NEUROBIOLOGIA

L'approccio proposto da Freeman allo studio delle basi neuro-fisiologiche della cognizione si contrappone dunque a quelli, tuttora prevalenti, che egli definisce "materialistico" e "cognitivistico". Ed indubbiamente Freeman può essere considerato un vero e proprio pioniere delle nuove neuroscienze cognitive, ossia di quell'approccio non-riduzionistico allo studio della cognizione umana che, seppure ancora minoritario, comincia a diffondersi e a trovare seguaci in tutto il pianeta. L'elemento centrale che sta a fondamento di tale nuova visione possiamo individuarlo nella convizione che nello studio scientifico-sperimentale della mente è impossibile prescindere dal suo legame strutturale con il cervello (e in generale con il sistema nervoso), come con il resto del corpo. Di conseguenza, piuttosto che di mente, è più opportuno parlare di agente cognitivo nella sua interezza e della sua interazione dinamica con l'ambiente circostante. I cognitivisti, com'è noto, ritengono invece che l'attività mentale possa essere compresa in analogia con il funzionamento del computer e dunque risulta riducibile all'elaborazione meccanica e disincarnata dell'informazione, gli input, sotto forma di rappresentazioni ricevute dall'esterno. Questa idea della mente computazionale, sganciata dal cervello e dal corpo si è affermata a partire dagli anni cinquanta, dominando le stesse ricerche neuroscientifiche per oltre trent'anni. Similmente al modello cartesiano dell'organismo vivente come congegno ad orologeria, quello del cervello-computer (il cosiddetto hardware umido) e, corrispondentemente, della mente-software ha avuto un ruolo euristico molto importante, fornendo una cornice concettuale di riferimento che ha consentito di aprire molte strade alla ricerca scientifica sulla cognizione. Tuttavia, già a metà degli anni sessanta tale modello, che all'inizio sollecitava l'esplorazione dei suoi stessi limiti, si era irrigidito fino a divenire di fatto un dogma. Tant'è che a partire dagli anni settanta gran parte della ricerca neurobiologica fu dominata dalla prospettiva dell'elaborazione dell'informazione, senza che ne venissero messi minimamente in discussione le assunzioni di base. Non solo tra gli specialisti del settore ma, come accade ogni volta che un concetto scientifico ottiene un successo schiacciante, anche presso il grande pubblico si è affermata, radicandosi come una sorta di luogo comune, l'idea che il cervello elabora le informazioni fornitegli dagli stimoli provenienti dall'ambiente. In celebri ricerche sperimentali compiute sulla corteccia visiva gli studiosi hanno individuato e proceduto alla classificazione di neuroni corticali, corrispondenti a determinati attributi dell'oggetto percepito, come l'orientamento, il colore, la luminosità, il contrasto e così via. In base all'ipotesi cognitivista-computazionale questi dati sono stati considerati la conferma della concezione secondo la quale il cervello riceve l'informazione visiva dalla retina, mediante specifici neuroni corticali corrispondenti a determinati aspetti dell'oggetto. L'informazione verrebbe così trasmessa ad altre aree del cervello in cui sarebbe sottoposta ad ulteriori elaborazioni: classificazione concettuale, memorizzazione e, infine, impulso all'azione. Ora, bisogna tenere presenti le modalità sperimentali in cui sono stati effettuati tali studi: animali completamente immobilizzati dall'anestesia venivano messi di fronte ad immagini visive. Gli stessi esperimenti compiuti da altri ricercatori in condizioni meno artificiali di queste, ossia su animali svegli e liberi di agire, mostrano che gli stimoli attivano neuroni diffusi e sparpagliati, non localizzabili in aree rigide. In definitiva l'inadeguatezza del modello causale lineare, del tipo sensazione/input - elaborazione - output/risposta, è l'immediata e ineludibile conseguenza dell'enorme complessità del cervello. Esso contiene circa dieci miliardi di cellule nervose o neuroni, che sono connessi in un'intricatissima rete non continua mediante mille miliardi di contatti sinaptici discontinui. Il modo migliore per comprendere il funzionamento di una rete siffatta consiste nel ricorrere al modello fornitoci dalla moderna teoria dei Sistemi Dinamici non lineari (o complessi)2 , la cui proprietà fondamentale è quella dell'auto-organizzazione o emergenza: già sistemi molto più semplici di quelli viventi, come ad esempio uno strato di fluido o una miscela di prodotti chimici, caratterizzati da un alto numero di entità microscopiche interagenti, sotto certe condizioni possono generare delle proprietà globali macroscopiche che non esistono al livello delle entità di base e che vengono designate come fenomeni emergenti. Tali proprietà globali dipendono dalle configurazioni (patterns) risultanti da interazioni non lineari tra le entità elementari.

di Igino Domanin

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data: 30 mar 2001

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