverhalte in Frage stellen, die von Wissenschaftlern typischerweise übergangen werden, sobald sie ein Projekt ins Auge fassen.¹ Wie auch bei den philosophischen Fragen anderer Fachgebiete (Was ist Leben? [Biologie] Was ist Materie und wodurch verändert sie sich? [Physik und Chemie]), werden die Antworten überzeugender, gewinnen an Bedeutung und können besser miteinander in Zusammenhang gebracht werden, sobald das empirische Wissen wächst und so der Theorie mehr Gewicht verleiht. Solange man nicht weiß, daß es Atome gibt, wie sie miteinander in Verbindung stehen und welche Eigenschaften sie haben, kann man einfach nicht viel über die Natur von Materie und über stoffliche Veränderungen aussagen. Das heiß aber nicht, daß man gar nichts sagen darf — sonst hätte die Wissenschaft ja keinen Ausgangspunkt. Vielmehr geht es darum, daß eine Theorie, die in groben Zügen die Grundgedanken einer Disziplin umreißt, nach und nach mit Hilfe von neuen empirischen Daten verbessert wird, wobei man die alten und falschen Vorstellungen schlagartig über Bord wirft.

Die Frage nach der Art und Weise, in der das Gehirn “seine” (sowohl die innere als auch die äußere) Welt repräsentiert, hat man traditionsgemäß immer in Form einer durch und durch philosophischen Frage, bezogen auf den Geist und nicht auf das Gehirn, gestellt. Zur Beantwortung der Frage hat man, anstelle von Experimenten, theoretische Überlegungen herangezogen, die bequem vom sprichwörtlichen Lehnstuhl aus getätigt werden konnten. Die momentane Epoche in der Geschichte der Wissenschaft ist zum Teil deshalb spannend, weil beide Voraussetzungen nach und nach durch experimentelle Wissenschaften — und zwar durch einer Mischung aus Ethologie, Psychologie und Neurowissenschaften — verdrängt werden, die diesen alten Fragen mit empirischen Techniken zu Leibe rücken. Was von vielen Philosophen (siehe z.B. [533, 730, 711, 702, 660]) als völlig unmöglich erachtet wurde, hat man jetzt getan; wenn auch nicht im Hinblick auf die allgemeine Philosophie, so doch mit Sicherheit im Rahmen der Wissenschaft, die sich mit dem Seelisch-Geistigen befaßt.

Gehirne verändern und adaptieren sich fortwährend. Eigentlich können alle Gehirnfunktionen, einschließlich der Wahrnehmung, der motorischen Kontrolle, der Wärmeregulation und des Denkens, aufgrund von Erfahrung modifiziert werden. Dabei ist die Topographie dieser Modifikationen nicht willkürlich, sondern entsteht planmäßig. Die Integration der Modifikationen scheint nicht endgültig und auf immer und ewig festgelegt zu sein. Vielmehr handelt es sich um einen andauernden Prozeß, der praktisch nie abgeschlossen ist. Die Modifikationen unterliegen hinsichtlich der Gehirnfunktionen, der genetischen Ausstattung und der Entwicklung noch unbekannten Gesetzmäßigkeiten, die je nach Alter, Geschlecht, bisher gemachten Erfahrungen und Art einer Läsion variieren. Im Verhaltensrepertoire eines Tieres kann man verschiedene Stufen der Plastizität beobachten: schnelle und einfache Veränderungen, länger andauernde und langsame, dafür aber vielleicht tiefgreifendere Modifikationen sowie einen noch permanenteren, aber trotzdem veränderbaren “semi-konstanten” Bereich, der sozusagen gewährleistet, daß die “Persönlichkeit” erhalten bleibt.

Wie kann das Gehirn das immense Aufgebot an Muskelzellen so kontrollieren, daß sich der gesamte Körper in die richtige Richtung bewegt? Hierbei handelt es sich wahrscheinlich um das grundlegendste Problem, das ein Nervensystem bei seiner Evolution lösen mußte [63, 254]. Will ein Tier überleben, muß sein Gehirn die Bewegungen des Körpers unter Zuhilfenahme der sensorischen Information so steuern, daß die vier wichtigsten Funktionen (darunter versteht Paul Maclean: Fliehen, Freßen, Kämpfen und Fortpflanzung) erfolgreich bewältigt werden können. Jede dieser vier Tätigkeiten kann natürlich auf viele verschiedene Weisen ausgeführt werden. Das Repertoire eines Tieres wird sowohl durch seine physische Ausstattung (Größe und Anzahl der Beine, Exo- oder Endoskelett, Muskeln, Flossen, Beutel zum Versprühen von Tinte, Giftzähne, Flügel, Stacheln etc.) als auch durch die Leistungsfähigkeit des Gehirns beschränkt, d.h., es kommt auch darauf an, wie genau das Gehirn die zur Lösung des Problems nötigen Repräsentationen anlegen und Berechnungen ausführen kann. Eine Spinne, die dazu in der Lage ist, an einem geeigneten Platz ein stabiles Netz zu bauen, eine sich darin verfangene Fliege aufzuspüren, sie zu lähmen und dann zum späteren Verzehr einzuspinnen, legt eine äußerst feine motorische Kontrolle an den Tag.

Die bisher erläuterten Computermodelle helfen dabei, die Prinzipien zu erforschen, mit deren Unterstützung das Gehirn die vielfältigen Aufgaben bewältigt. Die Modelle bilden jedoch nur den Anfang. Innerhalb des Rahmens, der allen Modellen gemeinsam ist, gibt es sehr viel, was erst noch erforscht werden muß. Aus allen möglichen Bereichen tauchen wichtige Fragen auf — Fragen, bei denen es beispielsweise um Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Netzen (siehe [707]), um Spezialisierung und Integration, um Dynamik und Zeit oder um die Bedeutung der neuronalen Synchronisierung geht. Hinzu kommt, daß die existierenden Modelle im allgemeinen bestimmte Faktoren, die von entscheidender Bedeutung sind, wie beispielsweise Aufmerksamkeit und Arousal¹, die Rolle von Gefühlen wie Furcht, Hoffnung und Freude², die Bedeutung von Stimmungen, Wünschen, Erwartungen, lang- und kurzfristigen Absichten etc. nicht berücksichtigen. Unbewußt neigen wir dazu, manchen dieser Faktoren in bezug auf die Kognition wenig Bedeutung beizumessen. Vom Standpunkt des Gehirns aus kann die Unterscheidung zwischen kognitiv und nicht-kognitiv jedoch durchaus sinnvoll sein. Motive, Stimmungen und Neigungen sind vielleicht weit wichtiger für die Informationsverarbeitung, als man bisher angenommen hat. Für uns ist die Unterscheidung zwischen kognitiv und nicht-kognitiv wahrscheinlich eher irreführend als nützlich.