Redacción Frontera Ink.
Una investigación reciente en neurociencia, publicada en la revista *Science*, presenta evidencia de que el aprendizaje reorganiza el cerebro para fomentar una mayor compartición de información entre las neuronas, un hallazgo que desafía una teoría largamente aceptada sobre la eficiencia del procesamiento cerebral. El estudio, que registró la actividad neuronal en macacos durante semanas de adquisición de habilidades, sugiere un mecanismo inesperado de adaptación de las redes cerebrales.
La visión predominante en neurociencia ha sostenido que el aprendizaje incrementa la eficiencia al reducir la redundancia en las representaciones neuronales, llevando a las neuronas a actuar de forma más independiente. Sin embargo, este nuevo trabajo indica que la práctica de una tarea perceptiva aumenta la redundancia de información, con neuronas sensoriales compartiendo aproximadamente la mitad de su información con otras neuronas.
Para llegar a estas conclusiones, los investigadores entrenaron a macacos rhesus en tareas de discriminación visual, como distinguir entre diferentes orientaciones de patrones. Durante este proceso de aprendizaje, se monitoreó la actividad de poblaciones de neuronas en el área visual V4 del córtex cerebral, permitiendo observar los cambios en sus respuestas a lo largo de varias semanas.
Los análisis revelaron que al inicio del aprendizaje, la redundancia informativa entre neuronas era mínima, indicando respuestas mayormente independientes. A medida que los animales mejoraban en la tarea, esta redundancia aumentaba progresivamente. Este patrón sugiere que la información relevante se distribuye entre múltiples neuronas, lo que podría hacer las señales más robustas ante el ruido.
Es importante destacar que este aumento en la compartición de información no se traduce en una pérdida total de esta. De hecho, la información disponible en cada neurona individual también se incrementó durante el aprendizaje. La redundancia, en este contexto, no implica repetición innecesaria, sino una estrategia para hacer las señales más fiables y accesibles para otras áreas del cerebro.
El fenómeno de la redundancia no solo se observó a lo largo de semanas de entrenamiento, sino también en escalas de tiempo más cortas, dentro de cada ensayo de la tarea. Además, este efecto dependía del compromiso activo del animal con la tarea, desapareciendo cuando los estímulos se presentaban pasivamente, lo que subraya el vínculo con la toma de decisiones.
Estos resultados se alinean con los modelos de inferencia generativa, que postulan que el cerebro no solo procesa la información sensorial, sino que también utiliza expectativas internas para interpretar lo que percibe. Las neuronas sensoriales, en este marco, reflejan predicciones comunes sobre el estímulo, transmitidas a través de bucles de retroalimentación desde áreas cerebrales superiores.
Las implicaciones de estos hallazgos son profundas para la comprensión del aprendizaje y podrían influir en el desarrollo de la inteligencia artificial. Sugieren que la actividad coordinada entre neuronas es un elemento fundamental de cómo el cerebro integra información. Además, podrían inspirar la creación de sistemas de IA más flexibles, capaces de combinar datos sensoriales con expectativas internas para una adaptación más eficiente.
Créditos: Estudio publicado en la revista *Science* por Shizhao Liu, Ralf Haefner y Adam Snyder de la Universidad de Rochester; información detallada proporcionada por Eugenio M. Fernández Aguilar, físico, escritor y divulgador científico.
