Bij onderzoeken naar de werking van ons brein krijgen proefpersonen meestal héél eenvoudige beelden voorgeschoteld, waarna met hersenscanners de activiteit in diverse zones van de hersenen wordt bekeken. Maar in het laatste nummer van het vakblad NeuroImage presenteren neurologen een nieuwe stap vooruit in hun werk: ze gebruiken filmpjes in plaats van foto's, en tonen aan dat de hersenen van verschillende proefpersonen op een vergelijkbare manier reageren als ze dezelfde film te zien krijgen. De inhoud van een film blijkt mee te bepalen welke zones van de hersenen actief worden. Individuele verschillen zijn daarbij van ondergeschikt belang.
...

Bij onderzoeken naar de werking van ons brein krijgen proefpersonen meestal héél eenvoudige beelden voorgeschoteld, waarna met hersenscanners de activiteit in diverse zones van de hersenen wordt bekeken. Maar in het laatste nummer van het vakblad NeuroImage presenteren neurologen een nieuwe stap vooruit in hun werk: ze gebruiken filmpjes in plaats van foto's, en tonen aan dat de hersenen van verschillende proefpersonen op een vergelijkbare manier reageren als ze dezelfde film te zien krijgen. De inhoud van een film blijkt mee te bepalen welke zones van de hersenen actief worden. Individuele verschillen zijn daarbij van ondergeschikt belang. In een vergelijkbare context is eerder aangetoond dat eetgewoonten aan situaties gekoppeld kunnen worden, en dan nog moeilijk kunnen worden afgeleerd. Volgens Personality and Social Psychology Bulletin zullen mensen die het gewend zijn popcorn te eten in de bioscoop zelfs slecht smakende oude popcorn blijven eten. Hun hersenen hebben zo'n sterke associatie tussen film kijken en popcorn eten gemaakt, dat de kwaliteit van het product van ondergeschikt belang is. De kwaliteit had zelfs geen enkel effect op de hoeveelheid die naar binnen werd gespeeld - die is bepaald door de macht der gewoonte. Het gebruik van scanners om de activiteit van hersenen in beeld te brengen werd in de jaren negentig verfijnd. De toestellen meten verschillen in de bloeddoorstroming in diverse zones van de hersenen. Een verhoogde bloeddoorstroming wordt gelijkgesteld met een verhoogde activiteit. Op basis van die methode was het de voorbije tien jaar de gewoonte om allerhande aspecten van ons leven - hyperbelangrijke elementen zoals liefde en verslaving inbegrepen - aan bepaalde zones in de hersenen te koppelen. Daar werden niet zelden zelfs verregaande conclusies aan gekoppeld, onder meer over de mogelijkheid om in te grijpen op de hersenactiviteit en ongewenste gedragingen bij te sturen. Maar vorig jaar gooiden uiterst kritische wetenschappers een bom in het hersenonderzoek. Ze toonden aan dat beeldvormingstechnieken zelden betrouwbare - laat staan bruikbare - inzichten opleveren in de werking van de hersenen. In Nature Reviews Neuroscience stelden ze dat liefst 80 procent van de honderden studies die ze onder de loep namen foutieve resultaten opleverden, onder meer omdat ze te weinig proefpersonen gebruikten - scanners zijn duur in gebruik, dus wordt er gemakkelijk beknibbeld op het aantal onderzochte mensen. De foutenmarge in studies waarin psychologische problemen, zoals depressie en autisme, aan specifieke afwijkingen in de werking van de hersenen gelinkt werden, was zelfs nog groter. Een belangrijk aspect van de kritiek is dat er veel ruis op de resultaten zit: de hersenen vertonen nogal wat activiteit zonder dat er noodzakelijk een zichtbaar te maken functie aan gekoppeld is. Dat inzicht werd vijf jaar geleden pijnlijk duidelijk, toen wetenschappers vaststelden dat de hersenen van een dode zalm, die ze bij wijze van grap onder een scanner hadden gelegd terwijl de machine operationeel werd gemaakt, zichtbare activiteit vertoonden. Als zelfs een dode vis hersenactiviteit kan genereren in de beeldvormingsapparaten, is er een ernstig probleem met de techniek. Toch zijn de meeste neurologen niet al te bezorgd om die pijnlijke vaststelling. Tegenslagen horen bij de ontwikkeling van een nieuwe technologie. Ze wijzen erop dat het genetische onderzoek een twintigtal jaren geleden door een vergelijkbare crisis ging, nadat er jarenlang berichten de wereld waren ingestuurd dat 'het' gen voor intelligentie of voor homoseksualiteit gevonden was. Ondertussen is het duidelijk dat onze genetica zo complex is dat er zelden één gen aan één functie kan worden gekoppeld, laat staan aan iets wat zo ingewikkeld is als een gedragspatroon. De oplossing voor de crisis in de genetica heette big science: er kwamen technologieën om een massa gegevens te verzamelen, en daaruit worden nu aan de lopende band inzichten gepuurd die wel bruikbaar - en betrouwbaar - lijken te zijn. De macht van de massa haalde het genoomonderzoek uit het slop. Voor het neurologische onderzoek hoopt men iets vergelijkbaars te realiseren. Zowel in Europa als in de Verenigde Staten zijn grootschalige hersenprogramma's opgestart, met grote budgetten. Steeds meer gegevens worden in publiek toegankelijke databanken gepompt, waar in principe iedereen ermee aan de slag kan. Dezelfde wetenschappers die wezen op het falen van het grootste deel van de neurologische beeldvormingsresultaten hebben er ook al op gewezen dat de betrouwbaarheid van de genetische analyse met de massale gegevensverwerking een indrukwekkende 90 procent bereikt heeft. Het neurologische onderzoek moet door eenzelfde catharsismoment, om vervolgens het juiste pad op te gaan. In de hoop dat er ook in deze discipline vooruitgang kan worden geboekt door op grote schaal te gaan denken. De vraag is of dat laatste een realistisch uitgangspunt is. Want in vergelijking met de chaotische manier waarop de menselijke hersenen georganiseerd zijn, lijkt het genoom een toonbeeld van overzichtelijkheid. Honderd miljard hersencellen die per cel tot vijftienduizend gemakkelijk breekbare verbindingen met andere cellen kunnen maken, vormen een enorm netwerk. Het maakt de mens uniek. Een filosoof beschreef ons denken in New Scientist mooi als even normaal voor onze soort als vliegen voor arenden en zwemmen voor dolfijnen (dat laatste was een beetje een ongelukkig voorbeeld, gezien de mogelijkheid dat ook dolfijnen kunnen denken, zij het misschien niet op hetzelfde niveau als wij). En net als een arend vliegt zonder inzicht in aerodynamica, en een dolfijn zwemt zonder verstand van vloeistofmechanica, denken de meesten van ons zonder stil te staan bij het functioneren van hun hersenen. Niet alleen filosofen, ook psychologen en neurologen bijten voorlopig hun tanden stuk op wat denken precies inhoudt. Het is een complex en variabel gegeven, dat weinig 'rationaliteit' - een constructie die ons bewuste zijn in het leven heeft geroepen - in zich heeft. Anders zou het gemakkelijker zijn om er greep op te krijgen. Het merendeel van ons denkwerk heeft geen doel, geen richting. Het afdwalen van gedachten is de regel, het maken van vreemde connecties tussen gedachten eveneens. Resultaten van beeldvormingsonderzoek - gesteld dat ze betrouwbaar zouden zijn - wijzen uit dat bij afdwalende gedachten dezelfde zones van de hersenen actief zijn als bij creatieve denkprocessen. Het is dus niet verwonderlijk dat veel mensen hun meest creatieve momenten beleven als ze half slapen of dagdromen. De evolutie van ons denken over de werking van de hersenen wordt mooi geïllustreerd door de verschuiving in het onderzoek naar artificiële intelligentie: het bouwen van computers en andere machines gebaseerd op de manier waarop onze hersenen functioneren. Die inspanning leek, achteraf bekeken, wat overmoedig, gezien het groeiende inzicht dat we nog altijd niet weten hoe de hersenen werken. Maar overmoed wordt in de wetenschap, die een sterke zelfcorrigerende component in zich heeft, meestal vrij snel vervangen door een realistischer uitgangspunt. Het idee was aanvankelijk om ons denken te kopiëren door machines zo te programmeren dat ze ons konden begrijpen, onze taal konden hanteren, beelden konden herkennen en beslissingen konden nemen. Dat werd vertaald als het ontwikkelen van een basisset van regels die machines moesten volgen om het menselijke denken te benaderen. Maar het plan moest na veel frustrerend gedoe worden opgegeven: ons denken is gewoon niet in een set regels te vatten. In plaats daarvan sleutelen ingenieurs nu aan een machineversie van leren en redeneren, gebaseerd op (opnieuw) de analyse van een massa gegevens. Ze worden daarbij gesteund door recente inzichten, onder meer gepubliceerd in Current Biology, dat de neuronen in onze hersenen zich gedragen als de visjes of sprinkhanen in enorme scholen of zwermen, waarbij het collectief kenmerken creëert die de individuen afzonderlijk niet aankunnen. Ze gebruiken de specifieke kracht van computers (de capaciteit om in heel korte tijd een enorme hoeveelheid informatie te verwerken) om er leerprocessen mee mogelijk te maken. De regels zijn te herleiden tot een set van waarschijnlijkheden die de computer zelf bepaalt, bijvoorbeeld de waarschijnlijkheid dat in een tekst een bepaald woord door een ander gevolgd wordt. Als je toegang hebt tot een eindeloos aantal teksten, en de capaciteit om die enorm snel te doorlopen, kun je antwoorden met een hoge betrouwbaarheid formuleren op vragen die je gesteld hebt. Mensen kunnen dat niet, maar onze machines wel. Artificiële intelligentie is daarmee iets anders geworden dan oorspronkelijk de bedoeling was, maar het is niet onze intelligentie. We zijn niet slim genoeg om onze eigen intelligentie in machinetaal te vertalen. De vraag is of we met die slimme machines onze eigen intelligentie zullen kunnen doorgronden. Neurologen beweren dat ze op de goede weg zijn. Wetenschappers werken aan manieren om de resultaten van hersenscans niet alleen betrouwbaarder te maken, maar ook te gebruiken om te voorspellen wat wij denken. Ze proberen letterlijk in ons hoofd te kijken en te beschrijven wat we denken. Ook hier worden filmbeelden gebruikt om het werk zo realistisch mogelijk te maken. Een computer genereert woorden op een scherm die geassocieerd zijn met wat hij afleidt uit het scannen van de hersenen van iemand die naar een film zit te kijken. De grootte van de woorden is een maat voor de betrouwbaarheid waarmee de computer zelf zijn conclusies labelt. De betrokken wetenschappers noemen hun techniek een 'decoder' voor het menselijke denken. Hij steunt op logische verbanden tussen de activiteit van de hersenen en de wereld waarin ze opereren. Een moeilijke opdracht, aangezien de hersenen niet gemaakt zijn volgens een principe waar onze ingenieurs en wiskundigen mee uit de voeten kunnen, maar volgens een natuurlijk gegeven waar we nog geen duidelijk zicht op hebben. Optimisten in de wetenschappelijke wereld voelen zich gesteund door het idee dat iets wat de natuur heeft uitgedokterd uiteindelijk ook voor het menselijke bewustzijn grijpbaar moet zijn. Al menen sommige analisten dat ze met die gedachte hun hand overspelen. Een van de hoofdproblemen waar de decoders van het denken mee worstelen, is dat geen twee hersenen dezelfde regels hanteren. Elk individu zit anders in elkaar, wordt gestuurd door andere ervaringen. Sommige wetenschappers buigen zich over het voorspellen (decoderen) van dromen, in de veronderstelling dat die eenvoudiger zijn omdat het lichaam dan in rust is. In Science verscheen vorig jaar een pioniersstudie die met 60 procent kans op succes kon voorspellen waar iemand over aan het dromen was - weliswaar in héél algemene termen, zoals wagens of vrouwen. Voor sommige doordravers volstond dat om te dromen van het beïnvloeden van de dromen van mensen, zodat ze vrolijker aan een dag kunnen beginnen, of om depressies te bestrijden. De mogelijkheid om hersenen te decoderen doet dromen van commerciële successen, zoals gerichter marktonderzoek en betrouwbaardere leugendetectie, of analyse van de geloofwaardigheid van getuigen. Waarbij je er natuurlijk van uit moet gaan dat wat in iemands hoofd zit, een realistische weergave van de feiten is. En dát lijkt het zwakste aspect van het commerciële verhaal te zullen worden. Niet iedereen neemt even gemakkelijk afstand van het concept rationaliteit als de jongste generatie neurologen. DOOR DIRK DRAULANSAls zelfs een dode vis hersenactiviteit kan genereren in de scanner, is er een ernstig probleem met de techniek. Het oorspronkelijke idee van artificiële intelligentie is mislukt: we zijn niet slim genoeg om onze intelligentie in machinetaal te vertalen.