मानव मस्तिष्क के रहस्यों को जानने का कभी भी ध्यान न रखें। एक नए अध्ययन से पता चलता है कि न्यूरोसाइंटिस्ट के पास "डोंकी काँग" में "मस्तिष्क" को चलाने वाले सुगम तर्क को समझने के लिए विश्लेषणात्मक उपकरण भी नहीं हो सकते हैं।
एक विचार प्रयोग में, दो शोधकर्ताओं ने सवाल पूछा: क्या एक न्यूरोसाइंटिस्ट एक माइक्रोप्रोसेसर को समझ सकता है? यही है, अगर कोई मानव मस्तिष्क को एक बेहद जटिल कंप्यूटर मानता है, तो क्या न्यूरोसाइंटिस्ट एक साधारण कंप्यूटर का विश्लेषण करने के लिए अपने व्यापक रूप से इस्तेमाल किए जाने वाले न्यूरोसाइंस दृष्टिकोणों को लागू कर सकते हैं?
कितना सरल? उन्होंने अटारी 2600 की कोशिश करने का फैसला किया, जो 1981 में एक अत्याधुनिक गेम कंसोल था - जो तब एक तेजी से 6502 माइक्रोप्रोसेसर था - जिसने दुनिया को मासिक धर्म, छाती की धड़कन, डैमेल-स्नैचिंग गोरिल्ला नाम से परिचित कराया। काँग गधा।
शोधकर्ताओं - एरिक जोनास, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में एक पोस्टडॉक्टरल फेलो, और शिकागो में नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी में भौतिक चिकित्सा और पुनर्वास / शरीर विज्ञान के एक प्रोफेसर, कोनराड कोर्डिंगिंग - ने अटारी 2600 को "मॉडल जीव" के रूप में चुना क्योंकि यह जटिल था। एक विश्लेषणात्मक चुनौती पेश करने के लिए पर्याप्त है, फिर भी इसे बनाने वाले इंजीनियरों ने इसे पूरी तरह से मैप किया और इसे पूरी तरह से समझा।
एक विशिष्ट मस्तिष्क अध्ययन की नकल करने के लिए, उन्होंने अटारी 2600 के लिए तीन अलग-अलग खेलों के रूप में "व्यवहार" के तीन प्रकारों की जांच की: "गधा काँग," "अंतरिक्ष आक्रमणकारियों" और "ख़तरा!" फिर उन्होंने कुछ डेटा विश्लेषण विधियों को लागू किया जो आमतौर पर तंत्रिका विज्ञान में उपयोग किया जाता है यह देखने के लिए कि क्या उन तरीकों से पता चलेगा कि अटारी "मस्तिष्क" - इसकी माइक्रोप्रोसेसर - जानकारी कैसे संसाधित करता है।
माइक्रोप्रोसेसर के भीतर तरीकों ने "दिलचस्प संरचना प्रकट की", शोधकर्ताओं ने प्रयोग का वर्णन करते हुए कागज में लिखा। "हालांकि, प्रोसेसर के मामले में, हम इसके कार्य और संरचना को जानते हैं, और हमारे परिणाम अटारी मस्तिष्क की एक संतोषजनक समझ के बारे में बहुत कम रह गए हैं"।
उनके प्रयोग के परिणाम आज (12 जनवरी) को पीएलओएस कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी जर्नल में प्रकाशित हुए।
न्यूरोसाइंस का क्षेत्र नए, बड़े और अच्छी तरह से वित्त पोषित अनुसंधान कार्यक्रमों से डेटा की एक विंडफॉल की उम्मीद कर रहा है जो मानव मस्तिष्क को समझने के लिए विकसित किए गए हैं, जैसे एडवांसिंग इनोवेटिव न्यूरोटेक्नोलाजी (ब्राइन) पहल के माध्यम से मस्तिष्क अनुसंधान, जोनास ने लाइव साइंस को बताया। फिर भी जोनास ने कहा कि वह इस तरह के डेटा के मूल्य पर सवाल उठाता है अगर परिणामों को ठीक से नहीं समझा जा सकता है।
"जैसा कि लोग कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस कर रहे हैं, हम वास्तव में आज जो भी तुलनात्मक रूप से छोटे डेटा हासिल करते हैं, उसका आंशिक रूप से एहसास करने के लिए संघर्ष करते हैं, आंशिक रूप से क्योंकि हमारे पास किसी भी प्रकार के 'जमीनी सच्चाई' का अभाव है।" "लेकिन अगर क्लासिक माइक्रोप्रोसेसर जैसे विभिन्न सिंथेटिक सिस्टम एक परीक्षण बिस्तर के रूप में सेवा कर सकते हैं, तो शायद हम तेजी से प्रगति कर सकते हैं।"
तो, यह न्यूरोसाइंस की वर्तमान विधियों के लिए "गेम ओवर" है?
"मैं वास्तव में न्यूरोसाइंस में प्रगति के बारे में बहुत सकारात्मक हूं," कोर्डिंग ने कहा, जो शिकागो के पुनर्वास संस्थान में एक शोध वैज्ञानिक भी हैं। "यह तथ्य कि क्षेत्र हमारे योगदान को गंभीरता से लेने में सक्षम है, यह दर्शाता है कि हमारे पास कम से कम उन समस्याओं को दूर करने की योजना है जो हम उजागर करते हैं।"
कोर्डिंग ने कहा कि 80,000 से अधिक लोगों ने एक प्रीप्रिंट सर्वर पर कागज के पुराने संस्करण को देखा। कई लोगों ने इसे पसंद किया, उन्होंने कहा, हालांकि कई लोग इससे नफरत करते हैं। लेकिन वह खुश था कि उसने और जोनास ने एक संवाद शुरू किया है।
सैन डिएगो के सल्क इंस्टीट्यूट फॉर बायोलॉजिकल स्टडीज में कम्प्यूटेशनल न्यूरोबायोलॉजी लैबोरेटरी का निर्देशन करने वाले टेरेंस सेन्जोव्स्की ने लाइव साइंस को बताया कि वह न्यूरल प्रोसेसिंग को समझने के लिए बेहतर वैचारिक ढांचा विकसित करने के लिए शोधकर्ताओं की जरूरत की सराहना करते हैं। दरअसल, सेजनोव्स्की नेचर न्यूरोसाइंस जर्नल में 2014 के पेपर पर पहले लेखक थे, जो कि क्षेत्र के कई न्यूरोसाइंस डेटा के विशाल और विविध सेटों का विश्लेषण करने के लिए एक रोड मैप मानते हैं, जो अनुसंधान परियोजनाओं में आने की उम्मीद है। आने वाले वर्षों में।
लेकिन वह आश्वस्त नहीं है कि अटारी 2600 न्यूरोसाइंस के विश्लेषणात्मक उपकरणों के परीक्षण के लिए एक उपयुक्त मॉडल जीव है।
"माइक्रोप्रोसेसर और मस्तिष्क दो पूरी तरह से अलग-अलग प्रकार के कंप्यूटर हैं, और एक को आश्चर्य नहीं होना चाहिए कि उन्हें विश्लेषण करने के लिए विभिन्न तरीकों की आवश्यकता है," सेजनोव्स्की ने कहा। "आइए मस्तिष्क का प्रयोग करें और एक लॉजिक एनालाइज़र का उपयोग करके माइक्रोसरल के लिए काम करने वाले तरीकों का मस्तिष्क का विश्लेषण करें। यह रिवर्स-इंजीनियरिंग माइक्रो में काम करता है, लेकिन मस्तिष्क के साथ पूरी तरह से विफल हो जाएगा क्योंकि मस्तिष्क एक डिजिटल चिप नहीं है।"
यह सुनिश्चित करने के लिए, मस्तिष्क एक कठिन प्रकार का कंप्यूटर है। और जैसा कि न्यूरोसाइंटिस्ट अपने रहस्यों को उजागर करने के बारे में जाते हैं, उन्हें थोड़ा मारियो की तरह महसूस करना चाहिए, हमेशा अज्ञात स्थानों में उनकी प्रतीत होती अंतहीन यात्रा में बाधाओं से जूझते हुए।
