A fogalmi vagy „kognitív” terek elmélete Peter Gärdenfors svéd filozófus nevéhez fűződik, aki évtizedek óta dolgozik a teórián, amely egészen sajátos módon írja le a gondolkodás működését. Ahogy a szakértő 2000-ben megjelent könyvében fogalmaz, a kogníció kutatóinak többsége vagy úgy képzeli el az agyat, mint egy szimbólumokkal operáló Turing-gépet, vagy úgy, mint egy kapcsolatok sokaságából felépülő neurális hálózatot.

Gärdenfors azonban más véleményen van: szerinte emberként azért vagyunk képesek olyan dolgokra, amelyek a legfejlettebb gépi rendszereknek sem mennek, például a nyelvek gyors elsajátítására vagy az egyes dolgok közös vonásainak meghatározására (azaz az általánosításra és kategorizálásra), mert ellentétben a számítógépekkel, térben reprezentáljuk az információkat.

Az almaság dimenziói

Gärdenfors geometrikus modelljének lényege, hogy az agyban fogalmi terek vannak, amelyek tulajdonságdimenziókat tartalmaznak, és az egyes tárgyak ezek mentén sorolódnak be. Ezt valahogy úgy kell elképzelni, hogy

Ilyen a rendszerekben helyeződik el és hasonlítódik össze minden, a piros, édes almától kezdve a kék műanyag kockáig. Az egymáshoz közel eső pontok révén alakítjuk a gondolkodási kategóriákat, például ezek révén határozzuk meg, hogy melyek az „almaság” és a „kockaság” kritériumai.

A legfrissebb agykutatási eredmények pedig alátámasztani látszanak ezt a teóriát. Sőt: Gärdenfors (Lundi Egyetem) a Kavli Intézet és a lipcsei Max Planck Intézet idegkutatóival nemrégiben a Science oldalain közzétett közös tanulmányában már egyenesen azt állítja, hogy a neurológiai vizsgálatok alapján az agyban a fogalmak ugyanúgy reprezentálódnak, mint a tér és abban saját helyzetünk, ráadásul ugyanazon idegi hálózatok is vannak használatban ennek során.

Vagyis arról van szó, hogy a világról való tudásunkat, és abban a tárgyak és tapasztalatok közötti mindenféle, nem feltétlenül térbeli kapcsolatokat ugyanúgy rendezzük össze, mint a földrajzi, térbeli adatokat, mondja Jacob Bellmund, a tanulmány egyik szerzője. A hippokampuszban az elmúlt évtizedekben felfedezett hely- és rácssejtek tehát nemcsak a fizikai terek, hanem a fogalmi terek térképét is őrzik, hasonló módon tárolva az almaság koncepcióját (és azon belül egy-egy alma helyét) ahhoz, mint hogy mi magunk hogyan határozzuk meg saját helyzetünket egy térben.

Az agyi GPS

A helysejtek és a rácssejtek felfedezői, John O’Keefe (University College London), illetve May-Britt Moser és Edvard Moser (Norvég Műszaki Egyetem) 2014-ben orvosi Nobel-díjat kaptak az agyi GPS felfedezésében nyújtott kulcsfontosságú kutatásaikért, vagyis annak felderítéséért hogyan képeződik le a tér az agyon belül, és hogyan kódolódnak annak részletei.

O’Keefe a hetvenes években fedezte fel, hogy a patkányok hippokampuszában általa helysejteknek nevezett speciális sejtek vannak, amelyek csak akkor lépnek működésbe, ha az állat konkrét helyszíneken tartózkodik.

A Moser-házaspár pedig a rácssejtekre akadt rá, vagyis rájöttek, hogy a hippokampusz és az úgynevezett entorinális kéreg sejtjei hatszögletű rácsot vetítenek a térre, ahol az állat éppen tartózkodik, és erre a hálóra támaszkodva rögzítik annak részleteit. Ezen a térbeosztásban egy-egy neuron elsülése jelzi, ha az állat áthalad az adott hatszög egyik csúcsán, a rács felbontása pedig, vagyis, hogy mekkora részekre osztódik fel a tér, mindig az adott helyzethez igazodik.

Azóta a kutatók a navigációs rendszer más sejtjeire is ráakadtak. Vannak például olyan sejtek, amelyek azt definiálják, hogy merre fordítjuk a fejünket, mások pedig azt jelzik, ha egy régió határára, például egy falhoz vagy egy szakadék szélére értünk. Közben ugyanis az is kiderült a funkcionális MR-vizsgálatok nyomán, hogy az agyi GPS ugyanis emberi agyban is ugyanúgy működik, ahogy a patkányokban.

Fogalmi térképek

A legfrissebb fMRI-vizsgálatok pedig, ahogy már említettük, azt sugallják, hogy a fogalmi terek szintén ebben a hálózatban tárolódnak el. Egy 2016-os oxfordi vizsgálat során például egy változó nyak- és lábhosszúságú madárról mutattak videófelvételeket a résztvevőknek, úgy hogy előtte az alanyoknak megtanították, hogy egy-egy madárformáról egy-egy karácsonyi jelképre asszociáljanak: a hosszú nyakú, rövid lábú madár például fenyőfát „jelentett”, míg a rövid nyakú, hosszú lábú madár mézeskalács-figurát.

Bár az asszociált képek között a valóságban nem volt térbelinek nevezhető kapcsolat, a videó nézése közben

csak ezúttal nem egy hely alaprajzán, hanem egy olyan koordinátarendszerben mozogtak, amelynek egyik tengelyén a lábhossz, a másikon pedig a nyakhossz ábrázolódott, és amely ezen dimenziók mentén lett különböző régiókra (pl. fenyőfa és mézeskalács régiójára) felosztva.

Ez a fajta feldolgozás a szakértők szerint mindenféle összevetésben működhet. Amikor a minket körülvevő emberekre gondolunk, magasságuk, humorérzékük, vagyoni helyzetük, kedvességük és egyebek alapján osztályozzuk őket, és attól függően, hogy egy adott helyzetben mely dimenziók a legfontosabbak, azok alapján soroljuk be őket hozzánk közelebb vagy távolabb állónak.

A fogalmi terek ugyanakkor nem csak ismerős dolgok összevetésekor működnek, mondja Bellmund: ha valami újjal találkozunk, azt tulajdonságai alapján képesek leszünk besorolni ugyanebbe a rendszerbe, és a már besorolt, ismerős dolgokból kiindulva eldönthetjük, hogyan érdemes viselkedni az új szituációban.

Absztrakt terek

Az adatok alapján úgy tűnik, hogy az agyban az absztrahálás különböző szintjeinek is jól meghatározott helye van. A hippokampusz ugyanis felülről lefelé haladva sokféle helysejt-csoportot tartalmaz, amelyek a vizsgálódások alapján eltérő „nagyításban” reprezentálják a környezet darabkáit. Ahogy egyre mélyebbre haladunk, egy-egy sejthez egyre kisebb terület tartozik, mintha ráközelítenénk a térkép egy darabjára. Mindez fogalmi szinten azt jelenti, hogy az elvonatkoztatás során folyamatosan mozgunk ezen sejtrétegek között: vannak olyan helysejtek, amelyek a nagyon tág régiókat jelölnek (pl. élő és élettelen), vannak szűkebbek (pl. kutya, macska), és még szűkebbek (pl. Maine Coon, Sziamiau).

Az elme ugyanakkor nemcsak fogalmi elvonatkoztatásra képes, de flexibilis is, vagyis egyszerre fogalmak széles skáláját képes kezelni. Ahhoz hogy ezt megtehesse, úgy kell tudnia váltania a fogalmak között, hogy közben az információk nem keverednek, hiszen nem lenne jó például, ha a madár fogalmába belezavarnának az autó fogalmi tulajdonságai.

Rágcsálókon kimutatták, hogy ha egy patkányt egy környezetből egy másikba helyeznek át, például egy kék falú ketrecből egy fekete falú kísérleti szobába, a helysejtek más mintázatban kezdenek működni, így az állat nem keveri össze a két teret. Ez a fajta működés a fogalmi terek elkülönítésében is hasonlóan működhet, annál is inkább, mivel tényleg egyre inkább úgy tűnik, hogy agyunk mindenképpen mentális térképeket tárol, függetlenül attól, hogy valódi terekről vagy gondolkodunk vagy sem, mondja Bellmund.

Térképek mindenütt

Bár a hippokampusz és a magasabb szintű kogníció kapcsolatát emberekben kísérletileg még nem sikerült igazolni, az eddigi fMRI vizsgálatok azt sugallják, hogy a térbeli tájékozódással kapcsolatban korábban tett megállapítások a fogalmi gondolkodásra is állnak. A szakértők nem térbeli problémákon való gondolkodás során is megfigyeltek már meglepően precíz hexagonális rácssejtműködési-mintázatot az emberi agyban, és arra is utalnak jelek, hogy a helysejtek konkrét helyeken kívül a kognitív tér egyes tárgyainak megőrzésében is részt vehetnek. Az ennél alaposabb vizsgálatokhoz és a teória tényleges igazolásához azonban még nagyobb felbontású agyi felvételekre lesz szükség, ami az fMRI-technológia fejlődésével egyre inkább lehetségessé válhat.

Ugyanakkor a fogalmi terek felderítésében a patkányokon végzett újabb és újabb vizsgálatok is segíthetnek. Egy 2017-es kutatás például igazolta, hogy a rágcsálókban helysejtek végzik a hangfrekvenciák a feltérképezését:

Érdekes ugyanakkor, hogy hasonló rácsos aktivitást emberek esetében a hippokampuszon kívül, az agykéreg más részeiben is megfigyeltek már.

Gärdenfors és társai elmélete tehát nagyon biztató irányvonalnak tűnik a gondolkodás folyamatának megértéséhez, amelynek megfejtése a neurodegeneratív betegségek megismerésétől kezdve a mesterséges intelligenciák fejlesztéséig számtalan területen bizonyulhat kulcsfontosságúnak.