Ante lo incierto, el cerebro es una poderosa “calculadora”
Con colegas de Cambridge, desarrolló un modelo computacional que permitió entrenar neuronas artificiales. Concluyeron que, ante una situación de incertidumbre, un circuito de redes neuronales hace que el cerebro actúe como “máquina probabilística”, que puede llevar a una persona a tener más opciones para actuar de forma óptima. El trabajo se publicó en una prestigiosa revista científica.
Rodrigo Echeveste (33), rosarino e investigador de un instituto de la ciudad, habla al teléfono en términos didácticos: da ejemplos gráficos de la vida común y silvestre para explicar algo bastante complejo al sentido común del ciudadano de a pie. ¿Cuál fue el avance en el que trabajó? Mientras estaba en Cambridge (Reino Unido) haciendo su estancia postdoctoral, desarrolló junto a un grupo de colegas un sistema computacional de simulación: allí crearon un circuito neuronal artificial que representa una región de la corteza cerebral. Con esta herramienta exploraron cómo actúa el cerebro frente a una situación de incertidumbre.
Y lo que concluyeron fue que, ante un contexto incierto, el cerebro funciona como una “maquinaria probabilística”, como una calculadora inteligente capaz de analizar muchas opciones probables, y que esto podría llevar a tomar la decisión más lógica. El modelo simulado por computadoras tiene una similitud muy alta con el funcionamiento de las neuronas de la corteza visual “reales” de una persona.
Echeveste es investigador del Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional o “Sinc(i)” -de doble dependencia Conicet-UNL- de la ciudad, y docente de la cátedra de Física de la Fich-UNL: Es además primer autor de este estudio firmado con colegas de la Universidad de Cambridge en “Nature Neuroscience”, la revista más prestigiosa en esa especialidad a nivel mundial. Hoy trabaja en ese instituto de esta capital y aquí está radicado desde mediados de 2019 (ver El Dato).
DE ROSARIO A LA “NATURE NEUROSCIENCE”
Rodrigo Echeveste es primer autor de este estudio firmado con colegas de la Universidad de Cambridge en “Nature Neuroscience”, la revista más prestigiosa en esa disciplina específica. Este estudio estudio fue codirigido por el biólogo húngaro Máté Lengyel y el ingeniero francés Guillaume Hennequin, del Laboratorio de Aprendizaje Biológico y Computacional de la Universidad de Cambridge (Reino Unido). Y también lo firmó Laurence Aitchison, del mismo laboratorio.
Percepción visual y experiencia previa
Y como todo, este avance científico nació de una pregunta. “Lo que nosotros tratamos de entender es cómo hace nuestro cerebro para manejar la incertidumbre sobre lo que vemos. A ver: para movernos en el día a día utilizamos nuestros sentidos perceptuales, recibimos información del mundo que nos rodea a través de los ojos, oídos, etcétera. Pero en general, lo que vemos del exterior es información incompleta y parcial. Nuestros ojos como instrumento de medición son bastante ‘ruidosos'”, empieza a explicar Echeveste.
Entonces, a esa información recibida a través de los sentidos, el cerebro debe completarla con el conocimiento de la experiencia previa. “El cerebro tiene que ser muy bueno para manejar no sólo lo que vemos, sino también lo que sabemos y también lo que no sabemos”, agrega el investigador. El intersticio entonces se llena con el saber previo que cada uno tiene. Con todo, “lo que logramos en este trabajo al combinar información perceptual con conocimiento previo es demostrar estadísticamente que el cerebro puede aproximarse a una solución óptima” ante una situación de incertidumbre.
El investigador da un ejemplo práctico respecto de cómo el cerebro puede combinar información visual con experiencia previa. Alguien entra a su habitación de siempre que está en penumbras, con muy poca luz. Esa persona podrá manejarse dentro de su habitación sin problemas, pese a que no esté viendo mucho. “El cerebro usa esa poca información que recibe de los sentidos con la experiencia previa (el conocimiento respecto de dónde está la cama, la mesa de luz, etcétera). El problema sería si a esa persona alguien le mueve antes los muebles: en ese caso llegará el ‘porrazo’ -bromea-. Esto muestra que el cerebro logra manejarse bien en situaciones de poca información perceptiva (baja luz en la habitación), completando el ‘cuadro’ con el saber preexistente”.
Cómo se logró el avance
La clave era de qué manera probar con dispositivos científicamente avalados este modo de funcionamiento cerebral al momento de hacer esas “cuentas” entre lo perceptual y el repertorio previo de saberes. “Lo que hicimos fue entrenar una red neuronal artificial de la corteza visual utilizando un sistema computacional (modelo que se usa mucho actualmente en Inteligencia Artificial). Le pedimos a este sistema artificial, simulado en una computadora, que haga las veces del cerebro real en la tarea de ‘mezclar’ la información del sentido visual y la experiencia lo mejor posible”, relata.
Y resultó que cuando la simulación logra resolver la tarea, las neuronas artificiales se comportaban de una forma muy similar a como actúan las neuronas en el cerebro “físico” humano. “Es la primera vez que se demuestra un nivel de parecido tan alto partiendo de un objetivo de percepción. Se ha logrado vincular el nivel electrofisiológico de las neuronas con una tarea perceptual. Construir un puente entre estas dos escalas (actividad neuronal y percepción visual) es el mérito del estudio”, sostiene el joven rosarino.
Pandemia e incertidumbre
-La pandemia del Covid-19 genera incertidumbre, coincide la comunidad científica de las ciencias sociales (sociología, psicología). ¿Puede aplicarse este estudio a analizar las reacciones cerebrales en el contexto de pandemia, donde cunde justamente el pensamiento anticipatorio ante lo incierto?
-La respuesta es que este estudio no podría aplicarse. ¿Por qué? Porque lo que sabemos es que a nivel de percepción muy básico (visual, auditivo), el cerebro representa la incertidumbre y las probabilidades de forma muy correcta: es una muy buena máquina probabilística (para tomar decisiones más óptimas).
Ahora bien, cuando nos vamos a situaciones más complejas (como la pandemia), resulta que somos bastante malos (en términos de respuestas de nuestro cerebro). Cuando se piensan cosas muy complejas sobre el futuro, que tiene relación con nuestro trabajo, con los contagios, con lo social, ahí está demostrado que los humanos somos muy subóptimos. Tendemos a exagerar cosas que son muy improbables, y a las que en general les asignamos probabilidades mucho más altas de las que realmente tienen. En cierta forma, creemos que tenemos probabilidades mucho más elevadas de ganarnos la lotería o de que nos parta un rayo: ambas situaciones tienen probabilidades muy ínfimas, en rigor.
Este estudio muestra que, a nivel de la visión y la percepción muy básica, el cerebro representa probabilidades sobre situaciones de incertidumbre de forma muy óptima; pero esto se rompe cuando se va hacia procesos más complejos. El caso de la pandemia y de la ansiedad que generar, estamos -respecto del funcionamiento cerebral- muy lejos de ser óptimos.
-Los resultados del trabajo pueden tener consecuencias importantes en la forma en la que se entienden aspectos perceptuales de varios trastornos del desarrollo, como el trastorno del espectro autista (TEA). ¿Qué implicaría esto?
-Una de las líneas de investigación sobre lo que es el autismo en términos de percepción exclusivamente, es que las personas con TEA tienen mayores dificultades a la hora de combinar correctamente experiencia previa con la información sensorial presente (que llega desde el mundo exterior). Entonces, entender mejor cómo hace el cerebro para hacer esa combinación nos podría llevar a entender mejor la percepción de las personas con algún trastorno del desarrollo (entre ellas, el TEA). No obstante, a esto lo digo en términos especulativos: aún hacer falta mucha investigación científica para saber si esto es así. Pero este estudio es una punta quizás de inicio.
Relacionado con este tema, Echeveste, Diego Milone y Enzo Ferrante, también del Sinc(i), e Inés Samengo, del Instituto Balseiro y del Departamento de Física Médica del Centro Atómico Bariloche, ya se encuentran trabajando ahora en los primeros pasos para el diseño de una herramienta automatizada, basada en neuroimágenes, para asistir al diagnóstico de TEA.
“Se ha logrado vincular el nivel electrofisiológico de las neuronas con una tarea perceptual. Construir un puente entre estas dos escalas (actividad neuronal y percepción visual) es el mérito del estudio”
El gato, el zorro y dos escenas
“Si tenés que tomar una decisión, no te conviene con quedarse sólo con: ‘Qué es lo más factible que estás viendo'”, dice Echeveste, y vuelve a imaginar un ejemplo. Alguien en una ciudad ve pasar en la noche un bulto a la altura de sus pies. “Podrá concluir esa persona, en base a su experiencia previa, que eso que pasó fue un gato, probablemente (por el tamaño y la velocidad en que pasó ese bulto). Si tu supervivencia no depende de eso, pues bueno, con saber que sólo es un gato alcanza”.
Pero esa escena puede contraponerse con otra. “Pensemos en alguien que trabaja en el campo, y que está expuesto a cierta probabilidad de que un animal salvaje le coma las gallinas. Esa persona a lo mejor piensa que no es un gato, sino un zorro. Entonces, tener una representación más completa de las distintas probabilidades de cosas que podrían estar pasando permite a una persona tomar mejores decisiones”.
Y ello pasa cuando se combina la información perceptiva-visual con la experiencia previa. “Esto es justamente la forma que tiene el cerebro de completar lo que recibe del mundo exterior para poder llenar lo que le falta es con esa experiencia previa, haciendo estas cuentas de probabilidad”, concluye Echeveste.