Husk å avdekke mysteriene til den menneskelige hjernen. En ny studie antyder at nevrovitenskapsmenn kanskje ikke engang har analyseverktøyene for å forstå den langt enklere logikken som driver "hjernen" i "Donkey Kong."
I et tankeeksperiment stilte to forskere spørsmålet: Kunne en nevrovitenskapsmann forstå en mikroprosessor? Det vil si at hvis man anser den menneskelige hjernen for å være en ekstremt komplisert datamaskin, kan nevrovitenskapsmenn anvende deres mye brukte nevrovitenskapelige tilnærminger for å analysere en enkel datamaskin?
Hvor enkelt? De bestemte seg for å prøve Atari 2600, som i 1981 var en topp moderne spillkonsoll - med det som den gang var en blåsende rask 6502 mikroprocessor - som introduserte verden for den truende, brystklagende, jomfru-snappende gorillaen som heter Donkey Kong.
Forskerne - Eric Jonas, postdoktor ved University of California, Berkeley, og Konrad Kording, professor i fysisk medisin og rehabilitering / fysiologi ved Northwestern University i Chicago - valgte Atari 2600 som sin "modellorganisme" fordi den var komplisert nok til å presentere en analytisk utfordring, men ingeniørene som opprettet den hadde kartlagt den grundig og forstått den helt.
For å etterligne en typisk hjernestudie undersøkte de tre typer "oppførsel" for Atari 2600 i form av tre forskjellige spill: "Donkey Kong", "Space Invaders" og "Pitfall!" De benyttet seg av noen av dataanalysemetodene som ofte brukes i nevrovitenskap for å se om disse metodene ville avsløre hvordan Atari "hjernen" - dens mikroprosessor - behandler informasjon.
Metodene "avslørte interessant struktur" i mikroprosessoren, skrev forskerne i papiret som beskrev eksperimentet. "Når det gjelder prosessoren, vet vi imidlertid dens funksjon og struktur, og resultatene våre holdt seg godt under hva vi vil kalle en tilfredsstillende forståelse" av Atari-hjernen.
Resultatene fra eksperimentet deres ble publisert i dag (12. januar) i tidsskriftet PLOS Computational Biology.
Feltet nevrovitenskap forventer en mengde data fra nye, store og godt finansierte forskningsprogrammer som er utviklet for å forstå det menneskelige sinnet, som Brain Research via Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN) Initiative, fortalte Jonas til Live Science. Likevel sa Jonas at han stiller spørsmål ved verdien av slike data hvis resultatene ikke kan forstås ordentlig.
"Som mennesker som gjør beregningsnerversamfunn, sliter vi virkelig med å gi mening om til og med de relativt små dataene vi skaffer oss i dag, delvis fordi vi mangler noen form for 'bakken sannhet'," sa Jonas. "Men hvis forskjellige syntetiske systemer som klassiske mikroprosessorer kan fungere som en testbed, kan vi kanskje gjøre raskere fremgang."
Så er det "game over" for nevrovitenskapens nåværende metoder?
"Jeg er faktisk veldig positiv til fremskritt innen nevrovitenskap," sa Kording, som også er forsker ved Rehabilitation Institute i Chicago. "At feltet er i stand til å ta vårt bidrag på alvor viser at de i det minste har planer om å få bukt med problemene vi fremhever."
Kording sa at mer enn 80 000 mennesker så på en tidligere versjon av papiret på en forhåndstrykkserver. Mange elsket det, sa han, selv om mange hatet det også. Men han var glad for at han og Jonas har startet en dialog.
Terrence Sejnowski, som leder Computational Neurobiology Laboratory ved Salk Institute for Biological Studies i San Diego, fortalte Live Science at han setter pris på behovet for forskere å utvikle et bedre konseptuelt rammeverk for å forstå nevral prosessering. Faktisk var Sejnowski den første forfatteren på en artikkel fra 2014 i tidsskriftet Nature Neuroscience, som mange i feltet anser for å være et veikart for hvordan man kan analysere de massive og mangfoldige settene med nevrovitenskapelige data som forventes å komme fra forskningsprosjekter i kommende år.
Men han er ikke overbevist om at Atari 2600 er en passende modellorganisme for å teste ut nevrovitenskapens analyseverktøy.
"Mikroprosessoren og hjernen er to helt forskjellige typer datamaskiner, og man skal ikke være overrasket over at det trengs forskjellige metoder for å analysere dem," sa Sejnowski. "La oss gjøre konversasjonseksperimentet og analysere hjernen ved å bruke metoder som fungerer for mikroner, ved hjelp av en logisk analysator. Dette fungerer utmerket i reverse-engineering mikros, men ville mislykkes fullstendig med hjernen fordi hjernen ikke er en digital brikke."
For å være sikker, hjernen er en skremmende type datamaskin. Og når nevrovitenskapsmenn går ut for å avsløre mysteriene, må de føle seg litt som lille Mario, for alltid å kjempe mot hindringer i deres tilsynelatende endeløse reise inn i ukjente verdener.
