人間の脳の謎を解いても構いません。新しい研究では、神経科学者は「ドンキーコング」の「脳」を動かすはるかに単純なロジックを理解するための分析ツールさえ持っていない可能性があることを示唆しています。
思考実験で、2人の研究者が質問をしました：神経科学者はマイクロプロセッサを理解できますか？つまり、人間の脳が非常に複雑なコンピュータであると考える場合、神経科学者は広く使用されている神経科学のアプローチを適用して単純なコンピュータを分析できるでしょうか。
簡単ですか？彼らは、1981年に最先端のゲームコンソールであったAtari 2600を試してみることにしました。当時は驚くほど高速の6502マイクロプロセッサでした。ドンキーコング。
研究者-カリフォルニア大学バークレー校のポスドク研究員であるエリックジョナス、およびシカゴのノースウェスタン大学の物理医学およびリハビリテーション/生理学の教授であるコンラッドコーディングは、複雑なため、「モデル生物」としてAtari 2600を選択しました。分析的な課題を提示するのに十分ですが、それを作成したエンジニアはそれを徹底的にマッピングし、完全に理解していました。
典型的な脳の研究を模倣するために、彼らは「ドンキーコング」、「スペースインベーダー」、「ピットフォール！」の3つの異なるゲームの形でAtari 2600の3種類の「行動」を調べました。次に、神経科学で一般的に使用されているいくつかのデータ分析方法を適用して、それらの方法がAtariの「脳」（そのマイクロプロセッサー）が情報を処理する方法を明らかにするかどうかを確認しました。
この方法はマイクロプロセッサー内で「興味深い構造を明らかにした」と研究者たちは実験を説明する論文に書いた。 「しかし、プロセッサの場合、その機能と構造を知っているため、結果はAtariの頭脳の満足できる理解とはほど遠いままでした」。
彼らの実験の結果は本日（1月12日）PLOS Computational Biology誌に発表されました。
神経科学の分野では、人間の心を理解するために開発された新しい大規模で資金の豊富な研究プログラムからのデータの急降下が期待されています。それでもジョナス氏は、結果が適切に理解できない場合、そのようなデータの価値に疑問を呈すると述べた。
「計算神経科学をしている人々として、今日私たちが取得した比較的小さなデータでさえも理解するのに本当に苦労しています。これには、何らかの「根本的な真実」がないためです」とジョナスは言いました。 「しかし、もし古典的なマイクロプロセッサーのような様々な合成システムがテストベッドとして機能することができれば、私たちはより速く進歩することができるでしょう。
それで、それは神経科学の現在の方法のための「ゲームオーバー」ですか？
「私は実際には神経科学の進歩について非常に前向きです」とシカゴのリハビリテーション研究所の研究科学者でもあるコーディングは言った。 「フィールドが私たちの貢献を真剣に受け止めることができるという事実は、彼らが少なくとも私たちが強調する問題を克服する計画を持っていることを示しています。」
コーディング氏によると、8万人以上の人が以前のバージョンの紙をプレプリントサーバーで閲覧したという。多くの人が嫌いでしたが、多くの人がそれを愛していました。しかし、彼は彼とジョナスが対話を始めたことに満足していた。
サンディエゴのソーク生物学研究所の計算神経生物学研究所を率いるテレンス・セノウスキーは、研究者が神経処理を理解するためのより良い概念的フレームワークを開発する必要性を高く評価しているとLive Scienceに語った。実際、セジュノフスキーは、Nature Neuroscienceジャーナルの2014年の論文の最初の著者でした。この分野の多くの研究者は、研究プロジェクトから得られることが予想される神経科学データの膨大で多様なセットを分析するためのロードマップであると考えています。今後数年間。
しかし彼は、Atari 2600が神経科学の分析ツールをテストするのに適したモデル生物であるとは確信していません。
「マイクロプロセッサーと脳は2つの完全に異なるタイプのコンピューターであり、それらを分析するために異なる方法が必要であることは驚くべきではない」とセジュノフスキーは言った。 「逆の実験を行って、ロジックアナライザーを使用して、マイクロで機能する方法を使用して脳を分析しましょう。これは、マイクロをリバースエンジニアリングする場合はうまく機能しますが、脳はデジタルチップではないため、完全に機能しません。」
確かに、脳は恐ろしい種類のコンピューターです。そして神経科学者がその謎を解明しようとするとき、彼らは小さなマリオのように少し感じて、未知の領域への彼らの無限の旅の障害と永遠に戦い続ける必要があります。
