Klaus Pawelzik ist Professor am Bremer Institut für theoretische Neurophysik. Der Physiker kennt Henry Markram aus jahrelanger Zusammenarbeit und hat verschiedene Aufsätze mit ihm zusammen geschrieben. Die Diskussion mit ihm steht stellvertretend für die Kritik vieler Kollegen an der Aussagekraft des Blue-Brain Projektes. Wir dokumentieren das Gespräch mit Professor Pawelzik hier deshalb in voller Länge.
TR: Herr Pawelzik, was hat ein Physiker mit der Erforschung von Gehirnen zu tun? Und was halten Sie von dem Statement von Markram, der ja sagt, in fünf bis zehn Jahren können wir das Gehirn einfacher Säugetiere simulieren? Ist das wirklich möglich?
Pawelzik: Historisch ist es so gewesen, dass ich mich in der Diplomarbeit mit komplexen Systemen - damals hieß das Chaosforschung - beschäftigt habe. Und eine Aufgabe dieser Forschung war, Daten zu analysieren, um zu sehen, ob sich ein System chaotisch verhält. Ich habe Methoden entwickelt, um Zeitreihen zu analysieren. Ich war damals in Frankfurt - wo auch das Max-Planck-Institut für Hirnforschung steht, das unter anderem von Wolf Singer geleitet wird. Und die hatte damals Daten gemessen, so ne Art EEG, das zappelte rhythmisch. Und ich habe dann meine ganzen Methoden da drauf geworfen, um zu sehen, ob das ein chaotisches System ist. Dabei habe ich schliesslich angefangen, mich dafür zu interessieren, was die Hirnforscher eigentlich wollen. Und so bin ich in die Hirnforschung geraten: Ich habe das Gehirn als physikalisches System behandelt und mich gefragt, ob man es mit den Methoden der Physik verstehen und erklären kann. Und dabei bin ich dann hängen geblieben.
Das heißt ich arbeite an der Analyse von neuronalen Systemen, hauptsächlich des visuellen Cortex - das befindet sich bei uns Menschen in einer Falte im Hinterkopf. Und ich interessiere mich dafür, wie die Daten vom Auge da weiterverarbeitet werden. Meine Methoden sind eher mathematisch - und das ist auch der Trend der Zeit. Es ist, glaube ich, mittlerweile allen klar, dass es ohne Mathematik und theoretische Begriffsbildung in der Hirnfoschung nicht weitergeht. Mathematisch klingt ja immer so hoch, aber es ist wie in der Physik nur eine Methode, um quantitativ zu werden. Als Galilei seine erste Formel hingeschrieben hat, da war dann besser verstanden, was fallende Steine so machen.
TR: Und wie würde so eine Art Fallgesetz für Neuronen aussehen?
Pawelzik: Das ist genau das Problem. Wir sind in einer Art prä-galileischen Phase. Das ist eigentlich genau das, wo Henry Markram ansetzt. Er sagt: Wir haben unglaublich viele Daten gesammelt - wir betreiben ja jetzt seit ungefähr hundert Jahren Hirnforschung - und und es wird eigentlich alles immer nur komplizierter. Wir kommen dem eigentlichen Ziel nicht näher dadurch, dass wir immer mehr Daten sammeln. Es müsste eigentlich jetzt erstmal integriert werden. Und sein Ansatz ist, das durch eine massive Computersimulation irgendwie zu integrieren, indem er alles, was er weiß, in einen Computer steckt und dann hofft, dass dadurch in mysteriöserweise ein Verständnis entsteht. Das ist nicht der Zugang der Physik.
Ersten historisch, weil es früher einfach keine Computer gab. Aber auch, weil Physiker die Tendenz haben, die Dinge zu vereinfachen und die vielen Messdaten auf eine Art gemeinsamen Nenner zu bringen. Und das ist eine etwas andere Sichtweise, als diejenige Henry Markrams.
TR: Aber Markram will ja gar nicht zu sehr vereinfachen. Das hat er ja grade kritisiert, dass bislang zu stark vereinfacht wurde.
Pawelzik: Es ist auch durchaus möglich, wenn auch nicht sehr wahrscheinlich, dass ein stark vereinfachender Ansatz in der Biologie nicht zum Ziel führt.
TR: Warum ist das nicht sehr wahrscheinlich?
Pawelzik: Zum einen haben wir ja die DNS entdeckt - das ist eine extreme Vereinfachung im Verständnis des Lebens. Auf der anderen Seite gibt es ja eine extreme Menge an Details in der Biologie. In der klassischen Mechanik brauchen Sie nur den Ort, die Geschwindigkeit, die Beschleunigung und die Masse. In der Biologie gibt es sehr viele Neben- und Randbedingungen. Und wenn man Biologe ist, sieht man manchmal den Wald vor lauter Bäumen nicht. Das führt dann zu der Vorstellung, dass es eben doch auch auf diese ganzen Details ankommt. Das nennt Henry Markram die "diversity", also die Vielfältigkeit der Phänomene.
Und warum ich das nicht für wahrscheinlich halte? Weil wir so nie zu einem Verständnis kommen werden. Stellen Sie sich einfach vor, Sie haben jetzt hier ihre 100 Jahre Daten, stecken die in einen Computer, simulieren das und es sieht gut aus. Das heißt, sie können die Phänomene aus dem Experiment auch reproduzieren. Und? Was haben Sie damit gewonnen? Ich meine, ich kann intelligentes Leben schaffen, indem ich ein Kind zeuge. Aber damit habe ich noch lange nichts verstanden.
Was Sie dann feststellen ist, dass Sie mit diesen Details irgendwie hinkommen. Aber das ist so eine Art Kochrezept-Wissenschaft. Sie wissen nur, dass diese Details hinreichend sind, Sie wissen nicht, ob sie wirklich notwendig sind - ob Sie nicht vielleicht zuviel reingesteckt haben, oder vielleicht sogar die falschen Details.
TR: Aber gibt es nicht die Vorstellung, dass diese neokortikale Kolumne ein zentrales Schaltelement im Gehirn ist?
Pawelzik: Das stimmt, und die ist ziemlich alt. Historisch bin ich nicht so beschlagen, aber die geht mindestens auf Braitenberg zurück.
TR: Oder auf Mountcastle. Das steht jedenfalls in dem neuen Buch von Jeff Hawkins "On Intelligence". Was halten Sie davon?
Pawelzik: Richtig Mountcastle - die Idee ist jedenfalls rund 50 Jahre alt. Das Buch? Das ist ein äußerst geschickt gemachtes Buch von einem äußerst laienhaften Autoren, der aber mit seinem Palmtop 500 Millionen Dollar gemacht hat und mit seinem Geld ein Institut gegründet hat - das Redwood Neuroscience Institute - und dort nun einige der besten Leute beschäftigt. Und die haben ihm dann erklärt, wie's funktioniert, das heißt, die wissenschaftlichen Details in dem Buch sind in Ordnung und die Grundidee ist, soweit ich weiß, auch in Ordnung. Diese Grundidee ist, wenn ich mich recht erinnere, dass das Gehirn im Wesentlichen ein Vorhersage-System ist. Wenn es mir also gelingt, die Datenströme, die so auf mich einprasseln, richtig voherzusagen, dann habe ich die Welt verstanden. Dann habe ich Intelligenz. Und dann hat er noch eine Theorie, wie das gehen soll, aber da wird es dann haarig.
Also, mit der Grundidee stimme ich überein: Intelligente Systeme sind solche, die über die Welt richtige Vorhersagen treffen können. Das ist sozusagen die Definition eines intelligenten Systems. Aber wir Theoretiker würden uns nie trauen, ein solches Buch zu schreiben, weil die Grundbotschaft sozusagen trivial ist - im Sinne von naheliegend. In der Robotik zum Beispiel ist sie ein Standard-Ansatz. Wenn Sie einen Roboter bauen, der meinetwegen Fußball spielt, dann wollen Sie natürlich, dass der seine Situation erkennt. Und das können Sie dadurch generieren, dass er aus den Informationen, die er hat, berechnen kann, wo der Ball hinrollt, wo seine Gegner stehen werden usw. Dann kann der Fußball spielen.
TR: Und es kann nun sein, dass die neokortikale Kolumne genau dafür zuständig ist?
Pawelzik: Das kann sein. Das ist eine Hypothese, die schon lange von vielen Leuten verfolgt wird. Soweit ich weiß, war Heinrich von Helmholtz der erste, der Mitte des vorletzten jahrhunderts diese Idee für das ganze Gehirn formuliert hat. Wer sich damit vor einigen Jahren einen Namen gemacht hat ist Dana Ballard und einer seiner Mitarbeiter, den Rajesh Rao, der diese Grundidee seit Jahren mehr oder weniger erfolgreich weiter verfolgt.Ausserdem der Fields-Medallien-Träger Mumford. Das Hauptproblem ist jedoch die Diskrepanz zwischen den mathematischen Modellen, die relativ klar sind, und dem, was man an Daten bekommt. Die Daten sind eben immer sehr viel detailreicher, weichen auch mal von dem ab, was man gerne hätte. Im Wesentlichen kann man sagen: Die kortikale Kolumne ist nicht verstanden.
Es gibt ein sehr schönes Paper dazu, das ist vor drei Tagen erschienen. Da haben sich einige der Spitzenleute zusammengesetzt uns so eine Art Streitgespräch geführt, allerdings im höchst respektablen Journal of Neuroscience. Es wird deutlich, und darin sind sich die Autoren weitgehend einig, dass wir etwa 85 Prozent von dem, was im Kortex passiert, bisher nicht verstehen.
Sie müssen sich darüber im klaren sein, wenn Sie eine Elektrode in den Kortex reinschieben, dann messen Sie erst mal gar nichts. Und dass, obwohl Sie Ihre Elektrode an tausenden von Zellen vorbeischieben. Und dann sind sie happy, wenn Sie einen Stimulus reingeben, und mal eine Reaktion bekommen.Und dann beschreiben Sie den Kortex durch diese eine Zelle, die Sie gemessen haben. Die tausend anderen, die Sie nicht gesehen haben, können Sie natürlich auch nicht beschreiben. Das heißt, Sie haben einen ganz starken systematischen Fehler. Das ist wie in dem alten Witz: Sie haben den Schlüssel verloren und suchen ihn natürlich unter der Lampe. Da wo Licht scheint - wo anders können Sie ja auch nichts sehen. So funktioniert in weiten Teilen Hirnforschung.
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