Daniel Wolpert: Prava svrha mozga

Ja sam neuroznanstvenik. A u neuroznanosti, moramo se baviti mnoštvom teških pitanja o mozgu. No, želim početi s najlakšim pitanjem, pitanjem koje ste trebali postaviti sami sebi u nekom trenutku svojeg života, jer to je temeljno pitanje ako želimo razumjeti funkciju mozga. A to pitanje jest: zašto mi i neke druge vrste imamo mozak? Nemaju sve vrste na našoj planeti mozak, pa ako želimo saznati za što nam mozak služi, razmislimo prvo zašto smo ga uopće razvili tijekom evolucije. Možete tvrditi da nam je potreban kako bismo mogli spoznati svijet ili razmišljati, no to je potpuno krivo. Ako razmislite o tom pitanju malo duže, nevjerojatno je očito zašto imamo mozak. Imamo mozak iz jednog jedinog razloga: da bismo mogli izvoditi primjerene i složene pokrete. Nema drugog razloga zašto imamo mozak. Razmislite o tome. Kretnje su jedini način na koji možete utjecati na svijet oko vas. Dobro, to nije u potpunosti točno. Postoji jedan drugi način, a to je znojenje. No, osim toga, sve ostalo ide preko mišića.

Dakle, razmislite o komunikaciji – govor, geste, pisanje, znakovni jezik – sve to omogućavaju pokreti vaših mišića. Zato je vrlo važno imati na umu da su osjetila, pamćenje i kognitivni procesi važni, ali važni su samo kako bi u budćnosti potaknuli ili potisnuli kretnje. Nema evolucijske prednosti u pohranjivanju sjećanja iz djetinjstva ili percepciji boje ruže, ako to neće utjecati na naše kretanje kasnije u životu.

Za one koji ne vjeruju ovim argumentima -- drveće i trava na našem planetu nemaju mozak, no ključni je dokaz ova životinja ovdje -- skromni morski plaštenjaci. Rudimentarna životinja, koja ima živčani sustav, pliva oceanom u prvom razdoblju svog života. U jednom trenutku u životu, usadi se u kamen. A prva stvar koju učini kad se usadi u stijenu, koju više nikad ne napušta, jest da probavi svoj mozak i živčani sustav kao hranu. Dakle, jednom kad se više ne trebate kretati, posjedovanje mozga nepotreban je luksuz. Ova životinja često se uzima za usporedbu s onim što se događa na sveučilištima kad netko postane redoviti profesor, no to je druga tema.

(Pljesak)

Dakle, ja sam šovinist pokreta. Vjerujem da je kretanje najvažnija funkcija mozga – neka vas nitko ne uvjeri kako to nije istina. Ako je pokret toliko važan, koliko dobro mi uopće razumijemo kako mozak kontrolira pokrete? Odgovor je da nam ide vrlo loše, to je prilično velik problem. No, možemo vidjeti kako nam dobro ide ako razmislimo koliko dobro razvijamo strojeve koji mogu raditi ono što i ljudi rade.

Razmislite o igri šaha. Koliko dobro možemo odrediti kamo koju figuru trebamo pomaknuti? Kada bi se suočili Gary Kasparov, ako nije u zatvoru, i IBM-ov Deep Blue, odgovor je da bi IBM-ov Deep Blue ponekad pobijedio. Mislim da bi IBM-ov Deep Blue, kad bi igrao šah bilo s kim od vas u ovoj prostoriji, pobijedio svaki put. Taj je problem riješen. Što je s problemom podizanja šahovske figurice, spretne manipulacije i spuštanja natrag na ploču? Kada biste spretnost petogodišnjaka usporedili sa spretnošću najboljeg robota, odgovor je jednostavan: dijete bi ispalo spretnije. Djetetu robot uopće nije neka konkurencija.

No, zašto je gornji problem toliko jednostavan, a donji toliko težak? Jedan razlog je taj što bi vam vrlo pametan petogodišnjak mogao reći algoritam za prvi problem – razmotriti sve moguće pokrete do kraja igre i odabrati onaj kojim bi pobijedio. Algoritam je vrlo jednostavan. Naravno, postoje i druga dobra rješenja, no s dobrim računalom možemo otprilike odrediti optimalno rješenje. Kad je u pitanju spretnost – nije jasno ni koji se algoritam treba riješiti da bismo bili spretni. Vidjet ćemo da morate i percipirati i djelovati na svijet, u kojem ima mnogo problema.

No, pokazat ću vam najsuvremeniju robotiku. Velik dio robotike vrlo je impresivan, no manipulativna robotika kao da je u srednjem vijeku. Ovo je proizašlo iz jednog projekta za doktorat iz jednog od najboljih instituta robotike. Student je izvježbao ovog robota za nalijevanje vode u čašu. Ovo je težak problem jer se voda i prolijeva, ali ipak uspijeva. Ali ne radi to ni s približnom spretnošću koju ima čovjek. Želimo li da ovaj robot obavlja neki drugi zadatak to je još jedan doktorski program od 3 godine. Nema nikakve generalizacije između različitih zadataka u robotici.

To možemo usporediti s najboljom ljudskom izvedbom. Pokazat ću vam kako je Emily Fox pobijedila na svjetskom prvenstvu u slaganju čaša. Amerikanci u publici znat će o čemu je riječ. To je srednjoškolski sport u kojem imate 12 čaša koje morate slagati u određenom roku po propisanom redu. A ovo je snimka kako postiže svjetski rekord u realnom vremenu. (Smijeh) (Pljesak) I prilično je sretna. Nemamo pojma što se događa u njezinom mozgu dok to radi, a to je ono što bismo željeli saznati.

U mojoj grupi pokušavamo raditi obrnuti inženjering kontrole pokreta kod ljudi. To zvuči kao jednostavan problem. Pošaljete naredbu, ona prouzrokuje stezanje mišića. Vaša ruka ili tijelo pokreće se, a dobivate povratnu informaciju iz osjetila - preko vida, iz kože, mišića itd. Problem je što ovi signali nisu onako lijepi kako biste vi to željeli. Primjerice, jedna stvar koja otežava kontrolu pokreta jest to što osjetilna povratna informacija ima mnogo šumova. Kad kažem "šumovi", ne mislim na zvuk. Koristimo tu riječ u inženjeringu i neuroznanosti u smislu nepravilnog šuma koji remeti signal. To je kao s radijima prije digitalnog – kad ste namještali stanicu i čuli onaj ''khrkrhhrkkk'' na stanici koju ste željeli čuti – to je bio taj šum. No, općenito, taj je šum nešto što remeti signal.

Primjerice, ako stavite ruku pod stol i želite locirati tu ruku drugom rukom, možete pogriješiti nekoliko centimetara zbog šuma u osjetilnoj povratnoj informaciji. Slično tome, kad postavite motorički izlaz na izlaz za kretnje, signal je pun šumova. Prestanite pokušavati pogoditi metu u pikadu, samo neprestano ciljajte jednu te istu točku. Imate ogromne pomake zbog varijabilnosti pokreta. Pored toga, vanjski svijet ili sam zadatak dvosmislen je i varijabilan. Ovaj bi čajnik mogao biti i pun i prazan. Mijenja se tijekom vremena. Dakle, radimo motoričke pokrete pod skupom šumova izvana.

Šumovi su toliko veliki da društvo iznimno cijeni one koji mogu reducirati posljedice šumova. Ako imate dovoljno sreće da možete ubaciti malu bijelu lopticu u rupu koja je udaljena nekoliko stotina metara koristeći dug metalni štap, naše će društvo biti spremno nagraditi vas stotinama milijuna dolara.

Želim vas zapravo uvjeriti da mozak također ulaže puno truda kako bi se smanjile negativne posljedice ovakvih šumova i varijabilnosti pokreta. Kako bih to učinio, predstavit ću vam radni okvir koji je vrlo popularan u statistici i strojnom učenju u zadnjih 50 godina, a zove se Bayesova teorija odlučivanja. To je u novije vrijeme ujedinjenje načina razmišljanja o tome kako se mozak bavi nesigurnošću. Temeljna je ideja da pokušavamo donijeti zaključke i onda djelovati.

Razmislimo malo o zaključivanju. Želite stvoriti uvjerenja o svijetu. A što su to uvjerenja? Uvjerenje bi moglo biti: gdje su moje ruke u prostoru? Gledam li mačku ili lisicu? No, predstavit ćemo uvjerenje kao vjerojatnost. Predstavit ćemo uvjerenje kao broj između 0 i 1 – gdje 0 znači "ne vjerujem uopće", a 1 znači "apsolutno sam siguran". Brojevi između označavaju zonu nesigurnosti. Glavna ideja Bayesovog zaključivanja jest da postoje dva izvora informacija iz kojih se mogu donijeti zaključci. Imamo podatke – a podaci u neuroznanosti jesu informacije iz osjetila. Dakle, imamo informacije iz osjetila, pomoću kojih možemo doći do uvjerenja. No, postoji još jedan izvor informacija, a to je prethodno znanje. Znanje skupljate kroz život u obliku sjećanja. A svrha Bayesove teorije odlučivanja jest da pomoću nje izračunate optimalni način kombiniranja prijašnjeg znanja i osjetilnih podražaja i pomoću njih stvorite nova uvjerenja.

Stavio sam ovdje gore formulu. Neću objašnjavati tu formulu, ali baš je lijepa. Ima istinsku ljepotu i pravu moć objašnjavanja. A ono što zbilja govori i što želite procijeniti jest vjerojatnost različitih uvjerenja s obzirom na vaše informacije iz osjetila. Dat ću vam intuitivan primjer. Zamislite da učite igrati tenis i želite procijeniti kamo će loptica odskočiti dok dolazi preko mreže prema vama. Postoje dva izvora informacija, po Bayesovom pravilu. Imamo osjetilni dokaz – možete koristiti vidne ili slušne informacije, i zaključiti da će pasti na crvenu točku. No, znate da vaša osjetila nisu savršena i zato postoje varijacije mjesta kamo će loptica pasti - to pokazuje ovaj crveni dio – predstavlja brojeve između 0,5 i možda 1.

To su informacije dostupne tijekom trenutnog napucavanja lopte, no postoji još jedan izvor informacija koji nije dostupan u trenutku kada lopta putuje prema vama, nego tek nakon ponovljenog iskustva igranja tenisa - a to je da loptica neće odskočiti s jednakom vjerojatnošću na cijelom igralištu tijekom meča. Ako igrate protiv vrlo dobrog protivnika, može ju usmjeriti na neki od ovih zelenih dijelova, koji će zbog prethodno odigranog poteza, biti vama teško dohvatljiv dio. Oba ova izvora informacija donose važne informacije. Bayesovo pravilo kaže nam da bismo trebali pomnožiti brojeve na crvenoj površini s brojevima na zelenoj površini kako bismo dobili brojeve na žutoj boji – to su elipse – i to je moje uvjerenje. Tako da je to optimalan način kombiniranja informacija.

Ne bih vam rekao sve ovo da nismo prije nekoliko godina dokazali da je upravo to način na koji ljudi uče nove motoričke sposobnosti. A to znači da zbilja i jesmo strojevi koji rade po Bayesovom zaključivanju. Idemo kroz svijet učeći statistike o svijetu i pohranjujemo ih, ali isto tako učimo i koliko šumova ima u našim osjetilnim putovima pa ih stoga kombiniramo na pravi Bayesovski način.

Ključni dio Bayesovog zaključivanja jest ovaj dio formule. Ono što ovaj dio zapravo govori jest da moram predvidjeti vjerojatnost različitih osjetilnih povratnih informacija s obzirom na svoja uvjerenja. To zapravo znači da moram pretpostaviti budućnost. Želim vas uvjeriti da mozak zaista daje pretpostavke osjetilnih povratnih informacija koje će dobiti. I osim toga, duboko se mijenja percepcija onoga što činite. Kako bih vas u to uvjerio, reći ću vam kako se mozak nosi s informacijama iz osjetila. Dakle, šaljete naredbu iz mozga, dobivate povratne informacije iz osjetila, i tom transformacijom upravlja fizika vašeg tijela i funkcioniranje osjetilnog aparata.

Možete zamisliti da gledate u unutrašnjost mozga. Ovo je unutrašnjost mozga. Možda je tu mali predviđač, neuralni simulator fizike vašeg tijela i osjetila. Dok šaljete zapovijed za kretnju na periferiju, uzmete kopiju toga i unesete je u svoj neuralni simulator kako biste predvidjeli koje će posljedice vaše radnje imati na osjetila. Dakle, ako protresete bocu kečapa, dobit ćete prave osjetilne informacije kao funkciju vremena u donjem redu. Ako imamo dobrog predviđača, on će predvidjeti istu stvar.

Zašto se uopće gnjavimo time? Ionako ćemo dobiti jednake povratne informacije. Pa, postoje dobri razlozi za to. Zamislite da dok ja tresem bocu kečapa, netko ljubazno dođe do mene i malo ju udari. Sada imam dodatni izvor osjetilnih informacija, koji je nastao zbog vanjskog djelovanja. Imam dva izvora. Vi je lagano udarate, a ja je tresem, ali moja osjetila to doživljavaju kao djelovanje koje se ujedinjuje u jedan izvor informacije.

Postoji dobar razlog zašto biste željeli razlučiti vanjska djelovanja od unutarnjih. Zato što su vanjska djelovanja mnogo relevantnija za ponašanje od osjećaja što se sve događa unutar mojeg tijela. Jedan način da to rekonstruiramo jest da usporedimo predviđanje, koje je utemeljeno samo na našim motoričkim naredbama, sa stvarnošću. Svaka razlika trebala bi biti pod utjecajem vanjske sile. Dakle, dok hodam uokolo, izrađujem predviđanja o tome što bih trebao dobiti ulaganjem motoričkih naredbi. Sve ostalo prepoznajem kao vanjsku silu.

Kakvi dokazi postoje za ovo? Postoji jedan vrlo jasan primjer, u kojem je osjećaj koji se stvara u meni vrlo različit od osjećaja koji se stvara pod utjecajem druge osobe. I tako smo odlučili početi s očitim - sa škakljanjem. Već je dugo poznato da ne možete poškakljati sami sebe kao što vas mogu poškakljati drugi. No, to nije zaista dokazano, jer posjedujete neuralni stimulator koji simulira vaše vlastito tijelo i poništava taj osjet. Možemo eksperimente dovesti u 21. stoljeće koristeći robotske tehnologije. Imamo nekakav štap u jednoj ruci pričvršćenoj na robota, i to će se micati naprijed-nazad. Zatim ćemo to pratiti računalom i koristiti za upravljanje drugim robotom, koji će poškakljati dlanove osobe drugim štapom. Onda ćemo ih zamoliti da ocijene razne stvari, uključujući i razinu škakljanja.

Pokazat ću vam samo jedan dio našeg istraživanja. Ovdje smo uklonili robote, i zapravo osoba miče desnu ruku sinusoidno naprijed-nazad. Mi tu kretnju prenesemo na drugu ruku s vremenskim odmakom. Ili bez vremenskog odmaka, pri čemu bi osobi samo lagano zagolicao dlan, ili s vremenskim odmakom od dvije ili tri desetinke sekunde. Dakle, važno je da desna ruka cijelo vrijeme čini istu kretnju – sinusoidni pokret. Lijeva je ruka uvijek u istom položaju i prima sinusoidno škakljanje. Igramo se učincima promjene tempa. Kako mijenjamo od 0 do 0,1 sekunde, počinje sve više škakljati. Povećavajući kašnjenje od 0,1 do 0,2 – dodatno se povećava škakljivost. I na kraju – od 0,2 s pa nadalje – jednako će vas škakljati kao i robot koji vas je upravo poškakljao dok vi niste ništa radili. Što god je odgovorno za izostanak osjećaja škakljanja vrlo je usko vezano s učincima promjene tempa. Na temelju ovih ilustracija, uvjerili smo se da mozak čini precizna predviđanja i odvaja ih od osjeta.

Moram priznati da su ovo najgora istraživanja provedena u mojem laboratoriju. Budući da osjećaj golicanja na dlanu dolazi i odlazi, potreban vam je ogroman broj ispitanika kako bi istraživanje bilo značajno. Dakle, tražili smo neki mnogo objektivniji način istraživanja ovog fenomena. U međuvremenu sam dobio dvije kćeri. Nešto što uočite kod djece na stražnjem sjedištu auta tijekom dužih vožnji – započinju tučnjave -- što počne tako što jedna napravi nešto drugoj, pa ova vrati. To brzo eskalira. Djeca su sklona tučnjavama u kojima se koristi sve više sile. Kad bih viknuo na njih da prestanu, ponekad bih od obje dobio odgovor da je ona druga jače udarila.

Slučajno znam da moja djeca ne lažu pa mi je zato, kao neuroznanstveniku, bilo važno dokazati kako su obje nedosljedno govorile istinu. Napravili smo hipotezu na temelju studije o škakljanju, da kad jedno dijete udari ono drugo, stvaraju naredbu pokreta. Djeca predviđaju osjetilne posljedice i zanemaruju ih. Tako da zapravo misle da su udarili osobu slabije nego što zaist jesu -- kao što je slučaj i sa škakljanjem. A pasivni primatelj ne predviđa posljedice udarca, nego osjeća punu jačinu. Dakle, ako se uzvrati istom mjerom, druga će osoba to jače osjećati.

Tako da smo odlučili to testirati u laboratoriju. (Smijeh) Ne radimo s djecom, ne udaramo se, ali koncept je isti. Dvije odrasle osobe. Kažemo im da će igrati neku igru. Ovdje dva igrača sjede na suprotnim stranama. Igra je vrlo jednostavna. Počeli smo s motorom s malom polugom, mali pretvarač sile. Koristimo taj motor kako bismo primjenili silu na prste prvog igrača na tri sekunde i zatim popustili. Tom je igraču rečeno da zapamti jačinu te sile i da svojim drugim prstom primijeni jednaku silu na prst drugog igrača preko pretvarača sile - i onda bi to učinili. Drugom je igraču rečeno da zapamti jačinu te sile i da primijeni jednaku silu drugom rukom. Tako su oni naizmjence pokušavali odgovoriti jednakom silom na podražaj.

No, važno je naglasiti da su s pravilima igre upoznati u odvojenim prostorijama. Tako da ne znaju po kojim pravilima igra druga osoba. Ono što smo mi mjerili jest sila ovisna o uvjetima. Kad uzmemo u obzir da smo počeli s četvrtinom Newtona, i nakon brojnih ponavljanja, savršena bi bila ova crvena crta. Kod svih smo parova primijetili da dolazi do 70%-tne eskalacije sile u svakoj rundi. To zapravo znači, da kad to radite – na temelju ovog i drugih istraživanja koja smo provodili -- mozak zanemaruje osjetilne posljedice i podcjenjuje silu koju primjenjujete. Dakle, to ponovno pokazuje kako mozak radi pretpostavke i na taj način temeljito mijenja percepciju. Donijeli smo zaključke, napravili smo pretpostavke – a sada trebamo djelovati. Bayesovo pravilo kaže da bi s obzirom na moja uvjerenja radnja na neki način trebala biti optimalna.

No, imamo problem. Zadaci su simbolični – želim piti, želim plesati – no za to moram pokrenuti 600 mišića u određenom slijedu. A postoji velika razlika između zadatka i sustava za kretanje, a mogla bi se premostiti na beskrajno mnogo različitih načina. Razmislite o pokretu od točke do točke. Mogao bih odabrati ova dva načina od beskonačnog broja načina. Nakon što odaberem određeni način, mogu na njemu držati ruku u beskonačnom broju položaja zglobova. A u određenom zglobnom položaju, mogao bih mišiće ruke ili čvrsto stisnuti ili opustiti. Dakle, moram donijeti ogromnu količinu odluka. Ispada da smo vrlo podložni stereotipima. Većinom se svi krećemo na isti način.

Ispada da smo toliko stereotipni, da naš mozak ima određene neuralne krugove kojima dekodira taj obrazac. Ako uzmemo ove točkice i pokrenemo ih u biološkom načinu kretanja – vaš mozak će odmah razumjeti o čemu se radi. Ovo je hrpa točkica koje se kreću. No, vi ćete prepoznati što ta osoba radi, je li sretna, tužna, stara, mlada – ogromna količina informacija. Da ove točkice predstavljaju aute koji kruže u utrci, ne biste imali pojma o čemu se radi.

Zašto se, onda, krećemo baš na ovaj način? Razmislimo o tome što se zaista događa. Možda se ne krećemo baš svi na jednak način. Možda postoje varijacije u populaciji. Možda oni koji se kreću bolje imaju veću vjerojatnost dobivanja potomstva. Tijekom evolucije pokreti postaju bolji. A vjerojatno tijekom života isto tako pokreti postaju bolji kroz učenje.

Što je to u pokretu dobro ili loše? Zamislite da želim presresti ovu loptu. Postoje dva različita načina na koje to mogu učiniti. Ako odaberem put s lijeve strane, mogu proizvesti snagu potrebnu u određenom mišiću, kao funkciju vremena. No, tome trebamo pridodati šum. Ono što zapravo dobivam na temelju ove željene glatke sile, zapravo je verzija puna šumova. Dakle, ako istu zapovijed pošaljem mnogo puta, svaki ću put dobiti drugačiju verziju punu šumova jer se oni svaki put mijenjaju. Ovo što vam mogu pokazati jest kako će se varijabilnost pokreta razviti ako izaberem ovaj način. Ako odaberem drugi način kretanja, primjerice ovaj s desne strane, tada ću imati drugačiju naredbu i drugačije šumove, koji dolaze kroz sustav pun šumova, vrlo komplicirano. Jedino u što možemo biti sigurni jest da će varijabilnost biti drugačija. Ako se krećem na taj određeni način, pokreti će mi postajati manje varijabilni. Kad bih morao birati između ta dva načina, odabrao bih desni način jer bi mi pokreti bili manje varijabilni.

Temeljna ideja jest da želite planirati svoje pokrete tako da se maksimalno smanje negativne posljedice šumova. Intuicija koju trebate steći jest zapravo da se količina šuma ili varijabilnosti koju pokazujem povećava kako se povećava i sila. Želite izbjeći uporabu velike sile. Ovime smo pokazali kako možemo objasniti ogromne količine podataka -- ljudi u svom životu planiraju pokrete kako bi smanjili negativne posljedice šumova.

Nadam se da sam vas uvjerio kako mozak postoji i kako se razvio da bi mogao upravljati pokretima. Intelektualni je izazov shvatiti kako to činimo. No, to je bitno i za mnoge bolesti i rehabilitaciju. Postoje mnoge bolesti koje utječu na kretanje. Nadamo se, ako shvatimo kako kontroliramo pokrete, da ćemo to znanje moći primjeniti i na robote. I, za kraj, želim vas podsjetiti da kad vidite životinje kako vrše naizgled vrlo jednostavne zadatke, imajte na umu da je složenost onoga što se događa u njihovom mozgu zapravo vrlo dramatična.

Hvala vam.

(Pljesak)

Chris Anderson: Imam kratko pitanje za vas, Dan. Rekli ste da ste pokretni.... /Dan: Šovinist./ - šovinist. Znači li to da mislite da druge stvari za koje mislimo da naš mozak služi -- kao što su sanjanje, čežnje, zaljubljenost i te stvari – sve zapravo popratni sadržaj, slučajnosti?

DW: Ne, ne, zapravo mislim da je to sve važno kao utjecaj na kretanje koje će nam na kraju osigurati potomstvo. Smatram da ljudi koji proučavaju osjete ili pamćenje, zapravo ne razumiju zašto pohranjujemo sjećanja iz djetinjstva. Činjenica da smo zaboravili većinu toga iz djetinjstva, primjerice, vjerojatno je u redu, zato što to nema utjecaja na naše kasnije pokrete. Pohraniti trebate samo ono što će vam kasnije utjecati na kretanje.

CA: Dakle, vi mislite da bi ljudi koji razmišljaju o mozgu i općenito o svijesti mogli dobiti pravi uvid kad bi odgovorili na pitanje kakvu ulogu kretanje ima u cijeloj priči?

DW: Ljudi su otkrili, primjerice, da je proučavanje osjeta vida bez shvaćanja zašto uopće imamo vid pogrešno. Vid se mora proučavati zajedno sa spoznajom kako će sustav za kretanje iskoristiti taj vid. A koristi ga vrlo različito, jednom kad o tome počnete tako razmišljati.

CA: To je zaista fascinantno. Hvala vam puno!

(Pljesak)