Cerveaux et ordinateurs, une mauvaise comparaison

Pourquoi comparer votre cerveau à un ordinateur peut être plus inexact que vous ne le pensez.

C’est une métaphore très commune de comparer les cerveaux aux ordinateurs, bien que cette comparaison ne permette pas de comprendre la complexité de notre cerveau. Eric Chudler le dit très clairement ici, dans sa section Neuroscience for Kids , parce que pourquoi le rendre plus difficile?

Par exemple, les cerveaux et les ordinateurs peuvent être endommagés, mais il existe une différence substantielle entre la réparation de l’un ou de l’autre. Fixer un ordinateur est juste une question de remplacer ce qui est cassé. Malheureusement, nous ne pouvons pas remplacer des pièces cassées dans le cerveau.

Niveau suivant

Les scientifiques de l’Université de Californie à Berkeley et de la Northwestern University de Chicago ont repris la métaphore du cerveau en tant qu’informatique dans leur article. Un neuroscientifique pouvait-il comprendre un microprocesseur? Leur intention était de faire face à la possibilité que les techniques actuelles de neuroscience ne soient pas les meilleures pour déchiffrer le fonctionnement du cerveau. Pour ce faire, ils ont analysé un microprocesseur comme s’il s’agissait d’un cerveau. Ils ont recueilli des données en utilisant des outils de neuroscience standard pour voir s’ils pouvaient déduire la manière dont la machine traite les informations, tout comme les neuroscientifiques analysent de grands ensembles de données pour démêler les mécanismes cérébraux.

Ils ont utilisé trois jeux vidéo, bien connus des enfants des années 80 en train de lire: Donkey Kong, Space Invaders et Pitfall. Pour l’équivalent biologique, le microprocesseur serait la souris et chacun des trois jeux vidéo constituerait un modèle comportemental différent. Bien qu’ils reconnaissent les limites de la comparaison d’un microprocesseur avec le cerveau d’un organisme vivant, les auteurs soutiennent qu’il existe suffisamment de similitudes pour justifier l’étude: un cerveau et un microprocesseur consistent tous deux en des interconnexions d’unités plus petites pouvant être différenciées et étudiées individuellement. Ils comparent la structure du microprocesseur à celle d’un cerveau, où l’on trouve des circuits, subdivisés en microcircuits, composés de neurones qui établissent des connexions à travers leurs synapses. Bien sûr, le microprocesseur est plus simple que le cerveau à bien des égards (par exemple, le cerveau nécessite des routes complexes pour produire l’énergie dont chaque cellule a besoin et il est constitué de circuits complexes que nous ne comprenons toujours pas complètement).

Elena Blanco-Suarez

Source: Elena Blanco-Suarez

Utilisation de protocoles de neurosciences pour étudier un microprocesseur

Ils ont utilisé des protocoles établis pour analyser diverses fonctionnalités du microprocesseur MOS6502, un modèle très bien compris. En utilisant l’approche présentée dans l’un de leurs articles précédents, ils ont pu identifier les types de transistors dans le microprocesseur et les connexions entre eux, comme nous le ferions pour le cerveau. Dans le microprocesseur, ils ne trouvaient qu’un type de transistor. Cependant, il était impossible de déduire le fonctionnement du microprocesseur en ne regardant que les connexions. En neuroscience, cela est encore plus compliqué, car le cerveau est composé de différents types de cellules, et d’autres composants, tels que les synapses, les canaux et les neurotransmetteurs, doivent être intégrés à l’ensemble de l’image. Les auteurs ont souligné l’importance de l’étude des connexions, mais ont souligné le manque d’algorithmes pour déterminer les fonctions des régions cérébrales évaluées, d’où la difficulté de comprendre le cerveau par la seule analyse des connexions.

CC0 Creative Commons

Source: CC0 Creative Commons

Ils ont également étudié l’effet de la performance du jeu lorsqu’ils retiraient un ou plusieurs transistors du microprocesseur. Ceci est similaire à ce que nous faisons en laboratoire, lorsqu’un gène est éliminé pour étudier les effets. Ils ont identifié la contribution de chaque transistor à chaque jeu vidéo considéré, mais ils ne pouvaient pas généraliser au reste des jeux sans analyse supplémentaire. Selon les auteurs, ces résultats se rapportent aux neurosciences en ce qu’il est peu probable qu’un certain comportement soit déclenché sans l’interaction de différents circuits / régions du cerveau.

Tout au long de l’article, ils ont examiné d’autres aspects des transistors. À chaque série d’expériences, ils ont conclu que, bien que des résultats intéressants et nécessaires aient été tirés, aucun ensemble de données individuel ne permettait de comprendre parfaitement comment le MOS6502 traitait les informations.

De meilleures approches pour de meilleures conclusions

Nous ne pouvons pas oublier que le cerveau possède la plasticité et est capable de réparer des circuits ou de compenser des lésions et autres déficiences que MOS6502 ne peut pas. Cela rend les données beaucoup plus propres et claires que celles des expériences de neurosciences in vivo.

Les neuroscientifiques peuvent-ils vraiment comprendre un microprocesseur? Selon l’étude, différentes méthodes sont nécessaires pour cela, et le fait de tester ces méthodes dans un microprocesseur pourrait fournir une certaine validation. Mais peut-être que cette étude ne devrait pas être considérée comme une confirmation ou une réfutation de la valeur des neurosciences pour comprendre les microprocesseurs, ou même comme mesure de la valeur des méthodes neuroscientifiques actuelles. Cette étude offre des preuves supplémentaires que les cerveaux ne sont pas des ordinateurs.

Nous avons vraiment besoin d’une meilleure métaphore.

Publié à l’origine dans la communauté PLOS Neuro.

Les références

Jonas E, Kording KP (2017) ‘Un neuroscientifique pourrait-il comprendre un microprocesseur?’ PLOS Computational Biology 13 (1): e1005268. doi: 10.1371 / journal.pcbi.1005268

Jonas E, Kording K, «Découverte automatique des types de cellules et des microcircuits issus de la connectivité neuronale», eLife, 4 (2015), e04250

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