Ciencia

El ruido neuronal revela la incertidumbre de nuestros recuerdos

Ahora entre leer un número de teléfono e ingresarlo en el teléfono, es posible que los números se extravíen misteriosamente; incluso si ha memorizado los primeros números, los últimos pueden volverse borrosos inexplicablemente. 6 antes de 8 o después, ¿estás seguro?

La retención de tales piezas de información durante el tiempo suficiente para actuar depende de una habilidad llamada memoria de trabajo visual. Durante años, los científicos han debatido si la memoria de trabajo solo puede contener unos pocos elementos a la vez o simplemente está limitada en detalles: tal vez la capacidad de nuestra mente se divide en unos pocos recuerdos claros como el cristal o muchos más fragmentos cuestionables.

La incertidumbre en la memoria de trabajo puede estar relacionada con la forma sorprendente en que el cerebro observa y explota la ambigüedad. último documento en neurona neurocientíficos de la Universidad de Nueva York. Usando el aprendizaje automático para analizar los escáneres cerebrales de las personas con memoria, descubrieron que las señales codifican una estimación de lo que las personas creen que ven, y que la distribución estadística del ruido en las señales codifica la incertidumbre de la memoria. La incertidumbre en tu percepción puede ser parte de lo que tu cerebro representa en sus recuerdos. Y este sentimiento de inseguridad puede ayudar al cerebro a tomar mejores decisiones sobre cómo usar sus recuerdos.

Los resultados muestran que «el cerebro utiliza este ruido». Clayton CurtisProfesor de Psicología y Neurología en la Universidad de Nueva York y autor de un nuevo artículo.

El trabajo se suma a un creciente cuerpo de evidencia de que incluso si las personas no parecen ser capaces de dar sentido a las estadísticas de su vida diaria, el cerebro generalmente interpreta sus impresiones sensoriales del mundo, tanto actuales como recordadas, en términos de probabilidades ofrece una nueva forma de entender la importancia que le damos a nuestra percepción de un mundo incierto.

Predicciones basadas en el pasado

Las neuronas del sistema visual se disparan en respuesta a ciertos objetos, como una línea en ángulo, un cierto patrón o incluso automóviles o caras, enviando un ataque al resto del sistema nervioso. Pero las neuronas individuales son en sí mismas fuentes ruidosas de información, por lo que «es poco probable que las neuronas individuales sean la moneda que usa el cerebro para hacer inferencias sobre lo que ve», dijo Curtis.

Según Clayton Curtis, profesor de psicología y neurociencia en la Universidad de Nueva York, un análisis reciente muestra que el cerebro utiliza el ruido en sus señales neuroeléctricas para representar la incertidumbre sobre las percepciones y los recuerdos codificados.Contribución de Clayton Curtis

Más bien, el cerebro integra información de poblaciones de neuronas. Entonces es importante entender cómo lo hace. Por ejemplo, la información de las células se puede promediar: si algunas neuronas se disparan con más fuerza a 45 grados y otras a 90 grados, entonces el cerebro puede ponderar y promediar su entrada para representar un ángulo de 60 grados en el campo de visión del ojo. O tal vez el cerebro tiene un enfoque en el que el ganador se lo lleva todo, donde los disparos neuronales más fuertes se ven como indicadores de lo que se percibe.

«Pero hay una nueva forma de pensar al respecto que ha sido influenciada por la teoría bayesiana», dijo Curtis.

Nombrada en honor a su desarrollador, el matemático del siglo XVIII Thomas Bayes, pero más tarde descubierta y popularizada de forma independiente por Pierre-Simon Laplace, la teoría bayesiana incorpora la incertidumbre en su enfoque de la probabilidad. Aplicado a la visión, este enfoque podría significar que el cerebro da sentido a las señales neuronales, creando una función de probabilidad: según la experiencia previa, ¿qué vistas tienen más probabilidades de desencadenar el patrón de disparo?

Wei Ji Ma, profesor de neurociencia y psicología en la Universidad de Nueva York, proporcionó algunas de las primeras pruebas concretas de que las poblaciones de neuronas pueden realizar cálculos bayesianos óptimos.Contribución de Wei Ji Ma

Laplace reconoció que las probabilidades condicionales eran la forma más precisa de contar cualquier observación, y en 1867 el médico y físico Hermann von Helmholtz las relacionó con los cálculos que nuestros cerebros podían hacer durante la percepción. Sin embargo, pocos neurocientíficos prestaron atención a estas ideas hasta la década de 1990 y principios de la de 2000, cuando los investigadores comenzaron a descubrir que las personas estaban haciendo algo parecido a la inferencia probabilística en experimentos de comportamiento, y los métodos bayesianos comenzaron a resultar útiles en algunos modelos de percepción y control motor. .

“La gente empezó a hablar del cerebro como bayesiano”, dijo. Wei Ji Maprofesor de neurología y psicología en la Universidad de Nueva York y otro nuevo neurona los autores del artículo.

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