10. A kísérleti episztemológia nagy kísérlete:
A McCulloch-centenárium elé

Warren McCulloch a kibernetika tudományának és mozgalmának egyik alapító atyja. Különleges személyiség és nagy formátumú egyéniség volt. Sokirányú képzettsége alapján akár premodern polihisztornak is tekinthetjük, hiszen egy személyben orvos (Columbia, NY) és filozófus, majd pszichológus és neurofiziológus. Kísérletező és teoretikus. Egykori tanítványai visszaemlékezéseiből is úgy tűnik, inkább filozófus és mágus volt.

1941 és 1952 között (tehát a kibernetika aranykorában) Chicagóban van, az illinoisi egyetem Pszichiátriai Tanszékén az alapkutatási laboratórium vezetője, majd az MIT Electrical Engineering-re megy, hogy az agy „áramköreivel” foglalkozzék. A tanszék EE rövidítését Experimental Epistemology-nak, kísérleti episztemológiának tekinti.

Egész munkássága nagy kísérlet arra, hogy a tudás logikailag megalapozott fiziológiai elméletét adja. Szélsőségesen fogalmazva: feltevései szerint [1] az agy logikus gondolkodást visz véghez, [2] amit a logika ír le; azaz következményként az agyműködést logikával lehet és kell leírni.

A konferenciára készülvén megkérdeztem Kampis Györgyöt, szerinte mi is a tömör kivonata a mondanivalómnak. „Egymondatos absztraktod: McCulloch nem élettanász vagy mérnök, hanem gondolkodó volt; egyik felét (NN, azaz neural networks) már mindenki ismeri, most te a másikról is beszélsz.”

 

Személyisége átsugárzik esszéisztikus írásain, amelyekben élettant, logikát, irodalmat, filozófiát és pszichiátriát ötvöz, és amelyekkel a mai tudományos folyóiratok referensei nem tudnának mit kezdeni. Demokritos, Charles Peirce, Josiah Willar Gibbs, Rudolph Magnus, Immanuel Kant, Sir Charles Sherrington, Clerk Maxwell. Ezek a nevek a tudás fizikáját és metafizikáját elemző egyik cikkének egyetlen oldalán találhatók.

 

„A tudomány történetében először tudjuk, hogy hogyan tudunk, és képesek vagyunk arra, hogy tisztán állítsuk azt.”

 

 

Ez az a két kérdés, amelyet a húszéves McCulloch meg akart válaszolni, és valóban ezzel töltötte életét. Az elsőre Russell válaszát fogadta el. A szám mindazon halmazok osztálya, amelyekkel kölcsönösen egyértelmű megfeleltetésbe hozható. A másodikkal foglalkozott valójában egész életében.

 

Az 1943-as McCulloch-Pitts cikkel egy időben jelenik meg két hasonlóan fontos és összetartozó munka.

K. Craik: The Nature of Explanation szerint az idegrendszer mint számológép, a külvilág belső modelljét adja. 1943-ban Rosenblueth, Wiener és Bigelow: Behavior, Purpose and Teleology című könyvükben a reflex-paradigma helyett a visszacsatolás fontosságát hangsúlyozzák az idegrendszer viselkedésének megértésében.

A McCulloch–Pitts (MCP) modell alapvetően az idegrendszeri működés logikai struktúrájának feltárására irányult, azaz célkitűzéseiben nem elsősorban a sejtbiológia motiválta, ezért a modell jelentősen egyszerűsített, még ahhoz a tudáshoz képest is, amely a negyvenes évek közepén a neuron működéséről rendelkezésre állt.

A MCP-hálózatok több bemenetű (x(i), i = 1, …, n) és egy kimenetű (y) bináris küszöbelemekből állnak. A hálózat egy elemének működését meghatározó szabály szerint y = 1, ha a bemenetek kapcsolaterősségekkel súlyozott összege egy küszöbnél nagyobb, és y = 0 egyébként.

 

y = 1, ha Σ w_ix_i > Θ

y = 0, egyébként

 

Ilyen szabály írja le a hálózat minden egyes elemének működését. A rendszer állapotát egy rögzített időpontban egy nullákból és egyesekből álló y-sorozat írja le. A sorozat éppen annyi elemű, ahány neuron alkotja a hálózatot. Külön választás tárgya, hogy egy időegység alatt a hálózat egyetlen vagy összes eleme módosuljon-e („aszinkron” vagy „szinkron” feldolgozás).

A modell nyilvánvaló neurobiológiai egyszerűsítéseket tartalmaz: az állapot bináris, az idő diszkrét, a küszöb és a huzalozás fix, a kémiai és elektromos kölcsönhatások és a gliasejtek nincsenek figyelembe véve.

 

A számítástudománnyal foglalkozók örömére minden Boole-függvény kiszámítható hurokmentes neuronhálózatokkal, és minden véges automata szimulálható (hurkot is tartalmazó) neuronhálózattal.

Neumann János híres posztumusz könyve (magyarul: A számológép és az agy, Gondolat Könyvkiadó, Budapest, 1964) a két fogalom közötti analógiát (a különbségekkel együtt!) elemzi. Mennyire tarthatta komolynak Neumann azt a feltevést, hogy a számológép az agynak reális modellje lehet? Az akkori ismeretek alapján arra lehetett következtetni, hogy a számítógépek alapegységeihez hasonlóan az idegsejtek (neuronok) is kétállapotú elemek és így a belőlük létrehozott hálózatok viselkedését a számítógépéhez hasonló logika írja le.

Így  az idegrendszer és a számítógép között az elemi hardware szintjén lenne analógia. Ezen analógia hasznosságába vetett hitet erősíthették azok a matematikai tételek, amelyek szerint a számítógépek matematikai modelljei – az ún. Turing-automaták – és az idegrendszer akkori matematikai modelljei – az MCP-hálózatok – lényegében ekvivalensek egymással. Neumann nemcsak az analógia erejét, hanem korlátait is jól látta. Könyvének utolsó fejezetében, amelynek címe „Az agy nem a matematika nyelvét használja”, ezt írja: „…a mi matematikánk külső formái nem feltétlenül relevánsak annak mérlegelésénél, hogy milyen matematikai vagy logikai nyelvet használ valójában a központi idegrendszer.”

 

McCulloch, W. S. és Pitts, W.: How we know universals: the perception of auditory and visual forms.

Ebben a kevésbé ismert 1947-es cikkben az invariáns alakfelismerés problémáját vetik fel. Egy objektum, egy fogalom bizonyos transzformációkra nézve invariáns és ezért felismerése független kell legyen attól, hogy ezek közül melyiknek van alávetve. Az alkalmazott matematikai technika különbözik az MCP-modellétől, és inkább a térben elosztott analóg számítóegységek elemzésére emlékeztet.

Tulajdonképpen ezzel a cikkel kezdődik az „alakfelismerés neuronhálózatokkal” kutatási paradigma, bár ebben a modellkeretben még nincs tanulás, viszont nagy szerepe van az anatómiai realitásnak.

 

Az egysejt-élettan egyik sokat idézett 1959-es cikke (Lettvin, Maturana, McCulloch és Pitts: What the frog's eye tells the frog brain) az  univerzálék keresésének kinövésének is tekinthető. Felfedezték, hogy már a béka retináján van elemi felismerésre képes „feature detector”. Röviden szólva: kis mozgó pont: táplálék – nagy mozgó folt: ellenség. Noha az eredmények szigorúan békára vonatkoztak, az emlősök látórendszerére vonatkozó híres Hubel–Wiesel-féle kísérletek logikai előzményének tekinthetők. Talán magánál a cikknél is érdekesebb, hogy egyik szerzője az a Maturana, aki (Varelaval együtt) a hetvenes években az autonóm rendszerek autopoietikus elméletét megalapozta.

 

McCulloch nemcsak matematikai és neurofiziológiai, de filozófiai megközelítést is használt az idegrendszer megértéséhez. Úgy találta, hogy a kísérleti episztemológia a fizikai és filozófiai világ közös szférájában van. Ezt a területet, azaz a tudás neurofiziológiailag megalapozott elméletét nevezte kísérleti episztemológiának. A cél az volt, hogy megmagyarázza, miként hoznak létre a neuronhálózatok ideákat. („…Az elme [mind] fogalmán ideákat és célokat értek…”).

 

1949 és 1954 között a Josiah Macy, Jr. Alapítvány által támogatott konferenciák sorozatán bontakozott ki a kibernetikai mozgalom. A konferenciasorozat a biológiai és a társadalmi rendszerekben található visszacsatolási mechanizmusok megértésére szerveződött, és olyan fogalmak kerültek a megbeszélések központjába, mint a cirkuláris okság vagy az önszabályozó rendszerek. A konferenciák valóban interdiszciplinárisak voltak, matematikusok, mérnökök és neurofiziológusok, és persze mások is részt vettek azokon. Ross Ashby, Gregory Bateson, Margaret Mead, Heinz von Foerster és John von Neumann, azaz Neumann János is a résztvevők között voltak. McCulloch, aki a konferenciák elnöke volt, úgy emlékezett vissza, hogy a szakmák közötti átjárás a nyelvi nehézségek miatt nehéz volt. A kibernetikusok mozgalma mögött, legalábbis hallgatólagosan, az a nagy utópia állt, hogy metafizika, logika, pszichológia és technika egységes keretbe ötvözhető.

Amíg a korai kibernetika kulcsszavai a kommunikáció és szabályozás voltak, ahogy azt Norbert Wiener könyvének – Cybernetics: or, Control and Communication in the Animal and the Machine, John Wiley and Sons, 1948 – alcíméből is tudjuk, a másodrendű kibernetika a megfigyelőt és a megfigyeltet egy közös rendszer részeinek tekinti, és a hangsúlyt a köztük lévő kölcsönhatásra tette.

Kétségtelen, hogy a kibernetika – részben jogosan, részben jogtalanul – diszkreditálódott, mint tudományág, csak a „Computer Science”  szalonképes az újvilágban. Mindazonáltal létezik az American Society for Cybernetics,^*  de az inkább a legitim tudományágakból kiszorultak (vagy önként kimaradtak) gyűjtőhelye. A kibernetika szót hétköznapi értelemben leggyakrabban teljesen tévesen használják, és általában csak a számítógépekre utalnak vele, a szabályozási és stabilitási aspektusokat teljesen figyelmen kívül hagyják.

 

A kibernetikusokat követő generáció tagjai, részben éppen a klasszikusok tanítványai a strukturális megközelítésről a funkcionálisra tették a hangsúlyt. Ha úgy tetszik, az antitézist fogalmazták meg:

„A tudományos kérdés valójában W. S. McCulloch híres cikkének parafrázisát adja. Mi az a szimbólum, amelyet az intelligencia felhasználhat, és mi az az intelligencia, amely használhat szimbólumot? (kezdeményezői Newell és Simon, 1976)

Így aztán a mesterségesintelligencia kutatások (a továbbiakban AI) kezdeményezői McCulloch és Pitts nullákból és egyesekből álló számsorozatait általánosabb szimbólumokkal helyettesítették. A szimbólumokon végzett műveleteket olyan eljárásnak tekintették, amely a természetes és mesterséges intelligenciákat is jellemzi.

A kibernetikusok és a mesterségesintelligencia-kutatók megközelítései nem váltak szét azonnal élesen (pár év múlva a Perceptron-vita  kapcsán annál inkább). Így aztán nem csoda, hogy McCulloch dolgozatai közül néhányat a korai AI munkák közé sorolhatunk, minthogy etikus robotokat, illetve gondolkozó és akarattal rendelkező gépeket említ. Nézzék ezt a címet: Toward some circuitry of ethical robots or an observational science of the genesis of social evaluation in the mind-like behavior of artifacts. Vagy ezt: Machines that think and want.

Az AI-kutatás hosszú időre súlyosan és károsan visszaszorította az idegrendszeri jelenségek modellezését, később azonban ismét világossá vált, hogy az idegműködés elméleti fogalmakkal és matematikai módszerekkel való megértése mégsem kerülhető meg.

 

A „felülről lefelé” való (top down) megközelítés viselkedési adatokból indul ki, a következő lépésben algoritmust készít a viselkedésformák megvalósítására, majd – ha lehetséges – meghatározza azokat az idegi struktúrákat és mechanizmusokat, amelyek a kérdéses feladatok megoldásában részt vesznek.

Az „alulról felfelé” (bottom up) modellezési stratégia szándéka szerint az anatómiai és élettani realitásból igyekszik kiindulni, figyelembe véve az egyes idegsejtek típusát, alakját, a sejtmembrán elemi folyamatait, a sejteket összekötő szinaptikus kapcsolatok alapvető mechanizmusait, de az idegsejtek által alkotott hálózat szerkezetét is, vagy ezek pontos felderíthetőségének hiányában az idegsejtek populációinak statisztikus jellemzőit.

 

Az idegrendszeri jelenségek modellezői nemcsak a normális idegi funkciókkal foglalkoznak, hanem neurológiai és pszichiátriai rendellenességek mechanizmusaival is (Berndt, Reggia, Ruppin, 1996). Alighanem nagy érdeklődéssel forgatná McCulloch, az egykori neurológus és pszichiáter ezt a könyvet.

A gyakran előforduló Alzheimer-betegséget igen alaposan tanulmányozták az utolsó évtizedben, patogenezisének mechanizmusa mégsem tisztázódott teljesen. Neuronhálózati modelleken alapuló asszociatív memóriamodellek felhasználásával kimutatták, hogy a szinaptikus szabályozórendszer meghibásodása hogyan vezethet a memória romlásához. A szinapszisok számának csökkenését a megmaradó szinapszisok erősödése részben kompenzálhatja. Az Alzheimer-betegség ennek a kompenzációs mechanizmusnak a sérülésével lehet kapcsolatos.

Egy másfajta egyensúly felborulása vezet az epileptikus rohamokhoz. Az idegrendszer stabil működése mögött a gerjesztő és gátló kapcsolatok megfelelő aránya áll. Az élettani és a szimulációs kísérletek egyaránt azt mutatják, hogy a gátlás gátlása az egyensúly felborulásához vezet, az agykéreg gerjesztő piramissejtjei túlszinkronizált állapotba kerülnek. Bizonyos antiepileptikumok ezért éppen a gátló szinapszisok működését serkentik.

A Parkinson-kór az idegrendszer egy fő integratív központja, a bazális ganglia dopamin anyagcserezavarával kapcsolatos. A szabályozás szempontjából nyilvánvaló, hogy az oszcillációs viselkedés (értsd: remegés) káros, a tüneti kezelésnek az oszcilláció elnyomása a feladata.

Nem mehetünk itt bele a részletekbe, de világosan látszik, hogy a közeljövő neurológiája és pszichiátriája sem lehet meg modellek és azokon végzett szimulációs kísérletek analízise nélkül.

 

McCulloch olyan tudáselmélet kidolgozására törekedett, amely kompatibilis a megismerés modern élettani elméletével. A természetes és mesterséges értelem problémaköre új megvilágításba került az utolsó tíz–tizenöt évben.

Korábban három, mind történetileg, mind módszertanilag elkülönített dichotómiáról beszéltek:

 

1. az agy-tudat probléma: mindmáig a monista-dualista viták színtere.

2. az agy-számítógép analógia(-diszanalógia), amely a korai kibernetika terméke volt és amelyről a viták a neurocomputer divatjának felfutásával egyidejűleg feléledtek.

3. a kognitív pszichológusok egy része úgy gondolja, hogy a számítógép és a tudat is párhuzamba állítható, vagyis a „számítástechnikai metafora” a mentális folyamatok végső magyarázatát adja.

 

McCulloch szellemében úgy látjuk, hogy az intelligencia nem ragadható meg pusztán logikai szerkezeténél, és az idegrendszer szerveződési elveinek megértése az elmeműködés „magasabb szintű” kutatói számára is kikerülhetetlen lesz.

 

A kibernetika boldog pillanataiban a természet- és társadalomtudományokon keresztül húzódó diszciplínának gondolta magát. Mostanság a Sokal-botrányt követő háborúban^* ismét aktuális Kampis (1992) szép megjegyzése: „…egyforma szégyen szegény természettudósnak a filoszhoz dörgölőzni, vagy megmaradni a kaptafánál…”. Így aztán a dörgölőzésért szégyenkezve kérdeztem magam is (Érdi, 1991): mit tehet a természet(?)tudomány, ha lemond a felvilágosodás mindent átfogó racionalitásfogalmáról, a newtoni paradigma univerzális voltáról, a tárgyilagos külső megfigyelő pozíciójáról, az egyetlen valóság kutatásáról? Néhány éve kézenfekvőnek látszott a posztmodern attitűdöt átvenni. Úgy láttuk (a többes szám használatával most az ELMOHA-kör [Érdi és Tóth, 1992, Tóth, 1994] mögé bújok), a „posztmodernnek” igaza van, a racionalitásnak nem az irracionalitás az ellentéte, beismerhetjük, hogy a racionalitás történeti kategória, továbbá a természet(?)tudomány megtanulhatná a hermeneutikától az önreflexió képességének elsajátítását, és a „benne vagyunk” hangsúlyozását.

Az is nyilvánvaló volt, hogy az olyan irányzatok, mint a másodrendű kibernetika, az autopoiezis és Rössler endofizikája felismerték ezt a problémát. Tudtunk Hofstadter (1979) Gödel, Escher, Bach  könyvéről is, amely felhívta a figyelmet az ismétlődő folyamatok, rekurzív struktúrák (és függvények), valamint az önreflexió módszerének fontosságára egymástól a klasszikus felfogás alapján olyan távol álló területeken, amelyeket az említett nagy mesterek neve képvisel.

Szégyenlősen az is elismerhető, hogy a kibernetikai szemléletmód felelevenítésének is tekinthető az a játék, amely a mérnöki és filozófiai hagyományok megmentésével az agyat hermeneutikai készüléknek tekinti (Érdi, 1996).

 

Agy, tudat, számítógép, információ, természetes és mesterséges értelem: gyakran használt, divatos kifejezései egy sereg tudományos diszciplínának.

Neurobiológia és kognitív pszichológia, számítástudomány és AI-kutatás, filozófia, matematika és biofizika egymást átfedő területén járva igyekeznek a kutatók egyrészt az idegrendszeri információfeldolgozás mikéntjét megérteni, másrészt – a biológusok tapasztalatára építve, vagy azt éppenséggel kikerülve – új elvű „intelligens” rendszereket létrehozni.

A kognitív szemlélet születését és önállósodását két irányzat is elősegítette, a kognitív pszichológia és a AI-kutatások. Az előző a pszichológia megismeréssel, tanulással, a külvilág ingereinek feldolgozásával foglalkozó ága. Egzakt módszerekkel (pl. reakcióidő mérésével, memóriatesztek statisztikai kiértékelésével) próbálja mérni az információfeldolgozás egyes paramétereit, és a kísérleti eredményeket integráló modelleket állít fel. Utóbbi a számítástudomány és a logika egyik ágaként létrejött tudományág, amely általában emberi intelligencia nélkül megoldhatatlannak tekintett feladatok megoldására próbál algoritmusokat készíteni. A AI-kutatás kezdeti sikerei, mint Russell és Whitehead híres Principia Mathematica egy tételének bizonyítása, vagy egy pszichiátert utánzó „beszélgető algoritmus” szerkesztése azt a (tév)képzetet sugallták, hogy a gépek ugyanúgy (vagy pontosabban ugyanazt) képesek csinálni, mint az ember.

A megismeréstudomány nagy paradigmái egyrészt a megismerő rendszerek felépítésére, illetve az információ feldolgozásának mechanizmusára vonatkoznak. Az első nagy paradigma, amely gépekre és élőlényekre is érvényesnek tűnt, a megismerő rendszereket soros felépítésűnek és soros működésűnek tekintette, vezérfonala pedig a szimbólumfeldolgozás volt. Ezen paradigma felfogása szerint a gondolkodás szimbólumot alakít át szimbólummá.

A kognitivisták fontos fogalma a reprezentáció, amely részben a külvilág belső ábrázolását jelenti. Ha sikerül valamit megfelelő módon szimbólumokkal reprezentálni, ezzel megtettük az első nagy lépést az információ feldolgozásához. A kognitív tudományoknak az újabb, a hálózatokba szerveződő struktúrákon alapuló és a párhuzamos feldolgozást hangsúlyozó konnekcionista paradigmája új megvilágításba helyezte a természetes és mesterséges értelem kérdéskörét.

 

„És megnyugovék a föld negyven esztendeig” (Károli Biblia, Bírák könyve 5, 31)

Strukturalisták és funkcionalisták: lesz-e negyven év béke?

Végleges béke nem várható, de talán egy ideig strukturalisták és funkcionalisták képesek lesznek közösen (is) dolgozni.

 

Arbib, M. A.: Brains, Machines, and Mathematics. 2nd edition, Springer-Verlag, New York-Berlin, 1987 (A neuronhálózatok, véges automaták, Turing-gépek és a Gödel-tétel kapcsolatát történeti perspektívából is rekonstruáló könyv.)

Berndt, R. S., Reggia, J. A., Ruppin, E. (eds.): Neural Modeling of Brain and Cognitive Disorders. World Scientific, 1996

Craik, K. J. W.: The Nature of Explanation. Cambridge Univ. Press, 1943

Érdi Péter: Posztmodern természet(?)tudomány. BUKSZ, 1991, Tél, 454–460.

Érdi Péter, Tóth János (szerk.): Elmélet, modell, hagyomány. MTA KFKI, 1992

Érdi Péter: The brain as a hermeneutic device. BioSystems 38., 1996, 179–189.

Hofstadter, D. R.: Gödel, Escher, Bach: An eternal golden braid. Harvester Press, Hassocks, Sussex, 1979, magyarul: Gödel Escher Bach Egybefont Gondolatok Birodalma, Typotex, Budapest, 1998

Kampis György: Egy biológiai hermeneutika felé. ELMOHA, 1991 és BUKSZ, 1992, Ősz, 356–360.

Lettvin, Maturana, H. R., McCulloch, W. S.: What the frog's eye tells the frog brain. Proc. IRE., 1959,  1940–1951

Maturana, H. R., Varela F. J.: Autopoiesis and cognition. Reidel, Dordrecht, 1980

McCulloch, W. S., Pitts, W.: A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity. Bull. Math. Biophys. 1943, 5 (115–133.)

McCulloch, W. S.: Embodiments of Mind. The MIT Press, Cambridge, MA, 1965 (Válogatott cikkgyűjtemény. Ahogy szerző a bevezetőben mondja, a könyv kísérlet a tudás fiziológiai elméletének megalkotására. A cikkek zöme a Bulletin of Mathematical Biophysics-ben  jelent meg.)

Moreno-Diaz, R., Mira-Mira, J. (eds.): Brain Processes, Theories and Models. An International Conference in Honor of W. S. McCulloch 25 years after His Death. The MIT Press, Cambridge, MA, 1996

Neumann János: A számológép és az agy. Gondolat Könyvkiadó, Budapest, 1964

Newell, A., Simon, H. A.: Computer Science as empirical inquiry: Symbols and Search. Comm. Assoc. Comp. Machinery 19., 1976,  113–129.

Pitts, W., McCulloch, W. S.: How we know universals: The perception of auditory and visual forms. Bulletin of Mathematical Biophysics 9., 1947, 127–147.

Rosenblueth, A., Wiener, N., Bigelow, J.: Behavior, purpose and teleology. Philos. Sci. 10., 1943,  18–24.

Tóth János (szerk.): (1994) Utólag. (Kéziratban)

 

Magyar Pszichológiai Szemle, 1997/98, LIII. (37), 59–68.