मस्तिष्क और कंप्यूटर, एक गरीब तुलना

कंप्यूटर पर अपने मस्तिष्क की तुलना क्यों करना आपके विचार से अधिक गलत हो सकता है।

मस्तिष्क को कंप्यूटर से तुलना करने के लिए यह एक बहुत ही आम रूपक है, हालांकि यह तुलना यह बताती है कि हमारे दिमाग कितने जटिल हैं। एरिक चुडलर ने बच्चों के अनुभाग के लिए अपने न्यूरोसाइंस में इसे बहुत स्पष्ट रूप से रखा है, क्योंकि, इसे क्यों कठिन बनाना चाहिए?

उदाहरण के लिए, दोनों दिमाग और कंप्यूटर क्षतिग्रस्त हो सकते हैं, लेकिन एक या दूसरे को ठीक करने के बीच एक बड़ा अंतर है। किसी कंप्यूटर को ठीक करना बस जो भी टूटा हुआ है उसे बदलने का मामला है। दुर्भाग्य से, हम मस्तिष्क में टूटे हुए हिस्सों को प्रतिस्थापित नहीं कर सकते हैं।

अगला स्तर

हालांकि, शिकागो में यूसी बर्कले और नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों ने दिमाग का रूपक अपने कंप्यूटर में अगले स्तर तक कंप्यूटर के रूप में लिया, क्या एक न्यूरोसायटिस्ट माइक्रोप्रोसेसर को समझ सकता है? उनका इरादा इस संभावना का सामना करना था कि वर्तमान तंत्रिका विज्ञान तकनीक मस्तिष्क के कामकाज को समझने के लिए सबसे अच्छी नहीं हो सकती है। ऐसा करने के लिए उन्होंने एक माइक्रोप्रोसेसर का विश्लेषण किया जैसे कि यह एक मस्तिष्क था। उन्होंने मानक न्यूरोसाइंस उपकरण का उपयोग करके डेटा एकत्र किया ताकि यह देखने के लिए कि मशीन मशीन की प्रक्रियाओं के तरीके का अनुमान लगा सकती है, जैसे न्यूरोसाइस्टर्स मस्तिष्क तंत्र को अलग करने के लिए बड़े डेटासेट का विश्लेषण करते हैं।

उन्होंने तीन वीडियो गेम का इस्तेमाल किया, जो सभी 80 के बच्चों को पढ़ने के लिए जाना जाता है: गधा काँग, अंतरिक्ष आक्रमणकारियों और Pitfall। जैविक समकक्ष के लिए, माइक्रोप्रोसेसर माउस होगा, और तीन वीडियो गेमों में से प्रत्येक एक अलग व्यवहार पैटर्न होगा। यद्यपि वे जीवित जीव के मस्तिष्क में एक माइक्रोप्रोसेसर की तुलना करने की सीमाओं को स्वीकार करते हैं, लेकिन लेखकों का तर्क है कि अध्ययन को औचित्य देने के लिए पर्याप्त समानताएं हैं: मस्तिष्क और एक माइक्रोप्रोसेसर दोनों में छोटी इकाइयों के अंतःक्रियाएं होती हैं जिन्हें अलग-अलग किया जा सकता है और व्यक्तिगत रूप से अध्ययन किया जा सकता है। वे माइक्रोप्रोसेसर की संरचना को मस्तिष्क की तुलना में तुलना करते हैं, जहां हमें सर्किट मिलते हैं, जो माइक्रोकिरकिट में विभाजित होते हैं, जिसमें न्यूरॉन्स शामिल होते हैं जो उनके synapses के माध्यम से कनेक्शन बनाते हैं। बेशक, माइक्रोप्रोसेसर कई तरीकों से मस्तिष्क से सरल होता है (उदाहरण के लिए मस्तिष्क को उस ऊर्जा का उत्पादन करने के लिए जटिल मार्गों की आवश्यकता होती है जो हर कोशिका को काम करने की ज़रूरत होती है, और यह जटिल सर्किट से बना है जिसे हम अभी भी पूरी तरह समझ नहीं पाते हैं)।

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स्रोत: ऐलेना ब्लैंको-सुअरेज़

एक माइक्रोप्रोसेसर का अध्ययन करने के लिए तंत्रिका विज्ञान प्रोटोकॉल का उपयोग करना

उन्होंने माइक्रोप्रोसेसर एमओएस 6502 की विविध विशेषताओं का विश्लेषण करने के लिए स्थापित प्रोटोकॉल का उपयोग किया, एक मॉडल जो बहुत अच्छी तरह से समझा जाता है। अपने पिछले लेखों में से एक में प्रस्तुत दृष्टिकोण का उपयोग करके, वे माइक्रोप्रोसेसर के भीतर ट्रांजिस्टर के प्रकारों और उनके बीच के कनेक्शन की पहचान करने में सक्षम थे, जैसा कि हम मस्तिष्क के साथ करेंगे। माइक्रोप्रोसेसर में, उन्हें केवल एक प्रकार का ट्रांजिस्टर मिला। हालांकि, कनेक्शन को देखकर माइक्रोप्रोसेसर के संचालन का अनुमान लगाना असंभव था। तंत्रिका विज्ञान में, यह और भी जटिल है, क्योंकि मस्तिष्क विभिन्न प्रकार की कोशिकाओं से बना है, और synapses, चैनल और न्यूरोट्रांसमीटर जैसे अन्य घटकों को पूरी तस्वीर में एकीकृत किया जाना है। लेखकों ने कनेक्शन के अध्ययन के महत्व को बताया, लेकिन मूल्यांकन किए गए मस्तिष्क क्षेत्रों के कार्यों को निर्धारित करने के लिए एल्गोरिदम की कमी पर जोर दिया, इसलिए कनेक्शन के एकमात्र विश्लेषण के माध्यम से मस्तिष्क को समझने में कठिनाई।

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स्रोत: सीसी 0 क्रिएटिव कॉमन्स

उन्होंने गेम प्रदर्शन के प्रभाव का भी अध्ययन किया जब उन्होंने माइक्रोप्रोसेसर से एक या अधिक ट्रांजिस्टर हटा दिए। यह प्रयोगशाला में हम क्या करते हैं, जब प्रभाव का अध्ययन करने के लिए एक जीन खटखटाया जाता है। उन्होंने प्रत्येक वीडियो गेम के लिए प्रत्येक ट्रांजिस्टर के योगदान की पहचान की, लेकिन वे बिना किसी विश्लेषण के बाकी खेलों में सामान्यीकृत नहीं हो सके। लेखकों के मुताबिक, ये परिणाम न्यूरोसाइंस से संबंधित हैं कि यह संभावना नहीं है कि एक अलग व्यवहार विभिन्न मस्तिष्क सर्किट / क्षेत्रों के संपर्क के बिना ट्रिगर किया जाएगा।

पूरे लेख में, उन्होंने ट्रांजिस्टर के अन्य पहलुओं को देखा। प्रयोगों के प्रत्येक सेट के साथ उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि, हालांकि दिलचस्प और आवश्यक परिणाम तैयार किए गए थे, लेकिन किसी भी व्यक्तिगत डेटासेट ने एमओएस 6502 प्रक्रियाओं को कैसे संसाधित करने की पूरी समझ प्रदान की।

बेहतर निष्कर्षों के लिए बेहतर दृष्टिकोण

हम यह नहीं भूल सकते कि मस्तिष्क में प्लास्टिसिटी है और सर्किट की मरम्मत या घावों और अन्य हानियों की क्षतिपूर्ति करने में सक्षम है जो एमओएस 6502 नहीं है। यह डेटा को विवो में न्यूरोसाइंस प्रयोगों से अधिक स्वच्छ और स्पष्ट प्रदान करता है।

तो, क्या न्यूरोसिसियंस वास्तव में एक माइक्रोप्रोसेसर समझ सकते हैं? अध्ययन के अनुसार, हमें ऐसा करने के लिए केवल अलग-अलग तरीकों की आवश्यकता है, और माइक्रोप्रोसेसर में इन विधियों का परीक्षण करने से कुछ सत्यापन प्रदान किया जा सकता है। लेकिन शायद इस अध्ययन को माइक्रोप्रोसेसरों को समझने के लिए न्यूरोसाइंस के मूल्य की पुष्टि या खंडन के रूप में नहीं माना जाना चाहिए, या यहां तक ​​कि वर्तमान तंत्रिकावैज्ञानिक तरीकों के मूल्य के माप के रूप में भी नहीं माना जाना चाहिए। यह अध्ययन अतिरिक्त साक्ष्य प्रदान करता है कि दिमाग कंप्यूटर नहीं हैं।

हमें निश्चित रूप से एक बेहतर रूपक की आवश्यकता है।

मूल रूप से पीएलओएस न्यूरो समुदाय में पोस्ट किया गया।

संदर्भ

जोनास ई, कोडिंग केपी (2017) ‘क्या एक न्यूरोसायटिस्ट एक माइक्रोप्रोसेसर को समझ सकता है?’ पीएलओएस कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी 13 (1): ई 1005268। दोई: 10.1371 / जर्नल.pcbi.1005268

जोनास ई, कोर्डिंग के, ‘सेलल प्रकार की स्वचालित खोज और तंत्रिका कनेक्टोमिक्स से माइक्रोक्रिर्क्यूटरी’, ईलाइफ, 4 (2015), ई04250