Cerebros e informática, una mala comparación

Por qué comparar tu cerebro con una computadora puede ser más inexacto de lo que piensas.

Es una metáfora muy común comparar los cerebros con las computadoras, aunque esta comparación es insuficiente para ilustrar cuán complejos son nuestros cerebros. Eric Chudler lo pone muy claro aquí, en su sección Neuroscience for Kids , porque, ¿por qué hacerlo más difícil de lo que debería ser?

Por ejemplo, tanto el cerebro como las computadoras pueden estar dañados, pero hay una diferencia sustancial entre la fijación de uno u otro. Reparar una computadora es solo cuestión de reemplazar lo que esté roto. Desafortunadamente, no podemos reemplazar partes rotas en el cerebro.

Siguiente nivel

Sin embargo, los científicos de UC Berkeley y Northwestern University en Chicago llevaron la metáfora de los cerebros como computadoras al siguiente nivel en su artículo ¿Podría un neurocientífico entender un microprocesador? Su intención era confrontar la posibilidad de que las técnicas actuales de neurociencia podrían no ser las mejores para descifrar el funcionamiento del cerebro. Para hacer esto, analizaron un microprocesador como si fuera un cerebro. Recopilaron datos utilizando herramientas estándar de neurociencia para ver si podían inferir la forma en que la máquina procesa la información, al igual que los neurocientíficos analizan grandes conjuntos de datos para desentrañar los mecanismos cerebrales.

Utilizaron tres videojuegos, muy conocidos por todos los niños de los 80 que leían: Donkey Kong, Space Invaders y Pitfall. Para el equivalente biológico, el microprocesador sería el ratón, y cada uno de los tres videojuegos sería un patrón de comportamiento diferente. Aunque reconocen las limitaciones de comparar un microprocesador con el cerebro de un organismo vivo, los autores argumentan que existen suficientes similitudes para justificar el estudio: tanto un cerebro como un microprocesador consisten en interconexiones de unidades más pequeñas que se pueden diferenciar y estudiar individualmente. Ellos comparan la estructura del microprocesador con la del cerebro, donde encontramos circuitos, subdivididos en microcircuitos, compuestos de neuronas que hacen conexiones a través de sus sinapsis. Por supuesto, el microprocesador es más simple que un cerebro de muchas maneras (por ejemplo, el cerebro requiere rutas complejas para producir la energía que necesita cada célula para funcionar, y está hecho de intrincados circuitos que aún no comprendemos del todo).

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Fuente: Elena Blanco-Suarez

Usando protocolos de neurociencia para estudiar un microprocesador

Utilizaron protocolos establecidos para analizar diversas características del microprocesador MOS6502, un modelo que se entiende muy bien. Utilizando el enfoque presentado en uno de sus artículos anteriores, pudieron identificar tipos de transistores dentro del microprocesador y las conexiones entre ellos, de forma similar a lo que le haríamos al cerebro. En el microprocesador, solo encontraron un tipo de transistor. Sin embargo, era imposible inferir el funcionamiento del microprocesador simplemente observando las conexiones. En la neurociencia, esto es aún más complicado, ya que el cerebro está hecho de diferentes tipos de células, y otros componentes como las sinapsis, los canales y los neurotransmisores deben integrarse en la imagen completa. Los autores declararon la importancia del estudio de las conexiones, pero enfatizaron la falta de algoritmos para determinar las funciones de las regiones cerebrales evaluadas, de ahí la dificultad de comprender el cerebro a través del único análisis de las conexiones.

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Fuente: CC0 Creative Commons

También estudiaron el efecto del rendimiento del juego cuando eliminaron uno o más transistores del microprocesador. Esto es similar a lo que hacemos en el laboratorio, cuando un gen es eliminado para estudiar los efectos. Identificaron la contribución de cada transistor a cada videojuego considerado, pero no pudieron generalizar al resto de los juegos sin más análisis. Según los autores, estos resultados se relacionan con la neurociencia en la medida en que es poco probable que un determinado comportamiento se desencadene sin la interacción de diferentes circuitos / regiones cerebrales.

A lo largo del artículo, analizaron otros aspectos de los transistores. Con cada conjunto de experimentos, concluyeron que, aunque se obtuvieron resultados interesantes y necesarios, ningún conjunto de datos individual proporcionó una comprensión completa de cómo el MOS6502 procesa la información.

Mejores enfoques para mejores conclusiones

No podemos olvidar que el cerebro posee plasticidad y es capaz de reparar circuitos o compensar lesiones y otras deficiencias que MOS6502 no lo hace. Esto hace que los datos sean mucho más limpios y claros que los experimentos de neurociencia in vivo.

Entonces, ¿pueden los neurocientíficos realmente entender un microprocesador? Según el estudio, solo necesitamos diferentes métodos para hacerlo, y que probar estos métodos en un microprocesador podría proporcionar cierta validación. Pero tal vez este estudio no debe considerarse como una confirmación o refutación del valor de la neurociencia para comprender los microprocesadores, o incluso como una medida del valor de los métodos neurocientíficos actuales. Este estudio ofrece evidencia adicional de que los cerebros no son computadoras.

Definitivamente necesitamos una mejor metáfora.

Originalmente publicado en PLOS Neuro Community.

Referencias

Jonas E, Kording KP (2017) ‘¿Podría un neurocientífico entender un microprocesador?’ PLOS Computational Biology 13 (1): e1005268. doi: 10.1371 / journal.pcbi.1005268

Jonas E, Kording K, ‘Descubrimiento automático de tipos de células y microcircuitos de Neural Connectomics’, eLife, 4 (2015), e04250