ผลลัพธ์เหล่านั้นยากที่จะแยกวิเคราะห์เป็นสิ่งที่มีความหมาย การทดลองประเภทนี้ เช่นเดียวกับในสมองของมนุษย์และสัตว์ เป็นการให้ข้อมูลในบางวิธี แต่สิ่งเหล่านี้ไม่ได้ก่อให้เกิดความเข้าใจ โจนาสโต้แย้ง ช่องว่างระหว่างการรู้ว่าทรานซิสเตอร์ที่ชำรุดบางตัวสามารถขัดขวางเกมและการทำความเข้าใจว่าทรานซิสเตอร์นั้นช่วยคำนวณได้อย่างไรนั้น “กว้างใหญ่อย่างไม่น่าเชื่อ” เขากล่าว
การทดลอง “รอยโรค” ของทรานซิสเตอร์ “
ได้รับปัญหาหลักที่เรากำลังดิ้นรนกับวิทยาศาสตร์ประสาท” Zador กล่าว “แม้ว่าเราจะสามารถระบุการทำงานของสมองที่แตกต่างกันไปยังส่วนต่างๆ ของสมองได้ แต่เราไม่เข้าใจจริงๆ ว่าสมองคำนวณอย่างไร”
การ ฟัง ในทรานซิสเตอร์แบบแอคทีฟ (วงกลม ด้านซ้าย) ทำให้เกิดสัญญาณ (ขวา) คล้ายกับสัญญาณจากเซลล์ประสาทในสมอง แต่สำหรับไมโครโปรเซสเซอร์ สัญญาณนั้นไร้ความหมาย
E. JONAS AND K. KORDING/BIORXIV.ORG 2016
การทดลองอื่นๆ ที่รายงานในการศึกษานี้กลายเป็นปลาเฮอริ่งแดง ผลลัพธ์ที่ดูเหมือนข้อมูลสมองที่อาจมีประโยชน์ แต่ท้ายที่สุดก็ไร้ความหมาย Jonas และ Kording พิจารณากิจกรรมเฉลี่ยของกลุ่มทรานซิสเตอร์ในบริเวณใกล้เคียงเพื่อประเมินรูปแบบว่าไมโครโปรเซสเซอร์ทำงานอย่างไร นักประสาทวิทยาทำสิ่งที่คล้ายคลึงกันเมื่อวิเคราะห์รูปแบบไฟฟ้าของกลุ่มเซลล์ประสาท ในงานนี้ ไมโครโปรเซสเซอร์ได้ส่งข้อมูลที่ดูดีบางส่วน การสั่นของกิจกรรมกระเพื่อมเหนือไมโครโปรเซสเซอร์ในรูปแบบที่ดูเหมือนคล้ายกับของสมอง น่าเสียดายที่สัญญาณเหล่านั้นไม่เกี่ยวข้องกับการทำงานของชิปคอมพิวเตอร์
ข้อมูลจากการทดลองอื่นๆ เปิดเผยการค้นพบบางส่วน
รวมทั้งไมโครโปรเซสเซอร์มีสัญญาณนาฬิกาและสลับไปมาระหว่างการอ่านและการเขียนหน่วยความจำ แต่สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับวิธีที่ชิปจัดการข้อมูลจริง ๆ Jonas และ Kording เขียนไว้ในเอกสารของพวกเขา
ไม่ใช่ว่าการทดลองที่คล้ายคลึงกันในสมองนั้นไร้ประโยชน์ Jonas กล่าว แต่เขาหวังว่าตัวอย่างเหล่านี้จะเผยให้เห็นถึงความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ในการเปลี่ยนจากผลการทดลองไปสู่ความเข้าใจที่แท้จริง “เราจำเป็นต้องซื่อสัตย์จริงๆ เกี่ยวกับสิ่งที่เรากำลังจะดึงออกมาที่นี่”
แม้ว่าเราจะสามารถระบุการทำงานของสมองที่แตกต่างกันไปยังส่วนต่างๆ ของสมองได้ แต่เราไม่เข้าใจจริงๆ ว่าสมองคำนวณอย่างไร
— แอนโธนี่ ซาดอร์
Jonas กล่าวว่าผลลัพธ์ควรระมัดระวังในการเก็บรวบรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในกรณีที่ไม่มีทฤษฎีที่สามารถช่วยแนะนำการทดลองและสามารถตรวจสอบหรือหักล้างได้ สำหรับไมโครโปรเซสเซอร์ นักวิจัยมีข้อมูลจำนวนมาก แต่ก็ยังไม่สามารถแยกข้าวสาลีที่เป็นข้อมูลออกจากแกลบที่ทำให้เสียสมาธิได้ ผลลัพธ์ “ชี้ให้เห็นว่าเราจำเป็นต้องพยายามผลักดันทฤษฎีที่สามารถทดสอบได้อีกเล็กน้อย” เขากล่าว
ไม่ได้หมายความว่าชุดข้อมูลขนาดใหญ่จะไร้ประโยชน์ เขาชี้ให้เห็นอย่างรวดเร็ว ซาดอร์เห็นด้วย คอลเล็กชันข้อมูลประสาทขนาดยักษ์บางตัวอาจกลายเป็นการเสียเวลาเปล่า แต่ “ชุดข้อมูลที่ถูกต้องจะมีประโยชน์” เขากล่าว และข้อมูลที่ถูกต้องอาจเป็นกุญแจสำคัญที่ขับเคลื่อนนักประสาทวิทยาไปข้างหน้า
แม้จะมองโลกในแง่ร้ายในแง่ร้าย แต่ Christof Koch แห่ง Allen Institute for Brain Science ในซีแอตเทิลก็เป็นแฟนตัวยง “คุณต้องรักมัน” Koch กล่าว หัวใจของการทดลองใน 6502 “ส่งข้อความถึงความอ่อนน้อมถ่อมตนที่ดี” เขากล่าวเสริม “คนฉลาดๆ หลายคนต้องใช้ความพยายามอย่างหนักเป็นเวลาหลายปีกว่าจะเข้าใจสมอง” แต่เขากล่าวว่าความดื้อรั้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเผชิญกับความท้าทายที่น่าเกรงขามจะนำไปสู่ความชัดเจนในที่สุด
Zador เพิ่งเปิดคุกกี้โชคลาภที่อ่านว่า “ถ้าสมองง่ายจนเราเข้าใจได้ เราก็คงจะง่ายจนเราทำไม่ได้” คำพูดดังกล่าวจากนักวิจัยของ IBM Emerson Pugh ทำให้เกิดความท้าทาย Zador กล่าว “ทางเลือกอื่นคือเราจะไม่มีวันเข้าใจมัน” เขากล่าว “ฉันแค่ไม่อยากเชื่ออย่างนั้น”
credit : proextendernextday.com seegundyrun.com seminariodeportividad.com sociedadypoder.com solutionsforgreenchemistry.com sonicchronicler.com stephysweetbakes.com suciudadanonima.com sunshowersweet.com superverygood.com
