La semana pasada salía en la edición temprana de PNAS la colección de artículos de este año de "In the light of evolution", este año dedicado a cerebro y comportamiento. A partir de esta semana ya podemos disfrutar de toda la colección en su lugar habitual de coloquios. Muy recomendable y todos ellos de libre acceso, algunos muy interesantes como el que voy a hablar a continuación.
En psicología evolucionista se admite que el cerebro humano está compuesto por módulos altamente especializados, eficientes y que funcionan de manera muy independiente y paralela. Sin embargo, en otras ramas de la psicología se entiende el cerebro como una colección pequeña de funciones generales (memoria, asociación, reconocimiento de patrones, razonamiento lógico...) que gobiernan y pueden explicar el comportamiento humano. Así pues, tenemos la dicotomía de cerebro modular y cerebro generalista.
Y entonces aparece el artículo "A hierarchical model of the evolution of human brain specializations" que viene a reconciliar ambas visiones del cerebro. Según este nuevo modelo el cerebro humano contaría con áreas especializadas dentro de diferentes funciones más generales, yestas áreas se moldearían y se especializarían en funciones específicas en un primer instante mediante el desarrollo del individuo y la exposición repetida a un estímulo, de una manera similar a las redes neuronales y bayesianas.
A largo plazo lo que ocurriría es que esta zona del cerebro se subdivide y pasa a estar especializada en un conjunto de estímulos concretos, aunque manteniendo las características de fondo de la región madre de la que de ha especializado. Es una forma análoga a lo que se hace en programación de software orientado a objetos con las clases y las instancias de las mismas para procesos particulares.
En el artículo se pone el ejemplo de la zona del procesamiento de las palabras escritas. Esta zona, en el Giro Fusiforme (la misma región del cerebro que reconoce caras) es la misma en todos los humanos que saben leer y se dedica casi exclusivamente a reconocer palabras. Sin embargo la aparición del lenguaje es relativamente reciente. Demasiado como para haber llevado a cabo una modificación del cerebro que genere un área especializada en el cerebro como podría ser el área Broca para el lenguaje hablado. Esta área por tanto es una candidata a especializarse en este tipo de tareas con el tiempo.
Esta especialización se produce mediante el aumento de tamaño del área general. En ese momento, el área especializada puede dedicarse exclusivamente a esa tarea de un tipo de estímulos determinado y el área general puede tener más capacidad de procesamiento para tareas más generales. Este modelo por tanto implica que cuanto más grande sea el cerebro, más cabida para posibles módulos especializados existen, lo que muestra la importancia de un cerebro más voluminoso que nuestros primos los chimpancés o gorilas. De hecho, en la misma colección de artículos hay otro que habla del que el cerebro humano no es mucho más que un cerebro de primate sobredimensionado, lo que si lo unimos a este nuevo modelo, puede tener bastante sentido.
También el artículo recalca la importancia del desarrollo y la exposición a estímulos para hacer posible la especialización de los módulos. En este punto, me acordé de que el otro día Google también publicó un artículo en el cual, por medio de redes neuronales consiguió reconocer la cara de un gato en vídeos y fotografías. Esta es la pinta que tiene la neurona (o más bien, el estímulo que dispara la neurona):
Me parece muy potente este modelo del cerebro, ya que consigue reconciliar el modelo modular y el generalista y además, nos da la oportunidad de diseñar nuevas teorías y formas de encontrar módulos y su evolución, ya que deben compartir zonas del cerebro con otros módulos de similares características comunes a la función general de la que se han especializado.
Pensemos en la neurona del gato de Google como nuestro propio Giro Fusiforme (nuestra región para reconocer caras). Esta neurona puede venir ya configurada de fábrica, como parece que es en el caso de los humanos, ya que los recién nacidos demuestran una predilección por las caras humanas superior a otros estímulos, o puede venir sin configurar y que aprenda a reconocer gatos por la exposición repetida a vídeos de Youtube y fotos de Facebook.
En psicología evolucionista se admite que el cerebro humano está compuesto por módulos altamente especializados, eficientes y que funcionan de manera muy independiente y paralela. Sin embargo, en otras ramas de la psicología se entiende el cerebro como una colección pequeña de funciones generales (memoria, asociación, reconocimiento de patrones, razonamiento lógico...) que gobiernan y pueden explicar el comportamiento humano. Así pues, tenemos la dicotomía de cerebro modular y cerebro generalista.
Y entonces aparece el artículo "A hierarchical model of the evolution of human brain specializations" que viene a reconciliar ambas visiones del cerebro. Según este nuevo modelo el cerebro humano contaría con áreas especializadas dentro de diferentes funciones más generales, yestas áreas se moldearían y se especializarían en funciones específicas en un primer instante mediante el desarrollo del individuo y la exposición repetida a un estímulo, de una manera similar a las redes neuronales y bayesianas.
A largo plazo lo que ocurriría es que esta zona del cerebro se subdivide y pasa a estar especializada en un conjunto de estímulos concretos, aunque manteniendo las características de fondo de la región madre de la que de ha especializado. Es una forma análoga a lo que se hace en programación de software orientado a objetos con las clases y las instancias de las mismas para procesos particulares.
En el artículo se pone el ejemplo de la zona del procesamiento de las palabras escritas. Esta zona, en el Giro Fusiforme (la misma región del cerebro que reconoce caras) es la misma en todos los humanos que saben leer y se dedica casi exclusivamente a reconocer palabras. Sin embargo la aparición del lenguaje es relativamente reciente. Demasiado como para haber llevado a cabo una modificación del cerebro que genere un área especializada en el cerebro como podría ser el área Broca para el lenguaje hablado. Esta área por tanto es una candidata a especializarse en este tipo de tareas con el tiempo.
Esta especialización se produce mediante el aumento de tamaño del área general. En ese momento, el área especializada puede dedicarse exclusivamente a esa tarea de un tipo de estímulos determinado y el área general puede tener más capacidad de procesamiento para tareas más generales. Este modelo por tanto implica que cuanto más grande sea el cerebro, más cabida para posibles módulos especializados existen, lo que muestra la importancia de un cerebro más voluminoso que nuestros primos los chimpancés o gorilas. De hecho, en la misma colección de artículos hay otro que habla del que el cerebro humano no es mucho más que un cerebro de primate sobredimensionado, lo que si lo unimos a este nuevo modelo, puede tener bastante sentido.
También el artículo recalca la importancia del desarrollo y la exposición a estímulos para hacer posible la especialización de los módulos. En este punto, me acordé de que el otro día Google también publicó un artículo en el cual, por medio de redes neuronales consiguió reconocer la cara de un gato en vídeos y fotografías. Esta es la pinta que tiene la neurona (o más bien, el estímulo que dispara la neurona):
Fuente: google
Me parece muy potente este modelo del cerebro, ya que consigue reconciliar el modelo modular y el generalista y además, nos da la oportunidad de diseñar nuevas teorías y formas de encontrar módulos y su evolución, ya que deben compartir zonas del cerebro con otros módulos de similares características comunes a la función general de la que se han especializado.
Pensemos en la neurona del gato de Google como nuestro propio Giro Fusiforme (nuestra región para reconocer caras). Esta neurona puede venir ya configurada de fábrica, como parece que es en el caso de los humanos, ya que los recién nacidos demuestran una predilección por las caras humanas superior a otros estímulos, o puede venir sin configurar y que aprenda a reconocer gatos por la exposición repetida a vídeos de Youtube y fotos de Facebook.
H. Clark Barrett (2012). A hierarchical model of the evolution of human brain specializations PNAS DOI: 10.1073/pnas.1201898109
que buenos artículos tienes
ResponderEliminargracias
diana
que buenos artículos tienes
ResponderEliminargracias
diana