Nova Acta Leopoldina Band 110 Nummer 377

Zusammenfassung Modelle sollen sein: Einfach, exakt, ähnlich und fruchtbar; so hat es der Logiker CARNAP formuliert. Wie ist es dann um Modelle bestellt, die Funktionen des menschlichen Gehirns repräsentieren? Schwierig, und nicht nur schwierig in Bezug auf das Gehirn, sondern auch auf das Erleben, denn in der Hirnforschung geht man von einem pragmatischen Monismus oder empirischen Realismus aus, dass also die Integrität von Strukturen des Gehirns und der in ihnen re- präsentierten neuronalen Algorithmen notwendig ist. Diese Grundposition wird getragen von Beobachtungen, dass alles, was sich auf der subjektiven Ebene definieren lässt, durch lokale oder systemische Läsionen verloren gehen kann; der Funktionsverlust liefert also einen Existenzbeweis der Funktion selber, wenn dieser Verlust mit interindi- vidueller Konstanz auftritt. Die Carnapsche Forderung nach Einfachheit ist leicht erfüllbar; doch häufig sind Modelle zu einfach. Die Forderung nach Exaktheit bleibt meist ein frommer Wunsch, vergleicht man die neurowissenschaft- liche Forschung mit anderen exakten Wissenschaften; psychophysische Gesetze sind zwar exakt, aber zu limitiert, um das Subjektive hinreichend abzubilden. Bei der Forderung nach ähnlichkeit stellt sich die Frage, zu was eigentlich eine ähnlichkeit bestehen soll; unsere Forschung leidet daran, dass es anders als in der Biologie oder Chemie keine verbindliche Taxonomie von Funktionen gibt. Bleibt also die erfüllbare Forderung nach Fruchtbarkeit, der „pro- gnostischen Bewährung im Systemzusammenhang“. Dass manche Forderungen für gelungene Modelle nicht erfüllt werden können, sofern es überhaupt Wunsch sein sollte, sie zu erfüllen, liegt an der komplizierten Verschaltung neu- ronaler Strukturen, einer gewissen Unübersichtlichkeit im zeitbereich der neuronalen Informationsverarbeitung und den „top-down“-Prozessen, die bewusstes Erleben kennzeichnen. Abstract According to the logician CARNAP, models should be simple, exact, similar and productive. Do models that represent the functioning of the brain fulfill these requirements? This is a difficult question – not only difficult with regard to the brain, but also with regard to experience because in brain research there is a general assumption of pragmatic monism or empirical realism, i.e. the integrity of the structures of the brain and the neuronal algorithms represented within them is necessary. This basic assumption is supported by observations that everything that can be defined on a subjective level can be lost through local or systemic lesions; the loss of function does provide proof that the function itself exists, if this loss occurs with inter-individual constancy. CARNAP’S requirement that models should be simple is easy to fulfill; however, models are often too simple. The requirement that they should be exact usually remains wishful thinking, if one compares neuroscientific research with other exact sciences. Psychophysical laws are indeed exact, but they are too limited to sufficiently represent the subjective. The requirement of similarity triggers the ques- tion to what are models actually supposed to be similar to? Our research is afflicted by the fact that, unlike in biology or chemistry, there is no compulsory taxonomy of functions. Thus, only the requirement to be productive is left and can be satisfied, the “prognostic reliability within the systemic context”. The fact that some requirements for successful models cannot be fulfilled – in case fulfillment is desirable – is due to the complicated connectivity of neuronal struc- tures, a certain complexity in the time-domain of neuronal information processing, and the “top-down” processes that characterize conscious experience. Nova Acta Leopoldina NF 110, Nr. 377, 213–233 (2011) Ernst Pöppel und Eva Ruhnau 214