Não importa desvendar os mistérios do cérebro humano. Um novo estudo sugere que os neurocientistas podem nem ter as ferramentas analíticas para entender a lógica muito mais simples que impulsiona o "cérebro" em "Donkey Kong".
Em um experimento mental, dois pesquisadores fizeram a pergunta: um neurocientista poderia entender um microprocessador? Ou seja, se considerarmos o cérebro humano um computador extremamente complicado, os neurocientistas poderiam aplicar suas abordagens de neurociência amplamente usadas para analisar um computador simples?
Quão simples? Eles decidiram experimentar o Atari 2600, que em 1981 era um console de videogame de última geração - com o que era um microprocessador 6502 incrivelmente rápido - que introduziu o mundo no gorila ameaçador, espancador e arrebatador de donzelas chamado Donkey Kong.
Os pesquisadores - Eric Jonas, um pós-doutorado na Universidade da Califórnia, Berkeley, e Konrad Kording, professor de medicina física e reabilitação / fisiologia na Northwestern University em Chicago - escolheram o Atari 2600 como seu "organismo modelo" porque era complicado o suficiente para apresentar um desafio analítico, mas os engenheiros que o criaram o mapearam completamente e o entenderam completamente.
Para imitar um estudo típico do cérebro, eles examinaram três tipos de "comportamentos" para o Atari 2600 na forma de três jogos diferentes: "Donkey Kong", "Space Invaders" e "Pitfall!" Eles então aplicaram alguns dos métodos de análise de dados que são comumente usados na neurociência para verificar se esses métodos revelariam como o "cérebro" de Atari - seu microprocessador - processa informações.
Os métodos "revelaram uma estrutura interessante" dentro do microprocessador, escreveram os pesquisadores no artigo descrevendo o experimento. "No entanto, no caso do processador, conhecemos sua função e estrutura, e nossos resultados ficaram muito aquém do que chamaríamos de uma compreensão satisfatória" do cérebro de Atari.
Os resultados de seu experimento foram publicados hoje (12 de janeiro) na revista PLOS Computational Biology.
O campo da neurociência espera uma colheita inesperada de dados de novos, grandes e bem financiados programas de pesquisa que foram desenvolvidos para entender a mente humana, como a Iniciativa de Pesquisa sobre o Cérebro através do Avanço das Neurotecnologias Inovadoras (BRAIN), disse Jonas à Live Science. No entanto, Jonas disse que questiona o valor de tais dados se os resultados não puderem ser entendidos adequadamente.
"Como pessoas que praticam neurociência computacional, realmente lutamos para entender até os dados comparativamente pequenos que adquirimos hoje, em parte porque nos falta algum tipo de 'verdade fundamental'" ", disse Jonas. "Mas se vários sistemas sintéticos, como microprocessadores clássicos, podem servir como banco de ensaio, talvez possamos progredir mais rapidamente".
Então, é "game over" para os métodos atuais da neurociência?
"Na verdade, sou muito positivo sobre o progresso da neurociência", disse Kording, que também é pesquisador do Instituto de Reabilitação de Chicago. "O fato de o campo poder levar nossa contribuição a sério mostra que eles pelo menos têm planos para superar os problemas que destacamos".
Kording disse que mais de 80.000 pessoas viram uma versão anterior do artigo em um servidor de pré-impressão. Muitos adoraram, disse ele, apesar de muitos odiarem também. Mas ele estava feliz que ele e Jonas começaram um diálogo.
Terrence Sejnowski, que dirige o Laboratório de Neurobiologia Computacional do Instituto Salk de Estudos Biológicos em San Diego, disse ao Live Science que aprecia a necessidade de os pesquisadores desenvolverem uma melhor estrutura conceitual para entender o processamento neural. De fato, Sejnowski foi o primeiro autor de um artigo de 2014 na revista Nature Neuroscience, que muitos no campo consideram um roteiro para como analisar os conjuntos maciços e diversos de dados de neurociência que se espera virem de projetos de pesquisa no próximos anos.
Mas ele não está convencido de que o Atari 2600 seja um organismo modelo adequado para testar as ferramentas analíticas da neurociência.
"O microprocessador e o cérebro são dois tipos completamente diferentes de computadores, e não se deve surpreender que sejam necessários métodos diferentes para analisá-los", disse Sejnowski. "Vamos fazer o experimento inverso e analisar o cérebro usando métodos que funcionam para micros, usando um analisador lógico. Isso funciona muito bem em micros de engenharia reversa, mas falharia completamente com o cérebro porque o cérebro não é um chip digital".
Certamente, o cérebro é um tipo assustador de computador. E enquanto os neurocientistas desvendam seus mistérios, eles devem se sentir um pouco como o pequeno Mario, lutando para sempre contra obstáculos em sua jornada aparentemente interminável em reinos desconhecidos.
