¿Que és la conciencia? ¿Qué es pensar?

No recuerdo en qué libro leí que si algún día éramos capaces de sustituir una pequeña parte del cerebro (pongamos un pequeño circuito neuronal) con un componente electrónico diseñado por nosotros saltaba un problema interesante. Supongamos que sustituimos otra pequeña parte del cerebro, y otra, y otra, y otra… ¿Y si llegáramos a haber cambiado todos los circuitos neuronales del cerebro? ¿Tendríamos una especie de robot consciente y pensante? ¿O seria la misma persona que teníamos al principio, sin importar si su base física es a base de carbono o silicio?

Bien, había olvidado aquella idea hasta que leí los párrafos que os voy a copiar del libro titulado El enigma cuántico, de Bruce Rosenblum y Fred Kuttner. Por supuesto, es maravilloso y os lo recomiendo. Como la mecánica cuántica incluye en su teoría al observador y a la conciencia, los autores hacen una reflexión sobre la misma. Me ha parecido suficientemente interesante como para invitaros a reflexionar y disfrutar pensando sobre ello.

Cada uno de nosotros sabe que es consciente. La única prueba para creer que los otros también lo son quizá sea que se parecen a uno y se comportan como uno. ¿Hay alguna otra? La presunción de que nuestros congéneres son conscientes está tan hondamente implantada que es difícil expresar las razones de nuestra convicción.

¿Hasta dónde llega la conciencia en la escala descendente de los seres vivos? ¿Qué podemos decir de los gatos y los perros? ¿Y de las lombrices de tierra o las bacterias? Algunos filósofos ven un continuo, y llegan a atribuir un ápice de conciencia a un termostato. Por otro lado, puede que la conciencia aparezca de pronto en algún punto de la escala. Después de todo, la Naturaleza puede ser discontinua (por debajo de 0ºC, por ejemplo, el agua líquida se convierte abruptamente en hielo sólido).

Demos un paso atrás y hablemos sólo de “pensamiento” o inteligencia. Hoy día, los programas informáticos de inteligencia artificial asisten a los médicos en el diagnóstico de enfermedades, a los generales en la táctica militar, y a los ingenieros en el diseño de ordenadores aún mejores. En 1997, la máquina Deep Blue, de IBM, derrotó al campeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov.

¿Piensa Deep Blue? Depende de lo que se entienda por pensar. El padre de la teoría de la información, Claude Shannon, al preguntarle si los ordenadores llegarán a pensar, parece que dijo: “Desde luego. Yo soy un ordenador, y pienso”. Pero los ingenieros de IBM que diseñaron Deep Blue insisten en que su máquina no es más que una calculadora rápida que evalúa cien millones de posiciones en un parpadeo. Piense o no, con toda seguridad Deep Blue no es consciente.

Pero si un ordenador pareciera consciente en todos los aspectos, ¿no deberíamos aceptar que es consciente? Aquí deberíamos regirnos por el venerable principio de que si algo parece un pato, anda como un pato y dice “cuac” como un pato, entonces será un pato.

La cuestión interesante es si se puede construir un ordenador consciente y, por ende, un robot consciente. Este programa de investigación se conoce a veces como “inteligencia artificial fuerte“. (¿Sería asesinato desenchufar un robot genuinamente consciente?) Se han adelantado “demostraciones” lógicas de que la inteligencia artificial fuerte es posible en principio, y también hay “demostraciones” de lo contrario. ¿Cómo podríamos saber si un ordenador es consciente?

En 1950, Alan Turing propuso un test para evaluar la conciencia de un ordenador. (En realidad, Turing declaró que era un test para ver si un ordenador podía pensar, ya que en aquellos tiempos un científico que se preciara no podía hablar de “conciencia”. Turing también diseñó el primer ordenador programado y demostró un teorema sobre lo que los ordenadores podían hacer y lo que no. Dicho sea de paso, Turing fue encarcelado por homosexual, y en 1954 se suicidó. Muchos años después de su muerte, las autoridades revelaron que fue Alan Turing quien había descifrado el código alemán, lo que permitió a los aliados leer los mensajes más secretos del enemigo y probablemente contribuyó a adelantar muchos meses el final de la Segunda Guerra Mundial.)

El test de Turing aplica esencialmente el mismo criterio que aplicamos para atribuir conciencia a otro individuo: ¿se parece a m y se comporta más o menos como yo? No nos preocupemos por el “parecido”: sin duda se puede construir un robot de aspecto humano. La cuestión es si su cerebro electrónico lo hace consciente.

De acuerdo con Turing, para comprobar si un ordenador es consciente debería bastar con comunicarse con él mediante un teclado y entablar una conversación todo lo larga que uno quiera. Si uno es incapaz de discernir si se está comunicando con un ordenador o con otra persona, la máquina habrá superado el test. Algunos dirán que, en tal caso, no podría negarse que es consciente.

Un día en clase, uno de nosotros (Bruce) comentó de pasada que cualquier humano pasaría el test de Turing con facilidad. Una joven replicó: “¡Me he citado con tíos que no lo pasarían!”.

Bruce Rosenblum y Fred Kuttner, El enigma cuántico.

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Historias de la Ciencia

La felicidad y la inteligencia se pueden transmitir a través de una bacteria

En la última década, los científicos han descubierto que el comportamiento, el estado de ánimo e incluso la memoria pueden verse modificados por la acción de microbios externos. Un claro ejemplo son los efectos que nos provoca estar en contacto con Mycobacterium vaccae, una bacteria que vive en el suelo y que inhalamos cuando damos un paseo por el campo, jugamos un rato en el parque o podamos las plantas del jardín. Según un estudio publicado hace unos años en la revista Neuroscience, este microbio estimula a las neuronas de la corteza prefrontal del cerebro humano para que liberen serotonina, el neurotransmisor de la felicidad y el bienestar, lo que nos pone de muy buen humor. Lo que es más, Christopher Lowry, neurocientífico de la Universidad de Bristol (Reino Unido), ha comprobado que inyectando la bacteria en ratones de laboratorio ejercía un efecto antidepresivo muy similar al popular Prozac.

Por si esto fuera poco, Dorothy Matthews, investigadora de The Sages Colleges de Nueva York (EE UU), ha llegado a la sorprendente conclusión de que M. vaccae también puede mejorar la capacidad de aprendizaje. En experimentos con roedores alimentados con la bacteria viva, Matthews y su equipo comprobaron que los animales “infectados” se movían más rápido por los laberintos y sufrían menos ansiedad. “Podemos especular que sería positivo programar en las escuelas un tipo de aprendizaje al aire libre para adquirir nuevas habilidades”, sugiere Matthews. A la vista de estos resultados, tampoco parece descabellado imaginar que, en un futuro no muy lejano, podamos tomar un puñado de estas bacterias para convertirnos en personas más felices e inteligentes. De hecho, en 2003 Rook y Lowry ya dieron el primer paso en este sentido al obtener una patente para el uso de M. vaccae y derivados para tratar la ansiedad, los ataques de pánico y los trastornos alimentarios.


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¿Por qué el tiempo pasa más despacio cuando algo es nuevo o cuando nos da miedo?

David M. Eagleman, neurocientífico de la Escuela Baylor de Medicina, se ha especializado en estudiar los fenómenos relacionados con la percepción del tiempo por parte del cerebro humano. Y tras varios estudios con resonancia magnética funcional ha llegado a la conclusión de que cuando una experiencia es nueva o sorprendente, la actividad de nuestras neuronas para registrarla aumenta. Esto se debe a que prestamos más atención y archivamos más detalles que cuando la experiencia es repetida. La memoria que se establece es, por lo tanto, más “densa” y, cuando recordamos la experiencia, nos parece que duró mucho más. Es decir, el "esfuerzo mental" nos produce la sensación de que el tiempo transcurrido fue mayor. Esto también explicaría por qué en la infancia, una época de la vida en que abundan las novedades, el tiempo parece transcurrir más despacio que cuando alcanzamos la madurez.

En otro estudio publicado en PLoS ONE, Eagleman condujo a una serie de voluntarios a experimentar una caída libre de más de 30 metros antes de caer en una red. Los participantes recordaban retrospectivamente que se habían precipitado al vacío durante un 36% más de tiempo. La dilación de la duración de un evento que causa miedo –y que implica a la amígdala, una estructura cerebral esencial para la memoria emocional- no se debía a que la percepción de los acontecimientos mientras suceden sea más lenta, sino a la posterior recuperación del recuerdo, concluye el investigador.
 

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El cerebro adulto no tiene problemas para aprender, sino para olvidar

A medida que envejecemos, nos resulta más costoso aprender idiomas, memorizar datos... Un estudio del Medical College de Georgia (EE UU) sugiere que es debido a que el cerebro pierde la capacidad de filtrar solo lo relevante y de eliminar información vieja y obsoleta, más que a las dificultades para almacenar nuevos contenidos.

Según explica el neurocientífico Joe Z. Tsien en la revista Scientific Reports, este fenómeno guarda relación con el funcionamiento del receptor NMDA del hipocampo del cerebro, que se comporta como un interruptor para el aprendizaje y la memoria. Cuenta con dos subunidades: NR2B, que se expresa más en niños y permite a las neuronas comunicarse durante más tiempo; y NR2A, que empieza a aumentar su ratio a partir de la pubertad y va ganándole terreno al NR2B a medida que envejecemos. Simulando las proporciones propias de un adulto en ratones -es decir, más NR2A y menos NR2B-, los científicos comprobaron que los animales no eran capaces de debilitar selectivamente ciertas conexiones neuronales ya existentes (un proceso llamado "depresión a largo plazo"). Sin embargo, su cerebro conserva intacta la capacidad para establecer conexiones neuronales y formar recuerdos a corto plazo.

“Lo que vemos es que si en el cerebro solo se fortalecen sinapsis y nunca se liberan del ruido que crea la información que ha dejado de ser útil, surgen serios problemas”, aclara Tsien. Esto dejaría a las neuronas sin posibilidad de seguir “esculpiéndose” para almacenar información nueva. Y podría estar relacionado con el alzhéimer y la demencia senil.
 

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Cuando parpadeamos el cerebro "descansa"

Un ser humano pestañea de 15 a 20 veces por minuto. Los expertos siempre han creído que estos parpadeos espontáneos, que se producen cada pocos segundos, tenían como objetivo únicamente lubricar la córnea y evitar que se reseque. Sin embargo, la velocidad es mayor que la necesaria para la lubricación ocular, según un estudio que publica la revista PNAS y del que se hace eco la agencia SINC. Para averiguar las causas, Tamami Nakano y sus colegas de la Universidad de Osaka (Japón), autores de la investigación,  examinaron la actividad cerebral relacionada con el parpadeo espontáneo mientras los participantes veían vídeos grabados de la serie británica ‘Mr. Bean’, usando imágenes de resonancia magnética funcional. Durante el experimento, los participantes pestañearon espontáneamente una media de 17,4 veces por minuto (desde 3,1 a 51,0) frente a la pantalla, sobre todo en los momentos de interrupción de la trama. Según los autores, de los resultados se deduce que el parpadeo espontáneo ayuda a liberar activamente la atención. Y que desempeña un papel fundamental en el equilibrio entre dos grandes redes cerebrales que sustentan anatómicamente la atención y que compiten entre sí: la red dorsal y la red neuronal por defecto. “Observamos que, al visualizar vídeos, justo después del parpadeo la actividad cortical disminuía momentáneamente en la red dorsal”, apunta Nakano. Sin embargo, la actividad aumentaba en la red neuronal por defecto, que es la que permanece activa cuando el cerebro está en reposo despierto, es decir, cuando el individuo no atiende al mundo exterior, sino que está concentrado en sus procesos internos.

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¿Qué pasa en tu cerebro cuando alguien dice tu nombre?

 Según un estudio con resonancia magnética de la Universidad de Nueva Jersey (EE UU), cuando escuchamos nuestro propio nombre, el hemisferio izquierdo de nuestro cerebro se activa con más fuerza que cuando oímos el nombre de otras personas. Concretamente, la actividad es mayor en las neuronas de la corteza frontal media y la corteza temporal. “Estos experimentos demuestran que reconocer que alguien nos nombra pone en marcha zonas cerebrales específicas que permanecen en silencio el resto del tiempo", concluían los autores en la revista Brain Research.

Tanto nos influye nuestro nombre que nos mostramos más predispuestos a comprar algo si nos lo ofrece un vendedor que comparte con nosotros alguna inicial en el nombre o en los apellidos, según un estudio de la revista Journal of Consumer Research. Y también han demostrado científicamente que somos más propensos a contraer matrimonio con una persona cuyo nombre empieza por la misma letra que el nuestro.

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La carrera de las simulaciones cerebrales

La simulación del cerebro es un área fascinante en la que se mezclan neurociencia y computación de alto nivel. Periódicamente recibimos noticias de nuevas y sorprendentes simulaciones. Con frecuencia las informaciones son confusas y es importante colocar cada cosa en su sitio. Spaun es un simulador que por primera vez simula la funcionalidad de un cerebro complejo. Es decir, trata de hacer lo que hace un cerebro real. Un camino muy prometedor.

Uno de los primeros intentos fue el proyecto Blue Brain, que sigue en marcha aunque últimamente con pocas noticias. La idea es simular cada una de las baldosas o ladrillos del cerebro llamadas columnas neocorticales (compuestas por unas 10.000 neuronas). Es un proyecto a largo plazo cuyos resultados veremos en el futuro.

IBM ha realizado la mayor simulación neuronal hasta la fecha. 500 mil millones de neuronas y 100 billones de sinapsis. Sin embargo, es un proyecto de computación, no de neurociencia. No simula nada parecido a un comportamiento humano. El objetivo a largo plazo es construir novedos chips neurosinápticos de arquitectura no Von Neumann.

Un proyecto mucho menos ambicioso pero más realista es OpenWorm. Trata de simular la conducta de C. Elegans, un gusano del que conocemos su Conectoma, sus 302 neuronas y sus sinapsis. Empezar por lo sencillo tiene sus ventajas.

Juntar un montón de neuronas y esperar que emerja algo interesante no parece una vía plausible para entender cómo funciona algo tan sofisticado como el cerebro

Hay más simulaciones neuronales interesantes. Realizar tareas complejas de forma simultánea no es posible. Es un paradigma llamado Periodo Refractario Psicológico. La Universidad de Buenos Aires simuló un proceso cerebral de dos tareas simultáneas. El simulador se comportaba como era predecible en humanos siguiendo exactamente el paradigma: en la fase sensorial los procesos son paralelos, en la central (toma de decisión) son seriales, de uno en uno, y en la motora vuelven a ser paralelos. Para realizar la simulación se usaron 20.000 neuronas.

Spaun, el nuevo simulador, es novedoso y muy interesante. Junto con OpenWorm está en la línea de las simulaciones funcionales. Esto significa que pretende simular tareas reales que realizamos los humanos.

Para ello, simula 2,5 millones de neuronas agrupadas en áreas cerebrales que realmente tenemos los humanos. Subredes del simulador se corresponden con áreas anatómicas físicas como el área visual en el lóbulo occipital, el área motora, funciones ejecutivas en el lóbulo frontal y memoria de trabajo. También simula los ganglios basales, corresponsables del movimiento complejo (afectados en el párkinson).

El modelo recibe una imagen de 28x28 pixels como input, procesa la señal y genera un output mediante un brazo simulado. Las neuronas individuales se comunican por señales eléctricas (potenciales de acción) y neurotransmisores. Aunque simplificado, el modelo capta muchos aspectos de neuroanatomía, neurofisiología y comportamiento psicológico.

Esto queda demostrado en 8 tareas diferentes. Por ejemplo: copia un dibujo, reconoce los números, los ordena, los cuenta, e incluso completa una lista (2,3,4...). Un conjunto de vídeos está disponible para conocer mejor a Spaun. Algunas de las pruebas están extraídas de test de inteligencia convencionales como el test de matrices de Raven. Spaun puntúa casi como un humano.

Hasta ahora la carrera era conseguir una simulación del tamaño del cerebro humano. De ahora en adelante, el reto es conseguir las mayores funciones biológicas y comportamientos animales. Por el momento, Spaun es el ganador.

El comportamiento es similar al humano. Reproduce errores similares y tiempos de respuesta parecidos (tareas más complejas llevan tiempos de ejecución más complejos).

Si destruimos partes del modelo, podemos ver qué comportamientos fallan. O podemos cambiar el funcionamiento de los neurotransmisores y ver cómo se correlaciona con el comportamiento.

Así se puede observar qué ocurre en la edad avanzada con el envejecimiento celular.

Están trabajando en un programa que no tiene instrucciones concretas sino recompensa positiva o negativa. Este es un clásico ejemplo de aprendizaje humano. Aunque esperan que el rendimiento esté cerca del tiempo de respuesta real, en la actualidad un segundo tarda horas en simularse.

Spaun es un salto en la simulación. Los deslumbrantes ejercicios de supercomputación no bastan. Queremos simular conductas reales. Spaun hace algo. Spaun está en el camino
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IBM simula 500 mil millones de neuronas y 100 billones de sinapsis

En una simulación neuronal sin precedentes, IBM ha logrado simular 500 mil millones de neuronas y 100 billones de sinapsis. Para ello ha utilizado Sequoia, el segundo superordenador más grande del mundo con millón y medio de núcleos. Esto es una proeza computacional, pero tiene poco que ver con la neurociencia. Veamos por qué.

El departamento de Cognitive Computing de IBM en Almaden dirigido por Dharmendra S. Modha lleva unos años realizando asombrosas simulaciones en el contexto del proyecto DARPA SyNAPSE. Como parte de este proyecto, anunció la simulación a la escala del córtex de un ratón, luego de una rata y más tarde de un gato.

El objetivo de este programa es crear un chip neurosináptico que supone una ruptura con la arquitectura tradicional de los ordenadores. Esta arquitectura es la llamada Von Neumann que usan la totalidad de los ordenadores en la actualidad, incluidos móviles y tarjetas. En la arquitectura Von Neumann la memoria está separada del procesador, el hardware del software y los programas están separados de los datos. Ha sido muy exitosa mientras se cumplía la miniaturización de componentes expresada en la ley de Moore: cada dos años se duplica el número de transistores en un espacio dado. El problema es que estamos llegando a los límites del átomo y que la ley dejará de cumplirse.



El chip neurosináptico es una ruptura total con la arquitectura Von Neumann. Se basa en el diseño de las neuronas en las que no hay distinción entre hw y sw, programas y datos, memoria y procesador. El chip consiste en una matriz de neuronas y entre sus cruces se realizan las sinapsis. De este modo, cada sinapsis del chip es hw y sw, proceso y memoria, programa y datos. Dado que todo está distribuido, no es necesaria un miniaturización tan extrema y sobre todo, un reloj tan rápido. Frente a los actuales gigahercios de frecuencia, las neuronas se disparan a un hercio, y en el caso del chip a 8 hercios. Además, los procesadores son clock driven, es decir, actúan bajo la batuta del reloj mientras que las neuronas son event driven, actúan solo si hay actividad que realizar.

Uno de los objetivos es reducir el consumo eléctrico. Un cerebro consume lo que una bombilla pequeña, 20 vatios. Un superordenador consume cientos de megavatios. El nuevo chip tiene un consumo muy reducido. Estos chips están construidos con tecnología de silicio clásica CMOS.

La arquitectura de muchos chips neurosinápticos unidos se ha llamado TrueNorth. Ya existe en desarrollo un chip de 256 neuronas, 1024 axones, y 256×1024 sinapsis.

El chip sin embargo no está en producción masiva. Para seguir trabajando en paralelo al desarrollo, se ha realizado la prueba actual. Para ello se ha usado un simulador llamado Compass. Compass traduce el comportamiento de un chip neurosináptico (no Von Neumann) a un ordenador clásico (Von Neumann). Usando Compass se ha simulado (pdf) el comportamiento de 2.000.000.000 chips. Esto supone 500 mil millones de neuronas y 100 billones de sinapsis, cifras por completo astronómicas. El resultado de la simulación se ha ejecutado 1.542 veces más lento que en tiempo real.

Para realizar la simulación se ha usado el segundo superordenador más grande del mundo, Sequoia un Blue Gene/Q de 96 armarios con 1 millón y medio de núcleos y 1,5 petabytes de memoria. Uno de los objetivos de la simulación es ver el escalado. Un problema habitual es que que cuando añadimos más cores, el sistema no funciona proporcionalmente más rápido. En el extremo, añadir más cores no aumenta el rendimiento: el sistema escala mal. Imagina un camarero atendiendo detrás de la barra. Si hay un segundo camarero, irán más rápido, pero no el doble. Si sigues añadiendo camareros, llegará un momento en que no aumente la eficiencia, incluso se verá reducida. El sistema escala mal. Pues bien, en la simulación realizada el escalado ha sido casi perfecto lo que es muy satisfactorio computacionalmente.

¿Qué tiene esto que ver con la neurociencia y el cerebro? Bien poco. La simulación no imita ningún comportamiento animal ni cognitivo ni humano. Para simular el comportamiento del cerebro, necesitamos saber cómo funciona y eso está lejos de lograrse. Para cuando llegue ese conocimiento debemos tener preparados ordenadores que sean capaces de simularlo y en este contexto se enmarca la presente investigación. Aunque no solo; la idea de diseñar estos nuevos chips es ponerlos en producción en aplicaciones comerciales tradicionales dando una gran potencia con un bajo consumo. La simulación del cerebro deberá esperar aún alguna década.

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Jugar al fútbol lesiona el cerebro

¿Alguna vez te has preguntado si a los futbolistas les afecta dar tantos cabezazos al balón durante los partidos? El fútbol es de los pocos deportes en los que la cabeza, siendo un punto de contacto frecuente con el balón, queda totalmente desprotegida. Un grupo de investigadores de la Escuela Médica de Harvard (EEUU) y la Universidad de Ludwig-Maximilian en Munich (Alemania) se hicieron esta pregunta y llegaron a interesantes conclusiones.

Los científicos emplearon tensores de difusión de imagen para comparar los cerebros de doce futbolistas de élite con los de ocho nadadores, ya que la natación es un deporte con baja exposición a golpes en la cabeza. La técnica del difusor de imagen proporciona información sobre la difusión de moléculas de agua en el tejido biológico, y por lo tanto puede revelar detalles acerca de su arquitectura microscópica. En la materia blanca del cerebro, responsable de la trasmisión de mensajes entre neuronas, la difusión de moléculas de agua refleja la coherencia, la organización y la densidad de las fibras, lo que hace que esta técnica de imagen sea altamente sensible a los cambios en su arquitectura.

Los resultados, publicados en la revista Journal of the American Medical Association, revelaron diferencias en la materia blanca en varias partes del cerebro responsables de la atención, del procesamiento visual y de la memoria. "En el estudio hemos incluido a personas sin diagnóstico de síntomas de conmoción cerebral", explica Inga K. Koerte, autora del trabajo. "Aún así, hemos encontrado cambios en el cerebro de los jugadores similares a los que se producen en pacientes con lesiones traumáticas leves".

"El origen de estos cambios no está claro", reconoce Martha Shenton, una de las autoras. "Una explicación podría ser el efecto de un trauma cerebral, aunque otros aspectos como el estilo de vida también pueden contribuir a los resultados observados". Los científicos destacan la importancia de seguir investigando en esta línea para entender el significado de los cambios producidos en el cerebro de estos atletas.

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Alerta académica ante el advenimiento de los superhumanos

Pastillas inteligentes

• Mejoran la memoria y las capacidades mentales.
• Una pastilla "inteligente" comúnmente usada es modafinil (nombre de marca Provigil), que normalmente se receta para desórdenes del sueño.
• Otra droga es el methylphenidate (nombre de marca Ritalin), que se receta a personas con hiperactividad y déficit de atención.

La ciencia predice que los superhumanos serán una realidad dentro de 15 años. 

Una raza de humanos que puede trabajar sin cansarse y recordar toda conversación puede sonar a ciencia ficción, pero expertos en lo que se conoce como 'mejoramiento humano' dicen que el campo evoluciona a tal velocidad que deberíamos empezar a prepararnos.

Vaticinan que en 15 años contaremos con pequeños aparatos capaces de grabar nuestra vida entera como si se tratara de una cinta de video. Un registro al que podremos acceder cuando nos falle la memoria. 

Hoy en día ya contamos con potentes drogas, originalmente confeccionadas para tratar a pacientes con demencia o a niños hiperactivos, que pueden mejorar notablemente nuestras capacidades mentales.

Y los avances en biónica e ingeniería permitirá que todos podamos disponer, por ejemplo, de visión nocturna.

Pero aunque es fácil imaginar la potencialidad de estos recursos, expertos advierten que estos avances tendrán un costo significativo, un costo que no será únicamente económico.

Daño potencial

Cuatro cuerpos académicos: la Academia británica de Ciencias Médicas, la British Academy, la Royal Academyof Engineering y la Royal Society, afirman que aunque las tecnologías de mejoramiento humano mejoren nuestras habilidades y ayuden a la sociedad, su uso despertará serios paradigmas éticos, filosóficos, económicos y legales. 

En un reporte conjunto, advierten que hay una "necesidad inmediata" de generar un debate sobre los daños potenciales que esto implica.

La directora del comité a cargo del reporte, Genevra Richardson, dice que "se está desarrollando una gama de tecnologías, algunas ya en uso, que tienen el potencial de transformar nuestros lugares de trabajo, para bien o para mal".

Puede que estas tecnologías sean vistas con buenos ojos en el caso de usarlas en un conductor de camiones, un cirujano o pilotos de aviación y así evitar el cansancio. Pero en un futuro, advierte, existe el peligro de que empleadores y aseguradoras hagan que su uso sea obligatorio.

Coacción

Todavía se desconocen los efectos secundarios a largo plazo de las drogas inteligentes.

A medida que la población envejece, se acepta el hecho de que todos tendremos que trabajar hasta una avanzada edad.

El mejoramiento humano podría facilitar que los trabajadores más mayores puedan seguir realizando su labor al mismo ritmo que sus colegas más jóvenes, lo que podría reducir las oportunidades laborales de estos últimos.

También está el riesgo de que se genere una élite tecnológica que trate a los humanos normales como si fueran dinosaurios, afirma Jackie Leach Scully, profesora de ética social de la Universidad de Newcastle.

Diversos sondeos revelan que muchos estudiantes usan píldoras "inteligentes" para potenciar sus capacidades mentales y sacar mejores notas en los exámenes, lo que genera cuestionamientos sobre si las universidades deberían insistir en que sus estudiantes estén "limpios", como sucede entre los atletas olímpicos antes de competir.

Disponibles en internet

Muchos compran estas drogas en internet, lo que entraña riesgos porque no pueden saber exactamente lo que están tomando. Además se sabe poco sobre los efectos que puedan tener sobre cerebros jóvenes y sanos a largo plazo. 

El Dr. Robin Lovell-Badge, del Medical Research Council, quién dirigió una de las sesiones de trabajo que elaboró el reporte explica: "En los debates está claro que las drogas que estimulan las capacidades cognitivas son el mayor reto inmediato para los reguladores y políticos". 

"Son simples de tomar, ya están disponibles sin prescripción, y cada vez las usan más individuos sanos".

"Sin embargo", alertó, "otras formas de mejora, incluyendo métodos físicos, les seguirán. Algunas se pudieron ver en los Juegos Paralímpicos, otras están siendo estudiadas por los militares y otras podrían convertirse en una seria opción clínica en un futuro no tan distante".

"Es bueno ver y estar entusiasmado por todos estos desarrollos, pero se debería mantener un ojo alerta y tener cuidado a la hora de capitalizar en el mundo laboral estos beneficios y no sufrir el daño que podría resultar de un uso inapropiado.

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BBC Ciencia

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• Humanos con verdaderos superpoderes

Estudio: Los exámenes de matemáticas pueden provocar dolor físico

(cc) theprimaryjosh

No es raro conocer gente que “odie las matemáticas” o incluso que les tenga miedo, un fenómeno que ha sido investigado por científicos, para conocer por qué se produce.

Según un reciente estudio realizado por investigadores de la Universidad de Chicago y la Universidad de Western, la explicación es que la matemática puede provocar dolor físico en las personas. No es que cuando veamos un ejercicio cualquiera nos empiece a doler algo, sino que dependería del nivel de matemáticas al que nos estemos enfrentando.

Los investigadores estudiaron a 28 personas con un mix de pruebas de matemática y escáneres cerebrales para identificar las áreas que se podrían asociar con el miedo a las matemáticas. Resulta que es la misma área asociada al dolor físico.

La explicación de por qué es esta zona la que reacciona sería evolutiva: Los ejercicios avanzados de matemáticas sólo existen desde hace un par de cientos de años, y antes de eso no había que resolver cálculos tan complejos.

El experimento dividió a los 28 participantes en grupos dependiendo de su nivel de rechazo a las matemáticas, usando un test de ansiedad ante esta disciplina conocido como Short Math Anxiety Rating-Scale (SMARS). Luego pusieron a los participantes en los escáneres y les realizaron varias pruebas, algunas de matemáticas y otras de habilidades verbales. Para provocar ansiedad en los conejillos de indias, se encendía una luz que advertía sobre el próximo test: amarillo para matemáticas, y azul para verbal.

De este modo, los investigadores podían analizar la diferencia entre la gente que se sentía incómoda haciendo el ejercicio, y la reacción previa a resolver el problema, al enterarse de que el próximo ejercicio sería de matemáticas. También podrían eliminar el nivel de ansiedad en general, ya que éste estaría presente también en las pruebas verbales. Luego, podrían comparar los resultados con el ranking SMARS que habían realizado previamente.

Los investigadores observaron que la corteza insular parietal inferior, una zona profunda en el núcleo del cerebro, era una de las áreas más activas cuando las personas se enteraban de que tendrían que resolver un ejercicio matemático, zona que no pareció activarse con otro tipo de pruebas. El anuncio de que venía un test de verbal hacía caer la actividad en la corteza insular de forma significativa.

Esta región de la corteza insular ha sido asociada con la experiencia de dolor en una serie de estudios, y los investigadores le atribuyen un rol en múltiples funciones, como el reconocimiento de eventos que amenacen a la persona o que estén asociados con dolor, y que también puede reaccionar a dolor indirecto, como el que provoca el rechazo social. Aún así, la mayoría de los estudios relaciona esta zona con el dolor, y es posible que esta sensación pueda provocarse simplemente al estimular a la corteza insular.

De este modo, los investigadores concluyeron que las matemáticas realmente producen una respuesta de dolor en nuestra mente. “No es la matemática en sí misma la que duele; sino la anticipación de las matemáticas”, sugiere el estudio. Sin embargo, este nivel de dolor inicial puede ser suficiente para que algunos le tomen alergia a la disciplina mientras están en el colegio.

“Estos resultados pueden entregar un potencial mecanismo neuronal para explicar por qué las personas con ansiedad ante las matemáticas tienden a evitar las matemáticas y situaciones relacionadas con ella, lo que a su vez puede desviar a estas personas de tomar clases de matemáticas o incluso carreras completas relacionadas con ellas”, señala el documento.

Link: When Math Hurts: Math Anxiety Predicts Pain Network Activation in Anticipation of Doing Math (PLOS ONE vía ArsTechnica)

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FayerWayer

Mantener la mente activa ayuda a prevenir el Alzheimer

¿Cómo prevenir el alzheimer? La respuesta la tienen 678 monjas y un científico. Las monjas eran las hermanas del Convento de Notre Dame, en Mankato, Minnesota, un grupo de mujeres particularmente longevas y lúcidas. El científico, David Snowdon, evaluó el rendimiento cognitivo de las hermanas y analizó sus cerebros post-mortem. Sus hallazgos fueron sorprendentes. En los cerebros de muchas de estas mujeres aparecían los signos patológicos típicos de la enfermedad de Alzheimer. Sin embargo, esas mismas mujeres habían mostrado una lucidez en los últimos años de su vida aparentemente incompatible con los síntomas que asociamos a esta enfermedad.

¿Qué podía explicar esta discrepancia? Una vida llena de experiencias y estimulación intelectual parece estar en la clave de lo que hoy se denomina reserva cognitiva. La reserva cognitiva es la capacidad de sacar el máximo rendimiento a nuestro cerebro. Gracias a una propiedad cerebral conocida como plasticidad, el cerebro, nuestro ‘órgano jefe', es capaz de cambiar y modificarse incluso en la vejez. En el caso de las hermanas de Notre Dame, su labor docente, un estilo de vida activo y hábitos saludables parecían ser una combinación poderosísima contra la amenaza del alzhéimer.

En contra de lo que se pensaba tradicionalmente, los hallazgos científicos nos dicen que en la madurez también se generan nuevas neuronas y se establecen nuevas conexiones entre ellas. Esta es la base del aprendizaje. Usar estrategias como la organización y asociación de la información, el empleo de listas o el uso de agendas son algunas opciones para mejorar nuestro funcionamiento. Además, aprovechando el auge de las nuevas tecnologías, se han desarrollado programas más completos de entrenamiento cerebral. Estos programas persiguen fortalecer nuestras capacidades de atención, memoria, lenguaje, etc., a través de juegos y ejercicios que nos mantengan la mente activa. Nos protegen así de los efectos del tiempo y las enfermedades degenerativas.

Por: Marisa Fernández, Neuropsicóloga de Unobrain

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Muy Interesante

Células madre para las neuronas

Dos estudios independientes han descubierto que el "transplante" de células madre neurales transplantadas en el cerebro pueden mejorar la función de las neuronas mediante la suministración de mielina -lipoproteína que envuelve los axones neuronales y permite la transmisión de los impulsos nerviosos.

David Rowitch de la Universidad de California, en San Francisco, y sus colegas realizaron el "transplante" de células madre neurales en el cerebro de cuatro jóvenes afectados por una enfermedad genética que hacía que sus oligodendrocitos no fuesen capaces de "envolver" los axones neuronales con mielina. Un año después de la inyección de estas células madre, imágenes por resonancia magnética (MRI) mostraron que las células "trasplantadas" se habían injertado con éxito y estaban mielinizando las neuronas.

Por otro lado, científicos de la Universidad de Ciencia y Salud de Oregon, en Portland, dirigidos por Stephen Back, y Nobuko Uchida del StemCells Inc. de Newark, California, mostraron que el mismo tipo de células madre maduraban en oligodendrocitos cuando eran transplantados en cerebros de ratones que carecían de mielina. Las células producían mielina que envolvía a los axones neuronales y aumentaba la velocidad de transmisión de señal entre las neuronas. El equipo también comprobó por MRI el injerto y la mielinización de las células madre.

Tenidos en cuenta los resultados que muestran estos dos estudios, la terapia basada en células madre puede ser efectiva para tratar enfermedades relacionadas con la desmielinización.

 

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La Bitácora del Beagle

Tres cosas que aumentan el tamaño de tu cerebro

La neurociencia ha demostrado recientemente que el tamaño del cerebro está relacionado con ciertos hábitos y habilidades como los siguientes:

Ejercicio aeróbico. De acuerdo con un estudio estadounidense publicado el año pasado en la revista PNAS, el ejercicio físico moderado en adultos de edad avanzada aumenta el tamaño del hipocampo, una región cerebral con forma de caballito de mar que se encarga de la formación de nuevos recuerdos. Este aumento repercute sobre todo, según los autores, en una mejora de la memoria espacial.

Meditación. La meditación aumenta el tamaño del cerebro, tal y como demostraba un estudio del laboratorio de neuroimagen de la Universidad de California en Los Ángeles (EE UU). Concretamente, las personas que meditan tiene más volumen de neuronas en el hipocampo y en áreas como el tálamo y la corteza orbitofrontal, ligadas a la regulación de las emociones.

Amistad. Los seres humanos necesitamos usar una serie de habilidades cognitivas para conservar cierto número de amigos, por ejemplo ser capaz de adivinar lo que otra persona está pensando, tener desarrollada la empatía o ser buen conversador. Eso explicaría por qué las personas con mayor número de amigos tienen una región del cerebro llamada corteza orbital prefrontal de un tamaño superior a la media de la población, tal y como publicaban investigadores de las Universidades de Oxford, Liverpool y Manchester en la revista Proceedings of the Royal Society B.

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BBC: El movimiento dentro de una neurona, visto como nunca antes

 

Una nueva técnica de registro de imágenes le ha permitido a un grupo de científicos de Estados Unidos grabar el movimiento de proteínas en el interior de una neurona humana.

Usando proteínas bioluminiscentes de una medusa, lograron "iluminar" el interior de la célula nerviosa y captar espectaculares imágenes en las que se puede ver el movimiento de las proteínas en su labor de renovación de la estructura celular. 

"Tu cerebro está siendo montado y desmontado todos los días", explicó Don Arnold, profesor asociado de biología computacional y molecular de la Universidad del Sur de California.

"En una semana desde hoy, tu cerebro estará hecho de proteínas completamente distintas a las de hoy", aclaró. "Este video muestra el proceso. Sabíamos que esto pasaba, pero ahora podemos verlo pasar".

Cómo se regenera el cerebro

La nueva técnica utilizada en este experimento intenta mostrar cómo las proteínas son dirigidas a uno de los dos tipos de compartimentos existentes en una neurona: el axón y las dendritas.

Las imágenes podrían permitir a los científicos comprender mejor el modo en que funcionan las neuronas.

El axón es la región de la célula responsable de transmitir señales eléctricas a otras células, mientras las dendritas reciben las señales de otras células.

"Durante décadas se ha sabido que las proteínas se dirigen específicamente a un compartimento u otro. Sin embargo, no podíamos entender cómo sucedía esta redirección hasta que pudimos ver a las proteínas viajando de un compartimento a otro", dijo Sarmad Al-Bassam, estudiante de doctorado y autor principal del artículo que presentó el proyecto en la revista Cell Reports.

Desde mediados de 1990, los científicos han sido capaces de iluminar proteínas en el interior de las células, incluyendo neuronas. Lo hicieron incorporando una proteína aislada de una medusa, conocida como proteína verde fluorescente, que emite un brillo verdoso cuando se le expone a luz azul.

Martin Chalfie, de la Universidad de Columbia; Roger Tsien, de la Universidad de California enSan Diego, y Osamu Shimomurra, de la Universidad de Boston, recibieron en 2008 el Premio Nobel de Química por inventar este procedimiento.

Resultado "sorprendente"

 El problema a la hora de estudiar el flujo de proteínas iluminadas dentro de una neurona es que las distintas vías se superponen en una misma célula, lo que dificulta el estudio del tráfico en su interior.

Al-Bassam y sus colegas resolvieron este problema mediante el desarrollo de una nueva técnica que consiste en el embalse una sola vía, lo que genera una acumulación de vesículas de transporte (pequeñas burbujas que se desplazan arriba y abajo en la neurona transportando la carga de proteínas) impregnada de las proteínas iluminadas. A continuación, utilizaron un fármaco para liberar la acumulación, de una vez, en un pulso luminoso.

"Nuestro resultado fue muy sorprendente", dijo Don Arnold.

"Hemos descubierto que en lugar de estar dirigidas específicamente a las dendritas, las vesículas transportan proteínas entrando en ambos compartimentos, pero luego se detienen y evitan moverse más allá del segmento inicial del axón".

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BBC Ciencia

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Así limpia tu cerebro su “basura”

Un grupo de neurocientíficos del Centro Médico de la Universidad de Rochester ha hallado un nuevo mecanismo por el cual el cerebro elimina su propia “basura”, según publica la revista Science Translational Medicine. Este sistema, organizado como un complejo entramado de tuberías que rodea a los vasos sanguíneos cerebrales que da salida a los desechos, ha sido bautizado como sistema glinfático, debido a que intervienen las células gliales -el soporte de las neuronas, que además participan de forma activa en el procesamiento cerebral de la información del organismo- y a su parecido con el sistema linfático.

Según los expertos, todo apunta a que el cerebro cuenta con dos mecanismos de limpieza: uno lento, que ya se conocía previamente y que depende del líquido cefalorraquídeo, y el nuevo sistema glinfático, más rápido y eficiente, que recorre todos losrinconces del órgano pensante, y funciona "a presión" para eliminar la basura con más fuerza.

Para estudiar el sistema glinfático, los investigadores usaron un microscopio de dos fotones, que permite ver el flujo de la sangre, el líquido cefalorraquídeo y otros líquidos del cerebro en un animal vivo.

“Entender cómo el cerebro gestiona la basura es crítico. En cada órgano la eliminación de la basura es un tema esencial y en el cerebro, teniendo en cuenta cuántas enfermedades neurodegenerativas se basan en la acumulación de excesos de proteínas que se acumulan y terminan asfixiando y matando la red de neuronas, resulta especialmente interesante”, aclara Jeffrey Iliff, coautor del estudio.

Los investigadores esperan que los resultados del hallazgo tengan implicaciones para la enfermedad de Alzhéimer, los traumatismos craneoencefálicos, los derrames cerebrales y el párkinson.

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Historia de la paciente que hizo “brotar” dedos nuevos a su mano amputada

Acabo de leer en NPR una de esas historias sobre neurología que te deja perplejo y maravillado ante la complejidad de nuestro cerebro y su comportamiento.

El artículo cuenta la historia médica de una paciente estadounidense llamada simplemente RN para proteger su identidad. Probablemente a causa de la talidomida, esta paciente nació con una severa deformación en su mano izquierda. No tenía pulgar ni dedo índice, además sus dedos anular y corazón carecían de falanges, por lo que no podía doblarlos. Únicamente su meñique era normal. (Aquí podéis ver una representación del aspecto de su mano).

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Las cosas se pusieron peor cuando sufrió un accidente de tráfico a los 18 años que obligó a los doctores a amputar su mano deforme. Desde entonces tiene un muñón que acaba en su muñeca.

Lo curioso empieza ahora. Como tantos y tantos amputados, RN comenzó a sufrir lo que se conoce como síndrome del miembro fantasma. A pesar de que su mano ya no estaba ahí, su cerebro sentía que si lo estaba. Lo más curioso, es que para su cerebro la mano que había vuelto ya no tenía las deformaciones de nacimiento.

Su circuitería neuronal imaginaba una mano con todos los dedos, si bien sus nuevos dedos pulgar e índice eran un poco más cortos de lo normal. (Ver representación).

Los neurólogos quedaron perplejos por este caso. La paciente había recuperado las sensaciones de la mano perdida, y había hecho brotar dos dedos que nunca llegó a tener. Ambos, en su mente, eran perfectamente operativos. Después de todo, si uno puede recuperar de forma imaginaria la sensibilidad de una mano amputada, lo mejor es hacerlo bien y darle “unos arreglillos” al miembro fantasma.

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El caso aún se complica más. Definitivamente lo de RN es una historia de mala suerte. Años después de “recuperar” su mano fantasma, esta vez con todos los dedos, la paciente comenzó a sufrir dolores severos. 

Por alguna razón, en su cerebro dos de sus dedos (el índice y el corazón) comenzaron a adoptar posturas extrañas, curvándose y uniendo sus puntas en una posición absolutamente incómoda. Pese a que su mano física no estaba allí, los dolores en su mente eran reales.

Los doctores Ramachandran y McGeoch aplicaron entonces la terapia de la caja de espejos (ver imagen al comienzo de este post). Gracias a este juego ilusorio, la paciente puede contemplar el reflejo de su mano real en el espejo, y engañar al cerebro haciéndole creer que se trata de la mano amputada que “existe” en sus centros nerviosos. Ensayando durante unas semanas a relajar los dos dedos imaginarios con tendencia a retorcerse, la paciente mejoró de sus dolores y pudo hacer una vida normal.

El trabajo en que ambos doctores relatan este caso acaba de publicarse en Neurocase.

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Las neuronas se sincronizan para aprender mientras dormimos

Mientras estamos dormidos, nuestro cerebro aprovecha para asimilar toda la información recibida durante el día. Aunque esto es algo que se sabe desde hace tiempo, los científicos comienzan ahora a comprender cómo ocurre todo esto en nuestro cerebro. 

Un equipo de investigadores del hospital Clínico de Barcelona ha estudiado la sincronía entre las neuronas durante el sueño, un proceso que es básico para consolidar la memoria, y presenta sus resultados en el congreso de la Federación Europea de Sociedades Neurocientíficas (FENS), que se celebra estos días en Barcelona.

Durante el sueño la actividad cerebral no se detiene, y en la fase de sueño profundo se producen las llamadas `ondas cerebrales lentas´. Los últimos estudios han demostrado que la red de neuronas que emiten estas ondas interacciona con la actividad de centros cerebrales situados en partes más internas del encéfalo. Estas conexiones se activan y se desactivan a lo largo de la noche generando unos patrones rítmicos que alternan periodos de actividad con periodos de silencio. Al parecer, esta sincronía es fundamental para procesos relacionados con la memoria y el aprendizaje.

"Al igual que por la música creada por una orquesta podemos intuir la calidad de los músicos, su grado de coordinación o su conocimiento de la partitura, la actividad generada por el cerebro nos dice mucho de la estructura funcional de la red subyacente" ha explicado María Sánchez Vives, responsable de la investigación.

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¿Cuántas computadoras hacen falta para imitar un cerebro biológico?

Un grupo de ingenieros entrenó a una red de 1.000 computadoras para que realizara una complicada misión: reconocer imágenes de gatos tal y como lo haría un ser humano.

Por muy obvia que parezca la tarea, lo cierto es que para ello el equipo tuvo que construir una red neuronal electrónica basándose en el modo en que funciona un cerebro biológico.

Así crearon una única computadora que fue capaz de "aprender" a identificar gatos en tan sólo tres día sin que nadie previamente le hubiera explicado a la máquina qué es un gato.

Computadora inteligente

Esta red neuronal computerizada forma parte de un proyecto mucho más ambicioso para dotar a las máquinas de la capacidad de aprender, y en el caso de empresas como Google, el tema interesa sobre todo porque con esta tecnología quieren mejorar la operatividad de su motor de búsqueda y diseñar sistemas más precisos de traducción de idiomas.

Es por ello que en el proyecto de reconocimiento gatuno participaron tanto miembros de la Universidad de Stanford en Estados Unidos, como científicos del XLabs del conocido buscador.

La novedad de este trabajo en concreto, residen en que a diferencia de otras técnicas de reconocimiento de imágenes, este sistema no depende de un humano diciéndole a la computadora previamente las características concretas del objeto que debe buscar.

La máquina diseñada por este equipo, no tenía ni idea de qué imágenes iba a ver. No obstante, contaba con 16.000 procesadores para operar un programa informático, que simulan la dinámica de una red neuronal biológica con 1.000 millones de conexiones.

Nervios de silicona

La compañía Google quiere utilizar el sistema para mejorar la operatividad de su buscador.

En un cerebro, los nervios están fuertemente interconectados y se cree que el "reconocimiento" de un objeto se da cuando se activa un patrón concreto en una maraña de conexiones.

Se cree que estos patrones de objetos son los que estimulan el aprendizaje en los organismos vivos. Algunos neurocientíficos especulan que partes de nuestro cerebro están tan especializadas que se dedican a reconocer elementos muy concretos, como la abuela de alguien o su gato.

Lo que sucedió con el experimento de Google es que los nervios de silicona del sistema empezaron a reaccionar con imágenes concretas y tras tres días de trabajo y 10 millones de imágenes procesadas, resultó que ya podía identificar uno de ellos: un gato, incluso cuando nunca antes había recibido información sobre cómo es un gato.

A pesar del éxito del trabajo, los investigadores todavía no están seguros de que se pueda asumir que este sistema realmente imita el funcionamiento de un cerebro biológico.

En una entrevista al diario New York Times, uno de los investigadores admitió que aunque esta red neuronal podría suponer un paso adelante respecto a redes similares construidas hasta el momento, lo cierto es que carece de un sistema de procesamiento visual tan complejo como el humano.

Aplicaciones

Sin embargo, los resultados positivos que obtuvieron fueron una sorpresa, y apoya la idea de aquellos que piensan que el aprendizaje no depende únicamente de contar con un contexto o una guía por parte de alguien.

Además de identificar gatos, la computadora también aprendió a distinguir la figura de un ser humano y reconocer rostros.

Ahora el grupo pretende usar estos avances en los motores de búsqueda de internet, para que estos puedan categorizar los resultados que encuentran, reconocer la voz humana y llevar a cabo mejores traducciones de idiomas.

Los resultados finales del experimento serán presentados en la Conferencia Internacional de Aprendizaje computerizado que tiene lugar esta semana en la capital de Escocia, Edimburgo.

Fuente:

BBC Ciencia

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¿Cuál es la neurona más larga del cuerpo?

Nuestra red neuronal tiene cientos de miles de kilómetros. Los axones de algunas neuronas pueden unir regiones separadas por más de un metro y en el caso de los grandes mamíferos alcanzar longitudes insospechadas. Más detalles en: ¿Cuál es la neurona más larga del cuerpo? (lainformacion.com)

Tomado de:

Fogonazos