Julesz Béla Dialógusok az észlelésről - Polc.hu

fontosabb, hogy megtaláljuk a megfelelő bonyolultsági szintet, amely a kutatott
jelenséget leírja. Az agykutatás problémái mellett a matematikailag megfogalmazott
problémák eltörpülnek. Lényeges eredményeket úgy várhatunk, ha rájövünk,
hogyan lehet valamely tulajdonságot azon a megfelelő bonyolultsági szinten
vizsgálni amely lehetővé teszi számunkra valami korábban érthetetlen dolog
megértését! Valóban, a modern molekuláris biológiában a jelenségek nagy része
megmagyarázható a proteinek be- és kicsavarodásával anélkül, hogy meg kellene
oldani a van der Waals erők soktest-problémáit. Tehát a megfelelő szint – a
proteinek, aminosavak és nukleotidok szintje – alatt vagy felett kutatva nem érthettük
volna meg mi az élet, és semmiféle matematikai eszköz nem vezethetett
volna el Watson és Crick korszakalkotó felfedezéséhez, a DNS kettős spirálszerkezetéhez.
Még a genetikai kódról is kiderült, hogy redundáns hárombetűs
kód, nem pedig az információelméleti szakemberek által megjósolt komplex
hibajavító kód. Ez nem azt jelenti hogy az elméleti fizikusok néhány eredménye,
különösen a komplex adaptációs rendszerek szakértőié, ne lennének létfontosságúak
a pszichobiológia számára. Persze, még csak találgatni sem tudok,
hogy hasonló áttörés (mondjuk, az agy nyelvének megfejtése) eljön-e valaha,
vagy hogy létezik-e egyáltalán valami univerzális szervező elv.
B: Túl pesszimistának tűnsz. Néhány pszichobiológus állítása szerint az agy kódja
létezik, és már ismerjük is! Valóban, sokan úgy gondolják, hogy egy bizonyos
„populációs vektor” levezethető azokból a válaszokból, melyekkel nagyszámú
aktív neuron reagál az ingerekre (Georgopoulos és mktsai 1988; Zohary 1992).
Földiák (1992) azt állítja, hogy a megbízható becslések populációs vektorok útján
való levezetéséhez szükséges sejtek óriási száma a „populációs vektor”
módszer elégtelenségéből fakad, nem pedig a neurális reprezentáció nagyfokú
szétszórtságából. Ő ehelyett a bayesi statisztikára épülő módszert javasolja,
mellyel „olvasható lenne a neurális kód”. E módszer az idegsejtek ismert ingerekre
adott válaszának többszöri rögzítésén alapul, mely segítségével, egy adott
ingerre kiszámítható a válaszok feltételes valószínűségeloszlása
(P(válasz/inger)). A Bayes-szabály segítségével egy neuron vagy egy neuron
csoport megfigyelt válaszából (P(inger/válasz)) meghatározható az inger
feltételes valószínűségeloszlása. Földeák állítása szerint az eloszlás minden, az
ingerrel kapcsolatos információt tartalmaz, mely a válaszban jelen van.
A: Nem kívánok hosszan időzni a Bayes-módszernél. A módszer nehézségét, mely
az „a prori valószínűség” problémája néven ismert, Woodward 1960-as kis
könyve tárgyalja. Mivel a Bayes-módszer egy inverz (rosszul-felvetett) probléma,
és az inger a priori valószínűségeloszlása ismeretlen, nem adható általános
megoldás. Mindazonáltal, ha a bejövő jeleket a célpontok kisebb osztályra szűkítjük
le (repülőgépek), akkor eljuthatunk egy „ideális” radar-rendszerhez. Azt,
hogy a főemlősök vizuális rendszere is leszűkíthető-e a célok egy részhalmazára,
mely lefedi a viselkedési repertoárt, még nem tudjuk. Így ez a módszer a
„Bayes-axióma” ingatag alapjára van építve, mely szerint valamennyi állapot
egyforma valószínűséggel áll be. Szinte komikus, hogy Bayes-módszer egyedül
48