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Medizin

29.12.2003
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Hirnforschung

Dem Bewusstsein auf der Spur

von Christina Hohmann, Düsseldorf

Was ist Bewusstsein? Dieser Frage gehen Philosophen schon seit Jahrtausenden nach. Nun scheinen ironischerweise Naturwissenschaftler, nicht Geisteswissenschaftler, mithilfe von neuen Bild gebenden Verfahren und neuropsychologischer Tests dem Phänomen näher zu kommen.

Lange Zeit galt das Bewusstsein als metaphysisches Phänomen, als Untersuchungsgegenstand der Geisteswissenschaftler. Heute dagegen werden kognitive Leistungen wie Denken, Fühlen, Wahrnehmen als Funktionen des Gehirns verstanden, sagte Professor Dr. Karl Zilles von der Heinrich-Heine-Universität auf dem Jahreskongress des Wissenschaftszentrums Nordrhein-Westfalen „Neuro-Visionen: Hirnforschung im 21. Jahrhundert“ im Dezember in Düsseldorf. Dadurch sind sie auch naturwissenschaftlich analysierbar und messbar.

Der öffentlichen Meinung nach sei in der Hirnforschung bereits alles getan – allen Hirnregionen seien bestimmte kognitive Aufgaben zugeordnet, sagte der Referent. „Dies ist aber nicht der Fall“, so Zilles. „Alle verfügbaren Hirnkarten halten den modernen Daten nicht stand.“ Es sei daher dringend erforderlich, die Hirnlandschaft zu erforschen und den „unbekannten Kontinent zu kartieren“. Hierfür seien vor allem neue Bild gebende Verfahren wie die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) geeignet, die sich bereits zu einer Schlüsseltechnologie in der Hirnforschung entwickelt hat. Das Verfahren beruht darauf, dass aktive Hirnregionen Energie und somit auch Sauerstoff verbrauchen, weshalb die lokale Durchblutung steigt und sich das Sauerstoff/Kohlendioxid-Verhältnis ändert. Dies zeigt die fMRT auf, wodurch die aktiven Hirnregionen präzise angegeben werden können. Auf diese Weise lässt sich das Gehirn bei der Arbeit beobachten, ohne dass Kabel oder Elektroden in den Schädel eingeführt werden müssen.

Große Unterschiede

Dabei zeigte sich, dass beim Hirnbau eine große individuelle Variabilität besteht: Beim Vergleich zweier Gehirne können sich die einzelnen Regionen bis zum 40fachen an Größe unterscheiden. „Dies ist ein sehr schwieriges Thema“, sagte Zilles. „Wir wissen nicht, inwieweit der individuelle Hirnbau mit den individuellen Eigenschaften korreliert.“ Die neuen Bild gebenden Verfahren zeigten auch, dass man sich von der lang gehegten Vorstellung, das Bewusstsein sei eine Funktionseinheit, der ein bestimmter Hirnbereich zugeordnet werden könnte, verabschieden musste. „Bewusstsein ist kein monolithischer Begriff“, erklärte der Referent.

Es gibt verschiedenste Formen wie die räumliche, taktile oder visuelle Aufmerksamkeit, die jeweils in anderen Hirnarealen lokalisiert sind. Wie stark das Bewusstsein von einem intakten Gehirn abhängt, zeigte Zilles am Beispiel von Patienten mit einem Neglect. Die Betroffenen haben zum Beispiel auf Grund eines Infarkts eine lokale Störung in einer Hirnhälfte. Obwohl beide Augen intakt sind und die Patienten ihre gesamte Umwelt sehen können, sind sie sich nur einer Hälfte der Umgebung bewusst. Streckt zum Beispiel ein direkt vor dem Patienten sitzender Arzt beide Arme in die Luft und fragt nach der Anzahl der hochgehobenen Arme, erhält er von diesem die Antwort „einen“.

Die mit der funktionellen Bildgebung gewonnenen Erkenntnisse könnten zur Entwicklung neuer therapeutischer Optionen führen, sagte Zilles. Ein bereits etabliertes Beispiel ist die Tiefenhirnstimulation mithilfe eines so genannten Hirnschrittmachers in der Behandlung von Parkinson-Patienten, die auf eine L-Dopa-Therapie nicht mehr ansprechen. Kleine Elektroden, die in eine bestimmte Region der Basalganglien implantiert werden und diese kontinuierlich reizen, lassen den typischen Tremor des Patienten innerhalb von Sekunden nach Anschalten des Geräts verschwinden.

Natürliche und künstliche Intelligenz

Einen Vergleich zwischen natürlichen und künstlichen neuronalen Netzwerken stellte Professor Dr. Ulf Eysel von der Ruhr-Universität Bochum an. Das menschliche Gehirn zeichnet sich durch seine immense Komplexität aus: Es besteht aus 100 Milliarden Neuronen, von denen jedes einzelne 10.000 Kontakte mit anderen Nervenzellen besitzt. Dadurch komme man in Dimensionen, die die Anzahl der Himmelskörper übertreffen. Und dieses komplexe System passe in ein Volumen von nur 10 mal 10 mal 15 Zentimeter und wiege durchschnittlich etwa 1,35 Kilogramm, erklärte Eysel. „Der beste Computer kann dies nicht erreichen.“ Dabei verbraucht das menschliche Gehirn nur etwa 15 bis 20 Watt. „Ein ganz trübes Licht“, wie der Referent bemerkte, im Vergleich zu den modernen Computern, die mehrere 100 Watt verbrauchen. Außerdem beträgt die Leitgeschwindigkeit der Neurone etwa 100 m/s, während die einzelnen Bauelemente von Rechnern Signale mit Lichtgeschwindigkeit weiterleiten können.

Trotz allem ist das menschliche Zentralnervensystem Computern in vielen Dingen deutlich überlegen. Ein Grund hierfür ist die starke Vernetzung. Eine Nervenzelle erhält über etwa 10.000 Synapsen Informationen von mehreren tausend Neuronen. Auf Grund dieser Parallelität kann das Gehirn so schnell arbeiten – es verarbeitet viele Informationen gleichzeitig.

Dabei ist die Vernetzung der Nervenzellen in hohem Maße geordnet. „Neuronen bilden Verknüpfungen bevorzugt zu Neuronen mit gleicher Funktion“, sagte Eysel. Nervenzellen sind zu Gruppen zusammengeschlossen, die ganz spezielle Aufgaben wahrnehmen. So bearbeiten verschiedene Zellverbände unterschiedliche Aspekte eines Objektes wie zum Beispiel Form, Farbe, Geruch oder seine Orientierung im Raum. Wie werden aber diese in unterschiedlichen Hirnregionen bearbeiteten Informationen wieder zusammengeführt, so dass Objekte und nicht nur deren Teilaspekte wahrgenommen werden? Als Lösung für dieses als „Bindungsproblem“ bezeichnete Rätsel schlägt Wolf Singer vom Max-Planck-Institut für Hirnforschung in Frankfurt am Main die Synchronisationshypothese vor: Zusammengehörige Information ist dadurch gekennzeichnet, dass sie gleichzeitig verarbeitet wird – die verarbeitenden Zellverbände sind also synchron aktiv.

Unzuverlässigkeit macht kreativ

„Nervenzellen sind in gewisser Weise unzuverlässig, sie feuern zum Teil spontan und zufällig“, erklärte Eysel. Nur durch die große Zahl an Neuronen sind diese Fehler auszugleichen. Die Unzuverlässigkeit könnte allerdings auch für die Kreativität verantwortlich sein, so der Referent, und somit einen Vorteil gegenüber künstlichen neuronalen Netzwerken darstellen. Ein deutlicher Vorteil von natürlichen Netzwerken ist deren Lernfähigkeit. Nicht nur Neuronenverbände, sondern auch einzelne Nervenzellen können lernen. Bei ständiger Reizung eines Neurons, fällt die Zellantwort nach einiger Zeit stärker aus, was als Langzeitpotenzierung bezeichnet wird. Ist ein Neuron dagegen selten aktiv, lösen die anderen Nervenzellen die Kontakte zu dieser Zelle, außerdem fällt die Zellantwort bei eintreffender Erregung niedriger als gewöhnlich aus (Langzeitdepression).

Aber auch künstliche Netzwerke sind bis zu einem gewissen Grad lernfähig: Es wurden Roboter entwickelt, die auf einem sehr einfachen Niveau lernen können. Grundsätzlich stehe dem technischen Nachbau des Gehirns nichts im Wege, so Eysel.

Mensch und Maschine

Eine der noch ungeklärten Fragen in der Hirnforschung ist, wie in diesem Wust von neuronaler Aktivität Informationen codiert sind, sagte Professor Dr. Miguel Nicolelis von der Duke University in Durham, North Carolina. Wenn dies bekannt wäre, könnten Wissenschaftler Schnittstellen zwischen Menschen und Maschinen entwickeln, die zum Beispiel bei gelähmten Patienten mit Wirbelsäulenschaden, die zerstörten Stellen „überbrücken“ können. Dafür müsste die neuronale Aktivität abgeleitet und aufgezeichnet werden. Ein Computer könnte dann aus den elektrischen Signalen die motorischen Befehle extrahieren und diese an einen künstlichen Aktivator am Endorgan geben und damit Bewegungen ermöglichen.

Dass dies prinzipiell möglich ist, zeigen bemerkenswerte Untersuchungen an Rhesusaffen. Wissenschaftler brachten den Tieren bei, einen Cursor mithilfe eines Joysticks zu lenken und einfache Aufgaben zu lösen. Die Affen begriffen schnell, in welche Richtung und mit welcher Kraft sie den Joystick zu bewegen hatten, um ihn in das vorgegebene Ziel zu steuern. Die neuronale Aktivität wurde direkt in muskuläre Aktivität umgesetzt. In einer zweiten Phase des Experiments lernten die Rhesusaffen, den Cursor mit mentaler Kontrolle zu steuern. Dafür implantierten die Forscher 96 winzige Elektroden in den Stirn- und Scheitellappen der Tiere und leiteten die neuronale Aktivität ab. Hieraus extrahierten sie die Signale und sandten diese an einen Computer, der die Cursorbewegungen anstelle des Joysticks ausführte. Mit einiger Übung konnten die Tiere die Aufgaben mit mentaler Kontrolle genauso gut lösen wie mithilfe des Joysticks, berichtete Nicolelis. Dass diese Hirn-Maschine-Schnittstellen bei den Affen funktionieren, lässt hoffen. Bis allerdings die entsprechenden Maschinen klein genug sind, um bei Gelähmten zum Einsatz zu kommen, wird noch viel Zeit vergehen.

Ist künstliches Bewusstsein möglich?

„Bewusstsein ist die Fähigkeit, sich selbst zum Objekt der Betrachtung zu machen“, erklärte Professor Dr. Dietrich Dörner von der Otto-Friedrich-Universität in Bamberg auf einer Podiumsdiskussion, in der Experten die Themen natürliches Bewusstsein, künstliches Bewusstsein und mögliche Verbindungen zwischen Mensch und Maschine aus verschiedenen Perspektiven beleuchteten. „Bewusstsein ist eine Selbstreflexion, nicht nur zu fühlen und zu denken, sondern zu wissen, dass man fühlt und wie man denkt“, führte der Kognitionspsychologe aus. Echte Intelligenz sei an Bewusstsein gebunden. Daher sei die so genannte „künstliche Intelligenz“ keine. Sie laufe nach Programmen ab, die sie sich allerdings nicht selbst ausgedacht hat, sondern Programmierer, so Dörner. Diese Systeme können sich nicht selbst betrachten. Allerdings hält Dörner es für möglich, Systeme zu konzipieren, die ein Protokoll der eigenen Tätigkeiten anlegen, die eigenen Prozesse kritisch analysieren und sich selbst auch auf Grund dieser Analyse modifizieren können. Daher seien künstliche Systeme mit Bewusstsein theoretisch denkbar.

Eine andere Haltung nahm Professor Dr. Klaus-Peter Hoffmann von der Ruhr-Universität Bochum ein. „Bewusstsein und Intelligenz sind vom Menschen definierte Leistungen des Gehirns“, erläuterte er. Ob die beiden Begriffe auch auf künstliche Systeme übertragbar sind, hängt von den Definitionen ab, die allerdings noch nicht eindeutig feststehen. Erste Ansätze, das Gehirn mit künstlichen Netzwerken zu verbinden, würden bereits eingesetzt, berichtete der Zoologe. So zum Beispiel Cochlea-Implantate (siehe Kasten) oder Implantate zur Steuerung von Prothesen.

Der Kulturwissenschaftler Professor Dr. Mathias Kettner vom Institut für Philosophie an der Universität Witten/Herdecke hält es zwar für möglich, künstliches Bewusstsein zu konzipieren, aber auf Basis der bisherigen Erkenntnisse sei es nicht möglich, ein künstliches reflexives Ichbewusstsein zu entwickeln. Die Wissenschaft könne bis heute nicht das Selbstbewusstsein des Menschen erklären, daher sei sie noch weit davon entfernt, künstliches zu schaffen.

Skeptisch zeigte sich auch Professor Dr. Michael Pauen von der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Für die häufig selbstverständlich genutzten Begriffe wie Bewusstsein und Intelligenz gebe es bis heute keine klaren Definitionen. Was sind die Kriterien für Intelligenz? Haben Bienen ein Bewusstsein oder Spatzen? So lange die Kriterien für Intelligenz und Bewusstsein noch nicht eindeutig und interdisziplinär festgelegt wären, sei die Frage ob künstliche Formen möglich sind, nicht zu klären.

 

Cochlea-Implantat Cochlea-Implantate sind Prothesen, die bei stark schwerhörigen oder Gehörlosen das Innenohr ersetzen sollen. Ein Mikrofon nimmt die Schallwellen in der Umgebung auf, ein Prozessor überträgt sie in elektrische Signale, die dann an das eigentliche Implantat, ein Bündel winziger Elektroden im Innenohr, gesendet werden. Die Elektroden reizen den Hörnerv und ermöglichen eine akustische Wahrnehmung (siehe auch PZ 28/03).

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