Obra maestra biológica: la evolución hizo que los cerebros humanos se comportaran como supercomputadoras

Los científicos han descubierto que el cerebro humano utiliza inherentemente la inferencia bayesiana, un método estadístico que combina conocimientos previos con nueva evidencia, para interpretar estímulos visuales. Esta investigación sugiere que comprender este mecanismo podría hacer avanzar campos como la inteligencia artificial y la neurociencia clínica.

Los científicos ahora tienen un modelo matemático que refleja fielmente la forma en que el cerebro humano interpreta los datos visuales.

Los investigadores enfatizaron que los cerebros humanos están naturalmente equipados para realizar cálculos avanzados, similares a cualquier computadora de alta potencia, para comprender el mundo a través de un proceso conocido como inferencia bayesiana.

En un estudio reciente publicado en Comunicaciones de la naturalezainvestigadores de Universidad de SídneyLa Universidad de Queensland y la Universidad de Cambridge han desarrollado un modelo matemático integral que incluye todos los componentes necesarios para realizar la inferencia bayesiana.

Robin Redux

Doctor Robin Rideau. Crédito: Robin Rideau

La inferencia bayesiana es un método estadístico que combina conocimientos previos con nueva evidencia para hacer una suposición inteligente. Por ejemplo, si sabes cómo es un perro y ves un animal peludo con cuatro patas, puedes usar tus conocimientos previos para adivinar que es un perro.

Esta capacidad inherente permite a las personas interpretar el entorno con extraordinaria precisión y velocidad, a diferencia de las máquinas que pueden ser burladas mediante simples medidas de seguridad CAPTCHA cuando se les pide que identifiquen bocas de incendio en un panel de imágenes.

«A pesar del atractivo conceptual y el poder explicativo del enfoque bayesiano, la forma en que el cerebro calcula las probabilidades es en gran medida un misterio», dijo el investigador principal del estudio, el Dr. Robin Riddo, de la Facultad de Psicología de la Universidad de Sydney.

«Nuestro nuevo estudio arroja luz sobre este enigma. Hemos descubierto que la infraestructura y las conexiones dentro del sistema visual de nuestro cerebro están configuradas de una manera que le permite realizar inferencia bayesiana sobre los datos sensoriales que recibe.

«Lo que hace que este descubrimiento sea importante es la confirmación de que nuestros cerebros tienen un diseño inherente que permite esta forma avanzada de procesamiento, lo que nos permite interpretar nuestro entorno de manera más efectiva».

Los resultados del estudio no sólo confirman las teorías existentes sobre el uso de la inferencia bayesiana por parte del cerebro, sino que también abren las puertas a nuevas investigaciones e innovaciones, donde la capacidad natural del cerebro para la inferencia bayesiana se puede aprovechar para aplicaciones prácticas que beneficien a la sociedad.

«Nuestra investigación, aunque se centra principalmente en la percepción visual, tiene implicaciones más amplias en todo el espectro de la neurociencia y la psicología», dijo el Dr. Rideau.

«Al comprender los mecanismos básicos que utiliza el cerebro para procesar e interpretar datos sensoriales, podemos allanar el camino para avances en áreas que van desde la inteligencia artificial, donde la imitación de las funciones cerebrales podría revolucionar… Aprendizaje automáticoa la neurociencia clínica, y probablemente proporcionará nuevas estrategias para futuras intervenciones terapéuticas.

El equipo de investigación, dirigido por el Dr. William Harrison, hizo este descubrimiento registrando la actividad cerebral de voluntarios mientras miraban pasivamente programas, que fueron diseñados para provocar señales neuronales específicas relacionadas con el procesamiento visual. Luego crearon modelos matemáticos para comparar una variedad de hipótesis en competencia sobre cómo el cerebro humano percibe la visión.

Referencia: “La sintonización neuronal crea expectativas previas en el sistema visual humano” por William J. Harrison, Paul M. Bays y Reuben Rideaux, 1 de septiembre de 2023. Comunicaciones de la naturaleza.
doi: 10.1038/s41467-023-41027-s

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