I

Zo bleken patiënten met beschadiging in het rechterdeel van de achterste hersengebieden
veel moeite te hebben met het richten van de aandacht op objecten of personen in het linker
visuele veld. De stap van computaties naar hersenstructuren (de basis van de driehoek)
was hierdoor makkelijker te maken dan in het pure gedragsmatige reactietijdonderzoek
naar verwerkingsstadia. Zo hebben Posner en Raichle drie belangrijke stadia van visuele
aandacht kunnen identificeren die deel uitmaken van het zogeheten posterieure aandachtsnetwerk.
De werking van dit netwerk is volgens hen te vergelijken met een ‘mentale
lichtbundel’. De drie componenten hiervan zijn: 'disengage', 'move' en 'engage', dus het
losmaken, bewegen en opnieuw richten of vasthechten van de lichtbundel. Deze componenten
bleken bovendien met specifieke gebieden in de hersenen te corresponderen (zie
figuur 1.4, onder).
Bovenstaand onderzoek dat verricht is binnen de experimentele psychologie en neuropsychologie
heeft vooral geleid tot ontwikkeling van modellen, waarin specifieke deelprocessen
zijn geïdentificeerd. Een heel ander soort computationele modellen is gebaseerd op computersimulatie
van intelligentie, of functies als patroonherkenning. Dit gebied wordt ook wel
aangeduid als computer science. Een goede Nederlandse vertaling van deze term ontbreekt,
misschien komt de term ‘informatica’ nog het dichtst in de buurt. Hierbij zijn twee
varianten van computermodellen toegepast. Een eerste categorie maakt gebruik van wiskundige
of symbolische operaties die in een programma zijn vervat. In dit computerprogramma
wordt een complex probleem oplost door dit te herleiden tot een aantal eenvoudiger
deeloperaties. Een belangrijke aanname hierbij is dat de stappen intern consistent zijn,
en door een computer kunnen worden uitgevoerd. Het is niet per se noodzakelijk dat de
stappen ook corresponderen met de wijze waarop mensen taken uitvoeren, of met de wijze
waarop informatie in de hersenen wordt verwerkt. Met andere woorden: de randvoorwaarden
of ‘constraints’ die voor deze modellen gelden, worden vooral bepaald door wetten van
logica en rekenregels, en niet door eigenschappen van menselijk gedrag of van de hersenen.
Een tweede categorie van computermodellen, die misschien van groter belang is voor de
cognitieve neurowetenschap, zijn connectionistische of neurale netwerkmodellen. Connectionisme
is eigenlijk een nieuwe term voor een associationisme: het verklaren van het ontstaan
van complexe structuren door verbindingen tussen elementaire deelstructuren. Op
het eerste gezicht doet de term neurale netwerken vermoeden, dat dergelijke modellen geent
zijn op de eigenschappen van de hersenen. Dit blijkt echter niet het geval te zijn: voornaamste
doel is namelijk door middel van kunstmatige netwerken mentale processen als
lezen of schrijven, leren of herkenning van objecten na te bootsen. In tegenstelling tot de
seriële stadia die symbolische modellen karakteriseren, ligt in connectionistische modellen
11