Pazar günü, Zekânın Sinirbilimi (Haier, 2022) okuma grubunda Psikolog arkadaşımız zekâ ve beyin bölümünde bu makaleden bahsetti. Makaleye oldukça ilgi çekici.
Jonas ve Kording, (Bilgisayar Mühendisi ve Sinirbilimci) makalelerinde şunu iddia ediyor***:
Sinirbilimi'ndeki birçok standart analiz yöntemi, çok büyük ve ayrıntılı veri olsa bile, karmaşık bir bilgi işleme sistemini gerçekten anlamak için yeterli olmayabilir.
Araştırmacılar, çalışma prensibi, donanım mimarisi ve bilgi işlemleme süreçleri insanlar tarafından tüm seviyelerde (mantıksal kapılardan transistör dinamiklerine kadar) tamamen anlaşılan klasik bir mikroişlemciyi (MOS 6502) bir "model organizma" ele alıyorlar. Daha sonra nörobilimde sıkça kullanılan veri analizi tekniklerini (lconnectomics, lezyon deneyleri, tuning curve analizi, spike-train benzetmeleri, local field potential benzeri sinyaller, Granger nedenselliği ve boyut indirgeme) bu işlemcinin çalışma verilerine uyguluyorlar.
Bu yöntemler ilginç örüntüler buluyor. Örneğin bazı transistörler belirli oyunlar için “önemliymiş” gibi görünüyor, bazıları ekran parlaklığına “tuned” gibi çıkıyor, bazı bölgelerde ritimler ve korelasyonlar görülüyor. Ama bunlar işlemcinin gerçek işleyişinin, yani register, ALU, instruction decoder, clock, bellek okuma-yazma döngüsü gibi hiyerarşik hesaplama yapısını vb., nasıl olduğuna ve hiyerarşik bilgi işleme yapısına dair anlamlı bir açıklama sunmada oldukça yetersiz. Elbette, beyin bir işletim sistemi değil ama araştırmacıların söylediği şekilde "İşlemci üzerinde kullandığımız yöntemlerin başarısızlığını, sırf işlemciler sinir sistemlerinden farklı diye göz ardı edemeyiz. Sonuçta beyin de girdi ve çıktı özelliklerini benzer şekilde değiştirebilen çok sayıda modülden oluşmaktadır. Ayrıca, tıpkı saat işareti/sinyali (clock signals) işlevi görebilecek belirgin salınımlara da sahiptir."
Sorun yalnızca veri eksikliği olmayabilir; yorumlama ve kuramsal modelleme araçlarımız da yetersiz olabilir. Yani “daha fazla veri toplarsak beyni daha iyi anlayacağız” varsayımı fazla iyimser olabilir. İşlemcileri çalışırken sınırsıza yakın veri ve gerçek bağlantı haritası olsa bile nörobilimsel yöntemler tatmin edici bir açıklama üretmiyor.
Sinirbilimci değilim, sinirbilimciler alanlarındaki yöntemleri ilerletmiş olabilirler. Beni öldürmeyin.