Innovación

La flexibilidad cognitiva: el mecanismo cerebral que podría aplicarse en la inteligencia artificial

Un nuevo estudio del MIT ha encontrado que una región del tálamo es clave para el proceso de cambio entre las reglas requeridas para diferentes contextos. Este descubrimiento podría aplicarse en el desarrollo de nuevos algoritmos de redes neuronales que eviten el “olvido catastrófico” que hoy por hoy padecen.

La flexibilidad cognitiva puede definirse como la capacidad de nuestro cerebro para cambiar entre diferentes reglas o planes de acción según el contexto. Parece un mecanismo sencillo, casi baladí, pero es clave para muchas de nuestras actividades diarias: cuando entramos en una biblioteca dejamos de hablar en alto al instante o cuando dejamos de conducir por una autopista reducimos automáticamente nuestra velocidad; ejemplos ambos de esta flexibilidad cognitiva.

En ese sentido, cuando nos movemos entre diferentes contextos como este, nuestro cerebro tiene en mente múltiples conjuntos de reglas para que pueda cambiar al adecuado cuando sea necesario. Estas representaciones neuronales de las reglas de tareas se mantienen en la corteza prefrontal, la parte del cerebro responsable de la planificación de la acción.

Pues bien: un nuevo estudio del MIT ha encontrado que una región del tálamo es clave para el proceso de cambio entre las reglas requeridas para diferentes contextos. Esta región, llamada tálamo mediodorsal, suprime las representaciones que no se necesitan actualmente; una supresión que también protege las representaciones en una suerte de memoria a corto plazo que puede reactivarse cuando sea necesario.

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“Parece una forma de alternar entre contextos relevantes e irrelevantes, y una ventaja es que protege las representaciones irrelevantes actuales de ser sobreescritas”, explica Michael Halassa, profesor asistente de ciencias cognitivas y cerebrales, miembro del Instituto McGovern del MIT para Investigación del Cerebro y autor principal de esta investigación.

Esta idea no es nueva, ya que estudios anteriores ya habían detectado que la corteza prefrontal es esencial para la flexibilidad cognitiva, y que una parte del tálamo llamada tálamo mediodorsal también contribuye a esta capacidad. Incluso en un estudio de 2017, el propio Halassa demostró que el tálamo mediodorsal ayuda a la corteza prefrontal a mantener un pensamiento en mente al fortalecer temporalmente las conexiones neuronales en la corteza prefrontal que codifica ese pensamiento en particular.

Sin embargo, en el nuevo estudio, Halassa quería investigar más a fondo la relación entre el tálamo mediodorsal y la corteza prefrontal. Para hacerlo, creó una tarea en la que los ratones aprenden a alternar entre dos contextos diferentes: uno en el que deben seguir instrucciones visuales y otro en el que deben seguir instrucciones auditivas.

En cada prueba, a los ratones se les dio un objetivo visual (destello de luz hacia la derecha o la izquierda) y un objetivo auditivo (un tono que barre de tono alto a bajo, o viceversa). Estos objetivos ofrecen instrucciones contradictorias. Uno le dice al ratón que vaya a la derecha para obtener una recompensa; el otro le dice que se vaya a la izquierda. Antes de que comience cada prueba, se les da a los ratones una pista que les dice si deben seguir el objetivo visual o auditivo. “La única forma en que el animal puede resolver la tarea es tener en cuenta la señal durante todo el retraso, hasta que se den los objetivos”, añade Halassa.

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Los investigadores descubrieron que la entrada talámica es necesaria para que los ratones cambien con éxito de un contexto a otro. Cuando suprimieron el tálamo mediodorsal durante el período de referencia de una serie de ensayos en los que el contexto no cambió, no hubo efecto en el rendimiento. Sin embargo, si suprimían el tálamo mediodorsal durante el cambio a un contexto diferente, los ratones tardaron mucho más en adaptarse.

Además, al registrar desde las neuronas de la corteza prefrontal, los investigadores encontraron que cuando se suprimía el tálamo mediodorsal, la representación del contexto antiguo en la corteza prefrontal no podía desactivarse, lo que hacía mucho más difícil cambiar al nuevo contexto. Por tanto, además de ayudar al cerebro a cambiar de contexto, este proceso también parece ayudar a mantener la representación neuronal del contexto que no se está utilizando actualmente, para que no se sobrescriba. No en vano, los ratones pudieron mantener estas representaciones durante cientos de ensayos… pero al día siguiente, tuvieron que volver a aprender las reglas asociadas con cada contexto.

Inteligencia artificial

Más allá de la medicina y la neurociencia, este descubrimiento puede tener importantes implicaciones en el ámbito tecnológico y, más en concreto, en el desarrollo de nuevos y mejores algoritmos de inteligencia artificial. Y es que, si bien el cerebro humano es muy bueno para aprender muchos tipos diferentes de tareas (como cantar, caminar, hablar, etc.), las redes neuronales (un tipo de inteligencia artificial basada en nodos interconectados similares a las neuronas) generalmente son mejores a la hora de aprender solo una cosa. Estas redes están sujetas a un fenómeno llamado “olvido catastrófico”: cuando intentan aprender una nueva tarea, las tareas anteriores se sobrescriben.

Halassa y sus colegas ahora esperan aplicar sus hallazgos para mejorar la capacidad de las redes neuronales a la hora de almacenar tareas aprendidas previamente mientras aprenden a realizar otras nuevas, evitando ese “olvido catastrófico”.

*Este texto es una traducción interpretada de la investigación de Michael Halassa y otros, publicada en la revista Nature Neuroscience, y resumida por Anne Trafton, del MIT News Office, cuyo original puede leerse aquí.

Sobre el autor

Alberto Iglesias Fraga

Periodista especializado en tecnología e innovación que ha dejado su impronta en medios como TICbeat, La Razón, El Mundo, ComputerWorld, CIO España, Business Insider, Kelisto, Todrone, Movilonia, iPhonizate o el blog Think Big, entre otros. También ha sido consultor de comunicación en Indie PR. Ganador del XVI Premio Accenture de Periodismo, ganador del Premio Día de Internet 2018 a mejor marca personal en RRSS y finalista en los European Digital Mindset Awards 2016, 2017 y 2018.