Husk ikke at afdække mysterierne i den menneskelige hjerne. En ny undersøgelse antyder, at neurovidenskabsmænd muligvis ikke engang har analytiske værktøjer til at forstå den langt enklere logik, der driver "hjernen" i "Donkey Kong."
I et tankeeksperiment stillede to forskere spørgsmålet: Kunne en neuroscientist forstå en mikroprocessor? Det vil sige, hvis man betragter den menneskelige hjerne som en ekstremt kompliceret computer, kunne neurovidenskabsmænd anvende deres vidt anvendte neurovidenskabelige metoder til at analysere en simpel computer?
Hvor enkel? De besluttede at prøve Atari 2600, som i 1981 var en avanceret spilkonsol - med hvad der dengang var en blændende hurtig 6502 mikroprocessor - der introducerede verden til den truende, brystklagende, smukke gorilla, der hedder Donkey Kong.
Forskerne - Eric Jonas, en postdoktor ved University of California, Berkeley, og Konrad Kording, en professor i fysisk medicin og rehabilitering / fysiologi ved Northwestern University i Chicago - valgte Atari 2600 som deres "modelorganisme", fordi den var kompliceret nok til at præsentere en analytisk udfordring, alligevel havde ingeniørerne, der skabte den kortlagt den grundigt og forstået den fuldstændigt.
For at efterligne en typisk hjernestudie undersøgte de tre typer "adfærd" for Atari 2600 i form af tre forskellige spil: "Donkey Kong", "Space Invaders" og "Pitfall!" De anvendte derefter nogle af de dataanalysemetoder, der ofte bruges i neurovidenskab for at se, om disse metoder ville afsløre, hvordan Atari "hjernen" - dens mikroprocessor - behandler information.
Metoderne "afslørede interessant struktur" i mikroprocessoren, skrev forskerne i papiret, der beskrev eksperimentet. "I tilfælde af processor kender vi imidlertid dens funktion og struktur, og vores resultater forblev godt under det, vi ville kalde en tilfredsstillende forståelse" af Atari-hjernen.
Resultaterne af deres eksperiment blev offentliggjort i dag (12. januar) i tidsskriftet PLOS Computational Biology.
Neurovidenskabsfeltet forventer et fald af data fra nye, store og velfinansierede forskningsprogrammer, der er udviklet til at forstå det menneskelige sind, som Brain Research via Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN) Initiativ, fortalte Jonas til Live Science. Alligevel sagde Jonas, at han sætter spørgsmålstegn ved værdien af sådanne data, hvis resultaterne ikke kan forstås korrekt.
"Som folk, der laver beregningsneurovidenskab, kæmper vi virkelig for at give mening om endda de relativt små data, vi får i dag, delvis fordi vi mangler nogen form for 'grundlæggende sandhed'," sagde Jonas. "Men hvis forskellige syntetiske systemer som klassiske mikroprocessorer kan tjene som en testbed, kan vi måske gøre hurtigere fremskridt."
Så det er "game over" for neuroscience's nuværende metoder?
"Jeg er faktisk meget positiv til fremskridt inden for neurovidenskab," sagde Kording, der også er forsker ved Rehabilitation Institute i Chicago. "Det faktum, at marken er i stand til at tage vores bidrag alvorligt viser, at de i det mindste har planer om at overvinde de problemer, vi fremhæver."
Kording sagde, at mere end 80.000 mennesker så en tidligere version af papiret på en fortryksserver. Mange elskede det, sagde han, skønt mange hadede det også. Men han var glad for, at han og Jonas har indledt en dialog.
Terrence Sejnowski, der dirigerer Computational Neurobiology Laboratory ved Salk Institute for Biologiske studier i San Diego, fortalte Live Science, at han værdsætter behovet for, at forskere udvikler en bedre konceptuel ramme for forståelse af neurale processer. Faktisk var Sejnowski den første forfatter på en artikel i 2014 i tidsskriftet Nature Neuroscience, som mange inden for området betragter som et køreplan for, hvordan man analyserer de massive og forskellige sæt neurovidenskabelige data, der forventes at komme fra forskningsprojekter i kommende år.
Men han er ikke overbevist om, at Atari 2600 er en passende modelorganisme til test af neurovidens analytiske værktøjer.
"Mikroprocessoren og hjernen er to helt forskellige typer computere, og man skal ikke undre sig over, at der er brug for forskellige metoder til at analysere dem," sagde Sejnowski. "Lad os lave det konverserede eksperiment og analysere hjernen ved hjælp af metoder, der fungerer til mikros, ved hjælp af en logisk analysator. Dette fungerer godt i reverse-engineering mikros, men ville mislykkes fuldstændigt med hjernen, fordi hjernen ikke er en digital chip."
For at være sikker, er hjernen en skræmmende slags computer. Og når neurovidenskabsmænd går rundt med at afsløre dets mysterier, må de føle sig lidt som lille Mario og for evigt kæmpe hindringer i deres tilsyneladende uendelige rejse ind i ukendte verdener.
