Bármi történik is a fejünkben, azt legalább két különböző szinten igyekszik értelmezni a tudomány. Az egyik a biológiai szint: milyen folyamatok zajlanak az agyban? A másik a mentális szint: milyen folyamatok zajlanak az elmében? Ez a kettő minden bizonnyal összefügg, sőt egyértelmű kapcsolatban állnak egymással. Az agykutatás legfőbb célja megérteni ezt a kapcsolatot. Ebben a projektben vannak könnyebb és nehezebb lépések is. Könnyebb volt talán feltárni a térdreflex idegrendszeri alapjait, míg rájönni, hogy hogyan képezi le az agy például a kezünkben tartott újságot, igencsak nehéz. A leleményes tudósok azonban úgy néz ki, hogy ennek megoldására is találtak egy lehetőséget.
Reprezentáció, avagy leképezés az agykutatásban
A modern agykutatás alapfeltevése, hogy a mentális jelenségek és az agyban zajló folyamatok között egyértelmű kapcsolat van. Az idegtudomány központi célja, hogy feltárja ezt a kapcsolatot. A legtöbb vizsgálat során a kutatók párhuzamosan figyelik a mentális jelenségek megnyilvánulásait és az agyműködést. A mentális jelenségek megnyilvánulásaként az emberek például valamilyen döntést hoznak egy kísérleti helyzetben. Mondjuk egy gombnyomással jelzik, hogy ismerősnek találnak egy képet. Közben a kutatók valamilyen módszerrel követik az agyban zajló folyamatokat. Így meghatározhatják, hogy az agy melyik területei játszanak szerepet az emlékezetben raktározott ingerek felismerésében.
Vannak azonban olyan esetek is, amikor a vizsgálni kívánt mentális jelenség megnyilvánulását nem lehet egyszerűen követni. Ilyen például a különféle dolgok konkrét leképezése is. A mentális leképezés a lelki szemeink előtt megjelenő dolog, míg a neurális leképezés az tulajdonképpen egy idegrendszeri aktivitás, aminek nyomán a mentális leképezés feltehetőleg létrejön. Noha tudjuk mi a különbség egy szék és egy asztal között, meg persze azt is, hogy mi a különbség egy szék és egy újság között, a probléma az, hogy ezeket formális rendszerbe foglalni nagyon nehéz feladat. Ha a tárgyak közti különbségeket a mentális szinten sem tudjuk egyértelműen megragadni, akkor hogyan vizsgálhatjuk a különféle tárgyak neurális szintű leképeződését? Ha a résztvevőnek olyan képeket vetítünk, melyek mind egy széket ábrázolnak, közben pedig megfigyeljük, hogy milyen változások következnek be az agyműködésében, akkor ki tudjuk majd deríteni, hogy az agyi aktivitás pontosan melyik része tehető felelőssé a szék leképezéséért? Persze az aktivitásban valahol ott kell lennie a szék neurális leképezésének is, de nincs olyan vezérelv, ami segíthetne ezt kiszűrni.
Éppen ezért van nagy szükség a tudósok leleményességére. A kognitív pszichológia képviselői már évtizedek óta igyekeznek kideríteni, milyen módon lehet leírni a mentális és neurális reprezentációkat egy formális rendszerben. Ezt a kutatási irányt még a német gestalt pszichológusok indították útjára, akik azt próbálták feltárni, hogy milyen elemekből épülnek fel az ember észleletei. A kognitív pszichológusok azóta számos módszerrel próbálkoztak. Egyesek például fogalmi hálókkal próbálták utánozni az emberi elme leképezési stratégiáját. Mások a matematikából ismert mátrixok segítségével igyekeztek megragadni az emberi tudás egy-egy szeletét. A szakértők szerint ezekkel a megközelítésekkel az a bökkenő, hogy nehezen egyeztethetők össze a ritkás kódolás (sparse coding) gondolatával, ami már a 90-es évek óta szinte általánosan elfogadott az idegtudósok körében. A ritkás kódolás lényege tulajdonképpen az, hogy a neurális reprezentációk csak kevés idegsejt részvételével alakulnak ki. Ez teszi lehetővé, hogy az agyban szinte végtelen információ raktározódhat, energiatakarékosan és könnyen összehasonlítható módon. Ha viszont a dolgokat ritkásan kódolja az agy, hogy lehetne, hogy egy-egy objektumot sokszáz címkével vagy óriási adatmátrixokkal képez le? A szakértők szerint sehogy, és éppen ezért kellenek az új megközelítések.
Neurális hálók kódolják a fogalmakat
Szerencsére vannak is új próbálkozások: egy amerikai kutatócsoport tanuló algoritmusok segítségével próbálta feltárni a koncepciók kódolásának módját. Az egész megközelítés első lépése az volt, hogy a kutatók vettek közel kétezer konkrét fogalmat ábrázoló képet és ezeket hármasával mutatták be a kísérleti személyeknek. A kísérleti személyek kiválasztották a hármasok közül a sorból legjobban kilógó képet, a „kakukktojást”. Ahhoz, hogy az összes hármast sorba vegyék, több mint egymilliárd összehasonlítást kellett volna elvégezni. A kutatók ezért az összehasonlítások csupán töredékét végeztették el a nagyjából 5000 kísérleti személlyel, de ez is elégnek bizonyult a tanuló algoritmusuk számára (kb. másfélmillió válasz, nagyjából 0,14%-a az összes lehetséges próbának).
A kutatók az így összegyűjtött adatokat egy tanuló algoritmus, egy nuerális háló betanítására használták fel. A háló egy 90 dimenziós kimeneti vektorban kódolt minden egyes objektumot. A képek közötti hasonlóságokat a hozzájuk tartozó vektorok dimenziói közötti hasonlóságok képviselték. A kutatók azt találták, hogy a 90 dimenzióból 49 is elég ahhoz, hogy a képeket a résztvevők ítéleteinek megfelelően tudja csoportosítani az algoritmus. Ráadásul a meghagyott dimenziók többsége az ember számára is könnyen értelmezhető tulajdonságoknak volt megfeleltethető (pl. „étellel kapcsolatos”, „piros”). A kutatók ezek után még két további kísérlettel erősítették meg az eredményeiket. Az egyikben a kutatók kiválasztottak 48 objektumot, és ezek összehasonlítására kérték a kísérleti személyeket. A korábban betanított neurális háló képes volt bámulatos pontossággal bejósolni a résztvevők döntéseit, „előre látta”, hogy melyik képet jelölik meg kakukktojásként.
Az eredmények alapján tehát elmondható, hogy a kutatóknak sikerült olyan dimenziókat megállapítaniuk a tanuló algoritmussal, amelyek segítségével páratlanul pontosan jósolhatók voltak a kísérleti személyek válaszai a képek elkülönítését célzó feladatban. Egyes szakértők szerint ez áttörés az objektumok leképezésének feltárása irányába. A kutatók végső soron egy alacsony dimenzionalitású vektor segítségével képesek voltak majdnem 2000 objektum egyértelmű reprezentálására, ráadásul úgy, hogy az egyes objektumok közti hasonlóságot is visszaadták ezek a kódok.
Hogyan tovább?
Az új eredmények számos további izgalmas kérdést vetnek fel. Először is, megfeleltethetők ezek a dimenziók valamiféle idegrendszeri kódnak is? Az idegtudósok igyekeznek párhuzamba állítani a viselkedéses jelenségeket az agyműködéssel, ebben a tanulmányban viszont egyelőre még csak a viselkedésben rejlő mintázatok szabályszerűségeit sikerült feltárni. Ez fontos lépés, de az még hátra van, hogy kiderítsék ezek a szabályszerűségek az agyműködés szintjén is megjelennek-e.
Vajon ezek a dimenziók hogyan jönnek létre a fejlődés során? Lehetséges, hogy valamiféle egyéni, vagy kulturális különbségek is felfedezhetők bennük? A kutatók konkrét koncepciókat alkalmaztak a kutatásukban, amiket képekkel ragadtak meg, de vajon az absztrakt gondolatok, vagy mondjuk a hangok között hogyan, milyen dimenziók mentén lehet különbséget tenni? Az új eredmény mindenesetre egy fontos lépés a reprezentációk szerkezeti jellemzőinek feltárásában, és minden bizonnyal sok további vizsgálatot fog szülni.
Ez a cikkem az Élet és Tudomány 2020/50. számában jelent meg.
