Neurologie, algemeen: beslissingen 7 jun.2009 In dagelijks taalgebruik staat het woord "beslissing" voor het resultaat van een afweging tussen alternatieven, met de impliciete veronderstelling dat dat resultaat het gevolg is van een denkproces: iets waarover "nagedacht" is. In Beslissingen, psychologisch is getoond dat er drie basale vormen zijn van het beslissingsproces: reflexmatig, emotioneel, en rationeel, overeenkomende met de drie hoofdbestanddelen van "het brein": ruggemerg/hersenstam, emotionele hersenen, en cortex of grote hersenen . De beslissingen van ruggemerg/hersenstam gaan volledig automatisch, zijnde van de soort: "brandt hand" → "trek terug", waarin weinig keuze is. De tweede heeft meer overleg in zich, al verlopen ze ook vaak volgens het schema "belediging" → "boos" - maar men kan zich trainen in andere reacties. Terwijl de rationele beslissingen genomen door de mens het meest flexibel zijn, maar nog het meest vergaand begrepen in de zin dat men ze heeft kunnen vertalen in zaken als "logica". Nu kan de pure logica ook prima vertaald worden in automatismen, zoals de werking van de computer aantoont. En net als de automatismen van het ruggemerg en hersenstam, is hier sprake van de gecombineerde werking van aan-uit-elementen, wat normaal afgekort is tot de term "schakelaars". En het is ook zeer eenvoudig om aan te wijzen hoe de natuur dat geïmplementeerd heeft: de schakelaars in het zenuwstelsel zijn de neuronen. Neuronen zijn er in meerdere soorten, en vermoedelijk zijn ze ontstaan in connectie met de eerste primitieve vormen van zintuigen. Maar waar we het hier verder voornamelijk over zullen hebben zijn de neuronen die alleen maar met elkaar praten, de interneuronen, zoals die zich in hoge mate ontwikkeld hebben in de grote hersenen. De (inter)neuronen bestaan uit een centrale cel en enkele vormen van "aanhangsel": dendrieten, axons, synapsen, enzovoort, die wij hier verder zullen versimpelen tot de term "verbinding" . De centrale cel stel je voor door een rondje, de verbindingen door draadjes, en het geheel van vele neuronen heet een netwerk, oftewel: een neuraal netwerk. Van het neurale netwerk kan je met hoge graad van accuratesse zeggen dat het datgene is dat de beslissingen neemt. Hoe dat gebeurt, wat dit betekent voor de effectiviteit en de resultaten van dit beslissingsproces, gaat de rest van dit verhaal over. En om de interesse gaande te houden al een toepassing: de computer die uw met de hand ingevulde bankafschriften leest, doet dat door een softwarematig neuraal netwerk, dat letterlijk geleerd wordt de handgeschreven cijfers te lezen door het automatisch (zelf gegenereerd) herkennen van patronen: het netwerk krijgt eerst een grote reeks voorbeelden tezamen met de uitkomst. Dit wat betreft de passieve opbouw van het neurale netwerk. Waar het om gaat, is wat er uiteindelijk gebeurt, de dynamiek - het doorgeven van signalen aan elkaar via de verbindingen. Ook hierin zijn er weer meerdere methoden, met enkele pulsen, regelmatig herhaalde pulsen, onregelmatige herhaalde pulsen, enzovoort, waarbij zowel de herhalingsfrequentie als de sterkte van belang kan zijn . Ook dit vereenvoudigen we door alleen te kijken naar het resultaat, het aan-uit gaan van de neuronen, en hoe groepen van neuronen de signalen aan hun buren doorgeven en hoe ze verder voortplanten. Als je dit nu allemaal schematisch gaat uitbeelden, krijg je onderstaande figuur:  De rijen met rondjes zijn een doorsnede van het neurale netwerk, de pijltjes geven de verbindingen met de nabuur-neuronen (hier voor de eenvoud alleen naar links), en de pulsen die doorgegeven worden, kan je, ervan uitgaande dat ze allemaal tegelijk komen, voorstellen als een golf, de verticale stippellijn, die van rij naar rij beweegt. De reden dat dit zo gemodelleerd is, is dat het overeenkomt met een van de allereerste harde gegevens over de werking van de hersenen: er vinden elektrische golfbewegingen in plaats. Deze eerste ontdekking is het EEG, of elektro-encefalogram, dat de elektrische activiteit om de hersenen oppikt, zie voorbeeld met diverse soorten golven rechts (klik erop voor een vergroting met toelichting). Wat we gedaan hebben om dit model te ontwikkelen, is twee bekende punten nemen: de neuronen en de hersengolven, en de weg daartussen is ingevuld met de meest voor de hand liggende gang van zaken, enige andere bekende feiten in ogenschouw nemend. In de bovenstaande figuur hebben alle neuronen verbindingen op dezelfde manier met alle nabuur-neuronen, en geven ze het signaal met dezelfde sterkte door. Die sterkte van doorgave gaan we weergeven met de dikte van het pijltje, waarbij een sterkte nul automatisch "geen pijltje" wordt en omgekeerd. Waar het in het vervolg om gaat, is hoe het aantal verbindingen en de sterkte van die verbindingen bepalen wat er gebeurt met de hersengolf. Als eerste hebben we in onderstaande figuur bij alle neuronen de verbinding die het meest naar onder gaat weggehaald: Door alleen al naar het patroon van verbindingen te kijken zie je dan meteen dat er een trend richting naar boven zal ontstaan (hoe dit precies werkt, is ontdekt door de Nederlandse natuurkundige Christiaan Huygens , in zijn verklaring van de voortplanting van lichtgolven ). Met een paar van dit soort neuronlagen achterelkaar kan je de hersengolf dus een keurige bocht laten beschrijven. Waarbij het ook denkbaar is dat die golf uiteindelijk een heel cirkeltje doorloopt, en zichzelf in stand houdt - een proces waar de natuur dol op is (atomen, zonnestelsels ... van groot tot klein zit de natuur zo in elkaar: het is stabiel dus het leeft lang dus er is veel van). En wat betreft de psychologie: voortdurend herhalende gedachtes, piekeren, obsessies, neurosen, ... er zijn talloze aanwijzingen voor het bestaan van cirkels van gedachten in de hersenen, waarbij het veronderstellen van het bestaan van een overeenkomstig fysiologisch proces voor de hand liggend is. In de volgende figuur is voorgesteld wat er kan gebeuren als binnen het neurale netwerk er twee gebieden voorkomen, het ene waarbij de neuronen een verbinding naar onder hebben verloren (of gewoon zwakker is geworden) en een andere waarbij er een verbinding van naar boven weg is - de golf splitst zich in tweeën. En met dit voorbeeld in de hand is makkelijk in te zien dat door de sterkte van de verbindingen tussen de neuronen op systematische wijze te wijzigen, de meest diverse en ingewikkelde patronen van golven kunnen ontstaan. OK, dat is allemaal leuk, maar daarmee is er nog niets gebeurd - er is nog geen beslissing genomen. Van het nemen van echte, meetbare, beslissingen is bekend dat die toch wel echt door één enkel neuron worden gedaan, of een groepje dat speciaal dit doel heeft en dat je dus ook als een enkele "schakelaar" kan voorstellen. Dit gaat zo ver dat het mogelijk is gebleken een neuron te lokaliseren dat speciaal afging indien de menselijke drager ervan werd geconfronteerd met een afbeeldingen van een specifieke persoon, waaronder actrice Jennifer Aniston, wat natuurlijk prompt het Jennifer Aniston-neuron werd gedoopt . Hoe gaan we nu van een hele golf naar een enkel neuron? Dat kan heel simpel, door een rij neuronen te veronderstellen die allemaal maar één verbinding hebben met hetzelfde neuron - het beslissingsneuron, zie onderstaande figuur: Dit is natuurlijk ook weer de simpelste weergave van een proces dat in allerlei vormen van detail kan gebeuren, zoals een rijtje beslissingsneuronen, waarvan iedere er eentje is uit een aantal mogelijke alternatieven. Waarbij weer de mogelijkheid bestaat dat die alternatieven naast elkaar kunnen optreden, of dat ze elkaar uitsluiten. Waarin de logicus dan weer meteen zijn basale logische circuits herkent. Waar het hier als eerste tussenresultaat om gaat, is dat het denk- en beslissingsproces bepaald wordt door de organisatie van de verbindingen tussen de neuronen, en de sterkte van die verbindingen. Het voorgaande levert beslissingen volgens vaste patronen - automatismen. Het kenmerk van het menselijke en dierlijke leren is dat die patronen aangepast kunnen worden aan veranderende omstandigheden - een verandering in het beslissingsproces. Als je eerst linksaf sloeg, en daarna in een kuil in de weg reed, kan je leren om de volgende keer rechtsaf te gaan. Maar dat betekent dus dat dezelfde situatie: "wegsplitsing in zicht", een andere uitkomst moet geven. Die eerste beslissing komt overeen met achtereenvolgens een oogwaarneming, verwerking van de beelden, en dan de analyse in het neurale netwerk - die in het eerste geval leidde tot een golf richting beslissing "links". En nu moet die golf gaan richting beslissing "rechts". In het voorgaande hebben gezien hoe we de richting van golven kunnen beïnvloeden: door in het patroon van verbindingen de sterkte te veranderen. Maar ook voor dit proces verschillende scenario's denkbaar. Een mogelijkheid is dat na het nemen van de beslissing het resultaat door een speciaal netwerk gehaald wordt, de evaluator, die aan de hand van het resultaat het beslissingsnetwerk aanpast. In de onderstaande figuur hebben we weer geprobeerd dat zo simpel mogelijk voor te stellen. Het neurale netwerk hebben we wat gespecialiseerd met een deel dat de uitkomsten uitdrukt in een aantal factoren, die wat betreft het voorbeeld van de keuze "naar links" of "naar rechts" factoren kunnen zijn als windrichting, zonnestand, verwachte reistijd, enzovoort. Ook is de verandering in de sterkte van de verbindingen gesitueerd in een aparte laag of rij genaamd "Filter". Dat filter wordt aangestuurd door een evaluator, die hier voor de eenvoud als gescheiden eenheid is getekend (bijvoorbeeld de spiegelneuronen ), maar evengoed in hetzelfde netwerk kan zitten  - waar het om gaat is dat er een vorm van terugkoppeling plaatsvindt, hier de lange gebogen pijl, die de gevolgen van de beslissing opnieuw door een analyseproces haalt en als resultaat het netwerk aanpast - hier voorgesteld door de rechte gestreepte pijlen. Pakt de beslissing "naar links" goed uit, worden de factoren die naar "links" wijzen versterkt, pakt de beslissing slechts uit, die naar "rechts". In de figuur is het netwerk zo ingesteld geraakt dat de factoren b en c erg sterk zijn, en normaliter de doorslag zullen geven. Als deze "links" aansturen, zal de beslissing normaliter "links" zijn. Deze vorm van zelf-programmering is essentieel voor het functioneren van de hersenen . Stel nu dat je de pijltjes van de beslissingsverbindingen allemaal naar verhouding dunner zou maken, net zo lang tot het dikste weer de normale beginomvang heeft. De andere pijltjes of verbindingen zou je dan nog nauwelijks zien, of meetellen - je kan ze ook wegdenken. En dan krijg je een netwerk dat ingericht voor een specifieke beslissing of taak. Een ander voorbeeld van zo'n netwerk is hetgeen dat zich achter het oog, preciezer: de retina, bevindt, zie de onderstaande schematische voorstelling ervan: De speciale taak die dit netwerk vervult, is het omzetten van de grote hoeveelheid optische signalen van de lichtgevoelige oogcellen (rechts van het netwerk) in een veel kleiner aantal symbolische signalen die overeenkomen met lijnen en beweging, enzovoort, die het via de optische hoofdzenuw (links van het netwerk) naar de hersenen verstuurt . Het kan dit doen door een heel specifieke keuze van verbindingen in het netwerk zoals de illustratie laat zien - of anders gezien: door in een algemeen netwerk een heleboel verbindingen weg te laten, tot je dit netwerk krijgt. Het patroon van verbindingen bepaalt de functionaliteit. En dat geldt heel in het algemeen. Maar ook reptielen hebben ogen, met precies dit soort netwerken. De structuur ervan is dus niet geleerd, maar geëvolueerd, en genetisch vastgelegd. Wat meteen een zwakte aantoont in het eenvoudige beslissingsmodel van de figuur erboven, want dat lijkt er vrij sterk op - en het komt waarschijnlijk ook eerder met een al vastgelegde structuur overeen. Er moeten dus ook andere manieren zijn om tot een beslissingsproces te komen, die subtieler werken, en waarvan de structuur niet zo vooraf gedetermineerd is. Ook daarvoor biedt het verbindingsmiddel een naadloos passende en voor velen instantaan herkenbare oplossing. Want waar hersengolven uit elkaar gedreven kunnen worden door verbindingspatronen, als in de derde figuur, kunnen ze ook naar elkaar toe worden gedreven - snij het plaatje maar horizontaal doormidden, en plak de helften na verwisseling weer aan elkaar. Als je dit doet, en de mate waarin de golf naar zichzelf toe wordt gedreven geleidelijk varieert, aan de buitenkant meer dan in het midden, krijg je dit: Uiteindelijk komt de golf in één punt terecht, optisch bekend als het brandpunt, en in deze toepassing: het beslissingsneuron. Dit deel van het netwerk fungeert als een soort "lens". Een "Jennifer Aniston"-beslissingsneuron kan natuurlijk nooit genetisch bepaald zijn, en moet staan voor een gedurende het leven aangeleerd patroon. De betreffende verbindingen moeten redelijk te veranderen zijn, en, zo leert de ervaring, ook weer redelijk makkelijk af te leren, zodat de wijzigingen in de sterkte van de verbindingen in het netwerk niet al te groot kunnen zijn. En toch is heel goed mogelijk om tot een gezamenlijke grote wijziging, een beslissing, te komen, als je maar heel veel van die kleine wijzingen hebt en ze gecoördineerd samen laat werken. Dit is het grote verschil tussen het lens-model en het "hard-wired"-model van directe verbindingen aan het beslissingsneuron: de veranderingen in de sterkte van de neuronverbindingen moeten in het laatste geval groter zijn, en het aantal factoren is beperkt tot het aantal neuronen dat direct aan het beslissingsneuron verbonden kan worden. En dat laatste is beperkt tot iets als een stuk of tien, door kwesties van fysieke afmeting, en dergelijke. Natuurlijk komt ook zo'n lens-patroon, het patroon dat amendeerbare beslissingen neemt, niet zomaar tot stand. En je mag rustig aannemen dat er tussen het directe draadjesmodel van het type "oog" en het netwerk dat leidt tot het "Jennifer Aniston"-model nog tussenfasen zijn. Een voorbeeld daarvan is dat van het leren van taal, waar men gevonden heeft (bron verloren gegaan) dat het leren van taal niet gaat door het maken van nieuwe verbindingen in het brein, maar dat juist bestaande verbindingen worden verbroken - geheel overeenkomstig ons model. Deze verbrekingen liggen dus niet genetisch vast, maar worden geleerd. Zo kom je meteen al tot het redelijk bekende model van de drie niveaus van computerprogrammering: hardware (ligt vast), firmware (kan sporadisch gewijzigd worden), en software (kan naar believen gewijzigd worden). Het is voor de hand liggend deze drie methodes gelijk te stellen aan de drie soorten hersenen: de eerste is die van de hersenstam, de tweede van de emotionele hersenen, en de derde van de cortex. Er zijn talloze voorbeelden die deze driedeling ondersteunen, bijvoorbeeld zaken las het trekgedrag van vele vogels, dat voor een belangrijk deel genetisch vast lijkt te liggen. Maar de natuur is zelden eenduidig en de strikte driedeling lijkt te worden weersproken door gedrag van insecten als mieren, dat er, relatief gezien, verbazingwekkend intelligent uitziet , dat van vogels, die verbazingwekkend intelligent kunnen zijn , en het gedrag van mensen, dat verbazingwekkend dom kan zijn. Waarbij "dom" staat voor het gebrekkige vermogen te leren van eerdere ervaringen. De werkelijkheid is dus dat veelal alledrie de vormen van leren voorkomen, en de driedeling is gebaseerd op dominantie van het betreffende niveau. Bij de mens is het derde niveau dominant, hoewel hij nog steeds de andere twee heeft. Waaraan hij herinnert wordt in situaties waarin die ander niveaus geschikter zijn om beslissingen te nemen: bij fysiek gevaar en dergelijke. Maar zoals verhouding in afmetingen als aangeven (de emotionele, kleine, hersenen zijn veel groter dan hersenstam/ruggemerg, en de grote hersenen zijn veel groter dan de kleine), zijn de mogelijkheden van de netwerk van grote hersenen, de cortex, zeer veel groter dan van het emotionele netwerk. Binnen het derde niveau zijn er vermoedelijk dan ook vele subniveaus, van basalere en minder basale patronen binnen de neurale netwerken. De aanwijzingen daarvoor zijn direct te observeren in de praktijk van de werkelijkheid, door te kijken naar de ontwikkeling van dat netwerk. De ontwikkeling van dat netwerk is namelijk natuurlijk niets anders dan de ontwikkeling van het kind, waarvan je de diverse ontwikkelingsstadia heel duidelijk kan waarnemen. Het "leren" van kinderen is het ontwikkelen patronen in de hersenen, het neurale netwerk, waarbij er kennelijk meer basale en meer afgeleide patronen zijn: eerst moet je leren beslissen, dat wil zeggen: het soort patroon als van de laatste figuur moet ontstaan, voordat je deze nieuwe vaardigheid kan gebruiken om je beslissingen aan te passen aan je ervaringen. Dat wil zeggen: de analysefactoren afstellen, zie twee figuren terug. Dit idee van de stap voor stap ontwikkeling van het kind, dus van het brein, is al behoorlijk oud, en wordt normaliter geassocieerd met de Zwitserse psycholoog Piaget, maar is in vele andere varianten bekend (dit alles behorende tot de ontwikkelingspsychologie (Wikipedia)). Het belangrijke hieraan is dat deze natuurlijke ontwikkeling ook bepaalt wat je kinderen op welke leeftijd moet leren - meer daarover hier - voor een filmische samenbundeling en samenvatting ervan, zie deze film over een lerende robot , of een van de relevante sleutelscènes hier . Alles tezamen is er nu genoeg detail in het model om in te zien hoe het drie-lagen brein is ontstaan. De allereerste neuronen waren eenvoudige schakelcellen verbonden met simpele sensoren, voorlopers van de zintuigen, met een simpele aan-uit functie. Er was natuurlijk een evolutionair voordeel in steeds betere waarneming en steeds meer van dit soort cellen, zoals te zien is in de vele  manieren waarop dieren ogen hebben ontwikkeld (Wikipedia). Dat mondde uit in het centraal zenuwstelsel  van verbindingen tussen zintuigen, ledematen, en andere organen, grotendeels voorgeprogrammeerd. Zoogdieren ontwikkelden daarbovenop een apparaat dat in staat was ingewikkelde beslissingen te nemen, afhankelijk van rijkere ervaringen met hun omgeving die deels gedurende de levensduur aangepast konden worden. En de mens kreeg daarbovenop een nog groter apparaat, met veel grotere netwerken en verwerkingscapaciteit, dat in staat bleek een steeds grotere delen van de natuur om hem heen te bevatten dan die directe ervaringsomgeving. Of woorden van Goethe parafraserend: een dierenbrein moet ervaren dat de lucht in China ook blauw is, het menselijke brein snapt dat ook zo wel. Daarmee zijn we nu toe aan wat toepassingen van dit model. Ten eerste: de opdeling in drie niveaus met ook nog een aantal subniveaus in het derde, de een basaler dan de ander, verklaart ook het bekende feit van het verschil in moeilijkheid om bepaalde dingen af te leren. De moeilijkheid van het afleren lijkt overeen te komen met leeftijd waarop het soort denkpatroon ontstaan is: hoe jonger, hoe moeilijker. De moeilijkheidsgraad van leren en afleren, oftewel: de flexibiliteit van het proces, kan ook direct gekoppeld worden aan de meest gebruikte terminologie in dit verband. Het min of meer genetisch bepaalde proces komt overeen met de vierde en vijfde figuur, waarin de factoren direct verbonden zitten aan het beslissingsneuron. Het aantal van die contacten is fysiek beperkt, een neuron kan maar een beperkt aantal verbindingen dragen, zodat het beslissingsproces nogal grof is - of in andere termen: narrow minded, kleinschalig, ongenuanceerd, enzovoort. Termen uit de omgangstaal voor simpelheid in gedrag, dat wil zeggen: beslissingen. Terwijl voor moeilijke beslissingen talloze factoren een rol spelen, dat wil zeggen: er moeten talloze neuronen zijn om die factoren voor te stellen, en nog veel meer verbindingen een rol spelen. Kortom: je hebt een groot netwerk nodig. Wat weer bekend is door terminologie als: ruim inzicht, broad minded, een groot denkraam, enzovoort. Dit kan nog iets technischer uitgedrukt worden, teruggaande naar het netwerk dat de signalen van het oog verwerkt. Zo'n netwerk heet een Fast Fourier Transformer (FFT) of snelle Fourier analysator . Een Fourier analysator haalt patronen uit de signalen van vele  deelbronnen, in het oog de lichtgevoelige cellen. Die analysator doet dat beter naarmate hij meer elementen bevat - of in termen van de geometrie: naarmate het netwerk groter is. Kortom: hoe groter of breder het netwerk, hoe meer details, hoe nauwkeuriger de analyse. Of andersom: hoe simpeler de regels, hoe kleiner het noodzakelijke netwerk. Daar waar de structuur van het brein, het menselijke netwerk, tot stand komt door programmering via leren en ervaring, laat het voorgaande zien dat de structuren die je daarmee kweekt groter zijn naarmate je het meer details voert, en zo min mogelijk vaste regels invoert: voor de analyse van meer details zijn meer neuronen nodig dus een groter netwerk, en voor vaste regels, van de ja-nee soort, volstaan enkele neuronen als in de hersenstam. Het voorgaande gaat over het vakterrein van de ontwikkelingspsychologie. Een andere toepassing van het netwerkmodel is de invloed op het abstracte denken, uitgaande van begrippen als religie en andere vormen van ideologie. Religie en ideologie vervangen het in potentie oneindige aantal mogelijke reacties op een gebeurtenis in de menselijke omgeving door een beperkt aantal regels, met als klassieke voorbeeld de Tien Geboden uit de Bijbel. Uit hoofde van begrijpelijkheid zijn de gebruikelijke hoofdletters hier gehandhaafd hoewel dat op deze website normaliter niet de gewoonte is. Maar het dient tevens als illustratie van de ernst van het proces, want die hoofdletters staan voor het idee dat de betreffende regels en het boek dat ze bevat niet aan amendering onderhevig is: dit is voor Eens En Altijd - voor de Eeuwigheid. Maar naast het feit dat het een beperkt aantal regels is, gaat het ook om het soort regels. Die is namelijk vrijwel uitsluitend van het type simplistisch en één-dimensionaal. Het soort dat afgedaan kan worden door netwerkcircuits van de simpele soort. Het aanleren aan kinderen van de regels van de religie of andere ideologie betekent, volgens de eerdere toepassingen en de ontwikkelingspsychologie, dat deze regels op moeilijk af te leren niveau worden vastgelegd. Bovendien beperken deze regels de omvang van de noodzakelijke analysenetwerken, omdat simpele beslissingen slechts kleine netwerken nodig hebben. En in de natuur geldt dat zaken die niet gebruikt worden, ook verdwijnen, dus er is een aanzienlijke kans dat hiermee blijvend verbindingen in het netwerk worden verzwakt of zelfs uitgeschakeld. Onderricht in religie in de jeugd heeft dus drie effecten: het beperkt het aantal uitkomsten van het denkproces, het legt deze constructie diep vast, en het verkleint het analyse deel dat voor aanpassing in het netwerk zorgt. Deze eigenschappen versterken elkaar, vandaar dat een eenmaal aangeleerde religie ook zo hardnekkig is, ondanks het schier oneindige aantaal voorbeelden en aanwijzingen uit de werkelijkheid dat de regels van religie grotendeels onjuist en contraproductief zijn: de lijder aan religie heeft een analyse apparaat dat deze factoren er moeilijk of niet uithaalt, en een filter dat ze verzwakt. Het effect in het netwerk kunnen we weer toelichten met een illustratie, gebruikmakende van de vuistregel dat om iets te verduidelijken je het beste het meest extreme geval kan nemen. Wat betreft religie is dat natuurlijk de islam. Omdat religie een sterk vastgelegd geval is dat in de basale fase ontstaat, kunnen we het simpele beslissingsnetwerk gebruiken, en één van de factoren vervangen door de islam - de sterke voorkeur ervoor in het beslissingsproces is natuurlijk weer voorgesteld door een extra dikke verbinding: Dit circuit heeft tot resultaat dat alle andere factoren weinig invloed hebben op de goedkeuring van een bepaalde waargenomen situatie - met natuurlijk iets dergelijks voor afkeuring. Je kan dit een "Is islam = Is goed"-circuit noemen, of buiten deze context, in de lijn van het bestaan van een "Jennifer Aniston"-neuron, het bestaan van een "Is islam = Is goed"-neuron. Dit is het neurologische proces achter het direct in de praktijk waar te nemen verschijnsel dat moslims elkaar onderling nauwelijks tot afvallen . Ten overvloede: wat hier gezegd wordt over de islam geldt natuurlijk ook, in diverse mate, voor andere religies. En tevens, ook weer in diverse mate, voor alle andere vormen van ideologie. Het gaat hier om het aangeleerd hebben en onderhouden van een afgesloten verzameling regels, of erger: wetten, of nog erger: Wetten, die de keuzemogelijkheden van het analyserende neurale netwerk beperken. Zoals een netwerk dat alleen geleerd heeft cijfers te herkennen, niet in staat is, "het denkraam mist", om letters te herkennen. De woorden van een sciencefictionschrijver parafraserend: "Als een van die Wetten verspild is aan een verbod om gesneden beelden te aanbidden, kan ik me wel voorstellen hoe algemeen die andere zijn." Oftewel: de simpele regels van religie en ideologie verhinderen het herkennen en adequaat kunnen reageren op situaties die daarbuiten liggen. De vraag is waarom er in de mens krachten of invloeden zijn die de mogelijkheden van het denken, van het zenuwstelsel, willen beperken. Waar we ons hier beperken tot fysiologische verklaringen, is de voor de hand liggende verklaring dat dit komt van de "concurrentie" in het brein wat betreft het komen tot beslissingen: de emotionele hersenen. De emotionele hersenen  zijn in (zoog)dieren ontstaan om betere beslissingen te kunnen maken, en daar waar de mens ze ook heeft, zijn er dus twee manieren waarop de beslissingen die van het rationele denken kunnen doorkruisen. De eerste is directe concurrentie: de één zegt "naar links" en de ander zegt "naar rechts" - als twee mensen waarvan de ene de wegenkaart heeft bestudeerd en de ander afgaat of zijn intuïtie of ervaring. En de tweede manier is dat het emotionele proces het rationele proces zelf beïnvloedt . Ook hier is het waarschijnlijk zo dat beide vormen voorkomen. Een illustratie van het laatste is de invloed van chemische stoffen op het denken - de stoffen die bekend staan als "drugs". Het staat langzamerhand wel vast dat dit zo kan werken, omdat die stoffen werkzaam zijn in het brein, en dat dit de stoffen zijn die overeenkomen met stoffen die geassocieerd zijn met emoties: heroïne, cocaïne enzovoort zijn stoffen die op enigerlei wijze lijken op stoffen als adrenaline, serotonine enzovoort. Middels is ook bekend dat dit soort stoffen ook werkzaam zijn in het doorgeven van de signalen tussen de neuronen. Emoties beïnvloeden dus ook het neuronennetwerk. Alleen doen deze dat niet erg specifiek, maar op alle verbindingen of bepaalde grotere groepen. Hetgeen men terug ziet in de recente bevindingen dat cognitieve behandeling, dat wil zeggen: behandeling die het rationele denkpatroon proberen te beïnvloeden, meestal effectiever zijn dan die met medicijnen, dat wil zeggen: chemische emotie-beïnvloeders - de eerste werken specifieker in het neuronennetwerk dan de tweede . Een van de sterkste emoties is die van de angst, en een van de sterkste daaronder is angst voor het vreemde, het onbekende en het onzekere. Die angst komt overeen met de simpele natuurlijke waarheid dat een nieuwe omgeving nieuwe kansen biedt, nieuwe voedselbronnen, maar ook nieuwe gevaren met zich mee brengt - bijvoorbeeld nieuwe soorten roofdieren. Waar we hier spreken van "de omgeving" doelen we op de werkelijkheid, maar die werkelijkheid komt tot ieder mens via de tussenweg van de reconstructie ervan in zijn brein - en dit geldt ook voor ieder dier. In die zin gaat de werkelijkheid niet verder dan dat beeld in het brein. Dus waar we spreken over "nieuwe omgeving", is dit in feite een uitbreiding van het beeld ervan in het brein. Het is die uitbreiding in het brein die overeenkomt met de verwachtingen en angsten die we associëren met fysieke verplaatsing. Nu kan de link met die  eerder opgemerkte eigenaardige rem op het denken gelegd worden. Want als je je denken uitbreidt, doe je in feite hetzelfde als dat je je fysiek verplaatst naar een nieuwe omgeving: je krijgt zicht op nieuwe mogelijkheden, én van nieuwe bedreigingen. Dus kan dit gepaard gaan met dezelfde emotionele reacties: nieuwe verwachtingen en nieuwe angsten. Waarbij inmiddels bekend is dat emoties van angst in het emotionele deel van het brein een hogere prioriteit hebben dan die van verwachting of hoop, vanwege de simpele reden dat niet-gepakt-worden door een roofdier nu eenmaal belangrijker is dan een nog versere pol gras. Religie en andere ideologie kan gezien worden als een reactie op dat gevoel van angst voor verandering of uitbreiding van omgeving die plaats vindt als je ruimer gaat denken, dat wil zeggen: de uitbreiding van het wereldbeeld in de geest. Religie en ideologie kan dus gezien worden als een gevolg van die angst, geuit in de neiging om de grootte van het netwerk te beperken. En dat doet het door simpele regels te hanteren. Want daardoor wordt het noodzakelijke netwerk kleiner. Het is nu bijna een tautologie - twee keer hetzelfde zeggen. Religie en ideologie heeft dus een vernauwende werking op de geest, op het neurale netwerk. Als je religie en ideologie ziet als een product van het netwerk, staan deze dus voor de neiging van het netwerk om zichzelf te beperken of  te verkleinen. De andere kant van dit verhaal is dan een neiging van het netwerk om zichzelf te vergroten. Waarvoor het voorgaande verhaal simpel omgedraaid kan worden: dat gaat door het minder houden aan regels en die regels regelmatig amenderen, door meer zaken van de buitenwereld op te willen nemen, door meer factoren in aanmerking willen nemen, enzovoort. En als dit, net als de omgekeerde neiging, tot één woord samengevat moet worden, is dat natuurlijk het woord "wetenschap" - geheel in lijn met het feit dat wetenschap en religie ook in de gewone maatschappelijke praktijk elkaars ideologische vijanden blijken te zijn - ook hier is dit het duidelijkst te zien bij de meest strenge religie: de islam . De strijd tussen wetenschap en religie, of die tussen wetenschap en ideologie, is voor deze fase van de beschaving de essentiële strijd . Naast religie is er nog een ander veel gebruikte methode ter vernauwing van de geest: het gebruik van drugs. Hoewel door velen gepropageerd als geestverruimend, is natuurlijk precies het tegenovergestelde het geval - hetgeen eenvoudig valt te constateren door te kijken in de ogen van een drugsgebruiker. Meer over de achtergronden van geestelijke verdoving hier . Overigens, kan in vervolg op analyse van de relatie tussen religie en wetenschap meteen ook gesteld worden dat de bewering dat secularisme, of atheïsme en dergelijke, ook vormen van geloof zijn, meteen afgewezen worden. Het kenmerk van geloof is beperking, en die andere mentale houdingen kennen wel een beperking, maar dat is de beperking geen ideeën toe te laten die een beperking vormen - oftewel, voor de filosofisch geschoolden: het is wel een beperking, maar op een hoger meta-niveau of abstractieniveau (de term is wel hetzelfde, maar de betekenis diametraal verschillend) Meer detail en onderzoek over het geval van religie hier . Meer over het specifieke geval van cirkelprocessen hier . Voor verdere uitwerkingen van het beslissingsproces in de psychologie, zie hier  , vanwaar ook links naar sociologie en verder volgen. Voor een directe maatschappelijke toepassing in de vorm van het integratieprobleem zie hier . Naar Psychologische krachten, drie lagen , Psychologie lijst , Psychologie overzicht , of site home .