Analogien zwischen der Quantenphysik und neuronalen Prozessen

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Quantenphysik und neuronale Prozesse-quantum-physicsAnalogien zwischen der Quantenphysik und neuronalen Prozessen
Konsequenzen für die kognitive Wissenschaft

von Mitya Perus

Dieser Artikel von Mitya Perus gibt Hinweise darauf, dass sich hinter den vielen verschiedenen Einzelphänomenen, die die moderne mechanistische Naturwissenschaft beschreibt, einfache übergreifende Prinzipien verbergen, die die verschiedensten Strukturen und Prozesse miteinander verbinden.

Aus der Sicht des vorherrschenden Paradigmas genüge der Mikrokosmos den Gesetzen der Quantenphysik, die jedoch in der makroskopischen Welt nicht von Bedeutung seien. Somit führt uns die Quantenphysik das Problem vor Augen, dass die Mikrowelt der Elementarteilchen und Atome ganz anderen Gesetzen und einer ganz anderen Logik zu gehorchen scheint als die Wirklichkeit unserer Alltagserfahrung.

Für die kosmologischen Strukturen und Prozesse müssen wiederum neue Konzepte zur physikalischen Beschreibung herangezogen werden. Somit kann die moderne mechanistische Wissenschaft keine einheitliche Beschreibung des Universums auf all seinen Dimensionsebenen anbieten.
Der vorliegende Artikel zeigt, dass zwei wissenschaftliche Modelle, die sich auf zwei grundverschiedene Strukturen beziehen, nämlich Quantenprozesse und neuronale Prozesse, klare formale Analogien aufweisen.

Diese Analogie im Formalismus könnte auf zwei mögliche Interpretationen hindeuten:

i) Quantenprozesse sind nicht auf den Mikrokosmos beschränkt, sondern bestimmen parallel zu den kontinuierlichen Prozessen die Wirklichkeit auf allen Ebenen.
ii) Sowohl die Quantenprozesse als auch neuronale Prozesse bringen die Wechselwirkung zwischen materiellen Strukturen und dem Bewusstsein zum Ausdruck.


Übersicht

Der Artikel zeigt, wie assoziative neuronale Netzwerke, Quantensysteme und ihre Strukturen praktisch wie die Durchführung kognitiver Prozesse behandelt werden können.

Neuronale Muster-Attraktoren (Reize) werden als Darstellungen des Geistes angesehen, und ihre Analogien mit der Quantenphysik werden erörtert.

Es wird gezeigt, dass parallel-verteilte Prozesse in einem komplexen Neuronensystem und in einem Quantensystem einer ähnlichen kollektiven Dynamik gehorchen.


Parallel-verteilte Prozesse, besonders neuronale Netzwerke,

sind die erfolgreichsten Modelle für Mikro-Erkenntnisvorgänge und für intuitive oder überbegriffliche Prozesse. Für die kognitive Wissenschaft bieten sie eine komplementäre und eine neuronale Basis rationaler und logischer Denkprozesse, die erfolgreich von der klassischen künstlichen Intelligenz analysiert worden sind.

Modelle neuronaler Netzwerke sind für eine detaillierte Erklärung der Mikro-Struktur des Erkenntnisvorganges geeignet: Erkennen von Mustern, Assoziationen, Erinnerungsvermögen, Vergessen, Kategorisieren, Anpassungsvermögen, Auswahl und Abstraktion aller relevanten Daten, die Grundlage für die Aufmerksamkeit usw.

Andererseits können wir mit neuronalen Netzwerken allein das Bewusstsein nicht in eine allgemeine Theorie mentaler Prozesse eingliedern, obgleich assoziative neuronale Netzwerke viele Eigenschaften aufweisen, die wesentlich für die aktive Basis des Bewusstseins sind. Sie erkennen rekursive, auto-reflexive Informations­prozesse. Neuronale Muster interagieren untereinander und mit sich selbst, weil ihre konstitutiven Neuronen interagieren.

Diese Eigentätigkeit neuronaler Prozesse ist der ›Umhüllungsvorgang‹ eines komplexen Interaktionsgewebes, in dem die einzelnen Neuronen ihren Inhalt und den Zusammenhang untereinander darstellen. Solche selbstbezogenen, kollektiven Prozesse scheinen jedoch die Einheit des Bewußtseins als eines Gestaltprozesses par excellence nicht genügend zu erklären.

Es gibt viele Anzeichen dafür,

dass das nicht-intentionale Bewusstsein überindividuell oder überpersönlich sein könnte und somit nicht auf das neuronale Gehirn und auf dessen virtuelle Strukturen allein begrenzt ist.

Quanten- oder Subquantensysteme zeigen mehrere Phänomene, die man auf das Bewusstsein beziehen kann, z. B. nicht an einen Ort gebunden zu sein, Unteilbarkeit, weitreichender Zusammenhalt3.

Eine bedeutende Unterstützung erhält die Quantenhypothese durch meditative oder mystische Erfahrungen, das kollektive (Un-)bewußte und viele hypothetische parapsychologische Erscheinungen.

Da einerseits neuronale Netzwerke und ihre virtuellen Prozesse sehr wichtig für die Erkenntnis sind, andererseits aber verschiedene Prozesse in den Zellen und in der Quantenbiologie auch wichtig zu sein scheinen, erhebt sich die Frage, ob eine Beziehung zwischen der neuronalen, der virtuellen, der subzellularen und der Quantenebene besteht.

Die neuronale Netzwerktheorie und ihre Anwendung auf die kognitive Wissenschaft

Die Bewegungen vieler Neuronen bilden neuronale Strukturen. Strukturen, die besonders stabil sind, weil sie ein Energieminimum darstellen, nennt man neuronale Muster.

Spezielle Muster entsprechen spezifischen äußeren Gegenständen:
wann immer ein sich außerhalb befindendes Objekt wahrgenommen wird, wird das entsprechende Muster erzeugt. Neuronale Muster, die physiologische Korrelate mentaler Darstellungen sind, sind Informationsträger und haben eine besondere Bedeutung.

Ferner verhalten sich Muster neuronaler Aktivitäten wie Attraktoren. Sie sind jene dominierenden neuronalen Strukturen, von denen jede einzelne am Grund ihres Energieminimums liegt und die Konvergenz aller umgebenden Strukturen (die innerhalb des Bereiches der Anziehung eines Attraktors liegen) gegen den nächsten Muster-Attraktor verursacht.

Attraktoren stellen Gestalten oder Kategorien dar.

Das System synaptischer Kontaktpunkte stellt das (Langzeit-)Gedächtnis dar. Die Stärke dieser Kontaktstellen zwischen den Neuronen ist proportional zu der Korrelation von Aktivitäten der beiden verknüpften Neuronen. Daraus folgt, dass die Matrix der synaptischen Kontakte Auto-Korrelationen neuronaler Muster (Hebb’sche Lernregel) sind.

Durch diese Matrix (= Gedächtnis) werden neuronale Muster (= virtuelle »Objekte des Bewusstseins«) in neue Muster umgewandelt. Das nennt man Assoziation. Solche Umwandlungen können assoziative Ketten oder zeitliche Musterfolgen bilden, die den Ursprung von Denkprozessen darstellen.

Die Erinnerung an ein Gedächtnismuster findet statt,

wenn ein äußeres Muster mit dem System der synaptischen Kontakte interagiert und dies das Erscheinen des nächsten (des ähnlichsten) Gedächtnismusters im System der Neuronen («im Bewusstsein«) verursacht.

In dem Rückrufprozeß vollzieht sich tatsächlich eine Überlagerung des äußeren Musters und aller relevanten Gedächtnismuster (d.h. Erfahrungen) im Neuronensystem.

Selektives »Bewegen« von Mustern aus dem Neuronensystem («Bewussstsein«) in das System der Synapsen (Gedächtnis) und umgekehrt, geschieht durch ein fortwährendes »Zwischenspiel« von Neuronen und ihren Signalen durch Synapsen.

Mathematische und systemtheoretische Analogien der neuronalen und der Quantenebene

Ein Quantenzustand ist als eine Überlagerung des Eigenzustandes der Quanten (Quantenmuster) darstellbar, genauso wie der Zustand eines neuronalen Netzwerks als eine Überlagerung neuronaler Muster beschrieben werden kann.

In beiden Fällen beschreiben die Koeffizienten dieser linearen Kombination («Mischung«) von Mustern den Einfluss (oder mathematisch: Projektion) des entsprechenden Musters auf den tatsächlichen Zustand des Systems. Jedes Muster wird durch seinen eigenen Koeffizienten dargestellt.

Der Koeffizient beschreibt im wesentlichen die Wahrscheinlichkeit, dass das entsprechende Muster nachgezeichnet oder aus dem Gedächtnis gerufen wird. Tatsächlich stellen die Koeffizienten (Quantenwahrscheinlichkeitskoeffizienten oder neuronale Ordnungsparameter) die Bedeutung eines Musters in einem speziellen Zusammenhang dar8.

Die Bedeutung ist das Ergebnis von parallelverteilten dynamischen Beziehungen des komplexen info-physikalischen Systems.

Feynman’s Version der Schrödinger Gleichung hat dieselbe Struktur wie die dynamische Gleichung von Neuronen, die im wesentlichen räumlich-zeitliche Anhäufungen von Signalen von anderen Neuronen beschreiben.

Analog sind Umwandlungen des Quantensystems das Ergebnis

Mikroskopisch parallel-verteilter Interaktionsnetze. Sie können durch die Green-Funktion beschrieben werden, die eine Auto-Korrelationsfunktion von Quanteneigenzuständen sind.

Das ähnelt der Hebb’schen Lernregel, einer Auto-Korrelationsfunktion neuronaler Muster, die das Gedächtnis darstellen. Im relativistischen Fall spielt die sogenannte S-Matrix die Rolle einer Green-Funktion, und unsere Analogie ist noch immer gültig.

Wenn parallel-verteilte Umwandlungen, die die Hebb’schen oder Green’schen Korrelations-Matrizes benutzen, als Informationsträger interpretiert werden, nennt man sie Assoziationen.

Der »Zusammenbruch der Wellenfunktion«

ist der Übergang von einem Quantenzustand aus einer linearen Kombination von Eigenzuständen in eine Situation, in der ein »unvermischter« Eigenzustand individuell realisiert wird.

Es ist der Übergang von einer impliziten (untätigen, potentiellen Information) in eine explizite Ordnung (aktive, manifestierte Information). Die anderen unrealisierten Eigenzustände bleiben bei einer impliziten Ordnung untätig.

Das ähnelt sehr der neuronalen Musterwiedergabe aus dem Gedächtnis.

Im Gedächtnis gibt es eine Schichtung vieler gespeicherter Muster. Eines davon wird ausgewählt und »aus dem Hintergrund nach vorn gebracht«, wenn ein äußerer Reiz ein solches Hervorholen auslöst.

Im Fall der Quantenphysik findet auch ein Zusammenbruch der Wellenfunktion statt als Ergebnis von äußeren Einflüssen des Experimentierenden (Quantenmessungen).

In beiden Fällen sind geeignete Informationen nötig, um Muster wiederherzustellen oder einen Zusammenbruch zu verursachen. Menschliches Wissen steigert die Wahrscheinlichkeit eines solchen Ereignisses beträchtlich.

Wenn wir das gesamte Muster wieder aufbauen wollen,

müssen wir seine Rolle kennen und sie in das System eingeben.

Die Dualität des neuronalen Systems und des Systems der Verbindungen erinnert an die doppelte Natur von Partikeln und Wellen, oder an die Dualität zwischen der Darstellung des Ortes x und der Darstellung des Impulses p der Quantenmechanik.

Es gibt neuronale Unsicherheitsprinzipien6 analog zu dem Quantenunsicherheitsprinzip von Heisenberg. Hinzu kommt, dass wir ein Muster im Neuronensystem (Bewusstsein) und Muster im System der synaptischen Verbindungen (Gedächtnis) nicht simultan kontrollieren können.

Das wiederum ähnelt der Quantensituation,

in der es nicht möglich ist, alle Eigenwellen-Funktionen gleichzeitig zu realisieren.

Phasenunterschiede zwischen verschiedenen Teilen der Wellenfunktion spielen eine ähnliche Rolle wie die Autokorrelationen von Mustern in neuronalen Netzwerken.

Die folgende Tatsache erinnert an Holographie18: die Veränderung der Phasenrelationen zwischen Eigen-Wellenfunktionen ist analog zu dem Lernprozess in neuronalen Netzwerken, wo neue Musterkorrelationen der synaptischen Korrelations-Matrix hinzugefügt werden.

Philosophische Fragen zu Beziehungen zwischen Neuronen und Quanten

Es gibt viele psycho-physikalische Ebenen, die als Anwärter für die »Medien« kognitiver Prozesse dienen: die neuronale Ebene (Systeme von Neuronen und Synapsen, Fortsätze einer Nervenzelle), die virtuellen Ebenen (Hierarchie von neuronalen Muster-Attraktoren), die innere Struktur der Zelle (Cytoskelette, besonders Mikrotubuli9), die Quantenebene (Strukturen von Quantenpartikeln mit ihren Spins19), die innere Quantenebene (nichtlokale Prozesse im Vakuum oder in der ›Holo-Bewegung‹, ›beables3,10) usw.

Ist ein verborgenes ›Medium‹ der Erkenntnis immer nötig?

Welche Ebene kodiert eine spezifische Information?
Gibt es eine »Arbeitsteilung«, oder sind verschiedene Ebenen gleichzeitig und synthetisch Träger spezifischer mentaler Vorgänge?

Sicher ist nur, dass verschiedene Ebenen in einer Art gebrochenem Isomorphismus (unendliche Kopien voneinander) verbunden sind.

Obwohl diese Ebenen komplexe Systeme verschiedener Grundelemente sind, wird ihre parallel verteilte kollektive Dynamik von sehr ähnlichen Prinzipien beherrscht!

Sie werden algebraisch dargestellt. Wichtig für die Information sind zusammenhängende Verbindungen von Elementen eines Systems, nicht allein diese Einheiten.

Erkenntnis ist ein komplexes System mit einer doppelten Natur:

Sie hat einen physischen und einen psychischen Aspekt, der das Resultat eines feinstofflichen inneren selbstbezogenen Interpretationsmechanismus ist.

Verschiedene assoziative Prozesse können durch neuronale kategoriale Netzwerke1,17 realisiert werden, aber um bewusst zu sein, müssen sie allem Anschein nach Quanten- Korrelate besitzen.

In diesem Fall ist das neuronale Gehirn ein klassisches System, das wie eine nicht-linear vorgehende Schnittstelle (ähnlich einem Quanten-Meßapparat) zwischen der Umgebung und den linearen Quanteninformationsprozessen fungiert.

Es gibt noch etwas, das die neuronalen Netzwerke1,17 und die Subquanten-Prozesse gemeinsam haben:

ihre funktionellen Prozesse gehen über die Raum-Zeit-Strukturen hinaus. Wie die Subquanten-Prozesse arbeiten auch neuronale Attraktoren überräumlich.

Neuronen sind selbstverständlich in Raum und Zeit vorhanden, aber ihre virtuellen Strukturen können nicht lokalisiert werden. Speziell wenn die einzelnen Neuronen gemischt werden, aber die Stärke ihrer Verbindungen dieselbe bleibt, dann bleiben alle Muster als Attraktoren dieselben.

Das menschliche Wahrnehmungssystem kodiert die entsprechenden (ähnlichen) Reize in topologisch geordneten Strukturen, wie die Elemente, die nahe zusammenliegen, nach dem Kohonen’schen Modell kodiert werden. Die räumliche Anordnung neuronaler Karten ist eine Folgeerscheinung korrelierter Stimuli verschiedener Typen von verschiedenen Stellen.

Gemäß der funktionellen Analogie zwischen neuronalen und Subquanten-Prozessen können Raum und Zeit wie ein spezieller Fall von Korrelationsnetzwerken behandelt werden, weil sie als ein Ergebnis von sich selbst ordnenden Vorgängen in der Holo-Bewegung (oder dem Netzwerk) gesehen werden.

Kurz gesagt, Raum und Zeit haben eine sekundäre Struktur,

korrelierte parallel verteilte Prozesse dagegen eine primäre und sind somit grundlegender.
Das Hauptproblem, wenn man ein Modell von Gehirn und Geist aufstellt und dabei neuronale Netzwerke benutzt und in Verbindung mit der orthodoxen Quantenmechanik bringt, besteht darin, dass der Geist und speziell das Bewusstsein noch holistischer sind als diese Modelle.

Das Bewusstsein transzendiert die notwendige analytische Aufteilung eines Systems in Elemente (formale Neuronen) und Interaktionen (formale synaptische Verbindungen). Deshalb können gut definierte grundlegende Einheiten kognitiver Information nicht gefunden werden.
Die Vorgänge sind ›fundamentaler‹. Anscheinend sind Bewusstsein und auch das ›Meer‹ der Subquanten Voraussetzungen für alle möglichen quanteninformativen ›Netzwerke‹.

Für das nicht-intentionale Bewusstsein ist die Verbindung mit dem ›Vakuum‹ oder der Holo-Bewegung die wichtigste. Für das auf ein Ziel gerichtete Bewusstsein ist eine Kohärenz der (Sub-) Quanten-Ebene mit der neuronalen, interzellulären und virtuellen Ebene (eingeschlossen ist dabei eine Verbindung mit einem Gegenstand aus der Umgebung) notwendig.

Ohne diese Kohärenz auf vielen Ebenen ist es nicht vorstellbar,

wie man sich eines makroskopischen Gegenstandes, der von den Sinnen-Neuronen entdeckt wird, bewusst sein kann.
Ich glaube, dass flexible und unscharfe Vorgänge auf vielen Ebenen in komplexen Systemen wie denen der Quanten und der Neuronen eine alternative Basis für nicht-konzeptuelle Erfahrung einschließlich des Bewusstseins dar­stellen.


Literatur

Dieser Artikel erschien erstmals in den Proceedings der Konferenz »New Dimensions in Cognitive Science«, Saariselkä, Finland 1995. Er umfaßt einen hier nicht abgedruckten mathematischen Anhang, der bei der Redaktion (in Englisch) erhältlich ist.
1 Amit, D.: Modeling Brain Functions (The world of attractor neural nets); Cambridge Univ. Press, Cambridge, 1989.
2 Bjorken, J.D., S.D. Drell: Relativistic Quantum Fields; chapter 6: Propagator Theory; McGraw­Hill, New York etc.; dt.: Relativistische Quantenfeldtheorie, unv. Neudruck 1990, Spektrum akad. Verlag.
3 Bohm, D., B. Hiley: The Undivided Universe (An onthological Interpretation of quantum the­ory); Routledge, London, 1993.
4 Brentano, F.: Psychology from an Empirical Standpoint; Routledge and Kegan Paul, London, 1973; dt.: Psychologie vom empirischen Standpunkt, hg. Oskar Kraus, Bd. 1-3, Meiner, Hamburg 1973.
5 Burnod, Y.: An Adaptive Neural Network: the Cerebral Cortex; Prentice Hall, London, 1990.
6 Daugman, J.G.: Uncertainty relation for resolution in space, spatial frequency, and orientation optimized by 2-D visual cortical filters; Journal of Optical Society of America A 2(7) (1985) 1160.
7 Domany, E., J.L. van Hemmen, K. Schulten (Eds.): Models of Neural Networks (Series »Physics of Neural Networks«); Springer, Berlin 21994.
8 Haken, H.: Synergetic Computers and Cognition (A Top-Down Approach to Neural Nets); Springer, Berlin 1991.
9 Hameroff, S.R.: Quantum coherence in microtubules: a neural basis for emergent conscious­ness?; Journal of Consciousness Studies 1(1) (1994) 91-118.
10 Hiley, B.J., F.D. Peat (Eds.): Quantum Implications (Essays in Honour of David Bohm); Rout­ledge, London, 1987.
11 Lockwood, M.: Mind, Brain and the Quantum; Blackwell, Oxford, 1989.
12 McClelland, J.L., D.E. Rumelhart, PDP research group: Parallel distributed processing (Explo­rations in the Microstructure of Cognition); vol. 1, 2; MIT Press, Cambridge (MA), 1986.
13 Penrose, P.: Shadows of the Mind (A Search for the Missing Science of Consciousness); Oxford Univ. Press, Oxford, 1994.
14 Peretto, R: An Introduction to the Modeling of Neural Networks; Cambridge Univ. Press, Cam­bridge, 1992.
15 Perus, M.: With Neural Models Towards Phenomenology; TEMPUS-conference Phenomenology and Cognitive Science, London, 1994 (submitted).
16 Perus, M.: Synergetic Approach to Cognition-Modeling with Neural Networks; in: K. Sachs-Hombach (Ed.): Bilder im Geiste, 181-192; Rodopi, Magdeburg, 1995.
17 Perus, M.: All in One, One in All (Brain and Mind in Analysis and Synthesis); DZS, Ljubljana 1995 (in Slovene).
18 Schempp, W.: Bohr’s Indeterminacy Principle in Quantum Holography, Self-adaptive Neu­ral Network Architectures, Cortical Self-Organization, Molecular Computers, Magnetic Resonance Imaging and Solitonic Nanotechnology; Nanobiology 2 (1993) 109.
19 Stern, A.: Matrix Logic and Mind (A probe into the unified theory of mind and matter); North­Holland / Elsevier, Amsterdam etc., 1992.

04.05.2020
Mitya Perus

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