İnsan beyninin gizemlerini çözmekten çekinmeyin. Yeni bir çalışma, nörobilimcilerin “Donkey Kong” daki “beyin” i yönlendiren çok daha basit mantığı anlamak için analitik araçlara bile sahip olmayabileceğini gösteriyor.
Bir düşünce deneyinde, iki araştırmacı soruyu sordu: Bir sinirbilimci bir mikroişlemciyi anlayabilir miydi? Yani, insan beyninin son derece karmaşık bir bilgisayar olduğunu düşünürsek, nörobilimciler basit bir bilgisayarı analiz etmek için yaygın olarak kullanılan nörobilim yaklaşımlarını uygulayabilirler mi?
Ne kadar basit? 1981'de en son teknoloji bir oyun konsolu olan Atari 2600'ü denemeye karar verdiler. Bu, dünyayı tehditkar, hızlı bir 6502 mikroişlemciye dönüştürdü. Donkey Kong. [Aklın En İyi 10 Gizemi]
Araştırmacılar - Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley'de doktora sonrası araştırmacı ve Chicago'daki Northwestern Üniversitesi'nde fizyoterapi ve rehabilitasyon / fizyoloji profesörü olan Konrad Kording'den biri olan Eric Jonas, komplike olduğu için Atari 2600'ü "model organizmaları" olarak seçti. analitik bir meydan okuma sunmak için yeterli olsa da, onu yaratan mühendisler onu tamamen haritalandırmış ve tamamen anladılar.
Tipik bir beyin çalışmasını taklit etmek için Atari 2600 için üç farklı oyun türü olan "Donkey Kong", "Space Invaders" ve "Pitfall!" Daha sonra, nörobilimde yaygın olarak kullanılan veri analiz yöntemlerinden bazılarını, bu yöntemlerin Atari'nin "mikro-işlemcisinin - bilgiyi nasıl işlediğini" gösterip göstermeyeceğini görmek için uyguladılar. [Beyin Hakkında Bilmediğiniz 10 Şey]
Araştırmacılar mikroişlemci içinde "ilginç yapıyı ortaya çıkardılar" deneyi açıklayan makalede yazdılar. “Ancak, işlemci durumunda, işlevini ve yapısını biliyoruz ve sonuçlarımız, Atari beyninin tatmin edici bir anlayışını anlayabileceğimiz kadar kısa kaldı.
Deneylerinin sonuçları, PLOS Computational Biology dergisinde bugün (12 Ocak) yayınlandı.
Sinirbilim alanı, yenilikçi fikirlerin gelişmesi için Beyin Araştırması (BRAIN) İnisiyatifi gibi, WordsSideKick.com'a verdiği demeçte, insan zihnini anlamak için geliştirilen yeni, büyük ve iyi finanse edilmiş araştırma programlarından gelen bir veri düşüşünü bekliyor. Ancak Jonas, sonuçların tam olarak anlaşılamaması durumunda, bu verilerin değerini sorguladığını söyledi.
Jonas, "Hesaplamalı sinirbilimi yapan insanlar olarak, bugün elde ettiğimiz nispeten küçük verileri bile anlamamız için mücadele ediyoruz, kısmen de" yer gerçeği "eksikliğimiz var. "Fakat klasik mikroişlemciler gibi çeşitli sentetik sistemler test yatağı olarak kullanılabilirse, belki daha hızlı ilerleme sağlayabiliriz."
Yani, nörobilimin güncel yöntemleri için "oyun bitti"?
Chicago Rehabilitasyon Enstitüsü'nde araştırma bilimcisi olan Kording, “Nörobilimdeki ilerleme konusunda gerçekten çok olumluyım” dedi. "Alanın katkımızı ciddiye alması gerçeği, en azından vurguladığımız sorunları aşma planlarının olduğunu gösteriyor."
Kording, 80.000'den fazla kişinin bir önbaskı sunucusunda gazetenin önceki bir versiyonunu görüntülediğini söyledi. Pek çok kişi onu sevdi, ancak pek çoğu da nefret etse de dedi. Ama o ve Jonas'ın diyaloğa başlamasından memnun oldu.
San Diego'daki Salk Biyolojik Araştırmalar Enstitüsü'ndeki Hesaplamalı Nörobiyoloji Laboratuvarı'nı yöneten Terrence Sejnowski, canlı bilime, araştırmacıların nöral süreçleri anlamak için daha iyi bir kavramsal çerçeve geliştirmeye duydukları ihtiyacı takdir ettiğini söyledi. Gerçekten de, Sejnowski, Nature Neuroscience dergisinde 2014 yılında yayınlanan bir makalenin ilk yazarıydı. Bu alandaki pek çok kişi, araştırma projelerinden gelmesi beklenen muazzam ve çeşitli sinirbilim verisi kümelerinin nasıl analiz edileceğine dair bir yol haritası niteliğinde. gelecek yıllar.
Ancak, Atari 2600'ün nörobilimin analitik araçlarını test etmek için uygun bir model organizma olduğuna ikna olmamıştır.
Sejnowski, "Mikroişlemci ve beyin birbirinden tamamen farklı iki bilgisayar türü ve bunların analiz edilmesi için farklı yöntemlere ihtiyaç duyulmayacak kadar şaşmamalı." Dedi. "Bir diyalektik analizörü kullanarak mikroskobu [veya mikroçipler] için çalışan yöntemleri kullanarak beyni analiz edelim ve beyinleri analiz edelim. Bu, tersine mühendislik mikroskobunda harika çalışıyor, ancak beyinle tamamen baş edemiyor çünkü beyin dijital değil yonga."
Emin olmak gerekirse, beyin korkutucu bir bilgisayardır. Nörobilimciler gizemlerini çözdüğü için, küçük Mario gibi hissetmek zorundadırlar, sonsuza dek bilinmeyen alemlere giden sonsuz yolculuğunda engellerle mücadele ederler.
Christopher Wanjek (@wanjek) Instagram Profilini Görüntüle esprili bir kenar ile sağlık ve bilim günlük tweets için. Wanjek, "Gıda Atölyesi" ve "Kötü Tıp" ın yazarıdır. Onun sütunu, Kötü Tıp, Canlı Bilim'de düzenli olarak görünür.