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Could a neuroscientist understand a microprocessor?

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Was taugen die gegenwärtigen Instrumente der Neurowissenschaften, um die Funktionsweise des Gehirns beschreiben zu können? Diese Frage stellten sich Eric Jonas von der Universität Berkeley und Konrad Kording von der Northwestern University. Dafür dachten sie sich ein interessantes Untersuchungsdesign aus: Sie nahmen sich einen sehr alten (und daher recht simplen) Mikroprozessor vor, mit dessen Hilfe Anfang der 80er Jahre die ersten Videospiele gespielt wurden. Dieser Prozessor ist in seiner Struktur und Funktionsweise vollständig bekannt. Die Forscher manipulierten (oder zerstörten) nun bestimmte Strukturen des Prozessors so, dass spezifische Funktionen erkennbar verändert oder stillgelegt wurden. Die Aufgabe war nun, mit Techniken, die in den Neurowissenschaften zur Prüfung neuronaler Daten eingesetzt werden (z.B. um Funktionen von verletzten oder veränderten Hirnstrukturen zu identifizieren), Hypothesen über die Funktionsweise des Mikroprozessors anhand der von diesem abgeleiteten Daten zu generieren. Das Ergebnis war freilich ernüchternd. Im abstract heißt es: „There is a popular belief in neuroscience that we are primarily data limited, that producing large, multimodal, and complex datasets will, enabled by data analysis algorithms, lead to fundamental insights into the way the brain processes information. Microprocessors are among those artificial information processing systems that are both complex and that we understand at all levels, from the overall logical flow, via logical gates, to the dynamics of transistors. Here we take a simulated classical microprocessor as a model organism, and use our ability to perform arbitrary experiments on it to see if popular data analysis methods from neuroscience can elucidate the way it processes information. We show that the approaches reveal interesting structure in the data but do not meaningfully describe the hierarchy of information processing in the processor. This suggests that current approaches in neuroscience may fall short of producing meaningful models of the brain.“

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