Archive for the 'neuropsychologie' Category

motoriek, kennislink, blog, neuropsychologie, geheugen, biologie, onderwijs, kennis, brein, websites, waarneming, gedrag, taal, psychologie

Blog-Alzheimer

Om redenen die ik niet nader zal noemen (maar Nederland is een klein landje) ben ik weer eens op zoek gegaan naar een serie artikelen die ik schreef voor Kennislink. Een paar daarvan schreef ik samen met Nienke van Atteveldt, een inmiddels gerespecteerd cognitief neurowetenschapper. (Ja ja, ik weet het, maar ik kom er ook nog wel). De weblinks bleken niet meer te kloppen. Een soort blog-Alzheimer: dat de beschermlaag van de zenuwverbindingen tussen mijn weblog en de site van kennislink in de loop der jaren is afgesleten, omdat die verbindingen zo goed als niet gebruikt werden. (Use it or lose it, riepen ze altijd, die hersenwetenschappers). Alhoewel ik eigenlijk niet weet of er verband is tussen de progressie van Alzheimer en of je bepaalde verbindingen actief gebruikt of niet, maar dat kunnen we aan Nienke vragen, die weet dat soort dingen.

Ik zet gewoon de hele lijst hier nog even op een rij, opnieuw. Voor de liefhebber:

Met Nienke:

De biologie van denken taal en bewustzijn

Over de aansturing van de spieren

Van Nienke:

Spook-ledematen

Van mij:

Hoe je denkt te doen

Schetsen op je netvlies

Een hoofd vol weetjes

Popularity: 10% [?]

neuropsychologie, biologie, onderwijs, kennis, brein, psychologie

De waarde van single-sex education blijkt een klassiek gevalletje pseudo-wetenschap

In Science staat deze week een bespreking van een mooi voorbeeld van wat de auteurs ‘pseudo-science’ noemen. Het gaat om het idee dat het beter is voor kinderen om gescheiden (M/V) onderwijs te krijgen. Dat schijnt nogal populair te zijn in onderwijsland, vooral in Amerika. Zowel de ‘klinische trials’ (het empirisch onderzoek op scholen) als ook de vertaalslag vanuit neuro-wetenschappelijk onderzoek naar ‘de betere onderwijsvorm’ zijn ongegrond.

Het empirisch onderzoek bevat allerlei standaard methodologische fouten. Bijv: de scholen die gescheiden onderwijs aanbieden hebben ook toelatings-examens, zijn dure prive-scholen, en de uitvallers van die scholen komen vervolgens weer op de ‘gewone’ scholen terecht, waarme deze scholen worden vergeleken. Selectie-bias heet dat: de twee condities verschillen op allerlei punten die niets met de onderzoeksvraag te maken hebben omdat de scholen niet ‘willekeurig’ aan de conditie “Single-Sex” of “Multi-Sex” education worden toegewezen. Daar waren dus 8 wetenschappers voor nodig om dat te onderzoeken en te concluderen. Elk tekstboek methoden begint zo ongeveer met deze vorm van pseudo-wetenschap.

Ernstiger misschien nog (omdat het subtieler is en omdat het brein enorm populair is op het moment) is de manier waarop experimentele resultaten uit hersenonderzoek 1-op-1 worden vertaald naar ‘wat dat betekent voor het onderwijs’. Er zijn verschillen tussen mannen en vrouwen, er zijn zelfs sexe-verschillen tussen hoe het brein leert, vertellen ons de neuro-wetenschappers. Maar wat betekent dat voor het onderwijs? Op welke manier bewijst dat, dat ’single-sex education’ beter is dan gemengd onderwijs? Dat bewijzen die resultaten helemaal niet, omdat de relatie tussen hersenprocessen en zoiets sociaal-cultureels als formeel onderwijs, uiterst complex is, en vooralnog goeddeels onbegrepen door cognitief neurowetenschappers.

Dit blogje is trouwens ook nog een mooi voorbeeld van hoe het niet moet: ik schrijf dit op basis van een paar sound-bites tijdens een radio-item, en ik heb het hele artikel niet gelezen (omdat ik geen abonnement heb op Science).

Popularity: 12% [?]

geheugen, ant on the beach, observaties, design, geschiedenis, cybernetics, sporen, neuropsychologie, onderwijs, brein, maatschappij, waarneming, gedrag, kennis, taal, psychologie

Gregory Bateson

Popularity: 33% [?]

biologie, implantaat, ant on the beach, neuropsychologie, robots, brein

Rat-brain flies plane

Old news, but new to me, a piece of rat-tissue was trained to control a flight simulator!

What I understand of the web-article is that they used biological neurons to create a network of cells in the same manner as they do in software ‘neural network’ systems. Artificial (software) neural networks work on some kind of local learning principle, for example some kind of error-feedback learning. Imagine you give a network some kind of input, and it will generate a (random) output. You then tell the network whether it did right or wrong and the network will adjust the strenghts of the connections between the neurons a bit, where ’succesful’ connections become stronger and the ‘wrong’ connections become less strong. Step by step the network will learn to associate each possible input with the correct output. In cases of a flight simulator the situation is a bit different but the principles stay the same. Here the network works mostly like cybernetic control system where the succesvalue of the output is continuously calculated and continuously fed back into the system as a constraint, driving the system towards the right kind of behavior. Reinforcement learning might be what these researchers have used here but I don’t know about the details of the study.

So now they used biological neurons instead of software neurons to do the same trick. BUT, that of course doesn’t mean that this is the way these neurons work in real brains. The researchers *used* the neurons to create a specific part of a system that is designed by researchers (an artificial neural network). It’s still artificial. For example, the error-feedback procedure used by the researchers might not at all resemble the way real brains correct their activation on basis of error feedback (if they do so at all). The big problem of understanding real brains is: WHO determines what is ‘right’ or ‘wrong’? Who puts the ‘value’ on the feedback signals that are to be used to change the network connections in the network? In other words, how does a real brain know it is ‘in a flight simulation game’ and how does it know ‘what is good and bad’ in a flight simulation game? If nobody tells the brain if the direction it’s going is good or bad, then it cannot learn anything. But we do learn, and nobody ‘tells’ us. In the end it has something to do with survival, with ‘keeping yourself satisfied’. At the moment you do something that gives no satisfaction, then the brain will probably receive this as an error-signal. But then the question becomes: how does the body monitor ’satisfaction’? For food intake or body damage I can image how this would work but for “flight simulation games”????

FURTHER THOUGHT Of course not only our body tells us something about ‘good’ and ‘bad’ but also the physical possibilities for behavior in the real world. If you crash your plane, then obviously you did something wrong. The big thing of being ‘intelligent’ however is that you can learn to fly a plane without crashing even once (since crashing will also end you life so you wouldn’t get to much learning experience out of that anyway). So how can we learn from the actual physical feedback we get from the world (e.g. the way the steering wheel feels in our hands and the way the visual flow changes in our eyes whilst we fly the plane) and then project that sensory feedback onto the succesvalue of a task that we do not get *real* physical feedback from, that is, how do we use the ’safe’ information (visual flow, sense of gravity) and use that to learn how to correct our errors *before* we actually crash the plane? In the end, this will probably mean that representation has to kick in at some point. So for example I see how the horizon tips over to the left, and somehow my brain has to take that feedback and make it mean something else than just ‘the horizon is tipping over to the left’. My brain has to see it tipping and then ‘conclude’ in some way that this *means* that my plane is ‘going to crash soon if I do not act quickly’. Gibsonian, ecological psychology would hold that representation is not necessary here, I don’t know who’s right. Still even in this case I still miss the ‘good’ and ‘bad’ valorisation: if I see the horizon tipping to the left (and feel gravity changing at the same time), how do I know this means I am doing something wrong? I still won’t know until I actually crash, right?

Popularity: 18% [?]

ant on the beach, realisme, neuropsychologie, discussie, brein, psychologie

Leibnitz, wij en ons brein

De cognitieve neurowetenschap leert ons we dat onze gedachten ‘eigenlijk gewoon’ patronen van hersenactiviteit zijn. Wij zijn ons brein. Het blijft een gekke uitspraak. Ik heb al eerder gewezen op een leuk essay van Andy Clark dat de gedachte erachter op subtiele wijze belachelijk maakt. Wetenschappers formuleren het vaak genuanceerder, maar dat verandert niets aan de onlogica. Men spreekt bijvoorbeeld over de ‘neural underpinnings of…’, of ‘the neural representation of …’ of ‘the neural network responsible for…’ en verder lijkt het dan alsof die neurale underpinnings en representaties en netwerken het enige zijn dat er toe doet om het fenomeen in kwestie te kunnen begrijpen en verklaren. Vanochtend las ik in het boek ‘Heidegger en zijn Tijd‘ een citaat van Leibnitz dat in dit verband ook relevant is. Leibnitz zegt, vrij vertaald: Het feit dat iets ‘berust’ op iets anders wil niet zeggen dat het gelijk is aan dat andere. Want als het ene gelijk was aan het andere, dan was er geen verschil, en als er geen verschil zou zijn dan zou het een ook niet meer kunnen berusten op het andere, dan was het er aan gelijk. Dus: Alhoewel het menselijk leven berust op de ademhaling, zijn wij toch wel degelijk meer dan ‘louter lucht’. Op onlogica kun je Leibnitz niet snel betrappen!

Ons denken, en ons bewustzijn en onze identiteit, dwz., wie wij zijn, berust, ten dele, op de werking van ons brein. Maar dat wil niet zeggen dat ons denken en onze hersenen gelijk zijn aan elkaar. (Zoals Paul Churchland wel degelijk stellig beweert).

De computermetafoor (waar Leibnitz trouwens ongetwijfeld avant la lettre aan heeft bijgedragen) heeft ons een tijd lang in de greep gehouden van de gedachte dat ons brein de hardware is en onze gedachten de software die op die hardware (of ‘wetware’) draait. Hersenwetenschappers hebben oppervlakkig gezien de computermetafoor verlaten. Er is geen database in ons hoofd. Er is geen ‘central processor’ (In de hippocampus liggen niet al onze herinneringen opgeslagen. De prefrontale cortex is niet de central executive system dat alles aanstuurt). De details van de hersenen bleken zo veel ingewikkelder in elkaar te zitten dat de computermetafoor al snel overboord werd gegooid. Wat kwam er voor in de plaats? Nu, dat is het gevaarlijke: niets. Er is op dit moment, voor zover ik weet, geen goede metafoor voor wat het brein ‘is’. En dus zijn we de zaak om gaan draaien: we weten nu zoveel feitjes en merkwaardigheden over het brein, dat we gestopt zijn met zeggen: ‘het brein is als een…’ en in plaats daarvan zijn we gaan zeggen: ‘wij zijn als een brein’. En zoals dat gaat met metaforen, de ‘als’ wordt al snel vergeten: ‘wij zijn ons brein;’. Je zou ook kunnen zeggen: hersenwetenschappers missen vooralsnog een goed conceptueel model dat hen helpt te duiden wat ze zien als ze met de nieuwste technologieeen in onze hersenpannen kijken, maar dat heeft hen niet weerhouden gewoon door te blijven praten terwijl ze aan het hersenscannen waren. Met de cognitieve neurowetenschap als gevolg.

Hoe dan ook: op een dieper niveau is de computermetafoor nog altijd aanwezig. Want alhoewel men dertig jaar geleden vooral benadrukte dat in een computer de hardware niet van belang is, omdat het uiteindelijk draait om de structuur van de software (in de traditie van het functionalisme), kun je natuurlijk ook, met evenveel recht, de omgekeerde weg bewandelen: *eigenlijk* is een computer *niets meer of minder* dan een verzameling electronische schakelingen, software ‘bestaat’ niet. En dat is feitelijk wat hersenwetenschappers nu zijn gaan zeggen. In een soort tegendraadse historische ontwikkeling zijn ze zichzelf van high-level computerprogrammeur  gaan omscholen tot old-school electrotechnici: hoe werken de schakelingen? Hoe zit het netwerk van verbindingen in elkaar? Die malle neurowetenschappers.

Op een nog algemener niveau kun je zeggen dat de computermetafoor - net zoals dertig jaar geleden al - er nog steeds voor zorgt dat we bepaalde vragen niet beantwoorden omdat de metafoor ons er van weerhoudt die vragen te stellen: Stel dat wij een combinatie zijn van hardware en software, waarbij de software ‘berust’ op de hardware: Wat is dan nu *precies* de relatie tussen de hardware en de software? Waardoor kenmerkt zich dat ‘berusten’? Hoe moeten wij dat berusten begrijpen? (Ik lees Heidegger en zijn tijd, dus ik begin wat hoogdravend te worden). Tja, in een computer, doet dat er uiteindelijk niet toe. Zolang je maar een electrotechnicus hebt die de hardware onderhoudt en een programmeur die de software schrijft; werkt het! En zolang het werkt, hoeven we verder niets te begrijpen. Die twee hoeven elkaars werk niet in elkaar te vertalen. En alhoewel neurowetenschappers het vaak wel beweren, geven zij ook geen antwoord op deze vraag, die uiteindelijk nog steeds het ‘mind body’ problem is. Binnen de aannames van boekjes als ‘ik ben mijn brein’ is er nog steeds dat probleem en het wordt ook nog steeds niet beantwoord, omdat we nog steeds als een necker-cube springen tussen ’software’ en ‘hardware’ beschrijvingen van ons zijn.

(Deze tekst is uiteraad geheel geschreven door mijn brein - ik ben hier dus niet voor verantwoordelijk).

Popularity: 28% [?]

promotie, emotie, neuropsychologie

Emotional brainwaves

Het heeft me even gekost om er mentaal en emotioneel openlijk over te kunnen spreken: maar ik heb eigenlijk nog twee (ik dacht zelf dat het er 1 was dus ik was ook een beetje verrast) wetenschappelijke publicaties die ik tot nu toe altijd voor jullie heb verzwegen. Het schrijven van mijn vorige blogje, waarin M.v.d.L. een rol had, deed me er weer aan terugdenken. Een mislukt phd project - daar spreek je liever niet over. Maar die 16 x 2 gigabytes aan hersengolven die ik eigenhandig heb verzameld, daar ben ik uiteindelijk toch wel een klein beetje trots op. Het is fijn dat M. met die data twee mooie posters heeft gemaakt, en zelfs een travel-award heeft gewonnen. En ik zag zowaar, dat ik nog als tweede auteur ben opgenomen. M., ben je ondertussen al gepromoveerd? De tekenen op je site lijken naar voltooiing te neigen (maar ik dacht eigenlijk dat je al lang klaar was?). Rare business toch, dat promoveren.

Popularity: 17% [?]

emotie, biologie, neuropsychologie, brein, human technology, video

Ringtoneborsten

Mijn neef Martijn stuurde me zojuist het ultieme bewijs dat onze waarneming en emoties direct gekoppeld zijn aan ons lichaam. Vrouwen die subliminaal verborgen in ringtones naar baby-gehuil luisteren, krijgen grotere borsten, omdat het vet in hun rug en maag zich naar de borsten beweegt als reactie op het luisteren naar de geluiden. Ik verzin dit niet. Iemand anders misschien wel, het bewijs is op dit moment van YouTube kwaliteit (maar goed, dan is het waar, toch?)

Popularity: 34% [?]

observaties, emotie, ziekte, neuropsychologie, motoriek, brein, waarneming, taal, psychologie

A stroke of insight

Prachtig verhaal, met dank aan Otto!

Popularity: 58% [?]

kennis, neuropsychologie, taal, waarneming, video, brein, psychologie

(B)rainman

Jaaaahaaaaaaa! Het is weer tijd voor de documentaire van de week!

Brainman [webpage over de documentaire]

De documentaire zelf (in Divx)

De figuur Rainman (Dustin Hoffman) in de film met dezelfde titel, heet in wetenschappelijk jargon een ‘savant‘. Rainman, als de meeste savants, is extreem getalenteerd in bepaalde cognitieve taken en tegelijkertijd ernstig verstandelijk gehandicapt. Tot nu toe heb ik altijd gemeend dat daar een soort logica in zit: als je extreem getalenteerd bent (vaak in rekenen of tekenen; er zijn autisten die de hele dag priemgetallen zitten te bedenken of complete schilderijen in een uur naschilderen) dan kan het niet anders of je bent tegelijk ook extreem gehandicapt in enkele andere psychologische vaardigheden (meestal de sociale-). Noem het een vorm van compensatie. Als je brein vol zit met het tellen van hoeveelheden luciferhoutjes die op de grond zijn gevallen, dan kun je niet ook nog eens je social skills up-and-running houden.

Daniel Tammet kan minstens zo goed rekenen als Rainman, leert binnen een week een taal die hij nooit eerder sprak en is tegelijkertijd een gewone, communicatieve, sociale gesprekspartner. Baron-Cohen, die hem onderzoekt, vindt het bijna lastig om toe te geven, maar kan niet anders dan concluderen dat Daniel geen ‘echte’ autist is. Zijn prestaties zijn, zoals de Engelsen zeggen, ‘mind-boggling’. Of, zoals zijn Ijslandse taal-juf aan het eind van de documentaire erover zegt “it is not human”. Maar dat is hij wel. Bekijk deze charmante savant hier

PS Voor de EEC-ers onder ons: ergens tegen 2/3e vd film worden Chinese kinderen getoond die leren rekenen met de Abacus, het ouderwetse telraam. Deze kinderen kunnen vliegensvlug rekenen. Als ze wat ouder zijn, hebben ze de fysieke Abacus niet eens meer nodig, met hun vingers frummelend op de lege lessenaar rekenen ze even snel met een ‘mentale abacus’ in hun hoofd. Mooi voorbeeld van “External cognitive scaffolding - internalized!” (Wat is external scaffolding???).

Popularity: 41% [?]