http://www.faz.net/-gwz-8qhb7
HERAUSGEGEBEN VON WERNER D'INKA, JÜRGEN KAUBE, BERTHOLD KOHLER, HOLGER STELTZNER
F+ Icon
F.A.Z. PLUS
abonnieren

Veröffentlicht: 19.01.2017, 14:44 Uhr

Neurodaten Space Invaders entzaubern die Hirnforschung

Die Hoffnung der Neurowissenschaften ruht auf Big Data. Aber kann so das Gehirn verstanden werden? Ein aktueller Modellversuch mag Aufschluss geben.

von Sibylle Anderl
© ddp Images Ein Mikroprozessor, auf dem das Computerspiel Space Invaders gestartet wurde, diente als Modell des neurowissenschaftlich untersuchten Gehirns.

Wie würden Biologen vorgehen, wenn sie ein kaputtes Radio reparieren müssten? Diese Frage stellte sich der Zellforscher Y. Lazebnik 2002 in einem Beitrag der Fachzeitschrift „Cancer Cell“. Im Rahmen seines Gedankenexperiments kommt er zu dem Ergebnis, dass sie zunächst verschiedene Radios zerlegen, vergleichen und kategorisieren würden. Als Nächstes würden die Biologen dann auf gut Glück Bestandteile des Radios entfernen, um zu sehen, ob es weiterhin Musik spielt, und schließlich gewissenhaft alle Komponenten des Radios und deren Interaktionen katalogisieren. Lazebniks Fazit ist, dass dieses Vorgehen zwar zu einer Vielzahl biologischer Fachartikel führen würde, das Verständnis der Funktionsweise eines Radios aber würde dadurch eher verschleiert als gefördert werden. Das Radio wäre am Ende zumindest wohl nicht repariert.

Verstehen Neurowissenschaftler einen Prozessor?

Lazebniks Ansatz, aktuell gängige Forschungsmethoden in ihrer Anwendung auf ein Problem mit bekannter Lösung auf die Probe zu stellen, haben nun die amerikanischen Wissenschaftler Eric Jonas und Konrad Paul Kording für den Fall der Neurowissenschaften übernommen. Kritisch hinterfragen wollen sie dabei die populäre Vorstellung, dass es primär die Verfügbarkeit großer Datensätze und deren Auswertung im Rahmen der datenbasierten Neurowissenschaften seien, von denen ein Durchbruch im Verständnis des menschlichen Gehirns zu erwarten sei. Tatsächlich liegt diese Annahme milliardenschweren Großprojekten wie dem europäischen „Human Brain Project“ oder der amerikanischen „Brain Initiative“ zugrunde. Angenommen, man hätte all die angestrebten Daten nicht für das Gehirn, sondern für ein ähnliches, aber bereits gut verstandenes System, könnte man anhand von Big Data dessen Funktionsweise rekonstruieren?

44299649 © dpa Vergrößern Die studierten Spiele „Donkey Kong“, „Space Invaders“ und „Pitfall“ sind vielen wohl noch bestens vertraut.

Jonas und Kording wählten für dieses Experiment als relativ einfaches Testsystem einen MOS-6502-Prozessor, wie er im Commodore 64 verwendet wurde. Die von ihnen gestellte Frage lautet damit: Könnte ein Neurowissenschaftler einen Mikroprozessor verstehen, sofern nur genügend Daten über das System vorliegen? Um dieser Frage nachzugehen, ließen Jonas und Kordings auf dem Prozessor die Spiele „Donkey Kong“, „Space Invaders“ und „Pitfall“ laufen, um die Zustände des Prozessors beim Abspielen der verschiedenen Spiele zu analysieren. In der Gehirn-Prozessor Analogie entsprechen diese drei Spiele drei verschiedenen Verhaltensweisen eines biologischen Systems, die charakteristische Auswirkungen auf die gemessenen Hirnaktivitäten haben. Der Vergleich zwischen dem Prozessor und einem Gehirn basiert damit auf einer Reihe von Ähnlichkeiten, beispielsweise der Vernetzung einfacher Recheneinheiten, einer hierarchischen Organisation sowie der Fähigkeit zu Informationsverarbeitung und Speicherung.

Computerspiel als Datenfabrik

Für die Erzeugung der Daten generierten die Autoren zunächst das Äquivalent eines neurowissenschaftlichen Konnektoms, einer Darstellung aller im Prozessor existierenden Transistoren und deren Kontakte innerhalb des Prozessors, so dass sie die Spannung in jeder Verbindung und den Zustand jedes Transistors simulieren konnten. Die auf diese Weise pro Sekunde gewonnenen 1,5 Gigabyte an Daten wurden daraufhin unter Verwendung gängiger neurowissenschaftlicher Methoden ausgewertet. Beispielsweise führten die Autoren Läsionsstudien durch, indem sie einzelne Transistoren entfernten, um zu sehen, ob dadurch die Funktionsweise des Systems in Mitleidenschaft gezogen wurde. Tatsächlich konnten jeweils Gruppen von Transistoren identifiziert werden, die für das Starten eines Spiels notwendig waren. Das Experiment zeigt aber, dass bei der Interpretation eines solchen Ergebnisses Vorsicht geboten ist. Der Schluss, dass die entsprechenden Transistoren eine besondere Rolle für das jeweilige Spiel spielen, verschleiert die Tatsache, dass die Funktion der Transistoren viel grundlegender ist als die Realisierung eines spezifischen Spiels. In einem anderen Teilexperiment wurden die von den Transistoren erzeugten Spannungspulse analysiert und nach Korrelationen zwischen den verschiedenen Transistoren sowie zwischen einzelnen Transistoren und dem beobachteten Pixel-Output gesucht.

Tückische Interpretation

Wie die Autoren beschreiben konnte keine der verwendeten Methoden die verschiedenen Ebenen der im Prozessor ablaufenden Informationsverarbeitung zutage fördern. Obwohl sowohl die verwendeten Daten als auch die Ergebnisse der verschiedenen Verfahren bei der Analyse des Mikroprozessors große Ähnlichkeiten zur Studie des Gehirns aufweisen, konnte auf ihrer Grundlage somit laut Jonas und Kording kein zufriedenstellendes Verständnis des Mikroprozessors erlangt werden. Sofern man dieses Resultat auf die Neurowissenschaften übertragen will, muss allerdings die Frage diskutiert werden, inwiefern ein Mikroprozessor tatsächlich als Modell des Gehirns gelten kann. Trotz der oben genannten Ähnlichkeiten gibt es viele Unterschiede. Das Gehirn arbeitet beispielsweise analog statt digital, ist biologisch komplex und in seiner Arbeitsweise zwar langsamer, aber viel stärker parallelisiert organisiert.

Mehr zum Thema

Die Autoren betonen, dass ein Test neurowissenschaftlicher Methoden an einfachen Systemen dennoch sinnvoll sei. Wenn die Verfahren bereits an einfachen Systemen scheiterten, sei ein Erfolg bei komplexen Systemen wie dem Gehirn nicht zu erwarten. Gleichzeitig zeige das Experiment die Wichtigkeit der Entwicklung theoretischer Konzepte, nach deren Signaturen gezielt in den Daten gesucht werden könne. Genauso sei eine Weiterentwicklung von Datenanalysewerkzeugen zentral, die in der Lage sind, hierarchische Strukturen der Informationsverarbeitung aufzuspüren. In Bezug auf die Ausgangsfrage des Artikels scheint eines klar zu sein: Big Data allein ist nicht die Antwort auf alles.

Zur Homepage