Kuidas kasutada oma aju tänapäeva töökeskkonnas?

Andsin sellise lühikese poolteadusliku juhendi PARE Personalijuhtimise Aastakonverentsil

https://vimeo.com/167732283

 

 

Tee aju mõistmiseni: ikka tasa ja targu

 

Horisondi kodulehel on nüüd vabalt kättesaadav meie ajuteaduse seeria esimene lugu. Kopeerin teksti ka siia, aga piltidega on ilusam (vt lk 50)

Ajul on eriline roll meie käitumiste kordineerimisel ja teadvuselamuste loomisel. Aju talitlemise mõistmine on muljetavaldavalt keeruline. Siiski on teadlastel aju saladuste lahtimuukimisel õnnestunud teha mitmeid edusamme ja seega nihutada piirjooni meie poolt mõistetavate meile seni mõistatuslike nähtuste vahel.

Mõned meie organismi punktid on erilised. Kui kirurg elektrilise orgiga mööda inimese keha sisemust ringi kondab ja aeg-ajalt meie sisemusse särtsu laseb, leiab tüüpiliselt aset vaid mõni pisemat sorti lihastõmblus. Aju pinnale jõudes juhtub aga midagi küllalt dramaatilist. Pisikene elektrisärts aju kiirusagaras (vaata ka joonist) võib panna patsiendi käsi plaksutama ja jalgu liigutama. Mõni sentimeeter kukla poole liikudes tajub patsient elektrilise stiimuli järel hoopis kummaliste kujundite virtuaalset ringtantsu oma nägemismeeles. Kiirusagarast selle vahva orgiga otsmiku poole liikudes muutuvad patsiendi tundmused konkreetsetest nägemustest abstraktsemaks.

Laseme rääkida patsiendil endal: “Tunne on pigem selline, nagu tahaks leida pääsetee, kuidas millegagi hakkama saada. Nagu … nagu, kas ma saan, kas ma saan sellega hakkama? Kas ma saan sellega hakkama?” Kui arst küsib, kas tegu on pigem positiivse või negatiivse emotsiooniga, vastab patsient: “See on pigem positiivne tunne. Umbes nagu: proovi veel, proovi veel, proovi veel ja katsu sellega hakkama saada.”

See elamus, see hakkamasaamise tunne polnud esile kutsutud sugugi mitte keeruka olukorra poolt. Elamuse tekkeks oli tarvilik vaid patsiendi aju elektriline stimulatsioon. See on vaid üks näidetest, mis illustreerib, et kõik, mis me tunneme ja mõtleme, saab alguse ajus. Nobelist Francis Cricki sõnades: “Sina, Su rõõmud ja mured, Su mälestused ja ambitsioonid, Su tunne eneseteadvusest ja vabast tahtest, ei ole tegelikult mitte midagi enamat kui tohutu kogumi ajurakkude käitumine”.

Mõnes mõttes on eelnev väide üllatav ja ootamatu; “hämmastav” nagu Crick ise seda väidet iseloomustas. Aju, see umbes 1400 grammine organ, mis keemilises mõttes on enamjaolt üks suur rasvapall, peaks olema kõigi meie vaimsete võimete aluseks? Tundub uskumatu, kuid teie aju bioloogiline masinavärk võimaldab just praegusel hetkel kuidagimoodi käesoleva artikli tähemärkide tindimustri moondumist tähenduslikuks sisuks.

Inimaju mõistmine on suur väljakutse

Aju mõistmist on tihti kutsutud teaduse suurimaks väljakutseks. Selge see, sest aju uurimine aitab meil selgitada, miks me oleme just sellised nagu me oleme. Miks veedame kolmandiku oma elust magades? Miks imikud esialgu häälitsevad, siis lalisevad ja viimaks teise eluaasta kandis rääkima hakkavad? Miks narkomaanid oma sõltuvusest lahti ei saa? Miks mu mälu mind vahel alt veab? Miks vanaema enam väljas olles kodu üles ei leia? Miks alkohol mõne inimese agressiivseks teeb? Ajuteadusel on lootust anda vastuseid mitmetele inimese olemust puudutavatele küsimustele. Lisaks esitavad ajuteadusest tulevad probleemid väljakutseid ka arvuti-inseneridele. Kaasaja arvutiteaduse suurimad väljakutsed on arvutite nägema ja rääkima õpetamine ning robotitele kõndimise selgekstegemine.

Eelnevalt kirjeldasime, kuidas stimuleeriva elektriora mõne sentimeetrine liikumine aju pinnal muutis dramaatiliselt patsiendi käitumist. Tõsiasi, et kõik meie mitmekesised käitumised on sedavõrd pisikese pindala sisse kokku pakitud, annab märku inimaju keerukusest. Meie aju keerukus saab alguse inimkäitumise keerukusest. Inimaju ei ole hämmastav seetõttu, et ta suudab malet mängida, Horisondi artiklit lugeda, savist jooginõusid vormida, kuuekäigulist õhtusööki valmistada või korvpallimängus või tantsusaalis liikumist kordineerida. Inimaju on hämmastav, kuna ta suudab vajadusel seda kõike ja veel palju muudki. Putukatele ja tigudele, kes saavad maailmas hakkama pisut lihtsamate käitumismustritega, on looduse poolt antud selle võrra lihtsam aju.

Nii loomade kui inimeste käitumine tekib ajurakkude talitluse tagajärjel. Selleks, et mõista, kuidas aju meie käitumist kontrollib, ei piisa ainult aju piirkondade elektrilisest stimuleerimisest, vaid tuleb uurida ka ajukoe rakulist struktuuri. Meie ajurakud on imepisikesed ja ajju väga tihedasti kokku pakitud (vaata ka joonist).  Hinnatakse, et inimajus võiks olla umbes 100 miljardit närvirakku. Et bioloogidel tööd jätkuks, ei ole kõik närvirakud kaugeltki ühesugused, vaid erinevad üksteisest oma keemilise keele, kuju, ühendusmustri ja veel kümnete omaduste poolest. Erinevate hinnangute kohaselt on ajus enam erinevaid rakutüüpe kui terves ülejäänud organismis kokku. Sellest ajurakkude sasipuntrast just meid huvitavat käitumist vahendavate ajurakkude ülesleidmine ei ole lihtne.

Aju uurimise teeb märkimisväärselt väljakutsuvaks ka asjaolu, et närvirakud ei tegutse üksteisest isoleerituna. Iga närvirakk on ühenduses keskmiselt 10 000 teise närvirakuga. Seega ajurakkude vaheliste ühenduste arv on mõtlemapanev – 1 viieteistkümne nulliga. Närvirakkude vahelised ühenduskohad, mida nimetatakse sünapsiteks, on omakorda pidevas muutumises. Närvirakkude ühendusmustrid ja plastilised muutused sünapsites omakorda mõjutavad otseselt närvisignaalide mustrit ajus. Tänasel päeval on meil tihtilugu suuri probleeme nii ajurakkude töö vaatlemisega kui ka aju keele ehk siis närviimpulsside mustri lahtimõtestamisega. Kõige selle valguses on ehk mõistetav, miks väidetakse, et aju on meile teadaoleva universumi kõige keerukam masinavärk.

Me teame, et meie vaimsed protsessid põhinevad aju tööl

Õnneks on ajalugu sünnitanud piisavalt ajuteadlasi, kes selle keerukuse ees kartma ei ole löönud. Tänu neile on meil erinevate organismide ajude kohta kogunenud tohutult palju teadmisi. Antud artikliseeria eesmärgiks on tutvustada murdosa sellest, mida me aju kohta juba teame, kuid samas kirjeldada ka seda, mida me veel ei tea. Lahendatud probleemide nimistusse kuulub aju keemilise ja elektrilise suhtluskeele lahtimuukimine, lihtsamate õppimisprotseduuride ja mälumehhanismide füüsikaline ning algoritmiline kirjeldus, ajuproteeside ja implantaatide konstrueerimine. Lahendamata mõistatuste hulka kuuluvad näiteks keeruliste ajuvõrgustike struktuuri kaardistamine ja füsioloogia ning teadvuse suure probleemi lahendamine.

Antud artikliseeria tähtsaim eesmärk on innustada lugejat aju üle teadlikus keeles mõtlema. Ajal, mil horoskoobid ja posijad kaaperdavad inimeste aega ja raha, on tähtis, et inimestel oleks enda üle mõtlemiseks välja pakkuda alternatiivne raamistik. Esimese näitena kirjeldame siinkohal vast ajuteaduse suurimat saavutust: vastavuse loomist füüsilise ja vaimse tasandi vahel.

Mõtete allika avastamine polnud sugugi triviaalne ülesanne. Südamerütmi ja emotsioonide omavaheliste seoste otsene (kehaline) tunnetamine utsitas mitmeid antiikkultuure tunnete ja minapildi allikat hoopis südamesse paigutama. Aju tööd oli südame ilmselge tuksega võrreldes palju kergem kahe silma vahele jätta. Nüüdseks on ajukahjustusega patsiente uurides siiski selgeks saanud, et erinevad aju osad vastutavad erinevate vaimsete funktsioonide eest.

Näiteks kuklataguse ajupiirkonna kahjustus viib selleni, et teatud osa nägemisväljast kaob teadvusest, kusjuures see, milline osa nägemisväljast teadvusest välja langeb, on väga täpselt ennustatav selle järgi, kus täpselt ajukahjustus paikneb. Samas kõrgemate nägemispiirkondade kahjustus võib patsiendi tajus kaasa tuua probleemid nägude äratundmises või igapäevaesemete nimetamises. Erinevate ajupiirkondade töö spetsiifilisus väljendub näiteks selles, et leidub patsiente, kes ei suuda igapäevaesemeid tajuda, kuid suudavad siiski neid esemeid veatult haarata ja vastupidi – on patsiente, kes ei suuda objekte haarata, ehkki suudavad neid näha ja kirjeldada. Teatud oimusagara piirkondade kahjustuse tulemusena ei suuda patsiendid enam õppida uusi seiku ja fakte maailma kohta, ehkki nad suudaksid siiski õppida uisutama. Teatud kiirusagara kahjustuse tagajärjel võib tekkida sündroom, kus patsiendi enda käsi teeb asju, mida ta ei soovi. Näiteks võib käsi viisakalt lehvitada inimesele, kes patsiendile tegelikult ei meeldi, ilma et patsient seda tahaks. Seetõttu nimetatakse seda sündroomi tabavalt ka tulnukkäe sündroomiks. Otsmikusagara kahjustus võib aga viia selleni, et patsient ei suuda enam ette võtta isegi lihtsat tegevust nagu toiduvalmistamine, sest erinevate tegevuste reastamine ja planeerimine on tema jaoks muutunud võimatuks. Seega me teame, et erinevate ajupiirkondade töö on seotud erinevate vaimsete võimetega. Seega nende teaduslike tõendusmaterjalide valguses, mis me oleme tänaseks päevaks kogunud, on mõistlik arvata, et kogu meie „vaimne“ olemus on tõepoolest vahetult seotud aju tööga.

Hindame ka seda, mida me veel ei tea

Aga see ei tähenda, et me teame, kuidas täpselt ajus toimuvad otsustusprotsessid, kuidas talletuvad mälestused või kuidas aju töö tulemusena tekib inimlik intelligents või teadvus. Meie teadmiste augud on ajuteaduses sedavõrd suured, et neil on ilmselge praktiline tähendus. Aju biokeemia mõistmise puudujääkide tõttu puudub meil endiselt efektiivne ravi Alzheimeri, Parkinsoni, skisofreenia ja paljude muude ajutõbede vastu. Aju mittemõistmise tagajärjeks on näiteks ka see, et meie püüdlused intelligentseid roboteid luua ei ole ülispetsiifilistest tööstusrakendustest ja mänguasjadest palju kaugemale jõudnud. Nii inimlik uudishimu kui rakenduslikud aspektid motiveerivad praegust ajuteaduse buumi.

Kuidas siis ajuteadus inimkonna lahendamata probleeme ründab? Ühelt poolt lähenevad asjale tehisintellekti loojad, kes üritavad erinevaid algoritme proovides jõuda süsteemideni, mis inimesele sarnase paindlikkusega suudavad lahendada erinevaid ülesandeid (malemängust võileiva valmistamiseni). Teiselt poolt üritavad inimese ja primaatide ajude uurijad neile kättesaadavate tehnoloogiate abil aju füüsilist struktuuri mõõta, manipuleerida ja kaardistada. Kolmas lähenemine on uurida lihtsamaid mudelorganisme, kus kindlat käitumist vahendavad miljonite närvirakkude asemel kõigest kümned või sajad rakud. Näiteks puuviljakärbse toitumiskäitumist uurides saame juba praegu väga täpselt aru osadest reeglitest, mille abil närvisüsteem kontrollib näljatungi. Erinevate mudelorganismide ajude uurimine krabidest äädikakärbesteni ja kalmaaridest hiirteni on läbi ajuteaduse ajaloo viinud suurte läbimurreteni. Näiteks kõndimise koordinatsioonimehhanisme kirjeldati esimesena kassides, samas kui võrkkesta elektrilise keele lahtimuukimine sai alguse hobukrabide uurimisest.

Nagu järgnevad artiklid selles artikliseerias näitavad, on ajuteadus selliste lähenemiste abil juba praeguseks aru saanud mitmetest aju töö põhimõtetest. Seega tuleb teha teadust samm-sammult, tasa ja targu, ja hinnata kõigepealt seda, mida me juba teame. Ainult olemasolevate teadmiste põhjalik tundmine aitab tõeliselt mõista puudujääkide asukohta. Kutsume lugejat meiega koos ajuteaduse saladustes tuhnima. Saame üheskoos avastada, et palju näiliselt müstilisi fenomene on meile ammugi selged, samas kui palju igapäevast on meile endiselt tundmatu.

Su aju: mida me teame ja mida veel ei tea?

Veebruris pidasin Elleri muusikakoolis konverentsi “Muusika ja inimeseks olemine” raames ettekande ajust:

Suvi! Lõputööde hooaeg on läbi

Väljas küll pigem sügisene ilm, aga tööl algas just suvi, sest kevadine lõputööde maraton sai läbi!

Iga aasta ma luban oma abikaasale, et võtan 2-3 juhendatavat, kuid selle lubaduse pidamine on raske – näiteks arvutiteaduse instituudis võtsid minuga sügisel ühendust mitu ilmselgelt väga nupukat tudengit, kellele oli raske EI öelda. Niisiis oli mul sel aastal 8 juhendatavat.

Ilmselgelt pole mul piisavalt aega ja terveid käsi, et neid kõiki töid üksipulgi läbi võtta, aga mõned kokkuvõtted:

3 tööd oli seotud mäluga – tegu on teemaga, kuhu viimastel aastatel olen end rohkem sisse lugenud ja sisse söönud. Ehk saame ka esimese mäluteemalise artikli Taavi magistritööst.

5 tööd oli seotud virtuaalse reaalsusega – see on valdkond, kuhu tasub investeerida. Meil on juba eelmisest aastast Madise töö muutusepimeduse kohta 3D ruumis, sel aastal juba laadisime üles töö “Inimkaheksajala” kohta, 3 tööd on nüüd artikliks kirjutamise ja ärasaatmise järjekorras.

Vaid 2 tööd oli seotud ajuandmete analüüsiga – doktorantuuri lõpust saadik on ajuandmete analüüs mind üha vähem huvitanud.

Ja mis ehk kõige olulisem – ükski neist kaheksast tööst ei olnud vahetult seotud teadvuseuuringutega.

See kõik paneb mind pisut mõtlema, kes ma siis teadlasena olen – mind tuntakse ja teatakse rahvusvaheliselt ainult teadvuse teadusliku uurimise tõttu, kuid viimastel aastatel pole see teema enam nii väga paelunud ja sütitanud. Kas on mõtet teha kannapööre? Vanale koerale enam uusi trikke ei õpeta? Rohi on alati mujal rohelisem?

Igal juhul tundub, et varsti tuleb ka see blogi pikemale (igavesele?) puhkusele saata. Või vähemalt rebrändida.

 

Vähem on rohkem: kuidas kasutada aju nutikalt

Ehk kõlab pisut paradoksaalsena, kuid edu nimel tuleb pisut vähem rabeleda, et ajudest maksimumi võtta.

Meie aju on imeline, parim arvutusmasin meile teadaolevas universumis. Tänapäeva töökeskkond teeb aga meie kolju sees olevast sportautost tõukeratta. Peamine põhjus on informatsiooni üleküllus, millega kaasnevad ajule väga ebasobivad tööviisid: 1) et kõigega kursis olla, on standardiks ülesannete samaaegne tegemine, st rööprähklemine, 2) Inimestele meeldib olla alati kättesaadav (“always on”), kohe igale e-kirjale või tekstisõnumile reageerida, 3) kuna infot on alati rohkem kui aega, kiputakse tegema üha pikemaid tööpäevi.

Nende tööpraktikate kohaselt aju kasutades muudame kahjuks aju imemasina taskukalkulaatoriks. Üks suur probleem tänapäeva töökeskkonnaga on, et aju on oma loomuselt väga vilets rööprähkleja. Mõtlemist vajavaid tööülesandeid teeb aju alati üksteise järel, mitte samaaegselt. Seega iga kord, kui tuleb tööalane telefonikõne või on tarvis sotsiaalmeedias vastata, peab aju ühelt ülesandelt teisele lülituma. See ümberlülitamine nõuab lisaressursse.

Mõttetöö ressurss ajus on aga piiratud – teadlik mõttetöö tundub subjektiivselt raske ja on ka ajule raske, niisiis suudab aju seda teha vaid piiratud aja. See teadliku mõtlemise ressurss võimaldab tulla loovate lahenduste peale ja hakkama saada mõtlemist vajavate tööülesannetega, aga kuna ta on piiratud, tuleb teda hoida.

Eelmise kahe punkti valguses tundub mõistlik soovitada järgmist: Tuleb keskenduda korraga ainult ühele ülesandele. Töötamiseks võiks panna kinni kõik muu (veebilehitseja, Facebook, e-post, nutitelefon, tüütu kolleeg), võtta maha kõik uuendused ja teated. Tööta rahus, tööta ühe asja kallal.

Ma juba aiman, et see soovitus tundub tobe, tagurlik ja vale – “nii palju on korraga toimumas, ma pean kõigega kursis olema ja vajadusel kiiresti ümber lülitama“. Arusaadav. Aga ega ühele ülesandele ei pea keskenduma mitu tundi. Oh ei.  Tee pause – niipea, kui tunned, et keskendumine kaob, tõuse laua tagant. Tuntud soovitus on teha tööd 25 minutit ja seejärel puhata 5 minutit. Seega ühele ülesandele tuleks keskenduda 25 minutit, seejärel võib paar minutit e-kirju vaadata ja telefoni piiluda. Ja järgmised 25 minutit võib võtta ette midagi hoopis teistsugust. Hea takt on näiteks kaks blokki mõttetööd ja üks blokk kirjadele vastamist.

Võib ennetada ka vastuväidet, et ühe ülesande tegemine on iganenud tööviis –  “kümne aasta pärast ei vajata enam süvenemist ja mõtlemist – edukas on see, kes suudab kiiresti palju infot analüüsida ja õigesti reageerida”. Kahjuks või õnneks on nii, et juba praegu oskab tehismõistus mitmes valdkonnas “kiiresti palju infot analüüsida ja õigesti reageerida” inimesest paremini, kümne aasta pärast ei ole inimesi selliste ülesannete täitmiseks enam tarvis.

Seega peame küsima, milles jääb inimene masinast paremaks. Milliseid tööviise peame õpetama noortele, et neil 10-20 aasta pärast töö oleks?

Lihtsustatult võib öelda, et masinad on inimesest paremad ülesannetes, kus on tarvis korraga mitmeid muutujaid arvesse võtta (näiteks otsustamine, milliseid kaupasid lattu tellida, arvesse võttes eelmiste kuude ja aastate andmeid). Meie aju seljatab aga praegu igasuguse masina töödes, kus on tarvis luua midagi uut – leida innovatiivseid seoseid erinevate muutujate vahel, et tulla loovate lahenduste peale (nt Skype või Transferwise idee väljamõtlemine).

Loominguliste lahenduste leidmine aga nõuab just probleemi süvenemist, mitte paljude faktide pealiskaudset teadmist. Ja ehk mõneti üllataval kombel ei tule lahendused siis tõenäolisemalt, kui pikki tööpäevi teha ja kui alati levis ja võrgus olla. Maailma mõtteloo ajalugu ja teadustöö näitab, et tihti tulevad lahendused tööalastele probleemidele hoopis puhates! Inglise keeles öeldakse kenasti, et lahendustega on seotud kolm B’d – bed, bus & bath. Eesti keelde võiks siis parafraseerida kolm V’d – vann, voodi ja vantsimine. Tasub märkida, et nutiseadmed ajule vastavat puhkust ei paku, kuna nendest tulev infovool kaaperdab ideede tantsuplatsi. Aju nutikuse tõstmiseks olgu õhtud nutiseadmete vabad.

Niisiis ajuteadusele tuginedes võime öelda, et kui eesmärgiks on rohkem innovatsiooni ja rohkem suuri ideid, siis peaksid kõik mõttetööd tegevad töötajad vähem töötama. Uute lahenduste peale tulemiseks peaks korraga keskenduma ühele tööülesandele. 12-tunniste tööpäevade asemel olgu hoopis 12 minutit tukastamist iga 8-tunnise tööpäeva keskel.

Artikkel ilmus originaalis Äripäevas.

 

Afantaasia

Helesinine koerake lendab luuavarrel üle tiigi – kas see lause tekitas Sus kujutluspilte? Kui ütlen: “meenuta oma eilset õhtupoolikut“, siis kas Sul tekib kujutluspilte sellest? Kui mõtled oma lemmiklaulust, siis kas justkui pisut kuuleksid seda (suudad selle kuulmist ette kujutada)? Kui kõigil juhtudel oli vastus ei, siis Sa oled minu jaoks põnev inimene!

Hiljuti oli meil laboriseminaril umbes taoline vaidlus (nagu ikka, algas kõik väitlusest teadvuse teemadel):

(Mu eesmärk pole seda vaidlust sõna-sõnalt tõetruult esitada, seega vabandan kohalolnute ees)

Mina: “No, aga kui Sa loed raamatust lugu, siis Sul tekivad ju kujutluspildid? Kuidas see stseen välja näeb, kuidas raamatu kangelane puu otsast lõvile kaela hüppab …”

Dr X: “Ei teki, mis udu Sa ajad, loen raamatut”

Mina: “Nii et sõna, sõna, sõna, sõna, aga ei mingit tajupilti”

Dr X: “sõnad jah”

Mina: “Jabur! Aga kujuta ette, et istud parajasti meie labori katsetoolis ja teed seal katset, kus uuritakse teadvustamist! Sa näed ju vaimusilmas arvutiekraani, seina, ehk meie masinaid?”

Dr X: “Esiteks, sellisest idiootsest katses ma küll osa ei võtaks. Ja teiseks, ma võin sellest küll mõelda, aga tuhkagi ma ei näe. Kolmandaks, mis imeasi see vaimusilm on?”

Mina: “Vaimusilm on tõesti kummaline sõna. Aga ärme kaldu teemast kõrvale – Sa oled robot! Mõni ime, et Sa aru ei saa, mis see teadvus on!”

Dr X: “Ega Sa ise ju ka ei saa!”

Dr Xi viimane märkus oli hea. Aga antud juhul olulisem: tegelikult ta ei pruukinud olla robot. Firefoxi looja ja Facebooki direktor Blake Ross on kirjutanud fantastilise loo afantaasiast – oma loo sellest, kuidas ta aru sai, et tal on midagi puudu – et tal ei teki automaatselt või tahtlikult kujutlusi … ja kuidas ta mõistis, et teised kõik (peaaegu kõik) suudavad seda:

I have never visualized anything in my entire life. I can’t “see” my father’s face or a bouncing blue ball, my childhood bedroom or the run I went on ten minutes ago. I thought “counting sheep” was a metaphor. I’m 30 years old and I never knew a human could do any of this. And it is blowing my goddamned mind.

Lugu on fantastiline, aitäh Tambetile viite eest. Kui tekitab huvi, võid ennast testida siin.

 

 

 

Endel Tulvingu arhiiv: mälu-uurija mälu

Kirjutasin ERMi blogisse väikese loo tutvustamaks Endel Tulvingu arhiivi. ERMi blogis piltidega, aga tekst ka siia:

Endel Tulving on Eesti teadusele nagu Arvo Pärt Eesti muusikale. Nagu on muusikahuvilisi, kes teavad Eestist vaid seda, et Arvo Pärt on eestlane, on ka teadlaseid, kes on Eestist kuulnud vaid Endel Tulvingu nime. Endel Tulving põgenes II Maailmasõja lõpus Eestist ja on oma teadlasekarjääri veetnud peamiselt Torontos. Kuid sellest hoolimata on ta olnud läbi aastakümnete toeks Eesti teadlastele ja teadusele. Tema hiljutine kingitus Eestile on ERMis 2017. aasta sügisel avatav Endel Tulvingu arhiiv.

Elu jooksul kogutud teadmised ja kogemused – mälu – on aluseks sellele, kes me oleme. Endel Tulvingu panused mäluprotsesside mõistmisesse on nii põhjapanevad, et näiteks ingliskeelses Psühholoogia Wikipedias seisab tema kohta järgnev tutvustus: “paljud nõustuksid, et ta on läbi aegade kõige kreatiivsem ja nupukam teoreetik mäluteaduses”. Ma pole üldse kindel, kas Endel Tulvingu enda jaoks see oleks kompliment. Tema suured ideed põhinevad siiski mitte ainult mõtlemisel, vaid eelkõige ka nupukatel eksperimentidel.

Endel Tulvingu suurte avastuste hulgas on kõige tuntum ehk eristus semantilise ja episoodilise mälu vahel.  Semantiline mälu on meie üldised teadmised maailmast – Prantsusmaa pealinn on …; kotleti sisse käivad … või ehk nüüd uus teadmine, et Endel Tulving on maailmakuulus mäluteadlane. Episoodiline mälu aga sisaldab episoode, näiteks mälestust äpardusterohkest Prantsusmaa-reisist, esimest korda, mil ise kotlette tegite või mälestust sellest, kus täpselt te lugesite võrdlust Endel Tulvingu ja Arvo Pärdi vahel. See eristus semantilise ja episoodilise mälu vahel näib ilmselge, aga nagu teaduses (ja maailmas üldisemalt) ikka, tuleb esiteks millegi peale tulla ja seda veenvalt näidata, enne kui see ilmselgeks saab.

Kuid lisaks sellele jaotusele on Endel Tulving teinud palju muudki originaalset. Näiteks on mäluprotsesside üldisel mõistmisel fundamentaalselt oluline ka kodeerimise spetsiifilisus. Selle hirmsa sõnapaari taga peidab end iseenesest väga lihtne idee: mälujälje meenutamisel ei loe mitte ainult see, mis on talletatud, vaid eelkõige see, kuidas see miski talletatud sai. Toome esiteks ühe klassikalise näite katsest, mille sarnastega Endel Tulving oma kolleege kodeerimise spetsiifilisuses veenda üritas. Oletame, et lugeja peab meelde jätma järgnevad sõnad:

mahl, limonaad, piim, tee, vein, konjak ja kali.

Oletame veel, et kui tal kahe minuti pärast palutakse sõnad meelde tuletada, unustab ta sõna “tee”. Eksperimendi läbiviijal on lihtne see puudujäänud sõna meelde tuletada vihjega “seda on rohelist ja musta”. See kerge vihje tooks kohe meelde “tee”. Kuid kui lugejale vihjeks öeldaks “seda on kruusa või liivaga”, oleks ta ilmselt isegi rohkem segaduses kui enne. Need kaks vihjet – “rohelist ja musta” ja “kruusa ja liivaga” – on sõnaga “tee” seotud enam-vähem samal viisil, kuid määrav on see, et esitatud nimekirjas – teiste jookide kontekstis – kodeeris lugeja sõna “tee” tõenäoliselt ilmselt joogina, mitte kruusatee või asfaltteena. Seega ehkki sõna on ju sama – “tee” – loeb meeldetuletamisel see, kuidas see sõna kodeeritud sai: kas joogina või mõnes muus tähenduses. Kodeerimise spetsiifilisus ütlebki lihtsustatult, et meeldetuletamise edukuse määrab see, kuivõrd sarnased on meeldetuletamise ja mällu salvestamise ajal kontekst ja keskkond (üldisemalt: kuivõrd sarnanased on nende kahe tingimuse vahel aju aktiivsusmustrid). (Tegelikult on asjaolud pisut keerukamad … nagu teaduses ikka.)

Kindlasti võib mõni lugeja kehitada õlgu ja arvata, et tegu on tühise fenomeniga, mis ilmneb mitmetähenduslike sõnade korral. Kuid tänaseks on selge, et pea iga inimese jaoks oleks viga eirata kodeerimise spetsiifilisuse printsiipi, sest ükskõik kui keeruliselt see fraas ka ei kõla, annab ta meile mäluteaduse kõige praktilisema soovituse ükskõik mille meenutamiseks: kui tahate mingit sündmust või fakti mäletada, minge vaimselt tagasi sinna olukorda, kus te olite selle sündmuse toimumise või fakti õppimise ajal. Kui teil on tarvis meelde tuletada oma vennapoja nime ja te olite selle nime kõlamise ajal just tulnud väsitavalt jooksuringilt, siis tuleb teil see nimi paremini meelde pärast väsitavat jooksuringi. Kui õpite eksamiks, siis tasub näiteks närida mingit spetsiifilise maitsega (kurkumi?) närimiskummi ja sama maitsega näts endale ka eksami ajal suhu panna (erinevate eksamite jaoks kasutage erinevaid närimiskumme). Endel Tulving avastas, et mälusisude meeldejätmine ja meenutamine sõltub alati sellest, millised muud mõtted ja ajuseisundid parajasti aktiivsed on.

Endel Tulvingu ideed on olnud revolutsioonilised inimese mälu ja aju paremaks mõistmiseks. Tõin esile vaid kaks teoreetilist läbimurret, kuid Endel Tulvingu nime taha võiks neid kirjutada trobikond. Süstemaatilisemat ja põhjalikumat ülevaadet Endel Tulvingu tööst ja selle töö mõjust võimaldab 2002. aastal eesti keeles ilmunud raamat Mälu (tõlkinud ja toimetanud Marika Rauk ja Jüri Allik).

Kahjuks pole teaduses nii, et kolleegid iga vahva idee peale püsti hüppavad, aplodeerivad ja õnnitlema jooksevad. Ei, pigem kas ignoreeritakse neid mõtteid või heal juhul vaieldakse aastaid, enne kui need ideed omaks võetakse. (Nagu Endel Tulving selgitanud on: Lõpuks ütlevad kõik muidugi “me teadsime seda juba ammu”).

Selliseid vaidluseid Endel Tulvingu ideede üle leiab arhiivist mitmeid. Tõepoolest, suur osa praeguse arhiivi 1019 säilikust on just kirjavahetused Endel Tulvingu ja teiste teadlaste vahel. Palju kirjavahetusi on Endel Tulvingu endiste kasvandike ja heade sõpradega, aga ega needki pole täis kiitust ja õlalepatsutamist. Teaduses peetakse tihti tuliseid vaidluseid just heade kolleegidega, kelle puhul pole kartust, et nad asja liiga südamesse võtaksid. Ja enda tudengid on tihti need, kes tahavad endise juhendaja ideedele veel vürtsi lisada ja juhendaja varjust üle ja välja hüpata, tema mõtetega otseselt vaieldes ja võideldes.

Ja vaidlusteks põhjust on. Ehkki Endel Tulving on andnud uusi vaatevinkleid mitmetele teadusprobleemidele inimese mälu kohta, on mäluteaduses mitmed fundamentaalsed küsimused veel lahendamata. Miks mõned faktid / sündmused jäävad paremini meelde? Kuidas eelnev kogemus aitab meil uut teadmist salvestada? Mis see mälusisu ülse on? Kuidas mälusisud meie ajusse talletatud on? Või tulles tagasi semantilise ja episoodilise mälu vahel tehtava eristuse juurde: on selge, et kuidagi luuakse episoodilistest mälusisudest aja jooksul semantiline teadmine. Aga kuidas täpselt? Kui pikka aega see võtab?

 
Olen kindel, et Endel Tulvingu arhiiv sisaldab mitmeid kirjavahetusi, kus nendel teemadel juba vaieldud ja arutletud on. Seega pole kahtluski, et Endel Tulvingu arhiiv pakub lõputult juhtlõngasid Eesti praegustele ja järgmiste põlvede mäluteadlastele. Kuid see arhiiv on palju rohkemat kui vaid teadlaste Meka – see säilikute kogu aitab meil osa saada ühe erakordse inimese, erakordse eestlase dekaadidepikkusest uurimistööst inimeseks olemise aluste kohta.

 

Raadiojuttu: miks me magame?

Me magame maha umbes ⅓ oma elust. Arvatavasti pole ma ainus, kes on endale vahel, kui uni tuleb segama hea raamatu nautimist või kirjatöö lõpetamist, esitanud küsimuse, miks on tarvis magada. Mida see meile annab? Ja me teame, et kui me üritame unele käega lüüa ja näiteks filmi lõpuni vaadata, hommikuni linateost nautida, kõik kolm “Sõrmuste isanda” osa endasse imeda, siis oleme järgmisel päeval tööl väga ebaefektiivsed, meil on uni. Me oleme unised, vastikud ja kergemini ärrituvad. Miks?

Võiks ju pakkuda, et uni on puhkuseks, aga sel juhul võib küsimust täpsustada: miks ei saa puhata lihtsalt rahulikult lesides, just seal teleka ees – miks on tarvis vajuda unne, vaimselt keskkonnast kaduda, olla teadmatu ümbritsevas toimuvast? Me teame, et magamise ajal on aju väga teistmoodi olekus kui ärkveloleku ajal. Miks on tarvis sellist erilist ajuseisundit? Miks me magame?

Pakutud on mitmeid funktsioone, näiteks et …
– Uni on üksikneuronite puhkuseks!
– Une ajal puhastatakse aju mürgistest jääkproduktidest!
– Uni on see hind, mille me maksame aju plastilisuse eest!
– seotud küsimus on see, kas unenägudel on mingi otstarve

Arutasin Priit Ennetiga nende pakutud funktsioonide üle Vikerraadio saates Labor. Vestlus kõlab kohe pärast sõber Mihkel Kama kommentaari selle kohta, kuidas noorteadlasi nutikamalt rahastada.

Mälu pole videokaamera

Teksti originaal ilmus eelmise aasta keskel Psühholoogia Sinule veergudel:

“Ma mäletan täpselt… ” – eks me teame kõik sellist fraasi erinevatest vaidlustest sõprade ja elukaaslastega, kus küsimuseks on näiteks see, kes viimane kord arve maksis, nõud pesi või kelle ämm esimesena sobimatult käitus. Viimase kolme dekaadi teadustulemused näitavad aga selgelt, et see fraas on eksitav – me ei mäleta kunagi täpselt.

Meie mälu pole nagu videokaamera. Mällu salvestatu pole kunagi üks-ühele koopia maailmas toimuvast. Meie aju ehitus mõjutab seda, mida me tajume, ja tajutav omakorda kallutab seda, mida me mällu salvestame. Meie kõigi ajude ehitus on aga erinev ja need erinevused aju ehituses tähendavad, et isegi täpselt sama sündmus võib kahele inimesele pigem erinevalt meelde jääda. Lisaks sellele ei jäta me kunagi meelde kõike ja isegi väga olulised sündmused võivad märkamata jääda. Näiteks ühes klassikalises katses Simonsi ja Levini poolt leiti, et kui katseisikute tähelepanu hetkeks kõrvale juhtida, ei märganud nad, et inimene, kellega nad hetk tagasi vestlesid, on muutunud, ehkki muutus oli olnud kardnaalne – katseisikute ees seisis nüüd hoopis teine inimene. Meie aju salvestab valikuliselt.

Mälust saab asjaolusid meelde tuletada, kuid see, mis mälu põhjal taastatakse, ei peegelda kunagi täpselt seda, mis toimus mälusisu salvestamise ajal. Seda seetõttu, et mälusisusid ei salvestata mitte turvakappi või kõvakettale, vaid närvirakkude võrgustikesse, mis aga muutuvad siis, kui teisi asju õpitakse. Ajuteaduslikult kirjeldades: kui millegi uue õppimisel aktiivsed olevad närvivõrgud mingil määral kattuvad eelmiste mälestustega, siis selle uue teabe salvestumisel muudetakse ka neid vanu mälestusi. Ja see kehtib ka nende sündmuste puhul, mida me peame olulisteks või tähelepanuväärseteks. Uute mälusisude salvestamine muudab vanasid mälestusi.

Mis kõige hullem – iga kord, kui mälusisu meelde tuletada, kirjutatakse see osaliselt üle. Ehkki meie intuitsioon kipub väitma, et mida rohkem ühte kindlat mälusisu meelde tuletada, seda paremini ja täpsemini see meeles on, näitab uurimistöö, et see ülekirjutamine võib mälusisusid olulisel määral muuta. Klassikalised katsed demonstreerivad, kuidas pealtnägijate ütlused võivad muutuda sõltuvalt sellest, kuidas küsimus esitada. Näiteks Loftus ja Palmer näitasid katseisikutele samasugust filmi kahe auto vahel juhtuvast õnnetusest. Pärast selle filmi nägemist paluti katseisikul hinnata seda, kui kiiresti autod kokkupõrke hetkel sõitsid. Mõnelt katseisikult küsiti “kui kiiresti autod liikusid, kui nad teineteist puudutasid?” , teistelt aga “kui kiiresti autod liikusid, kui nad teineteist rammisid?” Katseisikud, kellele esitatud küsimus sisaldas sõna “rammisid”, andsid ka suurema hinnangu autode kiirusele, ehkki kõik katseisikud olid näinud täpselt sama filmi. Lisaks mäletasid katseisikud, kellele esitatud küsimus sisaldas sõna “rammisid”, et videos oli näha ka katkist autoklaasi. Midagi taolist näidatud filmis tegelikult näha polnud.

Viimane tulemus juba viitab sellele, et teie mälusisusid on võimalik muuta, ilma et te seda tähele paneksite. Värske uurimistöö Shaw ja Porteri poolt näitab, et isegi täiesti terved noored inimesed võivad osavate sisendavate küsimuste ja järelemõtlemise abil uskuma jääda, et nad sooritasid minevikus kuritöö, mida tegelikult kunagi toimunud ei olnud. Veelgi enam: katse lõpus inimesed väidavad, et nad tõepoolest mäletavad vastavat sündmust (mida tegelikkuses kunagi ei toimunud) ja kirjeldavad seda võltsmälestust sama detailselt nagu mõnda tegelikku mälestust. Nende ajus oli tekkinud uus mälusisu, mida nad eksitavalt pidasid vanaks.

Need faktid mälu mitteusaldusväärsuse kohta omavad laialdast sisulist olulisust näiteks kohtupraktikas, kus tunnistajate ütlused ja süüaluse ülestunnistused on keskseteks materjalideks. Kuid laiemalt on need teadmised tähtsad meile kõigile. Tüütud vaidlused võiksid ju olemata jääda, kui osapooled võtaksid teadmiseks, et nende mälu pole nagu videokaamera.

Allikad:

Loftus, E. F., & Palmer, J. C. (1974). Reconstruction of automobile destruction: An example of the interaction between language and memory. Journal of verbal learning and verbal behavior, 13(5), 585-589.

Shaw, J., & Porter, S. (2015). Constructing Rich False Memories of Committing Crime. Psychological science, 0956797614562862.

Simons, D. J., & Levin, D. T. (1998). Failure to detect changes to people during a real-world interaction. Psychonomic Bulletin & Review, 5(4), 644-649

 

Tippteaduse otsinguil

Kui ma 2011. aasta lõpus Eestisse tulin, arvasin, et saame siin kiiresti asja hästi käima ja suudame teha tippteadust. Ja osati on läinud päris hästi – Renate suutis nelja aastaga läbida doktorantuuri, Kristjaniga koos suutsime Eestisse meelitada Rauli, Arvutusliku Ajuteaduse grupi esimene artikkel on väljas …

Kuid siiski, ma tunnistan, et nende nelja aastaga ei ole me suutnud teha tippteadust. Mis loom see tippteadus on, miks teda teha ja mis meil jääb puudu?

Tippteadust võiks lihtsasti defineerida ajakirja järgi: mida paremas ajakirjas avaldad, seda lähemal tipule oled. Nature on tippteadus. Aga see definitsioon on ka halb: glamuuriajakirjadesse jõuab ka sodi; Eestist on isegi suurepäraste tulemustega raske nendesse ajakirjadesse saada, sest Eesti on teadusmaailma jaoks Pagari küla.

Seega mis elukat me taga ajame? Minu jaoks on tippteadus selline teadustöö, mis paneb paljud kolleegid mõtlema, arutlema ja edasisi katseid tegema. Vähemalt kaks korda oleme selle definitsiooni järgi tippteaduse saba ka nuusutanud: 1) looga sellest, et kõik pole teadvus, mida kontrastiivanalüüs avastab, oleme teadvuseteaduses saanud kurikuulsaks ja muuhulgas on meie tööd ka 100 korda teistes töödes kasutatud; 2) oma kriitikaga selle kohta, kuidas teatud rütmidevahelisi seoseid analüüsitakse ja tõlgendatakse, oleme sütitanud uut kriitilist uurimistööd antud valdkonnas.

Mõlema saavutusega pole ma täielikult rahul, sest nad pole uued katsed ja uued tulemused – tegu on vanade tulemuste uudse sünteesiga, mis on kasulik ja kutsub mõtlema, aga ehk mitte päris tippteadus.

Ega päris selge see polegi, mis see tippteadus on, aga ehk saite aimu. Annan ka oma sõbra ja eeskuju Leopoldi definitsiooni: “Tippteadus on originaalne, sügavuti minev, ja enamikest konkurentidest kvaliteetsem teadus, millega sildistamine sõltub hetke maitsetest, vooludest, ning rahastusest.”

Miks ajada taga tippteadust? Parafraseerides Ülo Niinemetsa – 1) igasugune innovatsioon vajab tippteadust, mitte paigaltammumist, 2) kui me tahame noori motiveerida teadusesse tulema, siis peame tegema tippteadust. Andekaid noori ei huvita mingi niisama nikerdamine, nad on kõiketeadjad ja oskavad (mingil määral) hinnata, kas see teadus, mida me teeme, on põnev, uus ja konkurentsivõimeline või pelgalt hüpped konnatiigis.

Teine põhjus on isiklik: olen alati tahtnud teha kõike väga hästi. Koolis väljendus see selles, et tahtsin alati olla parim. Nüüd ma tean, et ma pole parim. Olen näinud endast targemaid, kiiremaid mõtlejaid, nupukamaid ja vaimukamaid. Palju. Seega nüüd tahan ma endast lihtsalt anda parima. Esinedes. Kirjutades. Isa olles. Teadustööd tehes. Niisama teaduri positsioonil kukalt sügada on minu jaoks vale. Teadus on mugav töö (eriti võrreldes kaheaastase kantseldamisega). On mugav olla doktorant või teadur – eriti mingeid kohustusi pole, kui projekt venib, siis keegi kuskil ehk korra noomib, aga midagi suurt sellest ei juhtu. Ma mõistan seda mugavust ja ma tajun, kuidas ta mind vahel lämmatada üritab, kuid õnneks on (vähemalt seni) mu sees mingi kuradike, kes piitsutab mind tegema rohkem ja paremini, mõtlema tippteadusest.

Aga mis meil siis tippteadusest puudu jääb? Teadus on ikka kollektiivne ja eks kõigil tasub enda sisse vaadata, aga siin saan rääkida ainult enda probleemidest:

a) mul on liiga vähe aega – doktorantuuris töötasin 80 tundi nädalas, nüüd kahe lapse kõrvalt 44. Ma ei ole väga terav kriit ja seega on mul alati tarvis olnud neid lisatunde, et teistega tempot hoida.

b) mul on liiga palju projekte – olen vahetult seotud umbes 15 teadusprojektiga, juhendan neist pooli. Seda on liiga palju, mu vähene aeg valgub laiali erinevatesse suundadesse, liiga vähe fookust. Kust see tippteadus tuleb, kui käsil on musttuhat miniteadust?

c) ma ei viitsi teha andmeanalüüsi. Mu elus olid ajad, kus mulle meeldis ise koodi tikkida ja andmeid jooksutada. Mitte enam. Vähemalt ma teadvustan seda, et tänapäeval eristab (kognitiivses ja arvutustlikus neuroteaduses) keskpärast teadust tippteadusest tihtipeale just andmeanalüüsi taibukas kasutamine – parematel töödel pole mitte paremad andmed või kavalamad katsed, vaid tihtipeale on neil lihtsalt peenemad ja põhjalikumad analüüsid. Kui 2007. aastal Talise laboris aeg-sagedus analüüsi tegime või kui 2010. aastal rütmide-vahelisi seoseid või kausaalsust uurisime, siis olime veel hetke analüüsimeetodite tipule lähedal, kuid praegu on Eestis kognitiivses neuroteaduses selge puudujääk meetodite oskustest. Oma kursuses Psühholoogia instituudis tegin vähemalt algse tutvustuse kolme põhilisse meetodisse – masinõpe, RSA ja sügavad närvivõrgud. Kuid me peame suutma neid meetodeid rakendada ja edasi arendada, et olla konkurentsivõimelised.

d) eelmise punktiga on seotud see, et ma olen liiga kannatamatu – tippteadus vajab kannatlikkust. Vahel peabki projekt võtma 3-4 aastat, et tast saaks tippteadus. Ei pea pärast esimesi analüüse artiklit kirjutama, peab mõtlema, vajadusel lisakatseid tegema, kuid eelkõige edasi analüüsima. Jällegi, näen, et tippteadust tehes kulub palju aega ja energiat andmeanalüüsile, vajadusel uute meetodite õppimisele ja rakendamisele, kuid see kõik vajab kannatlikkust kõigi grupi liikmete poolt.

e) ma loen liiga vähe – ma küll lappan nädalas läbi umbes 300 pealkirja ja loen läbi 40 abstracti, kuid artikli sirvimiseni jõuan vaid 7-8 korda nädalas ja lugemiseni 1-2 korda. Doktorantuuris lugesin ikka 10-15 artiklit nädalas. Kuidas saavad selgeks uued andmeanalüüsi nipid, kui artikleid ei loe? Kuidas saada aru, mida teised tippteadlased on suutnud, kui artikleid ei loe? Kuidas ülse mõista, mis see tippteadus on, kui artikleid ei loe? (Enda kaitseks võin öelda, et kui süvenen mõnda uude teemasse, siis ikka loen rohkem, vahel 7-8 artiklit päevas)

f) ma mõtlen liiga vähe. Ega uued ideed ei tule arvuti taga abstracte sirvides. Mul ei tule nad tihti ka ise kirjutades. Harva tulevad head katseideed niisama keset olemist.

g) ma ei suuda iseennast piisavalt piitsutada ja keegi teine ka ei piitsuta – siin Eestis on kõik nii sõbralikud, keegi ei nõua tippteadust, isegi abikaasa ei nõua. 3 artiklit aastas keskmisest kõrgemates ajakirjades loetakse päris edukaks. Kuidas teha tippteadust, kui Eestis teadlaselt seda üldiselt ei oodatagi ega ei eeldatagi?

Õnneks on mõnele probleemile lahendusi ka:

a) halb algus lahenduste otsimisele, sest ajapuudusele lahendust pole. Õnneks olen viimase 2 aastaga hakanud aega palju efektiivsemalt kasutama. Rohkem aega tuleb siis, kui lapsed ülikoolis.

b) Lihtne – kui kevadel 6 tudengit lõpetab, siis ära rohkem juurde võta. Seda ütlen ma endale muidugi juba kolmandat aastat järjest. Pagana vahva on nupukate noortega koos töötada. Aga veel vahvam oleks koos tippteadust teha.

c) Õnneks projektides, kus ma ise juhendan, võib ju ka andmeanalüüsi mitte ise teha, vaid juhendada! Aga probleem on suurem: uurimisgrupid üritavad omaette mingeid analüüsijuppe teha (ja tubli on), aga võiks kohe praegu ühendada kognitiivset ajuteadust tegevad psühholoogid, kelle jaoks keerulisem andmeanalüüs on raske, ja arvutiteaduse jumbud, kelle jaoks on raske ise välja mõelda katseid, kuid kelle jaoks andmeanalüüs on nagu hambapesu. Päris niisama ei lahmi, ühe korra oleme edukalt ka psühholoogide andmed ja arvutiteadlaste andmeanalüüsi kombineerinud. Aga nii meie kui ka teised peaksid seda tihemini tegema.

d) vast kannatlikkus tuleb vanusega? Aga äkki ei tule ka. Lapsed ka aitavad kannatliku meele arengule kaasa …

e) Loen rohkem siis, kui lapsed ülikoolis? Loen rohkem, kui oma projektide arvu vähendan? Palkan endale kellegi, kes minu eest loeb ja siis mulle selle sisu ajju söödab?

f) Õnneks ma olen õppinud, et ma mõtlen kõige edukamalt öösel teki all – pole arvutit, pole muud stimulatsiooni, pea on selge. Naljakas komme küll, abikaasa ka vangutab pead, et mis ma sinna voodisse lähen, kui ise kurdan, et tarvis tööd teha … Aga viimasel ajal pea iga mõistlik idee tuleb just voodis. Kui ma üldse kunagi tippteadust teen, siis just seetõttu, et ma öösiti voodis salaplaani pean!

g) aga prooviks teha ühe tüki tippteadust kahe aasta jooksul, mitte kolm keskmist kausitäit aastas? Lubaks endale, et kui kolme aasta jooksul pole ühtegi tükki tippteadust, siis vabastan koha kellelegi teisele ja teen ise midagi muud? (Juudas, ma ei oska ju mitte midagi muud teha!)

Aitab halast, alaku uus aasta ja toogu teie õuele palju tippteadust!

PS: äkki võiks tippteaduse üle põdemise asemel lihtsalt elu nautida?