Neurologie, algemeen: beslissingen |
7 jun.2009 |
In dagelijks taalgebruik staat het woord "beslissing" voor het resultaat van een
afweging tussen alternatieven, met de impliciete veronderstelling dat dat
resultaat het gevolg is van een denkproces: iets waarover "nagedacht" is. In
Beslissingen, psychologisch
is getoond dat er drie basale vormen zijn van het beslissingsproces:
reflexmatig, emotioneel, en rationeel, overeenkomende met de drie
hoofdbestanddelen van "het brein": ruggemerg/hersenstam, emotionele hersenen, en
cortex of grote hersenen
. De beslissingen van ruggemerg/hersenstam gaan volledig automatisch, zijnde van
de soort: "brandt hand" → "trek terug", waarin
weinig keuze is. De tweede heeft meer overleg in zich, al verlopen ze ook
vaak volgens het schema "belediging" →
"boos" - maar men kan zich trainen in andere reacties. Terwijl de rationele
beslissingen genomen door de mens het meest flexibel zijn, maar nog het meest
vergaand begrepen in de zin dat men ze heeft kunnen vertalen in zaken als
"logica".
Nu kan de pure logica ook prima vertaald worden in automatismen,
zoals de werking van de computer aantoont. En net als de automatismen van het
ruggemerg en hersenstam, is hier sprake van de gecombineerde werking van
aan-uit-elementen, wat normaal afgekort is tot de term "schakelaars". En het is
ook zeer eenvoudig om aan te wijzen hoe de natuur dat geïmplementeerd heeft: de
schakelaars in het zenuwstelsel zijn de neuronen.
Neuronen zijn er in meerdere soorten, en vermoedelijk zijn ze
ontstaan in connectie met de eerste primitieve vormen van zintuigen. Maar waar
we het hier verder voornamelijk over zullen hebben zijn de neuronen die alleen
maar met elkaar praten, de interneuronen, zoals die zich in hoge mate ontwikkeld
hebben in de grote hersenen.
De (inter)neuronen bestaan uit een centrale cel en enkele vormen van
"aanhangsel": dendrieten, axons, synapsen, enzovoort, die wij hier verder zullen
versimpelen tot de term "verbinding"
. De centrale cel stel je voor door een rondje, de verbindingen door draadjes,
en het geheel van vele neuronen heet een netwerk, oftewel: een neuraal netwerk.
Van het neurale netwerk kan je met hoge graad van accuratesse zeggen dat het
datgene is dat de beslissingen neemt. Hoe dat gebeurt, wat dit betekent voor de
effectiviteit en de resultaten van dit beslissingsproces, gaat de rest van dit
verhaal over. En om de interesse gaande te houden al een toepassing: de computer
die uw met de hand ingevulde bankafschriften leest, doet dat door een
softwarematig neuraal netwerk, dat letterlijk geleerd wordt de handgeschreven
cijfers te lezen door het automatisch (zelf gegenereerd) herkennen van patronen:
het netwerk krijgt eerst een grote reeks voorbeelden tezamen met de uitkomst.
Dit wat betreft de passieve opbouw van het neurale netwerk. Waar het
om gaat, is wat er uiteindelijk gebeurt, de dynamiek - het doorgeven van
signalen aan elkaar via de verbindingen. Ook hierin zijn er weer meerdere
methoden, met enkele pulsen, regelmatig herhaalde pulsen, onregelmatige
herhaalde pulsen, enzovoort, waarbij zowel de herhalingsfrequentie als de
sterkte van belang kan zijn
. Ook dit
vereenvoudigen we door alleen te kijken naar het resultaat, het aan-uit gaan van
de neuronen, en hoe groepen van neuronen de signalen aan hun buren doorgeven en
hoe ze verder voortplanten. Als je dit nu allemaal schematisch gaat uitbeelden,
krijg je onderstaande figuur:
De rijen met rondjes zijn een doorsnede van het neurale netwerk, de pijltjes
geven de verbindingen met de nabuur-neuronen (hier voor de eenvoud alleen naar
links), en de pulsen die doorgegeven worden, kan je, ervan uitgaande dat ze
allemaal tegelijk komen, voorstellen als een golf, de verticale stippellijn, die
van rij naar rij beweegt.
De
reden dat dit zo gemodelleerd is, is dat het overeenkomt met een van de
allereerste harde gegevens over de werking van de hersenen: er vinden
elektrische golfbewegingen in plaats. Deze eerste ontdekking is het EEG, of
elektro-encefalogram, dat de elektrische activiteit om de hersenen oppikt, zie
voorbeeld met diverse soorten golven rechts (klik erop voor een vergroting met
toelichting). Wat we gedaan hebben om dit model te ontwikkelen, is twee bekende
punten nemen: de neuronen en de hersengolven, en de weg daartussen is ingevuld
met de meest voor de hand liggende gang van zaken, enige andere bekende feiten
in ogenschouw nemend.
In de bovenstaande figuur hebben alle neuronen verbindingen op
dezelfde manier met alle nabuur-neuronen, en geven ze het signaal met dezelfde
sterkte door. Die sterkte van doorgave gaan we weergeven met de dikte van het
pijltje, waarbij een sterkte nul automatisch "geen pijltje" wordt en omgekeerd.
Waar het in het vervolg om gaat, is hoe het aantal verbindingen en
de sterkte van die verbindingen bepalen wat er gebeurt met de hersengolf. Als
eerste hebben we in onderstaande figuur bij alle neuronen de verbinding die het
meest naar onder gaat weggehaald:
Door alleen al naar het patroon van verbindingen te kijken zie je dan meteen dat
er een trend richting naar boven zal ontstaan (hoe dit precies werkt, is ontdekt
door de Nederlandse natuurkundige Christiaan Huygens
, in zijn
verklaring van de voortplanting van lichtgolven
). Met een paar
van dit soort neuronlagen achterelkaar kan je de hersengolf dus een keurige
bocht laten beschrijven. Waarbij het ook denkbaar is dat die golf uiteindelijk
een heel cirkeltje doorloopt, en zichzelf in stand houdt - een proces waar de
natuur dol op is (atomen, zonnestelsels ... van groot tot klein zit de natuur zo
in elkaar: het is stabiel dus het leeft lang dus er is veel van). En wat betreft
de psychologie: voortdurend herhalende gedachtes, piekeren, obsessies, neurosen,
... er zijn talloze aanwijzingen voor het bestaan van cirkels van gedachten in
de hersenen, waarbij het veronderstellen van het bestaan van een overeenkomstig
fysiologisch proces voor de hand liggend is.
In de volgende figuur is voorgesteld wat er kan gebeuren als binnen
het neurale netwerk er twee gebieden voorkomen, het ene waarbij de neuronen een
verbinding naar onder hebben verloren (of gewoon zwakker is geworden) en een
andere waarbij er een verbinding van naar boven weg is - de golf splitst zich in
tweeën.
En met dit voorbeeld in de hand is makkelijk in te zien dat door de sterkte van
de verbindingen tussen de neuronen op systematische wijze te wijzigen, de meest
diverse en ingewikkelde patronen van golven kunnen ontstaan.
OK, dat is allemaal leuk, maar daarmee is er nog niets gebeurd - er
is nog geen beslissing genomen. Van het nemen van echte, meetbare, beslissingen
is bekend dat die toch wel echt door één enkel neuron worden gedaan, of een
groepje dat speciaal dit doel heeft en dat je dus ook als een enkele
"schakelaar" kan voorstellen. Dit gaat zo ver dat het mogelijk is gebleken een
neuron te lokaliseren dat speciaal afging indien de menselijke drager ervan werd
geconfronteerd met een afbeeldingen van een specifieke persoon, waaronder
actrice Jennifer Aniston, wat natuurlijk prompt het Jennifer Aniston-neuron werd
gedoopt
.
Hoe gaan we nu van een hele golf naar een enkel neuron? Dat kan heel
simpel, door een rij neuronen te veronderstellen die allemaal maar één
verbinding hebben met hetzelfde neuron - het beslissingsneuron, zie onderstaande
figuur:
Dit is natuurlijk ook weer de simpelste weergave van een proces dat in allerlei
vormen van detail kan gebeuren, zoals een rijtje beslissingsneuronen, waarvan
iedere er eentje is uit een aantal mogelijke alternatieven. Waarbij weer de
mogelijkheid bestaat dat die alternatieven naast elkaar kunnen optreden, of dat
ze elkaar uitsluiten. Waarin de logicus dan weer meteen zijn basale logische
circuits herkent.
Waar het hier als eerste tussenresultaat om gaat, is dat het denk-
en beslissingsproces bepaald wordt door de organisatie van de verbindingen
tussen de neuronen, en de sterkte van die verbindingen.
Het voorgaande levert beslissingen volgens vaste patronen -
automatismen. Het kenmerk van het menselijke en dierlijke leren is dat die
patronen aangepast kunnen worden aan veranderende omstandigheden - een
verandering in het beslissingsproces. Als je eerst linksaf sloeg, en daarna in
een kuil in de weg reed, kan je leren om de volgende keer rechtsaf te gaan. Maar
dat betekent dus dat dezelfde situatie: "wegsplitsing in zicht", een andere
uitkomst moet geven. Die eerste beslissing komt overeen met achtereenvolgens een
oogwaarneming, verwerking van de beelden, en dan de analyse in het neurale
netwerk - die in het eerste geval leidde tot een golf richting beslissing
"links". En nu moet die golf gaan richting beslissing "rechts".
In het voorgaande hebben gezien hoe we de richting van golven kunnen
beïnvloeden: door in het patroon van verbindingen de sterkte te veranderen. Maar
ook voor dit proces verschillende scenario's denkbaar. Een mogelijkheid is dat
na het nemen van de beslissing het resultaat door een speciaal netwerk gehaald
wordt, de evaluator, die aan de hand van het resultaat het beslissingsnetwerk
aanpast. In de onderstaande figuur hebben we weer geprobeerd dat zo simpel
mogelijk voor te stellen. Het neurale netwerk hebben we wat gespecialiseerd met
een deel dat de uitkomsten uitdrukt in een aantal factoren, die wat betreft het
voorbeeld van de keuze "naar links" of "naar rechts" factoren kunnen zijn als
windrichting, zonnestand, verwachte reistijd, enzovoort. Ook is de verandering
in de sterkte van de verbindingen gesitueerd in een aparte laag of rij genaamd
"Filter". Dat filter wordt aangestuurd door een evaluator, die hier voor de
eenvoud als gescheiden eenheid is getekend (bijvoorbeeld de spiegelneuronen
), maar evengoed in hetzelfde netwerk kan zitten - waar het om gaat is dat
er een vorm van terugkoppeling plaatsvindt, hier de lange gebogen pijl, die de
gevolgen van de beslissing opnieuw door een analyseproces haalt en als resultaat
het netwerk aanpast - hier voorgesteld door de rechte gestreepte pijlen. Pakt de
beslissing "naar links" goed uit, worden de factoren die naar "links" wijzen
versterkt, pakt de beslissing slechts uit, die naar "rechts".
In de figuur is het netwerk zo ingesteld geraakt dat de factoren b en c erg
sterk zijn, en normaliter de doorslag zullen geven. Als deze "links" aansturen,
zal de beslissing normaliter "links" zijn. Deze vorm van zelf-programmering is
essentieel voor het functioneren van de hersenen
.
Stel nu dat je de pijltjes van de beslissingsverbindingen allemaal
naar verhouding dunner zou maken, net zo lang tot het dikste weer de normale
beginomvang heeft. De andere pijltjes of verbindingen zou je dan nog nauwelijks
zien, of meetellen - je kan ze ook wegdenken. En dan krijg je een netwerk dat
ingericht voor een specifieke beslissing of taak. Een ander voorbeeld van zo'n
netwerk is hetgeen dat zich achter het oog, preciezer: de retina, bevindt, zie
de onderstaande schematische voorstelling ervan:
De speciale taak die dit netwerk vervult, is het omzetten van de grote
hoeveelheid optische signalen van de lichtgevoelige oogcellen (rechts van het
netwerk) in een veel kleiner aantal symbolische signalen die overeenkomen met
lijnen en beweging, enzovoort, die het via de optische hoofdzenuw (links van het
netwerk) naar de hersenen verstuurt
. Het kan dit doen door een heel specifieke keuze van verbindingen in het
netwerk zoals de illustratie laat zien - of anders gezien: door in een algemeen
netwerk een heleboel verbindingen weg te laten, tot je dit netwerk krijgt. Het
patroon van verbindingen bepaalt de functionaliteit. En dat geldt heel in het
algemeen.
Maar ook reptielen hebben ogen, met precies dit soort netwerken. De
structuur ervan is dus niet geleerd, maar geëvolueerd, en genetisch vastgelegd.
Wat meteen een zwakte aantoont in het eenvoudige beslissingsmodel van de figuur
erboven, want dat lijkt er vrij sterk op - en het komt waarschijnlijk ook eerder
met een al vastgelegde structuur overeen. Er moeten dus ook andere manieren zijn
om tot een beslissingsproces te komen, die subtieler werken, en waarvan de
structuur niet zo vooraf gedetermineerd is.
Ook daarvoor biedt het verbindingsmiddel een naadloos passende en
voor velen instantaan herkenbare oplossing. Want waar hersengolven uit elkaar
gedreven kunnen worden door verbindingspatronen, als in de derde figuur, kunnen
ze ook naar elkaar toe worden gedreven - snij het plaatje maar horizontaal
doormidden, en plak de helften na verwisseling weer aan elkaar. Als je dit doet,
en de mate waarin de golf naar zichzelf toe wordt gedreven geleidelijk varieert,
aan de buitenkant meer dan in het midden, krijg je dit:
Uiteindelijk komt de golf in één punt terecht, optisch bekend als het brandpunt,
en in deze toepassing: het beslissingsneuron. Dit deel van het netwerk fungeert
als een soort "lens".
Een "Jennifer Aniston"-beslissingsneuron kan natuurlijk nooit
genetisch bepaald zijn, en moet staan voor een gedurende het leven aangeleerd
patroon. De betreffende verbindingen moeten redelijk te veranderen zijn, en, zo
leert de ervaring, ook weer redelijk makkelijk af te leren, zodat de wijzigingen
in de sterkte van de verbindingen in het netwerk niet al te groot kunnen zijn.
En toch is heel goed mogelijk om tot een gezamenlijke grote wijziging, een
beslissing, te komen, als je maar heel veel van die kleine wijzingen hebt en ze
gecoördineerd samen laat werken.
Dit is het grote verschil tussen het lens-model en het "hard-wired"-model
van directe verbindingen aan het beslissingsneuron: de veranderingen in de
sterkte van de neuronverbindingen moeten in het laatste geval groter zijn, en
het aantal factoren is beperkt tot het aantal neuronen dat direct aan het
beslissingsneuron verbonden kan worden. En dat laatste is beperkt tot iets als
een stuk of tien, door kwesties van fysieke afmeting, en dergelijke.
Natuurlijk komt ook zo'n lens-patroon, het patroon dat amendeerbare
beslissingen neemt, niet zomaar tot stand. En je mag rustig aannemen dat er
tussen het directe draadjesmodel van het type "oog" en het netwerk dat leidt tot
het "Jennifer Aniston"-model nog tussenfasen zijn. Een voorbeeld daarvan is dat
van het leren van taal, waar men gevonden heeft (bron verloren gegaan) dat het
leren van taal niet gaat door het maken van nieuwe verbindingen in het
brein, maar dat juist bestaande verbindingen worden verbroken - geheel
overeenkomstig ons model. Deze verbrekingen liggen dus niet genetisch vast, maar
worden geleerd. Zo kom je meteen al tot het redelijk bekende model van de drie
niveaus van computerprogrammering: hardware (ligt vast), firmware
(kan sporadisch gewijzigd worden), en software (kan naar believen
gewijzigd worden).
Het is voor de hand liggend deze drie methodes gelijk te stellen aan
de drie soorten hersenen: de eerste is die van de hersenstam, de tweede van de
emotionele hersenen, en de derde van de cortex. Er zijn talloze voorbeelden die
deze driedeling ondersteunen, bijvoorbeeld zaken las het trekgedrag van vele
vogels, dat voor een belangrijk deel genetisch vast lijkt te liggen. Maar de
natuur is zelden eenduidig en de strikte driedeling lijkt te worden weersproken
door gedrag van insecten als mieren, dat er, relatief gezien, verbazingwekkend
intelligent uitziet
, dat van vogels,
die verbazingwekkend intelligent kunnen zijn
, en het gedrag
van mensen, dat verbazingwekkend dom kan zijn. Waarbij "dom" staat voor het
gebrekkige vermogen te leren van eerdere ervaringen. De werkelijkheid is dus dat
veelal alledrie de vormen van leren voorkomen, en de driedeling is gebaseerd op
dominantie van het betreffende niveau.
Bij de mens is het derde niveau dominant, hoewel hij nog steeds de
andere twee heeft. Waaraan hij herinnert wordt in situaties waarin die ander
niveaus geschikter zijn om beslissingen te nemen: bij fysiek gevaar en
dergelijke. Maar zoals verhouding in afmetingen als aangeven (de emotionele,
kleine, hersenen zijn veel groter dan hersenstam/ruggemerg, en de grote hersenen
zijn veel groter dan de kleine), zijn de mogelijkheden van de netwerk van grote
hersenen, de cortex, zeer veel groter dan van het emotionele netwerk. Binnen het
derde niveau zijn er vermoedelijk dan ook vele subniveaus, van basalere en
minder basale patronen binnen de neurale netwerken. De aanwijzingen daarvoor
zijn direct te observeren in de praktijk van de werkelijkheid, door te kijken
naar de ontwikkeling van dat netwerk. De ontwikkeling van dat netwerk is
namelijk natuurlijk niets anders dan de ontwikkeling van het kind, waarvan je de
diverse ontwikkelingsstadia heel duidelijk kan waarnemen. Het "leren" van
kinderen is het ontwikkelen patronen in de hersenen, het neurale netwerk,
waarbij er kennelijk meer basale en meer afgeleide patronen zijn: eerst moet je
leren beslissen, dat wil zeggen: het soort patroon als van de laatste figuur
moet ontstaan, voordat je deze nieuwe vaardigheid kan gebruiken om je
beslissingen aan te passen aan je ervaringen. Dat wil zeggen: de analysefactoren
afstellen, zie twee figuren terug.
Dit idee van de stap voor stap ontwikkeling van het kind, dus van
het brein, is al behoorlijk oud, en wordt normaliter geassocieerd met de
Zwitserse psycholoog Piaget, maar is in vele andere varianten bekend (dit alles
behorende tot de ontwikkelingspsychologie
(Wikipedia)). Het belangrijke hieraan is dat deze natuurlijke ontwikkeling ook
bepaalt wat je kinderen op welke leeftijd moet leren - meer daarover hier
- voor een filmische samenbundeling en samenvatting ervan, zie deze film over
een lerende robot
, of een van de relevante sleutelscènes hier
.
Alles tezamen is er nu genoeg detail in het model om in te zien hoe
het drie-lagen brein is ontstaan. De allereerste neuronen waren eenvoudige
schakelcellen verbonden met simpele sensoren, voorlopers van de zintuigen, met
een simpele aan-uit functie. Er was natuurlijk een evolutionair voordeel in
steeds betere waarneming en steeds meer van dit soort cellen, zoals te zien is
in de vele manieren waarop dieren ogen hebben ontwikkeld
(Wikipedia). Dat mondde uit in het centraal zenuwstelsel van verbindingen
tussen zintuigen, ledematen, en andere organen, grotendeels voorgeprogrammeerd.
Zoogdieren ontwikkelden daarbovenop een apparaat dat in staat was
ingewikkelde beslissingen te nemen, afhankelijk van rijkere ervaringen met hun
omgeving die deels gedurende de levensduur aangepast konden worden. En de mens
kreeg daarbovenop een nog groter apparaat, met veel grotere netwerken en
verwerkingscapaciteit, dat in staat bleek een steeds grotere delen van de natuur
om hem heen te bevatten dan die directe ervaringsomgeving. Of woorden van Goethe
parafraserend: een dierenbrein moet ervaren dat de lucht in China ook blauw is,
het menselijke brein snapt dat ook zo wel.
Daarmee zijn we nu toe aan wat toepassingen van dit model.
Ten eerste: de opdeling in drie niveaus met ook nog een aantal
subniveaus in het derde, de een basaler dan de ander, verklaart ook het bekende
feit van het verschil in moeilijkheid om bepaalde dingen af te leren. De
moeilijkheid van het afleren lijkt overeen te komen met leeftijd waarop het
soort denkpatroon ontstaan is: hoe jonger, hoe moeilijker.
De moeilijkheidsgraad van leren en afleren, oftewel: de
flexibiliteit van het proces, kan ook direct gekoppeld worden aan de meest
gebruikte terminologie in dit verband. Het min of meer genetisch bepaalde proces
komt overeen met de vierde en vijfde figuur, waarin de factoren direct verbonden
zitten aan het beslissingsneuron. Het aantal van die contacten is fysiek
beperkt, een neuron kan maar een beperkt aantal verbindingen dragen, zodat het
beslissingsproces nogal grof is - of in andere termen: narrow minded,
kleinschalig, ongenuanceerd, enzovoort. Termen uit de omgangstaal voor
simpelheid in gedrag, dat wil zeggen: beslissingen. Terwijl voor moeilijke
beslissingen talloze factoren een rol spelen, dat wil zeggen: er moeten talloze
neuronen zijn om die factoren voor te stellen, en nog veel meer verbindingen een
rol spelen. Kortom: je hebt een groot netwerk nodig. Wat weer bekend is door
terminologie als: ruim inzicht, broad minded, een groot denkraam,
enzovoort.
Dit kan nog iets technischer uitgedrukt worden, teruggaande naar het
netwerk dat de signalen van het oog verwerkt. Zo'n netwerk heet een Fast
Fourier Transformer (FFT) of snelle Fourier analysator
. Een Fourier
analysator
haalt patronen uit de signalen van vele deelbronnen, in het oog de
lichtgevoelige cellen. Die analysator doet dat beter naarmate hij meer elementen
bevat - of in termen van de geometrie: naarmate het netwerk groter is. Kortom:
hoe groter of breder het netwerk, hoe meer details, hoe nauwkeuriger de analyse.
Of andersom: hoe simpeler de regels, hoe kleiner het noodzakelijke netwerk.
Daar waar de structuur van het brein, het menselijke netwerk, tot
stand komt door programmering via leren en ervaring, laat het voorgaande zien
dat de structuren die je daarmee kweekt groter zijn naarmate je het meer details
voert, en zo min mogelijk vaste regels invoert: voor de analyse van meer details
zijn meer neuronen nodig dus een groter netwerk, en voor vaste regels, van de
ja-nee soort, volstaan enkele neuronen als in de hersenstam.
Het voorgaande gaat over het vakterrein van de
ontwikkelingspsychologie. Een andere toepassing van het netwerkmodel is de
invloed op het abstracte denken, uitgaande van begrippen als religie en andere
vormen van ideologie. Religie en ideologie vervangen het in potentie oneindige
aantal mogelijke reacties op een gebeurtenis in de menselijke omgeving door een
beperkt aantal regels, met als klassieke voorbeeld de Tien Geboden uit de
Bijbel. Uit hoofde van begrijpelijkheid zijn de gebruikelijke hoofdletters hier
gehandhaafd hoewel dat op deze website normaliter niet de gewoonte is. Maar het
dient tevens als illustratie van de ernst van het proces, want die hoofdletters
staan voor het idee dat de betreffende regels en het boek dat ze bevat niet aan
amendering onderhevig is: dit is voor Eens En Altijd - voor de Eeuwigheid.
Maar naast het feit dat het een beperkt aantal regels is, gaat het
ook om het soort regels. Die is namelijk vrijwel uitsluitend van het type
simplistisch en één-dimensionaal. Het soort dat afgedaan kan worden door
netwerkcircuits van de simpele soort.
Het aanleren aan kinderen van de regels van de
religie of andere ideologie betekent, volgens de eerdere toepassingen en de
ontwikkelingspsychologie, dat deze regels op moeilijk af te leren niveau worden
vastgelegd. Bovendien beperken deze regels de omvang van de noodzakelijke
analysenetwerken, omdat simpele beslissingen slechts kleine netwerken nodig
hebben. En in de natuur geldt dat zaken die niet gebruikt worden, ook
verdwijnen, dus er is een aanzienlijke kans dat hiermee blijvend verbindingen in
het netwerk worden verzwakt of zelfs uitgeschakeld.
Onderricht in religie in de jeugd heeft dus drie effecten: het
beperkt het aantal uitkomsten van het denkproces, het legt deze constructie diep
vast, en het verkleint het analyse deel dat voor aanpassing in het netwerk
zorgt. Deze eigenschappen versterken elkaar, vandaar dat een eenmaal aangeleerde
religie ook zo hardnekkig is, ondanks het schier oneindige aantaal voorbeelden
en aanwijzingen uit de werkelijkheid dat de regels van religie grotendeels
onjuist en contraproductief zijn: de lijder aan religie heeft een analyse
apparaat dat deze factoren er moeilijk of niet uithaalt, en een filter dat ze
verzwakt.
Het effect in het netwerk kunnen we weer toelichten met een
illustratie, gebruikmakende van de vuistregel dat om iets te verduidelijken je
het beste het meest extreme geval kan nemen. Wat betreft religie is dat
natuurlijk de islam. Omdat religie een sterk vastgelegd geval is dat in de
basale fase ontstaat, kunnen we het simpele beslissingsnetwerk gebruiken, en één
van de factoren vervangen door de islam - de sterke voorkeur ervoor in het
beslissingsproces is natuurlijk weer voorgesteld door een extra dikke
verbinding:
Dit circuit heeft tot resultaat dat alle andere factoren weinig invloed hebben
op de goedkeuring van een bepaalde waargenomen situatie - met natuurlijk iets
dergelijks voor afkeuring. Je kan dit een "Is islam = Is goed"-circuit noemen,
of buiten deze context, in de lijn van het bestaan van een "Jennifer
Aniston"-neuron, het bestaan van een "Is islam = Is goed"-neuron. Dit is het
neurologische proces achter het direct in de praktijk waar te nemen verschijnsel
dat moslims elkaar onderling nauwelijks tot afvallen
.
Ten overvloede: wat hier gezegd wordt over de islam geldt natuurlijk
ook, in diverse mate, voor andere religies. En tevens, ook weer in diverse mate,
voor alle andere vormen van ideologie. Het gaat hier om het aangeleerd hebben en
onderhouden van een afgesloten verzameling regels, of erger: wetten, of nog
erger: Wetten, die de keuzemogelijkheden van het analyserende neurale netwerk
beperken. Zoals een netwerk dat alleen geleerd heeft cijfers te herkennen, niet
in staat is, "het denkraam mist", om letters te herkennen. De woorden van een
sciencefictionschrijver parafraserend: "Als een van die Wetten verspild is aan
een verbod om gesneden beelden te aanbidden, kan ik me wel voorstellen hoe
algemeen die andere zijn." Oftewel: de simpele regels van religie en ideologie
verhinderen het herkennen en adequaat kunnen reageren op situaties die
daarbuiten liggen.
De vraag is waarom er in de mens krachten of invloeden zijn die de
mogelijkheden van het denken, van het zenuwstelsel, willen beperken. Waar we ons
hier beperken tot fysiologische verklaringen, is de voor de hand liggende
verklaring dat dit komt van de "concurrentie" in het brein wat betreft het komen
tot beslissingen: de emotionele hersenen. De emotionele hersenen zijn in
(zoog)dieren ontstaan om betere beslissingen te kunnen maken, en daar waar de
mens ze ook heeft, zijn er dus twee manieren waarop de beslissingen die van het
rationele denken kunnen doorkruisen. De eerste is directe concurrentie: de één
zegt "naar links" en de ander zegt "naar rechts" - als twee mensen waarvan de
ene de wegenkaart heeft bestudeerd en de ander afgaat of zijn intuïtie of
ervaring. En de tweede manier is dat het emotionele proces het rationele proces
zelf beïnvloedt
.
Ook hier is het waarschijnlijk zo dat beide vormen voorkomen. Een
illustratie van het laatste is de invloed van chemische stoffen op het denken -
de stoffen die bekend staan als "drugs". Het staat langzamerhand wel vast dat
dit zo kan werken, omdat die stoffen werkzaam zijn in het brein, en dat dit de
stoffen zijn die overeenkomen met stoffen die geassocieerd zijn met emoties:
heroïne, cocaïne enzovoort zijn stoffen die op enigerlei wijze lijken op stoffen
als adrenaline, serotonine enzovoort. Middels is ook bekend dat dit soort
stoffen ook werkzaam zijn in het doorgeven van de signalen tussen de neuronen.
Emoties beïnvloeden dus ook het neuronennetwerk. Alleen doen deze dat niet erg
specifiek, maar op alle verbindingen of bepaalde grotere groepen. Hetgeen men
terug ziet in de recente bevindingen dat cognitieve behandeling, dat wil zeggen:
behandeling die het rationele denkpatroon proberen te beïnvloeden, meestal
effectiever zijn dan die met medicijnen, dat wil zeggen: chemische
emotie-beïnvloeders - de eerste werken specifieker in het neuronennetwerk dan de
tweede
.
Een van de sterkste emoties is die van de angst, en een van de
sterkste daaronder is angst voor het vreemde, het onbekende en het onzekere. Die
angst komt overeen met de simpele natuurlijke waarheid dat een nieuwe omgeving
nieuwe kansen biedt, nieuwe voedselbronnen, maar ook nieuwe gevaren met zich mee
brengt - bijvoorbeeld nieuwe soorten roofdieren.
Waar we hier spreken van "de omgeving" doelen we op de
werkelijkheid, maar die werkelijkheid komt tot ieder mens via de tussenweg van
de reconstructie ervan in zijn brein - en dit geldt ook voor ieder dier. In die
zin gaat de werkelijkheid niet verder dan dat beeld in het brein. Dus waar we
spreken over "nieuwe omgeving", is dit in feite een uitbreiding van het beeld
ervan in het brein. Het is die uitbreiding in het brein die overeenkomt met de
verwachtingen en angsten die we associëren met fysieke verplaatsing.
Nu kan de link met die eerder opgemerkte eigenaardige rem op
het denken gelegd worden. Want als je je denken uitbreidt, doe je in feite
hetzelfde als dat je je fysiek verplaatst naar een nieuwe omgeving: je krijgt
zicht op nieuwe mogelijkheden, én van nieuwe bedreigingen. Dus kan dit gepaard
gaan met dezelfde emotionele reacties: nieuwe verwachtingen en nieuwe angsten.
Waarbij inmiddels bekend is dat emoties van angst in het emotionele deel van het
brein een hogere prioriteit hebben dan die van verwachting of hoop, vanwege de
simpele reden dat niet-gepakt-worden door een roofdier nu eenmaal belangrijker
is dan een nog versere pol gras.
Religie en andere ideologie kan gezien worden als een reactie op dat
gevoel van angst voor verandering of uitbreiding van omgeving die plaats vindt
als je ruimer gaat denken, dat wil zeggen: de uitbreiding van het wereldbeeld in
de geest. Religie en ideologie kan dus gezien worden als een gevolg van die
angst, geuit in de neiging om de grootte van het netwerk te beperken. En dat
doet het door simpele regels te hanteren. Want daardoor wordt het noodzakelijke
netwerk kleiner. Het is nu bijna een tautologie - twee keer hetzelfde zeggen.
Religie en ideologie heeft dus een vernauwende werking op de geest,
op het neurale netwerk. Als je religie en ideologie ziet als een product van het
netwerk, staan deze dus voor de neiging van het netwerk om zichzelf te beperken
of te verkleinen. De andere kant van dit verhaal is dan een neiging van
het netwerk om zichzelf te vergroten. Waarvoor het voorgaande verhaal simpel
omgedraaid kan worden: dat gaat door het minder houden aan regels en die regels
regelmatig amenderen, door meer zaken van de buitenwereld op te willen nemen,
door meer factoren in aanmerking willen nemen, enzovoort. En als dit, net als de
omgekeerde neiging, tot één woord samengevat moet worden, is dat natuurlijk het
woord "wetenschap"
- geheel in lijn met het feit dat wetenschap en religie ook in de gewone
maatschappelijke praktijk elkaars ideologische vijanden blijken te zijn - ook
hier is dit het duidelijkst te zien bij de meest strenge religie: de islam
. De strijd tussen wetenschap en religie, of die tussen wetenschap en ideologie,
is voor deze fase van de beschaving de essentiële strijd
.
Naast religie is er nog een ander veel gebruikte methode ter
vernauwing van de geest: het gebruik van drugs. Hoewel door velen gepropageerd
als geestverruimend, is natuurlijk precies het tegenovergestelde het geval -
hetgeen eenvoudig valt te constateren door te kijken in de ogen van een
drugsgebruiker. Meer over de achtergronden van geestelijke verdoving hier
.
Overigens, kan in vervolg op analyse van de relatie tussen religie
en wetenschap meteen ook gesteld worden dat de bewering dat secularisme, of
atheïsme en dergelijke, ook vormen van geloof zijn, meteen afgewezen worden. Het
kenmerk van geloof is beperking, en die andere mentale houdingen kennen wel een
beperking, maar dat is de beperking geen ideeën toe te laten die een beperking
vormen - oftewel, voor de filosofisch geschoolden: het is wel een beperking,
maar op een hoger meta-niveau of abstractieniveau (de term is wel hetzelfde,
maar de betekenis diametraal verschillend)
Meer detail en onderzoek over het geval van religie hier
. Meer over het specifieke geval van cirkelprocessen hier
. Voor verdere uitwerkingen van het beslissingsproces in de psychologie, zie
hier
,
vanwaar ook links naar sociologie
en verder volgen. Voor een directe maatschappelijke toepassing in de vorm van
het integratieprobleem zie hier
.
Naar Psychologische krachten, drie lagen
, Psychologie lijst
, Psychologie overzicht
, of site home
.
|