El lenguaje de las neuronas15 y 16 de septiembre de 2023, Barcelona

El cerebro tiene que gestionar de forma eficiente un sistema de computación distribuida que funciona por todo el cerebro con el objetivo no tan solo de sobrevivir, sino también de desarrollarse. Por lo tanto, esto implica que, a lo largo del tiempo, el cerebro estructura de forma jerárquica la actividad cerebral autoorganizada y dependiente del estado, con el objetivo de asegurar que la información se procesa y se transfiere de forma casi óptima con el mínimo coste metabólico. En esta ponencia se describe una teoría del funcionamiento del cerebro a partir de una perspectiva sencilla y lógica que permite explicar los mecanismos computacionales en que se basa la gestión jerárquica del cerebro. Esta teoría se inspira en la termodinámica, que permite describir muy bien las transformaciones que experimentan los sistemas físicos desde un punto de vista estructural, incluyendo las transformaciones de la biología de sistemas. La teoría de la «termodinámica de la mente» combina valores jerárquicos espacio-tiempo precisos con modelizaciones del cerebro causales y generativas, y aporta una explicación causal sólida en cuanto a los mecanismos cerebrales subyacentes. Esta innovadora teoría ya se ha empezado a implementar y los resultados permiten entender los cambios subyacentes que ocurren en la gestión y organización jerárquicas del cerebro. En conclusión, estos estudios proporcionan un camino nuevo para entender cómo se rompe la jerarquía del cerebro en las enfermedades neuropsiquiátricas y para encontrar nuevas formas de reequilibrio.

Las actividades que realizamos durante el día, de forma cotidiana, dan lugar a las conexiones de nuestro cerebro. Obtenemos significado y sentido de los objetos y los símbolos, y les asignamos significado y sentido. Un ejemplo muy interesante son los símbolos numéricos que hacen referencia a conjuntos arbitrarios de objetos. Estas cantidades pequeñas o grandes no simbólicas activan los dos hemisferios del cerebro de formas distintas y crean asociaciones espaciales sistemáticas de símbolos numéricos.

Expondré pruebas sobre esta asociación y la importancia que tiene en la aritmética mental. Creemos que el mecanismo de asociaciones espaciales es inherente a la creación de significado y sentido para los símbolos, y que, por lo tanto, la cognición es fundamentada, corporizada y situada.

Referencias

Felisatti, A.; Laubrock, J.; Shaki, S.; Fischer, M. H. (2020). «A biological foundation for spatial–numerical associations: The brain’s asymmetric frequency tuning». Annals of the New York Academy of Sciences, 1477, 44-53. DOI: 10.1111/nyas.14418.

Fischer, M. H.; Shaki, S. (2018). «Number concepts: abstract and embodied». Philosophical Transactions of the Royal Society B, 373, 20170125. Disponible en línia a: http://dx.doi.org/10.1098/rstb.2017.0125.

Durante las últimas décadas, las nuevas herramientas para estudiar el cerebro de los humanos y los animales han permitido que la neurociencia realizara grandes adelantos. Así, se han generado varias maneras de tratar el tema, diversos enfoques y varios ámbitos de estudio, de forma que ahora mismo no disponemos de una teoría única sobre el funcionamiento del cerebro y sobre su relación con la conducta. Por lo tanto, la noción de representación neuronal es un tema de debate constante y genera controversia en el mundo de la neurociencia cognitiva. La bibliografía especializada proporciona enfoques teóricos muy distintos, desde la neofrenología, que asigna funciones cognitivas concretas a las diferentes unidades cerebrales, hasta los enfoques que derivan de la teoría del sistema dinámico, que afirman que la actividad neuronal del cerebro se genera a partir de las interacciones entre las neuronas interconectadas, en vez de depender únicamente de las representaciones neuronales fijas.

En esta charla hablaremos de la representación neuronal desde la perspectiva corporizada y, también, de la teoría de la simulación corporizada en el marco de la adaptación neuronal. Explicaremos que ser, sentir, actuar y saber describen formas diferentes de relacionarnos con el mundo, y todas tienen un elemento constitutivo físico común que corresponde a sistemas dinámicos de funcionamiento del cerebro-cuerpo. La arquitectura del cerebro no entra en los límites de los términos y categorías mentales clásicos. Los términos y categorías mentales clásicos son descripciones verbales imprecisas y poco definidas de comportamientos cognitivos complejos que todavía no somos capaces de describir desde el punto de vista de los mecanismos físicos y neuronales de los que derivan.

Uno de los objetivos más importantes de la neurociencia es entender cómo el cerebro trata la información. Varios trastornos mentales (como el trastorno del espectro autista, el trastorno por estrés postraumático o el Alzheimer) parece que se generan por una alteración en el procesamiento de la información. Así, estos datos son fundamentales para entender el funcionamiento del cerebro, así como para crear tratamientos nuevos para estos trastornos. Podemos describir la memoria como la capacidad de retener a largo plazo representaciones internas adquiridas mediante la experiencia y, también, como la capacidad de reconstruirlas más adelante. Parece que las representaciones internas se codifican mediante cambios físicos duraderos que tienen lugar en el cerebro, denominados engramas.

La idea de que la memoria está formada por huellas físicas seguramente nació en la Grecia clásica, pero no fue hasta 1904 que Richard Semon acuñó por primera vez el término engrama. A pesar de que hace tiempo que se estudian, encontrar un engrama específico es complicado, seguramente porque un engrama se codifica en varios ámbitos: el epigenético, el sináptico y el de la plasticidad neuronal. En mi laboratorio trabajamos para entender por qué ciertas neuronas se añaden o se incluyen en un engrama y por qué las neuronas que forman parte de un engrama cambian con el tiempo o a partir de nuevas experiencias. Expondré datos sobre el trabajo que realizamos para entender los recuerdos en ratones.

La conferencia explora el concepto de representación neural desde la perspectiva de la deducción activa, una estructura normativa que permite entender el funcionamiento del cerebro. La ponencia investiga los modelos generativos que usan los organismos vivos para minimizar las discrepancias entre las predicciones y las observaciones (variación de la energía libre), dando importancia a los modelos generativos y a la dinámica de creencias. La ponencia pone énfasis en la idea de que el cerebro aprende a usar modelos generativos para navegar por el mundo de forma adaptativa, no (o no solo) para entenderlo. Cada organismo vivo dispone de un conjunto de modelos generativos diferentes, que incluyen desde los que intervienen en los ciclos acción-percepción hasta los que posibilitan los procesos de planificación e imaginación; desde modelos «explícitos» que usan variables para deducir elementos externos como por ejemplo objetos, caras o personas, hasta modelos «orientados a la acción» que priorizan predecir los posibles resultados de una acción, dejando de lado la codificación de elementos externos. Así, la conferencia expone la relación de los modelos generativos y la dinámica de creencias con la representación neural, y explica que las diferentes clases de modelos generativos permiten entender el nicho ecológico de un organismo, así como sus capacidades cognitivas. La ponencia concluye con preguntas abiertas sobre la evolución de los modelos generativos y el desarrollo de habilidades cognitivas avanzadas, así como sobre la transición gradual de las representaciones neurales «pragmáticas» hacia las «independientes».

¿Cómo representamos los objetos y conceptos en nuestra mente y en nuestro cerebro? Hasta hace poco se consideraba que esta pregunta era una sandez. Incluso se defendía que las representaciones, en un sentido estricto, no existen, sino que los patrones dinámicos que genera la actividad cerebral explican las «imágenes mentales» que tenemos del mundo. Pero hay científicos que afirman que existen «nodos» de representación únicos para cada objeto, concepto o símbolo representativo, y también para sus características perceptivas y conceptuales.

¿Cómo lo podemos averiguar? Mi propuesta es realizar pruebas experimentales. Creando redes de elementos neuronales, conectándolas del mismo modo que se conectan los circuitos y áreas corticales locales, y, a gran escala, el conectoma humano, implementando mecanismos de regulación y control, y, sobre todo, aplicando procedimientos de aprendizaje reales. Podemos analizar este tipo de redes neuronales basadas en la estructura del cerebro como si se tratara del cerebro de un niño que entra en contacto con objetos que son parecidos y, después, con palabras y, más adelante, con fragmentos de frases en un contexto determinado. Entonces, podemos preguntar qué pasa en las estructuras construidas a imagen y semejanza del cerebro cuando experimentan el mundo y aprenden símbolos.

Un resultado de este trabajo es, obviamente, que la respuesta depende sobre todo de las características del cerebro que se implementen. Redes con enlaces secuenciales entre las áreas, pero sin conexiones internas, dan lugar a patrones dinámicos completamente distribuidos. Si añadimos enlaces recíprocos entre las diferentes áreas, conexiones excitadoras internas e inhibición local, se forma un circuito. Un circuito está formado por varias neuronas y forma parte de diferentes áreas. Y, lo más importante, funciona como un bloque y mantiene la actividad reverberante durante un tiempo.

La conferencia hará referencia a los resultados de estudios recientes que simulan —y seguramente explican desde un punto de vista neurobiológico— la formación espontánea de conceptos en niños antes de que desarrollen el lenguaje. Hablaremos del aprendizaje de los símbolos, que se suele dar a partir de finales del primer año de vida, junto con la creación rápida de mapas de símbolos y significados. A partir de los experimentos que simulan los procesos de aprendizaje, nos centraremos en símbolos diferentes, así como en las diferencias entre expresiones representativas y entre conceptos y símbolos concretos y abstractos.