Ponente: Gustavo Deco, Director Center for Brain and Cognition, Theoretical and Computational Group, Universitat Pompeu Fabra/ICREA.
Moderador: Ramón López de Mantaras Badia, Profesor de Investigación del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y Fundador y Director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del CSIC.
Resumen elaborado por Wanda Cazalla, abogada.
El pasado 22 de febrero, Gustavo Deco participó en la sesión sobre “Neurociencia. Modelos computacionales del cerebro” enfocando el tema desde tres puntos de vista: el de la filosofía, que se pregunta cómo funciona el cerebro; el de las aplicaciones de los modelos computacionales; y el de la consciencia, que está relacionado con algunas cuestiones de trascendencia jurídica.
Para la filosofía, el problema principal radica en que el cerebro se representa como una caja negra, en la que no sabemos cómo se procesa la información. Para descubrirlo podemos, en una primera aproximación, utilizar el método que es común a la ciencia, que consiste en observar cómo reacciona esa caja negra a diferentes estímulos o inputs. Si bien hace ya 10 o 15 años que se ha demostrado que incluso en ausencia de inputs externos, cuando el cerebro se encuentra en estado basal o de reposo (resting brain), muestra una actividad estructurada. Es por ello que, en una segunda aproximación, podemos observar el cerebro en su estado natural y ver qué estructuras muestra, y si estas nos dicen algo sobre cómo funciona. En la primera aproximación se asumía que sin inputs externos no ocurría nada en el cerebro, pero si el cerebro tiene una dinámica interna, es necesario conocer lo que ocurre dentro del mismo para entender el impacto de un input externo.
El ponente se refirió a continuación a dos experimentos: el primero se realizó en 2005 y en él se aplicaba un escáner magnético a una muestra de humanos, al tiempo que se les indicaba que no hicieran nada, que no tuvieran una atención focalizada ni ordenada. Se esperaba que el resultado fuera “ruido” cerebral, sin relaciones espaciales o temporales. Sin embargo, se observó que determinadas partes del cerebro formaban redes diferentes (entre 5 y 15) que se activaban y desactivaban, y que pueden identificarse (tarea visual, control, etc.). En este sentido, incluso en reposo vemos cosas que podría estar haciendo potencialmente. El segundo experimento, publicado en la revista Nature en 2007, se realizó en primates anestesiados, en los que se observó una conexión entre las mismas partes del cerebro tanto cuando este estaba en reposo como cuando recibía un input externo. De lo anterior se dedujo que la función, la actividad del cerebro, siempre está conectada, y cuando se introducen inputs externos siente la correlación y lo refleja.
Por otra parte, la técnica DTI (imágenes de tensor de difusión) permite medir la conectividad cerebral (conectoma estructural). La puesta en común de la información estructural o anatómica (DTI) y la funcional (resonancia magnética), permite establecer un vínculo teórico entre los conectomas. Además, hoy en día se está intentando casar estas dos técnicas con sistemas neuromoduladores (neurotransmisores) para poder inferir los mecanismos subyacentes del cerebro.
Desde el punto de vista de las aplicaciones, el cerebro se ha estudiado en enfermos de Parkinson mediante implantes DSB (Deep Brain Stimulation), que se conectan y desconectan en control remoto. En un estudio (Saenger et al.) a una serie de pacientes con DSB implantados en la misma región cerebral se observó el cerebro en estado yacente y con el DSB conectado. Como resultado, se vio que no solo la función motora se veía afectada, sino también el lenguaje.
En cuanto a la perspectiva de la consciencia, a día de hoy no podemos responder qué es, pero sí conocemos con qué se correlaciona (dormido/despierto; anestesiado/despierto). Una técnica que se utiliza para medir la consciencia es aplicar perturbaciones externas controladas (perturbative approach) y ver cómo reacciona el cerebro mediante la estimulación y el monitoreo con encefalogramas, observándose que la complejidad va cambiando en función del estado del cerebro en pacientes despiertos, en estado de sueño, en estado vegetativo, etc. (Marcelo Massimini et al.).
De todo ello se desprende que se puede comenzar a extraer correlatos cuantitativos de diferentes estados cerebrales.
Un comentario
es obvio que la IA con sus modelos computacionales no divide el modelo en hemisferios tal como ocurre en el cerebro humano.