Đừng bận tâm làm sáng tỏ những bí ẩn của bộ não con người. Một nghiên cứu mới cho thấy các nhà khoa học thần kinh thậm chí có thể không có các công cụ phân tích để hiểu logic đơn giản hơn nhiều điều khiển "bộ não" trong "Donkey Kong".
Trong một thí nghiệm về tư duy, hai nhà nghiên cứu đã đặt câu hỏi: một nhà thần kinh học có thể hiểu được một bộ vi xử lý không? Đó là, nếu người ta coi bộ não con người là một máy tính cực kỳ phức tạp, liệu các nhà thần kinh học có thể áp dụng các phương pháp khoa học thần kinh được sử dụng rộng rãi của họ để phân tích một máy tính đơn giản?
Làm thế nào đơn giản? Họ đã quyết định dùng thử Atari 2600, mà năm 1981 là một máy chơi game hiện đại - với bộ vi xử lý 6502 nhanh chóng - đã giới thiệu với thế giới về loài khỉ đột đáng sợ, đập ngực, đập phá Donkey Kong.
Các nhà nghiên cứu - Eric Jonas, một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Đại học California, Berkeley và Konrad Kith, giáo sư y học vật lý và phục hồi chức năng / sinh lý học tại Đại học Tây Bắc ở Chicago - đã chọn Atari 2600 làm "sinh vật mẫu" của họ vì nó phức tạp đủ để đưa ra một thách thức phân tích, nhưng các kỹ sư tạo ra nó đã vạch ra nó một cách kỹ lưỡng và hiểu nó hoàn toàn.
Để bắt chước một nghiên cứu về não điển hình, họ đã kiểm tra ba loại "hành vi" cho Atari 2600 dưới dạng ba trò chơi khác nhau: "Donkey Kong", "Kẻ xâm lược không gian" và "Cạm bẫy!" Sau đó, họ đã áp dụng một số phương pháp phân tích dữ liệu thường được sử dụng trong khoa học thần kinh để xem liệu các phương pháp đó có tiết lộ cách "bộ não" Atari - bộ vi xử lý của nó - xử lý thông tin hay không.
Các phương pháp đã "tiết lộ cấu trúc thú vị" trong bộ vi xử lý, các nhà nghiên cứu đã viết trong bài báo mô tả thí nghiệm. "Tuy nhiên, trong trường hợp của bộ xử lý, chúng tôi biết chức năng và cấu trúc của nó, và kết quả của chúng tôi vẫn thiếu những gì chúng tôi gọi là sự hiểu biết thỏa mãn" của bộ não Atari.
Kết quả thí nghiệm của họ đã được công bố hôm nay (12/1) trên tạp chí PLOS Computational Biology.
Lĩnh vực khoa học thần kinh đang mong đợi một luồng dữ liệu từ các chương trình nghiên cứu mới, lớn và được tài trợ tốt đã được phát triển để hiểu tâm trí con người, như Nghiên cứu về não thông qua Sáng kiến tiến bộ thần kinh học sáng tạo (BRAIN), Jonas nói với Live Science. Tuy nhiên, Jonas nói rằng ông đặt câu hỏi về giá trị của dữ liệu đó nếu kết quả không thể hiểu đúng.
"Khi mọi người làm khoa học thần kinh tính toán, chúng tôi thực sự đấu tranh để hiểu được ngay cả những dữ liệu tương đối nhỏ mà chúng tôi có được ngày hôm nay, một phần vì chúng tôi thiếu bất kỳ" sự thật nền tảng nào "," Jonas nói. "Nhưng nếu các hệ thống tổng hợp khác nhau như bộ vi xử lý cổ điển có thể đóng vai trò là giường thử nghiệm, có lẽ chúng ta có thể tiến bộ nhanh hơn."
Vì vậy, đó là "trò chơi kết thúc" cho các phương pháp hiện tại của khoa học thần kinh?
"Tôi thực sự rất tích cực về sự tiến bộ trong khoa học thần kinh", Kith, người cũng là một nhà khoa học nghiên cứu tại Viện Phục hồi chức năng Chicago, nói. "Việc lĩnh vực này có thể thực hiện đóng góp của chúng tôi một cách nghiêm túc cho thấy rằng ít nhất họ có kế hoạch khắc phục những vấn đề chúng tôi nêu ra."
Kith nói rằng hơn 80.000 người đã xem một phiên bản trước đó của bài báo trên một máy chủ in sẵn. Nhiều người yêu thích nó, ông nói, mặc dù nhiều người cũng ghét nó. Nhưng anh rất vui vì anh và Jonas đã bắt đầu một cuộc đối thoại.
Terrence Sejnowski, người chỉ đạo Phòng thí nghiệm Thần kinh học tính toán tại Viện nghiên cứu sinh học Salk ở San Diego, nói với Live Science rằng ông đánh giá cao sự cần thiết của các nhà nghiên cứu để phát triển một khung khái niệm tốt hơn để hiểu về xử lý thần kinh. Thật vậy, Sejnowski là tác giả đầu tiên trên một bài báo năm 2014 trên tạp chí Nature Neuroscience, được nhiều người trong lĩnh vực coi là một lộ trình để phân tích các bộ dữ liệu khoa học thần kinh khổng lồ và đa dạng dự kiến đến từ các dự án nghiên cứu trong năm tới.
Nhưng ông không tin rằng Atari 2600 là một sinh vật mẫu phù hợp để thử nghiệm các công cụ phân tích của khoa học thần kinh.
"Bộ vi xử lý và bộ não là hai loại máy tính hoàn toàn khác nhau, và người ta không nên ngạc nhiên khi cần có các phương pháp khác nhau để phân tích chúng", Sejnowski nói. "Chúng ta hãy thực hiện thí nghiệm ngược và phân tích não bằng các phương pháp hoạt động cho micros, sử dụng máy phân tích logic. Điều này hoạt động rất tốt trong kính hiển vi kỹ thuật đảo ngược nhưng sẽ thất bại hoàn toàn với não vì não không phải là chip kỹ thuật số."
Để chắc chắn, bộ não là một loại máy tính đáng sợ. Và khi các nhà khoa học thần kinh bắt đầu làm sáng tỏ những bí ẩn của nó, họ phải cảm thấy hơi giống Mario nhỏ bé, mãi mãi chiến đấu với những chướng ngại vật trong hành trình dường như vô tận của họ vào cõi vô định.
