En el gráfico se muestra la compleja red neuronal de dos cerebros con diferentes capacidades de aprendizaje. Aunque ambos cerebros comparten el mismo espectro de sinapsis, las neuronas del cerebro de la derecha están conectadas a través de enlaces fuertes y gruesos y arrojan un cociente intelectual mayor. Las neuronas del segundo cerebro (a la izquierda) están conectadas con enlaces débiles y delgados, y arrojan un cociente intelectual menor. Fuente: Universidad de Bar-Ilan.
Una nueva investigación ha descubierto que la estructura dinámica del cerebro es universal y que determina la capacidad de aprendizaje de cada persona en función de la intensidad de las conexioness entre neuronas, que pueden ser fuertes o débiles y facilitar o retrasar el aprendizaje.
El cerebro es una red compleja que contiene muchos miles de millones de neuronas. Cada neurona está conectada a miles de otras a través de enlaces (sinapsis) que pueden implicar a miles de neuronas (vínculos fuertes) o unas pocas neuronas (vínculos débiles).
Una conexión fuerte indica una influencia significativa entre las neuronas conectadas, a diferencia de un vínculo débil, que podría ser decenas de miles de veces más débil que uno fuerte. Esta diferencia entre vínculos débiles y fuertes se traduce en resultados distintos en los test de inteligencia (IQ).
Uno de los principales desafíos en neurociencia es comprender el origen y la posible importancia funcional del amplio espectro de conexiones neuronales fuertes que es común a todos los cerebros. Es decir, cómo explicar las diferencias cognitivas entre personas a pesar de que todas tienen similares conexiones neuronales.
El aprendizaje es dendrítico, no sináptico
Recientemente, físicos israelíes dirigidos por el profesor Ido Kanter, del Departamento de Física y del Centro Multidisciplinario de Investigación Cerebral Gonda (Goldschmied) en la Universidad de Bar-Ilan, publicaron un artículo en la revista Scientific Reports en el que demostraron que el aprendizaje ocurre en el cerebro no a base de sinapsis (o conexiones entre neuronas), tal como había establecido en los años 70 el considerado iniciador de la biopsicología, Donald Hebb.
En realidad, establecieron Kanter y su equipo en aquel artículo, el aprendizaje depende de las terminales neuronales, llamadas dendritas, en vez de las conexiones entre neuronas. Si comparamos ambas fisionomías, las neuronas son como las ramas de los árboles y las dendritas las hojas de las ramas. En el árbol del conocimiento, el aprendizaje se produciría principalmente en las hojas de las ramas, no en las ramas propiamente dichas.
Esta forma de aprendizaje fue denominada por los científicos mencionados como “aprendizaje dendrítico”, ya que demostraron que el aprendizaje dendrítico se produce mucho más rápidamente y más cerca de las neuronas que el aprendizaje sináptico.
Este descubrimiento fue considerado como una revolución copernicana en el campo de la neurociencia: venía a demostrar que las dendritas se excitan con mucha más facilidad que las sinapsis y que además tienen más plasticidad, es decir, tienen más facilidad para cambiar y por ende para aprender.
Nuevo descubrimiento
En un nuevo artículo, publicado también en Scientific Reports, el mismo grupo de investigadores se basa en su investigación anterior para señalar que la estructura dinámica del cerebro es universal, es decir, que es independiente de la capacidad de aprendizaje de cada persona.
Todos los cerebros están integrados por tanto por el mismo amplio espectro de enlaces, pero la intensidad de cada enlace varía significativamente durante la actividad cerebral, ya que los enlaces pueden debilitarse o fortalecerse durante la actividad cerebral.
Este dinamismo de la actividad cerebral es el que permite, por ejemplo, descubrir una nueva solución para un problema después de pensar en ese problema repetidas veces. También es el que explica que la capacidad de aprendizaje sea diferente para cada persona, a pesar de que sus cerebros posean la misma estructura dinámica.
El cerebro es una red compleja que contiene muchos miles de millones de neuronas. Cada neurona está conectada a miles de otras a través de enlaces (sinapsis) que pueden implicar a miles de neuronas (vínculos fuertes) o unas pocas neuronas (vínculos débiles).
Una conexión fuerte indica una influencia significativa entre las neuronas conectadas, a diferencia de un vínculo débil, que podría ser decenas de miles de veces más débil que uno fuerte. Esta diferencia entre vínculos débiles y fuertes se traduce en resultados distintos en los test de inteligencia (IQ).
Uno de los principales desafíos en neurociencia es comprender el origen y la posible importancia funcional del amplio espectro de conexiones neuronales fuertes que es común a todos los cerebros. Es decir, cómo explicar las diferencias cognitivas entre personas a pesar de que todas tienen similares conexiones neuronales.
El aprendizaje es dendrítico, no sináptico
Recientemente, físicos israelíes dirigidos por el profesor Ido Kanter, del Departamento de Física y del Centro Multidisciplinario de Investigación Cerebral Gonda (Goldschmied) en la Universidad de Bar-Ilan, publicaron un artículo en la revista Scientific Reports en el que demostraron que el aprendizaje ocurre en el cerebro no a base de sinapsis (o conexiones entre neuronas), tal como había establecido en los años 70 el considerado iniciador de la biopsicología, Donald Hebb.
En realidad, establecieron Kanter y su equipo en aquel artículo, el aprendizaje depende de las terminales neuronales, llamadas dendritas, en vez de las conexiones entre neuronas. Si comparamos ambas fisionomías, las neuronas son como las ramas de los árboles y las dendritas las hojas de las ramas. En el árbol del conocimiento, el aprendizaje se produciría principalmente en las hojas de las ramas, no en las ramas propiamente dichas.
Esta forma de aprendizaje fue denominada por los científicos mencionados como “aprendizaje dendrítico”, ya que demostraron que el aprendizaje dendrítico se produce mucho más rápidamente y más cerca de las neuronas que el aprendizaje sináptico.
Este descubrimiento fue considerado como una revolución copernicana en el campo de la neurociencia: venía a demostrar que las dendritas se excitan con mucha más facilidad que las sinapsis y que además tienen más plasticidad, es decir, tienen más facilidad para cambiar y por ende para aprender.
Nuevo descubrimiento
En un nuevo artículo, publicado también en Scientific Reports, el mismo grupo de investigadores se basa en su investigación anterior para señalar que la estructura dinámica del cerebro es universal, es decir, que es independiente de la capacidad de aprendizaje de cada persona.
Todos los cerebros están integrados por tanto por el mismo amplio espectro de enlaces, pero la intensidad de cada enlace varía significativamente durante la actividad cerebral, ya que los enlaces pueden debilitarse o fortalecerse durante la actividad cerebral.
Este dinamismo de la actividad cerebral es el que permite, por ejemplo, descubrir una nueva solución para un problema después de pensar en ese problema repetidas veces. También es el que explica que la capacidad de aprendizaje sea diferente para cada persona, a pesar de que sus cerebros posean la misma estructura dinámica.
Misma capacidad, diferente aprovechamiento
Los investigadores explican que es el aprendizaje dendrítico el que permite atribuir a cada persona la misma capacidad de aprendizaje, si nos atenemos a la arquitectura cerebral. Es decir, el aprendizaje depende del estudio, la experiencia, la instrucción, el razonamiento, y la observación, pero en lo que respecta a la biología del cerebro, la base del aprendizaje es la misma para todas las personas.
Lo que permite el aprendizaje dendrítico es un mejor aprovechamiento de la información necesaria para el aprendizaje. Los investigadores explican que el cerebro consta de muchas calles estrechas (es decir, enlaces débiles) y de una pequeña fracción de carreteras que contienen miles de carriles (es decir, enlaces muy fuertes). Son estas “autopistas” cerebrales las que dirigen el flujo de información hacia las neuronas, y las que permiten por tanto el aprendizaje.
El mecanismo subyacente es una respuesta rápida de una neurona a la fuerte entrada de información, en comparación con una entrada lenta a una débil. "El mecanismo es similar a una piscina que se llena a través de una tubería ancha o a través de una estrecha. La tubería ancha llena la piscina más rápido", explica el equipo de investigación en un comunicado.
Se espera que este cambio de paradigma, el aprendizaje dendrítico y el establecimiento de una misma arquitectura cerebral, abra nuevos horizontes para un aprendizaje profundo avanzado, como algoritmos y aplicaciones basadas en inteligencia artificial.
Los investigadores explican que es el aprendizaje dendrítico el que permite atribuir a cada persona la misma capacidad de aprendizaje, si nos atenemos a la arquitectura cerebral. Es decir, el aprendizaje depende del estudio, la experiencia, la instrucción, el razonamiento, y la observación, pero en lo que respecta a la biología del cerebro, la base del aprendizaje es la misma para todas las personas.
Lo que permite el aprendizaje dendrítico es un mejor aprovechamiento de la información necesaria para el aprendizaje. Los investigadores explican que el cerebro consta de muchas calles estrechas (es decir, enlaces débiles) y de una pequeña fracción de carreteras que contienen miles de carriles (es decir, enlaces muy fuertes). Son estas “autopistas” cerebrales las que dirigen el flujo de información hacia las neuronas, y las que permiten por tanto el aprendizaje.
El mecanismo subyacente es una respuesta rápida de una neurona a la fuerte entrada de información, en comparación con una entrada lenta a una débil. "El mecanismo es similar a una piscina que se llena a través de una tubería ancha o a través de una estrecha. La tubería ancha llena la piscina más rápido", explica el equipo de investigación en un comunicado.
Se espera que este cambio de paradigma, el aprendizaje dendrítico y el establecimiento de una misma arquitectura cerebral, abra nuevos horizontes para un aprendizaje profundo avanzado, como algoritmos y aplicaciones basadas en inteligencia artificial.
Referencia
Stationary log-normal distribution of weights stems from spontaneous ordering in adaptive node networks. Herut Uzan et al. Scientific Reports, Volume 8, Article number: 13091 (2018). DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-018-31523-1
Stationary log-normal distribution of weights stems from spontaneous ordering in adaptive node networks. Herut Uzan et al. Scientific Reports, Volume 8, Article number: 13091 (2018). DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-018-31523-1