Es macht nichts aus, die Geheimnisse des menschlichen Gehirns zu enträtseln. Eine neue Studie legt nahe, dass Neurowissenschaftler möglicherweise nicht einmal über die Analysewerkzeuge verfügen, um die weitaus einfachere Logik zu verstehen, die das "Gehirn" in "Donkey Kong" antreibt.
In einem Gedankenexperiment stellten zwei Forscher die Frage: Könnte ein Neurowissenschaftler einen Mikroprozessor verstehen? Das heißt, wenn man das menschliche Gehirn als einen äußerst komplizierten Computer betrachtet, könnten Neurowissenschaftler ihre weit verbreiteten neurowissenschaftlichen Ansätze anwenden, um einen einfachen Computer zu analysieren?
Wie einfach? Sie beschlossen, den Atari 2600 zu testen, der 1981 eine hochmoderne Spielekonsole war - mit einem damals unglaublich schnellen 6502-Mikroprozessor -, der die Welt mit dem bedrohlichen, brustschlagenden, die Jungfrau schnappenden Gorilla bekannt machte Esel Kong.
Die Forscher - Eric Jonas, Postdoktorand an der University of California in Berkeley, und Konrad Kording, Professor für physikalische Medizin und Rehabilitation / Physiologie an der Northwestern University in Chicago - wählten den Atari 2600 als ihren "Modellorganismus", weil er kompliziert war genug, um eine analytische Herausforderung darzustellen, doch die Ingenieure, die sie erstellt hatten, hatten sie gründlich ausgearbeitet und vollständig verstanden.
Um eine typische Gehirnstudie nachzuahmen, untersuchten sie drei Arten von "Verhaltensweisen" für den Atari 2600 in Form von drei verschiedenen Spielen: "Donkey Kong", "Space Invaders" und "Pitfall!" Anschließend wendeten sie einige der in den Neurowissenschaften gebräuchlichen Datenanalysemethoden an, um festzustellen, ob diese Methoden Aufschluss darüber geben, wie das Atari- "Gehirn" - sein Mikroprozessor - Informationen verarbeitet.
Die Methoden zeigten "interessante Strukturen" innerhalb des Mikroprozessors, schrieben die Forscher in dem Artikel, der das Experiment beschrieb. "Im Fall des Prozessors kennen wir jedoch seine Funktion und Struktur, und unsere Ergebnisse blieben weit hinter dem zurück, was wir als zufriedenstellendes Verständnis des Atari-Gehirns bezeichnen würden."
Die Ergebnisse ihres Experiments wurden heute (12. Januar) in der Zeitschrift PLOS Computational Biology veröffentlicht.
Das Gebiet der Neurowissenschaften erwartet eine Fülle von Daten aus neuen, großen und gut finanzierten Forschungsprogrammen, die entwickelt wurden, um den menschlichen Geist zu verstehen, wie die BRAIN-Initiative (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies), sagte Jonas gegenüber Live Science. Jonas sagte jedoch, dass er den Wert solcher Daten in Frage stellt, wenn die Ergebnisse nicht richtig verstanden werden können.
"Als Leute, die Computational Neuroscience betreiben, haben wir wirklich Mühe, selbst die vergleichsweise kleinen Daten, die wir heute erfassen, zu verstehen, auch weil uns jede Art von 'Grundwahrheit' fehlt", sagte Jonas. "Aber wenn verschiedene synthetische Systeme wie klassische Mikroprozessoren als Prüfstand dienen können, können wir vielleicht schnellere Fortschritte erzielen."
Für die aktuellen Methoden der Neurowissenschaften ist es also "Spiel vorbei"?
"Ich sehe die Fortschritte in den Neurowissenschaften sehr positiv", sagte Kording, der auch als Wissenschaftler am Rehabilitationsinstitut von Chicago arbeitet. "Die Tatsache, dass das Feld unseren Beitrag ernst nehmen kann, zeigt, dass es zumindest Pläne hat, die von uns hervorgehobenen Probleme zu überwinden."
Laut Kording haben mehr als 80.000 Menschen eine frühere Version des Papiers auf einem Preprint-Server angesehen. Viele liebten es, sagte er, obwohl viele es auch hassten. Aber er war froh, dass er und Jonas einen Dialog aufgenommen haben.
Terrence Sejnowski, Leiter des Labors für Computational Neurobiology am Salk Institute for Biological Studies in San Diego, erklärte gegenüber Live Science, er schätze die Notwendigkeit, dass Forscher einen besseren konzeptionellen Rahmen für das Verständnis der neuronalen Verarbeitung entwickeln. Tatsächlich war Sejnowski der erste Autor eines Papiers aus dem Jahr 2014 in der Zeitschrift Nature Neuroscience, das viele Fachleute als Fahrplan für die Analyse der massiven und vielfältigen Sätze neurowissenschaftlicher Daten betrachten, die voraussichtlich aus Forschungsprojekten in den USA stammen kommende Jahre.
Er ist jedoch nicht davon überzeugt, dass der Atari 2600 ein geeigneter Modellorganismus zum Testen der Analysewerkzeuge der Neurowissenschaften ist.
"Der Mikroprozessor und das Gehirn sind zwei völlig unterschiedliche Computertypen, und man sollte sich nicht wundern, dass unterschiedliche Methoden erforderlich sind, um sie zu analysieren", sagte Sejnowski. "Lassen Sie uns das umgekehrte Experiment durchführen und das Gehirn mit Methoden analysieren, die für Mikros funktionieren, unter Verwendung eines Logikanalysators. Dies funktioniert hervorragend bei Reverse-Engineering-Mikros, würde aber beim Gehirn vollständig versagen, da das Gehirn kein digitaler Chip ist."
Natürlich ist das Gehirn eine entmutigende Art von Computer. Und während Neurowissenschaftler versuchen, ihre Geheimnisse zu enträtseln, müssen sie sich ein bisschen wie der kleine Mario fühlen und auf ihrer scheinbar endlosen Reise in unbekannte Bereiche für immer gegen Hindernisse kämpfen.
