En un nuevo avance hacia la comprensión de cómo funciona el cerebro, un equipo de ingenieros biomédicos ha revelado un mecanismo biológico especializado que permite a las áreas responsables del pensamiento en el cerebro remodelar cómo las secciones sensoriales procesan la información visual idéntica. Este descubrimiento abre nuevas perspectivas para entender la dinámica cerebral y la posibilidad de aplicar este conocimiento en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial.
Una nueva forma de entender el cerebro
La visión siempre se ha considerado un proceso lineal que comienza en los ojos y llega hasta la corteza visual, donde se procesa la información. Sin embargo, las nuevas investigaciones sugieren que este proceso es más complejo de lo que se pensaba. Se ha descubierto que las áreas responsables del pensamiento en el cerebro pueden cambiar cómo se procesa la información visual según el contexto y las tareas requeridas.
Este descubrimiento fue posible gracias a modelos de redes neuronales recurrentes inspirados en la biología, que ayudaron a los investigadores a aislar un mecanismo específico conocido como «inhibición sobre inhibición». Este mecanismo actúa como un puente entre las instrucciones superiores y la percepción sensorial, proporcionando al cerebro una alta flexibilidad cognitiva.
Modelos neuronales recurrentes como herramienta de investigación
Debido a la falta de precisión de pruebas como la fMRI para identificar circuitos celulares individuales, el equipo recurrió a construir modelos neuronales recurrentes simples pero inspirados en la biología. Estos modelos incluyen conjuntos específicos de neuronas excitadoras e inhibidoras, organizadas en estructuras jerárquicas. Al entrenar el modelo para cambiar las reglas de clasificación, los investigadores descubrieron el papel de las neuronas inhibidoras que inhiben a otras neuronas inhibidoras, permitiendo el paso de información desde las unidades cognitivas superiores hacia las entradas sensoriales.
Experimentos en vivo y confirmación biológica
Para verificar la precisión del modelo, los investigadores registraron la actividad neuronal en la corteza visual de ratones vivos. Al desactivar las neuronas inhibidoras similares en los tejidos vivos, la corteza perdió su capacidad para seguir el contexto de las tareas, lo que confirmó la validez del modelo computacional. Esto destaca la repetición de funciones sensoriales en el cerebro y mejora nuestra comprensión de cómo el cerebro logra este nivel de adaptación y flexibilidad.
Inspiración de casos humanos
La investigadora principal se inspiró en su trabajo con pacientes que carecen del hipocampo, una estructura vital en el cerebro responsable de la formación de la memoria. A pesar de la pérdida de esta parte crucial, estos pacientes pudieron mantener habilidades cognitivas flexibles, lo que indica que las áreas sensoriales primarias en el cerebro funcionan con una capacidad adaptativa redundante.
Conclusión
Este estudio abre nuevas perspectivas para entender cómo los pequeños circuitos cerebrales pueden ofrecer ideas sobre la construcción de modelos de inteligencia artificial más eficientes. Al estudiar mecanismos como la inhibición sobre inhibición, los ingenieros pueden diseñar redes neuronales recurrentes que sean delgadas y adaptables, reduciendo la dependencia de los modelos actuales en energía y datos. Esto representa un paso hacia modelos de inteligencia artificial que superen a los actuales en eficiencia y capacidad de adaptación.