Cables pelados, información y alguien que pega un grito. Cómo aprende nuestro cerebro?

 Los tiempos actuales son los mejores que podrías estar viviendo, eso lo tenemos por seguro. Estamos en la era de la información, con todo lo que eso significa. No solo accedemos a la información de forma instantánea y fácil, sino que también la información se reproduce increíblemente rápido, como esta publicación, que se pensó luego de leer un artículo y que ya la tenés metida en el blog, la chequeaste y la volaste de la pantalla porque te llegó un mail de tu jefe diciéndote que no entregaste el informe que debes hace un mes. De cualquier forma, la cuestión aquí es si nuestro cerebro puede seguir al pie del cañón la información masiva que va llegando o si a mitad de camino se rinde como Dybala en el famoso GIF en el que marca a Messi, hasta que se da cuenta de que no puede seguir con esa farsa. La pregunta por supuesto es retórica. Nuestro cerebro puede. Pero la clave no está en si puede o no, sino en cómo lo hace, y en este punto soy un gran defensor de las teorías computacionales acerca de cómo el cerebro aprende.

Desde las Neurociencias -desde occidente- están de acuerdo con la teoría de que el cerebro aprende a través de un re-cableado sobre sí mismo. Esto vendría a ser cómo si la información que entrara fuera acomodada sobre parámetros que ya existen, aunque sean conocimientos nuevos, siempre dentro de un marco que se conoce pero se modifica. Hasta acá todo bien, hasta que llega un estudio desde Suecia, que le dijo a toda esta gente que tenían que cambiar de posición, porque la cosa así no iba -palabras más, palabras menos-. Estos suecos lo que decían básicamente era que el cerebro aprendía más parecido a una computadora que a otra cosa. Como hipótesis esto significaría que el cerebro codificaría la información en moléculas dentro de neuronas y haría lectura de esa información para usarla en operaciones computacionales. Toda esta cosa lo que quiere decir es que esta teoría plantea que el cerebro metería la información en las neuronas y la información quedaría ahí accesible en cualquier momento que se precise. Eso es lo que tenés que saber.

Pero…. por qué una computadora? Bueno, una computadora no aprende a partir de un 689808394.jpgre-cableado (correr una conexión para otro lado) sino a partir de una codificación de la información en ceros y unos que se llaman cadenas de bits. Estas cadenas lo que hacen es almacenar la información en registros para que sea “encontrable”, básicamente la indexa. Eso quiere decir que si yo necesito buscar “Receta de mi abuela para hacer sorrentinos” la computadora lo va a traducir en 001011101011011001 y esa es la dirección donde está esa cosa deliciosa que quiero cocinar. Los registros (si, registros, esa palabrita que pasaste de largo porque te concentraste en los ceros y los unos) son cadenas de llaves, y cada llave puesta de una o de otra forma representa o un uno o un cero. En la memoria de una computadora, los registros están numerados, y los números constituyen una dirección. La computadora almacena una cadena de bits seleccionando una dirección disponible y moviendo las llaves para que queden como la cadena y así pueda ser almacenado ahí.

Quizás en este caso estaría bueno pensar esta analogía, en la cual nuestro cerebro comoda_cajonesalmacena cosas en cajones rotulados, a donde después puede referirse -mediante funciones de planificación adecuadas- para encontrar esa información tan preciada que está buscando en ese momento. El nivel análogo con una computadora es algo exagerado pero se refiere a lo mismo que se refiere cualquier neurocientífico cuando plantea que las experiencias, palabras, lugares, se almacenan de manera tal que sigan algún criterio de organización para el cerebro.

A continuación les dejo el link de un libro muy entretenido de Adam King que se titula Memory and the Computational Brain: Why Cognitive Science Will Transform Neuroscience. Nos habla un poco de todo lo computacional puesto en el cerebro, y cómo esta es una forma válida de explicar procesos varios.

Enlace: Memory and the Computational Brain Why Cognitive Science Will Transform Neuroscience

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