Todos comprendemos la alegría y la emoción de jugar con LEGO, tanto de niños como de adultos, con tantas posibilidades para crear nuevos objetos, escenas y mundos creados por el conocimiento y la imaginación pura.
¿Y si el secreto de la naturaleza dinámica y fluida de la capacidad de aprendizaje del cerebro humano residiera en cómo utiliza elementos cognitivos específicos?
Pues bien, científicos de la Universidad de Princeton (Estados Unidos) proponen que el cerebro humano podría aprender tareas nuevas y complejas combinando “legos cognitivos”, bloques de construcción específicos que, al combinarse, permiten un aprendizaje ingenioso y rápido.
Inteligencia artificial
Somos parte de la generación de la revolución digital, testigos del auge de las tecnologías robóticas y de la automatización y de los sistemas de inteligencia artificial (IA) que impulsan su desempeño y otras innovaciones en múltiples sectores (como la fabricación industrial, la energía, el comercio minorista, la medicina y más).
El número de diferentes modelos de IA continúa creciendo, con redes neuronales artificiales basadas en aprendizaje profundo y modelos más avanzados que utilizan la estructura del cerebro humano e imitan los procesos cerebrales biológicos, capturando el tiempo, la forma en que la información se integra, comparte y utiliza para la toma de decisiones. Las computadoras utilizan una cantidad significativa de potencia de procesamiento y pueden generar respuestas rápidamente; sin embargo, la flexibilidad de estas tecnologías de IA aún está en sus primeras etapas.
La capacidad de flexibilidad en los sistemas de IA sigue dependiendo de lo que aprendemos de la naturaleza, y en el caso del estudio actual, los científicos eligieron macacos, monos del Viejo Mundo estrechamente relacionados con los humanos (que comparten alrededor del 93 % de nuestro ADN).
Las redes neuronales artificiales no son tan dinámicas ni flexibles como el cerebro humano, al menos no todavía. Cuando estas redes neuronales aprenden a ejecutar una tarea específica, como pintar un paisaje, sobrescriben y olvidan las instrucciones, reescribiendo el código para ejecutar nuevas tareas, como pintar el retrato de una persona.
Métodos de estudio
La capacidad única del cerebro humano para pensar y ejecutar tareas a través de un método compositivo, mediante el cual las tareas aprendidas ya arraigadas (como hornear pan o pintar) pueden proporcionar el modelo fundamental para emprender habilidades nuevas y vinculadas, como hacer glaseado, decorar y embellecer pasteles o cambiar entre estilos de pintura acrílica y acuarela.
Para descifrar el marco neuronal específico que sustenta la flexibilidad cognitiva, los investigadores rastrearon la actividad neuronal de dos macacos rhesus mientras realizaban diversas tareas visuales complejas. Se enseñó a los monos a distinguir entre manchas difusas, similares a globos, según su forma (conejo frente a una “T”) o color (rojo frente a verde), indicando sus elecciones al mirar en direcciones específicas. El estudio desarrolló un enfoque comparativo para determinar si el cerebro reutiliza vías neuronales idénticas en situaciones diversas pero relacionadas, estratificando inteligentemente las tareas de modo que algunas compartieran respuestas direccionales y otras principios de categorización.
El análisis demostró que la corteza prefrontal funciona como un espacio de trabajo modular, que utiliza “Legos cognitivos” (patrones de actividad neuronal reutilizables) para construir de forma adaptativa comportamientos complejos.
En lugar de crear vías neuronales completamente nuevas para cada acción, esta área conecta eficazmente elementos funcionales, como asociar un bloque de “discriminación de colores” con una acción específica para “movimiento ocular”, y los sustituye cuando cambian los requisitos de la tarea. Esta capacidad compositiva es exclusiva de la corteza prefrontal e implica un mecanismo crucial para aumentar la eficiencia: para mejorar la concentración dentro de la capacidad limitada del cerebro, la corteza inhibe activamente las vías neuronales que no se utilizan en ese momento.
Tecnología y medicina impulsadas por IA
Las implicaciones de esta investigación podrían tener un impacto positivo en el campo de la medicina, en particular para las personas diagnosticadas con trastornos del neurodesarrollo, como el trastorno obsesivo-compulsivo y la esquizofrenia. Otras personas con lesiones cerebrales también podrían beneficiarse, ya que las terapias futuras utilizan el conocimiento sobre cómo el cerebro combina y reutiliza bloques de conocimiento específicos para aprender nuevas tareas, rutinas y afrontar nuevas situaciones.
La investigación también podría beneficiar el desarrollo de modelos de IA, proporcionando mayor flexibilidad a los sistemas de IA, especialmente en lo que respecta a la robótica y las tecnologías de automatización. Quizás esta investigación podría guiar a los robots impulsados por IA para que aprendan nuevas tareas en plantas de fabricación, almacenes y centros de distribución, adaptándose con flexibilidad a las cambiantes demandas operativas.
Referencias de la noticia
Tafazoli, S., Bouchacourt, F.M., Ardalan, A. et al. Building compositional tasks with shared neural subspaces. Nature (2025).
Tolbert, W.D., Subedi, G.P., Gohain, N. et al. From Rhesus macaque to human: structural evolutionary pathways for immunoglobulin G subclasses. PMC PubMed Central (2019).
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