Os estudos experimentais de Semir Zeki sobre a visão em macacos primatas estabeleceram que diferentes aspectos da visão, especialmente cor, movimento e forma (formato/orientação), não são processados no córtex visual primário (agora conhecido como V1), mas em áreas separadas do cérebro, agora chamadas de V2, V3, V4, V5/MT, etc.

Ao realizar registros de células individuais nessas áreas, Zeki demonstrou que seus processos ocorriam em paralelo, inclusive em momentos diferentes. Zeki localizou o processamento de cores em V4, onde ocorre 80 ms antes do movimento e precede a forma em 40 ms. Essa assincronia temporal levou Zeki a se tornar um forte defensor do processamento paralelo no cérebro, embora fosse bastante cético quanto à ideia de que o cérebro seja um computador, não realizando processamento serial nem paralelo.

Zeki apresentou seus argumentos a favor do paralelismo no cérebro em seu livro de 1993, Uma Visão do Cérebro .

Paralelismo, neurobiologia computacional e redes neurais

A "neurobiologia computacional" tem estado em voga há alguns anos e muitos consideram esta abordagem fundamental em qualquer esforço para desvendar as complexidades do cérebro. O argumento geral a favor de uma abordagem computacional robusta nos estudos neurobiológicos é o seguinte: o cérebro é um órgão demasiado complexo para ser estudado sem alguma teoria orientadora. Como os computadores também realizam tarefas complexas, incluindo a de "ver" (robótica), são a fonte natural para tais teorias orientadoras, que podem então ser testadas por experimentação direta. O argumento não é desprovido de méritos consideráveis. A teoria sempre foi importante na coleta de dados, incluindo até mesmo os dados meramente anatômicos. Afinal, a coleta dos volumosos dados sobre a estrutura do sistema nervoso por Ramón y Cajal não foi feita ao acaso, mas com o objetivo específico de provar a doutrina neuronal, aquela que supunha que o sistema nervoso não era constituído por uma lâmina contínua, mas por elementos descontínuos, os neurônios, que se conectavam entre si. É provável que a teoria seja muito mais importante no futuro, particularmente nos estudos das funções cerebrais superiores, incluindo a função da visão. Mas será que o neurobiólogo experimental precisa se basear no neurocientista computacional para formular sua teoria e, em caso afirmativo, em que medida?

Ao tentar formular uma resposta, é importante registrar o fato surpreendente de que o princípio do paralelismo no córtex cerebral em geral, e no córtex visual em particular, não apenas antecede a atual conversão dos neurobiólogos computacionais a essa ideia, como também foi derivado do que muitos considerariam estudos anatômicos banais, e não de teorias computacionais ou redes neurais, embora estas últimas pudessem ter sido a fonte natural para tal ideia. Busca-se em vão, na literatura computacional anterior a 1975, uma declaração clara e explícita do princípio do paralelismo no córtex visual. Mesmo após a demonstração anatômica de conexões paralelas no córtex visual e a demonstração de múltiplas áreas visuais especializadas, os neurobiólogos computacionais se referiram a esses conceitos em termos muito vagos, quando os mencionaram.

Marr fez um comentário muito perspicaz sobre o primeiro dogma de Horace Barlow .

Concordo com uma das ideias subjacentes a esse dogma, ou seja, que não há nada além de observar o que as células estão fazendo — elas são os correlatos últimos da percepção. [Itálico do editor]

Visão , p. 336

O livro de David Marr , Vision , a bíblia da neurobiologia computacional visual, admirado por todos, mas pouco compreendido, não menciona o paralelismo, as áreas visuais distintas ou as especializações do córtex visual, todas demonstradas anos antes da publicação da obra. É curioso que os neurobiólogos computacionais tenham demorado tanto para perceber a importância do paralelismo na visão, embora agora tentem fazer crer que já a conheciam há muito tempo. Isso pode ser atribuído, em parte, à prevalência de computadores seriais, em vez de paralelos, até tempos relativamente recentes; pode ser devido a uma relativa ignorância, entre os cientistas da computação, sobre as características e capacidades precisas dos computadores paralelos.8 Quaisquer que sejam as razões reais, isso deveria nos tornar mais cautelosos ao aceitar teorias corticais derivadas de pessoas cujas ferramentas são a matemática e os computadores, e não o cérebro. A maneira correta de compreender o cérebro é estudá-lo.

Isso não significa que as redes neurais e a neurobiologia computacional não terão um papel importante nos estudos corticais do futuro. Não há dúvida de que terão, e a relação entre estudos cerebrais, neurobiologia computacional e redes neurais merece, portanto, uma breve investigação. Um problema com os neurobiólogos computacionais é que eles estão muito à frente de seu tempo e, ao mesmo tempo, muito atrás dele. Estão muito à frente ao acreditarem que a neurobiologia terá que depender de teorias geradas pelo estudo de como o sistema nervoso realiza uma tarefa, o que implica definir a tarefa com precisão, algo em que os neurobiólogos não têm sido particularmente bons. Mas estão muito atrás ao acreditarem que a neurobiologia computacional pode produzir teorias de relevância direta para o neurobiólogo, teorias que possam ser testadas experimentalmente, ignorando os fatos do sistema nervoso. O livro de Marr ilustra isso perfeitamente. É justamente valorizado por introduzir uma nova maneira de observar o que o sistema nervoso faz, de definir suas tarefas. Mas, ao mesmo tempo, ao ignorar os fatos do córtex visual, o livro torna-se de valor muito limitado para quem deseja compreender como o córtex visual cerebral realiza as tarefas assim definidas e como funciona. Essa ignorância deriva, em parte, do profundo desprezo com que os neurobiólogos computacionais encaram o neurobiólogo experimental — bem ilustrado pela ignorância de Marr em relação a uma das doutrinas mais poderosas que norteiam o trabalho sobre o córtex visual — e, em parte, do fato de que ainda não se sabe o suficiente sobre o cérebro. Para ser útil ao neurobiólogo, uma abordagem computacional precisa se basear nos fatos do sistema nervoso.

Uma Visão do Cérebro , pp. 118-119

Normal | Professor | Pesquisador