Vorbemerkung

Wahrnehmungen liefern ein Bild der Welt, das in der Gedächtnismatrix des neuronalen Netzwerks im Menschen gespeichert ist.
Allem, was hier über neuronale Netzwerke gesagt wird, sei folgende Warnung vorausgeschickt: Das neuronale Netzwerk im Gehirn des Menschen ist unvorstellbar dicht, vielgliedrig und komplex. Noch wichtiger ist die Tatsache, daß die Vorgänge darin bewußt, das heißt von Aufmerksamkeit und Gefühl begleitet, sind. Das neuronale Netzwerk der Informatik kann deshalb nur als Paradigma oder besser als Bild und Gleichnis fungieren. Was es ist, das da beobachtet und fühlt, weiß niemand. Ganz werden wir es nie verstehen, weil man ein System nur verstehen kann, wenn man es transzendiert. Wir können das Gehirn jedoch nicht transzendieren, weil wir es brauchen, um überhaupt denken zu können. Wenn wir aber das Gehirn verlassen, hören wir auf zu denken. Die Aussagen über Denken und Fühlen sind zudem selbst keine wissenschaftlichen Erkenntnisse, sondern nur deren Deutung mit dem Ziel, ein Denkmodell zu entwickeln, an dem sich demonstrieren läßt, wie die von jedem Menschen erlebbaren Denkvorgänge ablaufen könnten. Die Wirklichkeit kann ganz anders aussehen. Zudem steht die Wissenschaft von den neuronalen Netzwerken erst am Anfang. - Es handelt sich also bestenfalls um ziemlich kühne Hypothesen, um Postulate oder gar um bloße Spekulation, mehr nicht.

Das neuronale Netzwerk läßt sich mit Computern simulieren.

Straßennetz-Matrix
Man kann sämtliche Verknüpfungen eines Netzwerks, beispielsweise eines Straßennetzes, getrennt nach vorwärts und rückwärts, in einer Matrix darstellen und in den einzelnen Kästchen (Zellen oder Elementen) jeder Verbindung eine bestimmte Eigenschaft zuordnen, etwa die Entfernung in Kilometern. Da die Entfernung vorwärts und rückwärts die gleiche ist, bestehen die bekannten Entfernungstabellen meist aus zwei Dreiecken, eines für die Straßen- und eines für die Bahnkilometer.

Synaptische Stärke als Entfernungen
Ähnlich könnte man das neuronale Netzwerk eines Gehirns darstellen und die Stärke der synaptischen Verknüpfungen statt der Entfernungen eintragen. Man müßte sich zuvor allerdings der unmenschlichen Mühe unterziehen, den elektrischen Widerstand jeder Verknüpfung zu messen. Dann könnte man die Werte in ein Graphikprogramm eingeben und den Computer ein 3D-Diagramm zeichnen lassen. Als Ergebnis käme eine unerhört reichgegliederte Gebirgslandschaft heraus.

Gebirgslandschaft
Diese Gebirgslandschaft spiegelt die unzähligen Wahrnehmungen wieder, die im Lauf des Lebens auf den betreffenden Menschen eingeströmt sind. Jede hat ihre Spuren in einem mehr oder minder weiten Bereich der Landschaft hinterlassen und die Landschaft dadurch mitgestaltet.

Wasserguß-Beispiel
Die Funktionsweise der Matrix kann man sich so vorstellen: Man legt über die Gebirgslandschaft ein Sieb, dessen Löcher ein bestimmtes Muster bilden. Dann gießt man Wassser hinein. Die Form des Gebirges bewirkt, daß das Wasser an einer ganz bestimmten Stelle aus dem Gebirge herausfließt. Nimmt man nun Siebe mit verschiedenen Mustern (wohlgemerkt: das Gebirge bleibt gleich!), so findet das Wasser jeweils seine eigene Austrittsstelle. So kann man daran, an welcher Stelle das Wasser herausfließt, genau erkennen, durch welches Sieb es auf die Matrix "geregnet" hat. Allerdings sollte man das Bild nicht überstrapazieren. Keine wirkliche Gebirgslandschaft wird dieses Kunststück fertigbringen. Nur, die Matrix verhält sich tatsächlich so, und zwar deshalb, weil sich die einzelnen Elemente des Eingangsvektors, im Gegensatz zu Regentropfen, gegenseitig beeinflussen. Eine wirkliche Matrix ist halt keine wirkliche Gebirgslandschaft.

Ort des Gedankenmodells
Eine andere Frage ist die nach dem Ort, an dem das Gedankenmodell gespeichert ist oder "residiert". Denkbar wäre es, daß ein separater Teil der Gedächtnismatrix dafür reserviert ist. Für diese These spricht, daß die meisten Menschen, wenn sie in ihrem "Filmarchiv" stöbern, ihre Augen unbewußt in eine andere Richtung lenken als dann, wenn sie sich mit abstrakten Begriffen ihres Gedankenmodells beschäftigen(1). Denkbar wäre auch, daß das Gedankenmodell diffus über die Gedächtnismatrix verstreut wäre und das Filmarchiv überlagerte. Schließlich kann man nicht ausschließen, daß das begriffliche Denken eine immaterielle Eigenschaft des Bewußtseins ist und als "Informationspaket" gedacht werden kann. Doch alle Überlegungen in diesem Absatz sind keine ernstzunehmenden Hypothesen, sondern reinste Spekulation. Es kann auch alles ganz anders sein.  

Das neuronale Netzwerk - nochmals. Transzendenzrest der Maschine

Netzwerk als Paradigma, Zuordnungsmatrix, Lernfähigkeit  
Das Paradigma, das der Hypothese über die Zuordnung von Begriffen und Mustern zugrunde liegt, ist das neuronale Netzwerk der Informatik. In diesem Modell ist ein Eingangsvektor, der ein Muster repräsentiert, einem Ausgangsvektor zugeordnet, der einem Begriff entspricht. Die Zuordnung geschieht auf dem Wege über eine Matrix, welche die Verbindungen zwischen den einzelnen Elementen der beiden Vektoren mit Gewichten versieht. Das Besondere dieser Matrix ist dadurch gekennzeichnet, erstens, daß durch sie nicht nur eine, sondern viele Zuordnungen dargestellt werden könnnen, zweitens, daß sie ähnliche (nicht gleiche) Eingangsvektoren den gleichen Ausgangsvektoren zuordnen kann, und drittens, daß sie lernfähig ist. Lernfähigkeit bedeutet folgendes: Man hält die zu verknüpfenden Ein- und Ausgangsvektoren in der Lernphase der Matrix (gewissermaßen) vor, damit sie die Elemente der beiden Vektoren miteinander verknüpfen kann. Nach mehrmaligem Lernen behält sie die Verknüpfungen, so daß sie einen Eingangsvektor in der Weise "erkennt", daß sie zuverlässig den ihm zugeordneten Ausgangsvektor ausgibt. Neuronale Netzwerke werden also nicht programmiert, sondern trainiert.

Informatik nur Gleichnis für Gehirn, Mensch transzendiert Computer
Das neuronale Netzwerk im Gehirn des Menschen ist unvorstellbar dicht, vielgliedrig und komplex. Das nueronale Netzwerk der Informatik kann deshalb nur als Paradigma oder besser als Bild und Gleichnis fungieren. Was wirklich geschieht, weiß (noch?) niemand. Ganz werden wir es wohl nie verstehen, weil man ein System nur verstehen kann, wenn man es transzendiert. Wir können das Gehirn jedoch nicht transzendieren, weil wir es brauchen, um überhaupt denken zu können. Wenn wir aber das Gehirn verlassen, hören wir auf zu denken. Also können wir das Gehirn nicht verstehen.

Funktionalität, Fuzzy sets, Chaos/Vexierbilder, Überlagerung
Dennoch kann die Funktionalität neuronaler Computer viele Hinweise auf die Funktionen des Gehirns liefern. Man kann auch einem Computer beibringen, mit unscharfer Logik (Fuzzy sets) Wahrscheinlichkeiten zu berücksichtigen, wie das Gehirn es tut. Ebenso wie im Gehirn sind die Muster in der Computermatrix nie deutlich voneinander abgehoben, so daß sich auch dort chaotische Prozesse oder das Umschlagen von einem stabilen Zustand in einen anderen ereignen (Vexierbilder) können. Die Systeme überlagern sich gegenseitig: das haben die Computermatrix und das Gehirn mit dem "wirklichen Leben", der Realität gemein.

Gehirn als Assoziativspeicher (??? ist das nicht ein schon vergebener Terminus?)  
Im Gehirn kommt noch etwas anderes hinzu: die verschiedenen Muster sind einander assoziiert, das heißt: Wird ein Muster aufgerufen, so werden mit ihm auch die assoziierten Muster aktiviert. Dadurch können wir uns erinnern. Wenn wir uns einen Augenblick in der Vergangenheit vorstellen, können wir uns von da aus vorwärts,  rückwärts und seitwärts tasten, denn mit dem erinnerten Muster treten auch die räumlich und zeitlich benachbarten in Erscheinung. In der Psychoanalyse wird dieser Effekt benutzt, um seelische Strukturen aufzudecken, die psychischen Störungen zugrunde liegen.

Mit Computern Erinnerung simulieren? Mensch transz. Computer
Ich mag indessen nicht ausschließen, daß neuronale Computer auch das Erinnern simulieren können. Einer Maschine fehlt aber das Bewußtsein und mit ihm die Fähigkeit, Wahrheit zu denken und Freude zu fühlen. Maschinen sind Geschöpfe des begrifflichen Denkens, das Gedankenmodelle in die Realität projiziert. Wie in der Mathematik bleiben hier die Begriffe "unter sich". Nichts geschieht, was nicht erkannt und verstanden ist. Der Mensch transzendiert mithin das System des Computers. Für den Menschen hat eine Maschine als solche nichts Transzendentales an sich. Also fehlen ihr auch die transzendentalen Fähigkeiten des Menschen und damit Gefühl und Verstand.

Ein Rest von Transzendenz in der Maschine
Dennoch bleibt auch der Maschine ein Rest von Transzendenz: Derjenige nämlich, der jedem Seienden als Teil der Realität, als "Ding an sich" zukommt. Darum dürfte uns immer verborgen bleiben, ob auch einer Maschine als vielgliedriges System ein rudimentäres Bewußtsein eignet, und sei es auch das einer Mikrobe.

Anmerkung:
(1) Diese Beobachtung ist in dem im Rentrop-Verlag erschienenen Buch des amerikanischen Psychologen, der den Leuten das Feuerlaufen beigebracht hat, nachzulesen. Das Zitat ist noch zu recherchieren und einzufügen.

Religiöse Anmerkungen
 
 
 

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