No importa desentrañar los misterios del cerebro humano. Un nuevo estudio sugiere que los neurocientíficos podrían no tener las herramientas analíticas para comprender la lógica mucho más simple que impulsa el "cerebro" en "Donkey Kong".
En un experimento mental, dos investigadores hicieron la pregunta: ¿podría un neurocientífico entender un microprocesador? Es decir, si uno considera que el cerebro humano es una computadora extremadamente complicada, ¿podrían los neurocientíficos aplicar sus enfoques de neurociencia ampliamente utilizados para analizar una computadora simple?
Que tan simple Decidieron probar el Atari 2600, que en 1981 era una consola de juegos de última generación, con lo que entonces era un microprocesador 6502 increíblemente rápido, que introdujo al mundo al gorila amenazante, que golpeaba el pecho y se robaba la damisela llamado Donkey Kong.
Los investigadores, Eric Jonas, becario postdoctoral en la Universidad de California, Berkeley, y Konrad Kording, profesor de medicina física y rehabilitación / fisiología en la Universidad Northwestern en Chicago, eligieron el Atari 2600 como su "organismo modelo" porque era complicado. lo suficiente como para presentar un desafío analítico, sin embargo, los ingenieros que lo crearon lo trazaron a fondo y lo entendieron completamente.
Para imitar un estudio cerebral típico, examinaron tres tipos de "comportamientos" para el Atari 2600 en forma de tres juegos diferentes: "Donkey Kong", "Space Invaders" y "Pitfall!" Luego aplicaron algunos de los métodos de análisis de datos que se usan comúnmente en neurociencia para ver si esos métodos revelarían cómo el "cerebro" de Atari, su microprocesador, procesa la información.
Los métodos "revelaron una estructura interesante" dentro del microprocesador, escribieron los investigadores en el artículo que describe el experimento. "Sin embargo, en el caso del procesador, conocemos su función y estructura, y nuestros resultados estuvieron muy por debajo de lo que llamaríamos una comprensión satisfactoria" del cerebro de Atari.
Los resultados de su experimento se publicaron hoy (12 de enero) en la revista PLOS Computational Biology.
El campo de la neurociencia espera una ganancia inesperada de datos de programas de investigación nuevos, grandes y bien financiados que se han desarrollado para comprender la mente humana, como la Iniciativa de Investigación del Cerebro a través de Neurotecnologías Innovadoras (BRAIN), dijo Jonas a Live Science. Sin embargo, Jonas dijo que cuestiona el valor de dichos datos si los resultados no pueden entenderse adecuadamente.
"Como personas que hacen neurociencia computacional, realmente luchamos por dar sentido incluso a los datos comparativamente pequeños que adquirimos hoy, en parte porque carecemos de cualquier tipo de 'verdad fundamental'", dijo Jonas. "Pero si varios sistemas sintéticos como los microprocesadores clásicos pueden servir como banco de pruebas, tal vez podamos avanzar más rápido".
Entonces, ¿se acabó el juego para los métodos actuales de la neurociencia?
"En realidad, soy muy positivo sobre el progreso en neurociencia", dijo Kording, quien también es científico investigador en el Instituto de Rehabilitación de Chicago. "El hecho de que el campo pueda tomar nuestra contribución en serio muestra que al menos tienen planes para superar los problemas que destacamos".
Kording dijo que más de 80,000 personas vieron una versión anterior del documento en un servidor de preimpresión. A muchos les encantó, dijo, aunque muchos también lo odiaron. Pero estaba feliz de que él y Jonas hayan comenzado un diálogo.
Terrence Sejnowski, quien dirige el Laboratorio de Neurobiología Computacional en el Instituto Salk de Estudios Biológicos en San Diego, dijo a Live Science que aprecia la necesidad de que los investigadores desarrollen un mejor marco conceptual para comprender el procesamiento neuronal. De hecho, Sejnowski fue el primer autor en un artículo de 2014 en la revista Nature Neuroscience, que muchos en el campo consideran como una hoja de ruta sobre cómo analizar los conjuntos masivos y diversos de datos de neurociencia que se espera que provengan de proyectos de investigación en el próximos años.
Pero no está convencido de que el Atari 2600 sea un organismo modelo adecuado para probar las herramientas analíticas de neurociencia.
"El microprocesador y el cerebro son dos tipos de computadoras completamente diferentes, y uno no debería sorprenderse de que se necesiten diferentes métodos para analizarlos", dijo Sejnowski. "Hagamos el experimento inverso y analicemos el cerebro usando métodos que funcionen para micros, usando un analizador lógico. Esto funciona muy bien en micros de ingeniería inversa, pero fallaría completamente con el cerebro porque el cerebro no es un chip digital".
Sin duda, el cerebro es un tipo de computadora desalentadora. Y a medida que los neurocientíficos descifran sus misterios, deben sentirse un poco como el pequeño Mario, luchando para siempre con los obstáculos en su viaje aparentemente interminable hacia reinos desconocidos.
