Nikar ne pozabite razkriti skrivnosti človeških možganov. Nova študija kaže, da nevroznanstveniki morda niti nimajo analitičnih orodij, da bi razumeli veliko enostavnejšo logiko, ki poganja "možgane" v "Donkey Kong".
V miselnem poskusu sta dva raziskovalca postavila vprašanje: Ali lahko nevroznanstvenik razume mikroprocesor? Se pravi, če bi človeški možgani ocenili kot izjemno zapleten računalnik, ali bi nevroznanstveniki lahko uporabili svoje široko uporabljene pristope nevroznanosti za analizo preprostega računalnika?
Kako preprosto? Odločili so se, da bodo preizkusili Atari 2600, ki je bila leta 1981 najsodobnejša igralna konzola - s tedaj bliskovito hitrim mikroprocesorjem 6502 - ki je svet predstavil grozečo, prsno bitko, ki jo je grabila gospa z imenom Donkey Kong.
Raziskovalci - Eric Jonas, podoktorski študent na kalifornijski univerzi Berkeley in Konrad Kording, profesor fizikalne medicine in rehabilitacije / fiziologije na univerzi Northwestern v Chicagu, so izbrali Atari 2600 za svoj "vzorčni organizem", ker je bilo zapleteno dovolj, da predstavlja analitični izziv, vendar so ga inženirji, ki so ga ustvarili, natančno preslikali in razumeli.
Da posnemajo značilno študijo možganov, so za Atari 2600 pregledali tri vrste "vedenj" v obliki treh različnih iger: "Donkey Kong", "Space Invaders" in "Pitfall!" Nato so uporabili nekatere metode analize podatkov, ki se običajno uporabljajo v nevroznanosti, da bi videli, ali bodo te metode razkrile, kako Atari "možgani" - njen mikroprocesor - obdelujejo informacije.
Metode so v mikroprocesorju "razkrile zanimivo strukturo", so v prispevku, ki opisuje eksperiment, zapisali raziskovalci. "Vendar pa v primeru procesorja poznamo njegovo funkcijo in strukturo, naši rezultati pa so bili precej manjši od tistega, kar bi imenovali zadovoljivo razumevanje" možganov Atari.
Rezultati njihovega poskusa so bili objavljeni danes (12. januarja) v reviji PLOS Computational Biology.
Področje nevroznanosti pričakuje obilico podatkov iz novih, velikih in dobro financiranih raziskovalnih programov, ki so bili razviti za razumevanje človeškega uma, kot je na primer Raziskava možganov s pomočjo Invative Innovative Neurotechnologies (BRAIN), je Jonas povedal Live Science. Kljub temu je Jonas dejal, da dvomi o vrednosti takšnih podatkov, če rezultatov ni mogoče pravilno razumeti.
"Kot ljudje, ki delajo računalniško nevroznanost, se resnično trudimo smiseliti celo razmeroma majhne podatke, ki jih pridobimo danes, deloma tudi zato, ker jim primanjkuje kakršne koli 'osnovne resnice'," je dejal Jonas. "Toda če lahko različni sintetični sistemi, kot so klasični mikroprocesorji, služijo kot testna plošča, bomo morda hitreje napredovali."
Je to "igra več" za trenutne metode nevroznanosti?
"Pravzaprav sem zelo pozitiven glede napredka v nevroznanosti," je dejal Kording, ki je tudi raziskovalni znanstvenik na rehabilitacijskem inštitutu iz Chicaga. "Dejstvo, da lahko polje resno sprejme naš prispevek, kaže, da imajo vsaj načrte za premagovanje težav, ki jih izpostavljamo."
Kording je dejal, da si je več kot 80.000 ljudi ogledalo starejšo različico papirja na strežniku za tiskanje. Mnogi so ga imeli radi, je dejal, čeprav so ga mnogi tudi sovražili. Vendar je bil vesel, da sta z Jonasom začela dialog.
Terrence Sejnowski, ki vodi laboratorij za računalniško nevrobiologijo na Salk Inštitutu za biološke študije v San Diegu, je za Live Science povedal, da ceni potrebo, da raziskovalci razvijejo boljši konceptualni okvir za razumevanje nevronske obdelave. Dejansko je bil Sejnowski prvi avtor dokumenta iz leta 2014 v reviji Nature Neuroscience, ki ga mnogi na tem področju obravnavajo kot načrt, kako analizirati ogromen in raznolik nabor podatkov nevroznanosti, ki naj bi prihajali iz raziskovalnih projektov v prihajajoča leta.
A ni prepričan, da je Atari 2600 primeren vzorčni organizem za preizkušanje analitičnih orodij nevroznanosti.
"Mikroprocesor in možgani so dve popolnoma različni vrsti računalnikov in ne bi smeli biti presenečeni, da so za njihovo analizo potrebne različne metode," je dejal Sejnowski. "Naredimo obratno eksperimentiranje in analiziramo možgane z metodami, ki delujejo na mikro, z logičnim analizatorjem. To deluje pri mikrofonih obratnega inženiringa, vendar bi z možgani popolnoma spodletelo, ker možgani niso digitalni čip."
Zagotovo so možgani zastrašujoča vrsta računalnika. In ko se nevroznanstveniki lotevajo razkrivanja njegovih skrivnosti, se morajo počutiti malo kot mali Mario, ki se za vedno spopada z ovirami na svojem na videz neskončnem potovanju v neznane kraljestva.
