El blog de la neurociencia computacional

Haim Sompolinsky

2012-02-18T14:23:00.010+01:00

El profesor Haim Sompolinsky de la Universidad Hebrea de Jerusalén, recibió en el mes de Diciembre el prestigioso premio Swartz concedido por la Sociedad de Neurociencia. Con una dotación de 25.000 dólares reconoce la importante contribución de este gran físico que, usando las herramientas de la Física Estadística, ha diseñado el "modelo en anillo" para el estudio de los circuitos neuronales y su funcionamiento en la memoria a corto plazo y en los procesos de toma de decisiones. Precisamente a este modelo dedicamos nuestra entrada del mes.

Una red en forma de anillo consiste de N neuronas formando un anillo, de forma tal que la neurona i es etiquetada por un ángulo que resulta del producto de 2pi por i dividido por el número N de neuronas. En el caso más simple cada neurona es conectada a las otras mediante un peso sináptico J dependiente de la distancia angular entre ellas. Para Ji mayor que 2, el patrón de actividad se convierte inestable y hay que considerar una solución no lineal. La actividad es pues un coseno truncado en alguna distancia desde su punto máximo. La localización del punto máximo es arbitraria y cuando Ji es mayor que 2, el sistema posee una variedad de estados llamada el atractor del anillo. El sistema se sitúa en una fase marginal dado que los estados estacionarios a lo largo del anillo se mantienen estables frente a todas las perturbaciones, excepto aquellas que producen un traslado de la actividad a lo largo del anillo.

Una importante propiedad del atractor es la invarianza de la actividad a los cambios en la intensidad del estímulo. La dificultad proviene del llamado "efecto iceberg", causado por la presencia de la activación neuronal en su umbral. Cuando la intensidad del estímulo cambia, el valor del primer estímulo cambia y permanece constante cuando el contraste estimular varía.

Una característica central del atractor en forma de anillo es que incluso en el estado espontáneo del cerebro, el circuito cortical debe generar espontáneamente patrones de actividad asemejándose a los activados por los estímulos sincrónicos. Ante la ausencia de estímulos se hace necesaria la incorporación de actividad espontánea añadiendo ruido. Al añadir ruido, el régimen homogéneo del diagrama de fases corresponde al caso en el que la solución es estable. En el régimen inestable no hay una solución finita estable. La transición entre regímenes se corresponde a una línea de inestabilidad, caracterizándose el estado espontáneo por pequeñas fluctuaciones de actividad en torno a un solo estado homogéneo, incluso en un régimen en el que el estado activado exhibe un atractor anular. ¿Cuál es la robustez de este atractor? Inicialmente depende de la isotropía del sistema, una característica poco realista de los sistemas biológicos. Posibles mecanismos homeostáticos han de ser formulados para compensar los efectos de la falta de homogeneidades.

NEURON: un entorno para simular redes neuronales

2012-01-21T13:43:00.011+01:00

Comentamos en este artículo algunos aspectos relevantes del entorno de simulación computacional NEURON, tal y como aparece reflejado en el libro de Cambridge University Press, y cuya autoría corresponde a Nicholas T. Carnevale y Michael L. Hines. Inicialmente, NEURON fue diseñado para la modelización de neuronas individuales pero, desde hace ya tiempo, se emplea para simular redes. Para crear y usar un modelo de redes, hay que empezar definiendo los tipos de células, situar cada célula en la red, conectar las neuronas y ajustar los parámetros y los controles para hacer correr las simulaciones. Partiendo de una red totalmente conectada, cada célula se proyecta a las demás células pero nunca a sí misma. Las neuronas se activan espontáneamente y cada una tiene su propio intervalo entre potenciales. Cada potencial es seguido por una hiperpolarización del estado de la membrana que decae exponencialmente a un nivel por encima del umbral.

El valor inicial por defecto de todos los pesos sinápticos es 0 pero la herramienta NetWork Builder permite cambiar los pesos. Junto a ArtCellGUI se consigue una completa especificación de un modelo para redes. Pero la red todavía no existe y hay que pulsar el botón Create. Para observar qué hace la red, hay que apretar el botón de SpikePlot, el cual mostrará los trenes de ondas de entrada y de salida. Un panel de RunControl facilitará el control de la simulación y hará uso de un mecanismo de integración adaptativa para conseguir rápidas simulaciones a través de pasos temporales globales o locales. El panel de VariableTimeStep permite utilizar pasos temporales globales, que son los más adecuados para modelizar células sencillas o redes perfectamente sincrónicas.

Para cambiar las propiedades de una red neuronal existente se usa la herramiente NetReadyCellGUI. De hecho, habría que emplear una instancia separada de la herramienta para cada tipo diferente de modelo neuronal biofísico. El NetReadyCellGUI tiene su propio CellBuilder para especificar la topología, geometría y las propiedades biofísicas más una herramienta SynapseTypes que sirve para añadir mecanismos sinápticos a la célula. Sin embargo, los cambios realizados mediante NetReadyCellGUI no afectan a una red ya existente, por lo que es necesario salvar el archivo de la sesión, salir de NEURON y reiniciar y recargar el archivo de la sesión. Aunque los cambios pueden ser hechos en el NetWork Builder, lo mejor es ir a Create off y realizar los cambios necesitados, salvando el archivo y saliendo de NEURON.

Una simulación computacional de las leyes de imitación de Gabriel Tarde

2011-12-22T19:21:00.018+01:00

(Dilema del prisionero espacial para b=1,6)

En este último artículo del año en nuestro blog, vamos a exponer el diseño de un juego basado en el dilema del prisionero espacial que introduce las tres leyes de imitación social expuestas por el psicólogo francés Jean Gabriel Tarde, en su obra "Las leyes de la imitación" (1890). Esta simulación computacional fue presentada por el autor de este blog en el "2011 Meeting of the European Mathematical Psychology Group", celebrado en París en el mes de agosto de este año que finaliza.

La primera ley o ley del contacto cercano (LCC) describe cómo los individuos que están en estrecho contacto imitan su conducta entre sí. La segunda ley de imitación o imitación de los superiores por los inferiores (LSI) establece cómo prima el modelo del estatus superior en la conducta imitativa de aquellos que buscan las recompensas asociadas a la pertenencia a una clase más alta. La tercera ley de Tarde es la ley de inserción (LDI): nuevos actos y conductas se imponen sobre los antiguos y los refuerzan o debilitan. Para simular las reglas mencionadas, introducimos (1) una regla conformista (CONF) que modela la regla (LCC): si tu conducta es distinta de la del agente vecino, copia su conducta; (2) una regla de maximización (MAXI) para la ley (LSI): si el agente vecino obtiene mayores pagos, copia su conducta; (3) regla de la moda (MOD): copia la conducta con la mayor frecuencia de aparición en tu entorno (copia al azar, en caso de igual frecuencia); (4) regla (SNOB): copia la conducta con la menor frecuencia de aparición en tu vecindad (copia al azar si se da igual frecuencia). Las reglas (3) y (4) simulan la ley (LDI), alternando la copia de la última elección realizada con la regla (3) y la copia realizada mediante la regla (4). Los agentes tienen memoria para estas dos reglas, memoria que abarca las tres rondas previas del juego.

Hibridamos estas reglas con las propias de un dilema del prisionero espacial y combinamos todos los posibles valores de b entre 1 y 1,9, con una distribución inicial de cooperadores entre 0,1 y 0,9, una memoria M entre 1 y 9 rondas para las reglas (3) y (4) y un número variable N de agentes y de rondas del juego. Concluimos que en nuestro juego, las leyes de imitación de Tarde generan un atractor preferencial y una baja proporción de agentes cooperativos. Aunque hemos introducido dos reglas de naturaleza estocástica (3 y 4), su efecto es neutralizado por la propia dinámica mimética, lo cual significa que ni siquiera están presentes en el atractor. Los agentes atraídos por las reglas no estocásticas o clásicas son en su mayoría defectores que buscan mantener sus pagos lo más altos posibles. Pero esta circunstancia apoya la ley (LSI) de Tarde porque los agentes que defraudan son mayoría incluso con tasas de un 90 por ciento inicial de agentes cooperadores que reciben un pago de 1. Además, nuestra simulación verifica la ley (LDI) combinando las reglas (1) y (2): la conducta más imitada o conducta de maximización, logra a través de la regla (1), que la nueva conducta sea reforzada, inhibiendo la conducta cooperativa de los agentes con menores pagos.

"Talking Nets" o el nacimiento de las redes neuronales artificiales

2011-11-19T21:38:00.025+01:00

Presentamos en este blog un libro que acabamos de releer y que es la más fascinante introducción al origen teórico de las redes neuronales artificiales, a través de un conjunto único de entrevistas realizadas por James A. Anderson y Edward Rosenfeld a algunos de los grandes pioneros del paradigma conexionista. Por las páginas de este libro desfilan desde Bernard Widrow, el creador del "Adaline" y del algoritmo LMS, hasta Bart Kosko, el ingeniero de sistemas neuronales borrosos nacido en Kansas.

Las entrevistas, muy reveladoras y de extraordinaria viveza, nos revelan un mundo de nuevas ideas pero también de arduas polémicas por lo que se refiere tanto a cuestiones de prioridad en los descubrimientos como en el posible solapamiento de las aplicaciones logradas. Y así, leemos como Stephen Grossberg, el reconocido creador de las redes neuronales de resonancia adaptativa, comenta cómo hacia finales de los años 50 del siglo pasado introdujo su Modelo Aditivo, que, casi, 30 años después fue rebautizado como el modelo de Hopfield, autor que, por cierto, no aparece entrevistado en este libro. Y según Grossberg, el modelo de retropropagación debe más a Werbos, Parker, Amari y a él mismo que a los habitualmente mencionados, Rumelhart, Hinton y Williams. Leamos una declaración algo dramática al respecto del propio Grossberg, que el lector encontrará en la página 179 del libro:

"This has, all too often, been the story of my life. It´s tragic really, and it´s almost broken my heart several times. The problem is that, although I would often have an idea first, I usually had it too far ahead of its time (...) But then many things that I discovered started getting named after other people!"

Jerome Lettvin nos retrotrae a los tiempos originarios, a cuando Wiener, McCulloch y Pitts estaban poniendo los cimientos de la Cibernética y la Neurociencia Computacional. De estos dos últimos autores recuerda la génesis de su mítico artículo "A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity". Walter Pitts había leído a Leibniz y, en cierto sentido, quería considerar el sistema nervioso como un "aparato" computacional.

Bernard Widrow nos cuenta cómo en 1959 creó el algoritmo LMS o del menor cuadrado promedio:

"The idea was to be able to get the gradient from a single value of error (...) You get an algebraic expression and you realize that you don´t have to square anything; you don´t have to average anything to get mean square error. You don´t have to differentiate to get gradient. You get this all directly in one step" (p. 53).

Teuvo Kohonen narra el descubrimiento de su algoritmo de mapas autoasociativos, basado en sus ideas acerca de la Memoria Asociativa y los sistemas de reconocimiento de patrones. Manifiesta su rechazo a la creación de redes de centros de excelencia en la investigación que aseguren la más rápida diseminación posible de las ideas, puesto que considera que las ideas innovadoras necesitan de tiempo suficiente para ser verificadas.

Michael Arbib, editor jefe del magno "The Handbook of Brain Theory and Neural Networks", y una de las mentes más suspicaces en el panorama de la Neurociencia del último siglo, relata la preocupación de su mentor, Warren McCulloch por la cuestión de la robustez de los sistemas neuronales y, al respecto alude a la siguiente divertida anécdota (p. 216):

"His favorite story on this line was a midnight call from John von Neumann from Princeton saying `Warren, I´ve drunk a whole bottle of absinthe, and I know the thresholds of all my neurons are shot to hell. How is it I can still think?´".

David Rumelhart, recientemente fallecido, e impulsor junto a Jay McClelland del revolucionario programa PDP, nos introduce a algunos de sus célebres modelos conexionistas, como el del aprendizaje de los tiempos en pasado, en el que sin necesidad de múltiples capas se lograba un rendimiento muy similar al humano. Terrence Sejnowski alude cómo en aquella época se estaban poniendo las bases del aprendizaje neuronal mediante retropropagación. La retropropagación era mucho más rápida que la máquina de Boltzmann y permitía afrontar la resolución de interesantes problemas de la Fonología a través de NETtalk. Precisamente, Geoff Hinton ha sido un estrecho colaborador intelectual de Sejnowski y analiza cómo encontraron la regla de aprendizaje para las máquinas de Boltzmann: la energía era lineal en los pesos y la probabilidad logarítmica era lineal en la energía, así que las probabilidades resultaban ser lineales en los pesos.
Recomendamos muy vivamente la lectura de este libro y encarecemos su traducción al castellano para que la comunidad intelectual del entorno hispano pueda beneficiarse de la que, sin duda, es una de las mejores y más sugestivas presentaciones del paradigma conexionista que existen.

Avalanchas neuronales y dinámica crítica

2011-10-15T19:55:00.046+02:00

(Extraído de Dante R. Chialvo, "Emergent complex neural dynamics", Nature Physics, 2010).

Las avalanchas neuronales son estallidos espontáneos de actividad sincronizada que se distribuyen en "clusters" de sitios s de acuerdo con una ley de potencias con un exponente cuyo valor se sitúa entre -1 y -2. Y así, dado un estallido de un tamaño s, un estallido que doblará el tamaño de aquél tendrá lugar dos veces elevado al exponente, menos frecuentemente. Siguiendo a Petermann et al. (2009), este tipo de dinámica presenta las siguientes interesantes propiedades: (a) requiere una transmisión sináptica equilibrada entre la actividad excitatoria y la inhibitoria; (b) se presenta tanto en condiciones "in vivo" como "in vitro" y (c) parece ser una propiedad intrínseca de la corteza cerebral.

Descritas en preparaciones reducidas de cerebros de ratas, nuestros autores demuestran su existencia en los cerebros de macacos rhesus despiertos. Situando electrodos en los cerebros de dos macacos y registrando su actividad durante unos 40 minutos, encuentran trenes de ondas localmente sincronizadas y correlacionadas en diferentes sitios corticales durante muchos segundos. El inicio de cada "cluster" es definido temporalmente con una variación de 4 milisegundos.

Pero ¿cuál es la verdadera causa de las avalanchas? Tagliazucchi y Chialvo (2011) subrayan que las avalanchas son estados dinámicos críticos, esto es, cascadas espaciotemporales que se extienden sobre un fractal. Las neuronas operan en un punto crítico, en contraste con un régimen supercrítico en el que cada "input" se expande de una manera explosiva a través de la red-similar a una reacción nuclear incontrolada en cadena- o un régimen subcrítico, en el que las cascadas terminan prematuramente. Si los sistemas intentan maximizar la probabilidad de vincular sitios distantes mediante cascadas, evitando una activación en masa no selectiva, podemos, pues, hablar de dinámica crítica. Parece evidente que, dado que esta condición crítica exhibe una mezcla de patrones de excitación tanto ordenados como desordenados, las redes neuronales en estado crítico han de ser capaces de generar el máximo repertorio de configuraciones dinámicas posibles. Lo que es peculiar es el patrón estadístico de comportamiento seguido por estas avalanchas. Hay muchas más avalanchas pequeñas que grandes puesto que solo suele comprometerse en este tipo de actividad, un pequeño grupo de neuronas.

¿Cuál es el origen y el significado funcional de estas avalanchas? Todavía no hemos encontrado una explicación precisa pero lo que es evidente es que el cerebro va creando y reconfigurando redes neuronales complejas con una dinámica correlacionada que responde al tráfico entre zonas (véase Chialvo, 2010, p. 5). Si observamos mediante resonancia magnética funcional el comportamiento del cerebro en reposo, desde correlaciones lineales bastante simples, las señales dependientes del nivel de oxigenación de la sangre o BOLD, reflejan unos pocos grupos neuronales emergiendo, como si de unas nubes que pasan se tratara. Lo curioso es que esta suerte de nubes visitan las mismas regiones cerebrales activadas durante cualquier tipo de conducta activa y que estas redes son identificables de forma muy consistente entre los sujetos, incluso durante el sueño o los efectos de la anestesia. Así pues, la Biología del cerebro nos muestra dinámicas colectivas emergentes que remiten a un fenómeno tal como la "criticalidad", que tanto ha sido estudiado en Física.

París 2011: 40 años del "European Mathematical Psychology Group"

2011-09-01T22:15:00.032+02:00

(Jean-Claude Falmagne, "Is the assesment valid/reliable?")

En la fotografía que encabeza esta entrada del blog, el amable lector puede encontrar una de las diapositivas que el profesor Jean-Claude Falmagne presentó en su charla sobre "Learning Spaces" el día 30 de agosto, a las 13.00 h., en el aula 310 de la Escuela de Telecomunicaciones de París. Hace 40 años, el profesor Falmagne fundó en la capital francesa el "European Mathematical Psychology Group" y, desde entonces y de manera ininterrumpida, se ha celebrado todos los veranos en las diversas capitales europeas, un Encuentro que ha reunido a la flor y nata de la Psicología Matemática, no solo europea sino mundial.

Organizado por el siempre amable y competente, Olivier Hudry, acompañado por Irene Charon, Antoine Lobstein y Christine Choirat, el Congreso contó con más de 80 participantes. Entre ellos, dos figuras descollantes: Duncan Luce y Jean-Claude Falmagne. Y entre los españoles que acudimos estábamos Miguel García-Pérez, Rocío Alcala-Quintana (ambos del Dpto. de Metodología de la UCM), Esteban Induráin, Raquel García-Catalán y Asier Estevan de la Universidad Pública de Navarra y el autor de este blog.

Robert Duncan Luce, 86 años y todavía activo y escuchando las presentaciones de colegas que podrían ser perfectamente sus nietos. De aspecto frágil, como si cualquier mínima perturbación pudiera arrojarle al suelo pero absolutamente venerable y grande en el terreno de la Teoría de la Medición. Junto a Krantz, Suppes y Tversky, el autor de la biblia de la especialidad, Foundations of measurement: Additive and polynomial representations (1971).

Jean-Claude Falmagne, otro de los grandes, siempre curioso, siempre aportando novedades. Gran especialista en Teoría de Grafos y abriendo nuevos campos con sus "Knowledge structures" y sus recientes "Learning Spaces", en colaboración con autores de la talla de Doignon o de Cosyn.

El Encuentro se abrió el día 29 de agosto con la intervención del profesor Marchant, introduciendo el concepto de relación unaria. Posteriormente, destacaría a Colonius presentando un nuevo modelo de inspiración fechneriana de integración viso-auditiva que computa distancias subjetivas entre estímulos de manera probabilística. Por la tarde, Rocío Alcalá-Quintana y Miguel García-Pérez presentaron la fundamentación teórica de su interesante modelo de indecisión para tareas de detección visual y su aplicación a los juicios de sincronía. Hubo un interesante debate entre los autores y el profesor Laming, de la Universidad de Cambridge, acerca de cuestiones metodológicas en torno al modelo, para dar paso a las intervenciones de Ingo Fründ sobre decisiones perceptivas y a James Shanteau, de la Universidad de Kansas, acerca de la influencia de la memoria y de la toma de decisiones en el "priming" de repetición.

El día 30 por la mañana, se inició con la profesora Raijmakers, de la Universidad de Amsterdam, que expuso las investigaciones de su equipo sobre el uso de modelos latentes de Markov para el aprendizaje categorial. En concreto, modelizó la famosa tarea de la balanza. Una vez más, demostró la gran valía de sus indagaciones en el ámbito de la Psicología Experimental.

A las 10.30 h., Carlos Pelta expuso su proyecto de simular computacionalmente algunos interesantes aspectos de la Psicología Social. En este caso, han sido modelizadas las tres leyes de la imitación lógica de Jean-Gabriel Tarde, expuestas en su obra pionera "Les lois de l´imitation", en el contexto del dilema del prisionero espacial (Nowak y May, 1992). Se verificó la validez de la simulación a través de la obtención de pequeños "clusters" de agentes cooperadores. Hubo interesantes preguntas de los profesores Induráin, Gauvrit y Massoni sobre dinámica caótica y Teoría de Juegos, la influencia de las condiciones espaciales iniciales en este tipo de juegos y la necesidad de considerar no solo individuos de conducta egoísta y altruísta, sino también agentes de conducta indiferente.

A continuación, el profesor Thiel presentó una fascinante simulación computacional basada en redes de autómatas, acerca del efecto "halo". Por la tarde, la esperada intervención del profesor Falmagne, titulada "Learning Spaces in Real Life. How the large size of actual learning spaces guides the development of the theory", introdujo a la audiencia a la idea de espacios de aprendizaje, idea que fue ilustrada por Eric Cosyn, a través del desarrollo de una aplicación al aprendizaje del álgebra, empleando más de 350 items, un auténtico "tour de force" de complejidad computacional.

En la última jornada del Encuentro, el día 31, la profesora de la Universidad de Navarra, Christine Choirat, habló de la separabilidad de las representaciones en Psicología y de su tratamiento matemático a la luz del modelo psicofísico de Stevens y sus correcciones. La reunión científica culminó por la tarde con la participación de los profesores Laming y Lemaire, de la Universidad de Grenoble.

Agradecemos, especialmente, al profesor Hudry, su cálida y generosa recepción y animamos a todos los interesados en la Psicología Matemática, a acudir a la próxima reunión en el verano de 2012 que, según parece, tendrá lugar en la Universidad de Navarra.

Encuentro de Psicología Matemática en París (EMPG 2011)

2011-07-19T22:47:00.026+02:00

Los días 29, 30 y 31 de Agosto de 2011 va a celebrarse en París el "2011 Meeting of the European Mathematical Psychology Group", que reunirá a destacados especialistas de la materia, como Duncan Luce, Maartje Raijmakers o Jean-Claude Falmagne, entre otros. Tendrá lugar en la Escuela Superior de Telecomunicaciones de París (TELECOM ParisTech-http://www.telecom-paristech.fr/eng/home.html-), y su Comité Organizador está formado por Irène Charon (Tèlècom ParisTech y CNRS), Olivier Hudry (Tèlècom ParisTech y CNRS), Antoine Lobstein (CNRS y Tèlècom ParisTech) y Hayette Soussou (Tèlècom ParisTech). A continuación insertamos el contenido extractado del programa elaborado por Olivier Hudry y que éste ha tenido la amabilidad de enviarnos a los participantes:

Lunes 29 de Agosto

9:00-10:00 (Sesión plenaria) (Aula B310)

T. Marchant: "Measurement theory with unary relations".

10:30-12:30 (Sesiones paralelas)

(Aula B310) Intervienen H. Colonius, K. Serrhini, A. Münnich, y G. Golovina.

(Aula B312) Participan D. Luce, J.-L. Dessalles, M. Cuevas y V. Cervantes.

14:00-15:00 (Sesión Plenaria) (Aula B310)

L. Stefanutti: "When the correspondence between probabilistic and set representations of local independence becomes a requirement: constant odds models for probabilistic knowledge structures."

15:30-17:30 (Sesiones paralelas)

(Aula B310) Intervienen R. Alcalá-Quintana, M. García-Pérez, I. Fründ, y J. Shanteau.

(Aula B312) Participan Y. Guiard, W. Vanpaemel, C.-P. Cheng y B. Mirkin.

17:45-18:30 (Sesión Plenaria) (Aula B310)

D. Albert y C. Hockemeyer: "JCF´s impact is not limited to the foundation of the EMPG."

Martes 30 de Agosto

9.00-10:00 (Sesión Plenaria) (Aula B310)

M. Raijmakers: "The application of latent Markov models in category learning".

10:30-12:00 (Sesiones paralelas)

(Aula B310) Participan C. Pelta, T. Savchenko y D. Thiel.

(Aula B312) Intervienen S. Barthelmé, R. Morey y C. Zwilling.

13:30-14:30 (Sesión Plenaria) (Aula B310)

J.-C. Falmagne: "Learning spaces in real life. How the large size of actual learning spaces guides the development of the theory."

14:30-15:30 (Sesiones paralelas)

(Aula B310) Exponen E. Cosyn, P. Anselmi.

Aula B312) Presentan M. Engelhart y A. Lambert-Mogiliansky.

16:00-17:30 (Sesiones paralelas)

(Aula B310) Intervienen D. de Chiusole, A. Spoto y J. Heller.

(Aula B312) Exponen R. Bystricky, E. Induráin y L. Wollschläger.

Miércoles 31 de Agosto

9:00-10:00 (Sesión Plenaria) (Aula B310)

C. Choirat: "Separable representations in mathematical psychology and decision making".

10:30-12.00 (Sesiones paralelas)

(Aula B310) Participan R. Suck, J.-P. Doignon, S. Vautier.

(Aula B312) Intervienen L. DeCarlo, S. Massoni y H.C. Micko.

13:30-14:30 (Sesión plenaria) (Aula B310)

A. Diederich: "Optimal time windows: Modeling multisensory integration in saccadic reaction times."

15:00-16:30 (Sesiones paralelas)

(Aula B310) Presentan M. Andreatta y E. Acotto, E. Golovina y S. Noventa.

(Aula B312) Exponen O. Rioul, D. Laming y B. Lemaire.

El autor de este blog realizará el día 30 de Agosto la presentación oral titulada "Spatial prisoner´s dilemma and laws of imitation in Social Psychology". En ella planteará el diseño de un juego basado en el dilema del prisionero espacial que introduce las tres leyes de imitación social definidas por Gabriel Tarde en su obra Les lois de l´imitation (1890): (1) la ley del contacto cercano; (2) la ley de imitación de los "superiores" por parte de los "inferiores" y (3) la ley de la inserción (las nuevas conductas refuerzan o debilitan las costumbres previas). Obtendremos la formación de pequeños "clusters" de cooperadores que apoyan computacionalmente las tres leyes de Tarde pero también la interpretación de Sutherland del surgimiento de conductas desviadas como un caso de "asociación diferencial" o proceso de comunicación en el seno de grupos personales íntimos.

Desde aquí invito a todos los interesados a acudir a este interesante Encuentro cuyo vínculo dejo insertado a continuación: http://www.infres.enst.fr/~hudry/EMPG/. En el mes de Septiembre el amable lector dispondrá de una exhaustiva reseña de las principales conclusiones extraídas.

Raúl Arrabales y la medida de la conciencia en robots

2011-06-14T11:56:00.025+02:00

Dedicamos el artículo del mes a analizar la contribución de Raúl Arrabales, profesor asociado del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid. El profesor Arrabales se ha doctorado con una Tesis titulada "Evaluación y desarrollo de la conciencia en sistemas cognitivos artificiales" (2011), un trabajo muy interesante en el que dilucida el desarrollo y medida de la conciencia en mecanismos de Inteligencia Artificial. Por supuesto, se puede hablar de muchos tipos de conciencia, desde la conciencia fenomenológica a la conciencia de monitorización, por ejemplo. La dimensión fenomenológica de la conciencia es la más incierta y la más difícil de afrontar desde el punto de vista de la "implementación" computacional. Más viable es, como menciona el profesor Arrabales en la página 37 de su trabajo doctoral, la aplicación de modelos funcionales de la conciencia, fundamentados en la modelización de las propiedades cognitivas de la misma. Aunque, fundamentalmente, Aleksander (2007) ya ha abordado la cuestión definicional de la conciencia y el tema de su medida, la originalidad y valía del trabajo de Arrabales radica en adentrarse en esta cuestión, tan decisiva, pero tan poco tratada, por la Neurociencia Cognitiva y Computacional.

La conciencia es un fenómeno privado que se da en primera persona y los métodos actuales usados con humanos para determinar la presencia de la misma (EEG, informes verbales, separación entre vigilia y sueño...), no son aplicables todavía a máquinas. Aleksander (2003) propone como axiomas básicos para establecer que un agente es consciente que tenga sensación de lugar, imaginación, atención, planficación y emociones. Takeno et al., 2005, han llegado a diseñar un robot de estilo Khepera, capaz de reconocer su propia imagen en un espejo y de no confundirla con las imágenes reflejadas de otros robots. Arrabales introduce un marco de evaluación, llamado ConsScale, que define una jerarquía de niveles de conciencia funcional para evaluar cualquier arquitectura cognitiva artificial. Para ello, presenta la plataforma de experimentación CERA-CRANIUM. CERA es una arquitectura cognitiva que se compone de cuatro capas: una capa de servicios sensoriomotores, una capa física, una capa de misión y una capa núcleo. La primera permite el acceso a los datos de los sensores y el envío de comandos a los actuadores. La segunda contiene las representaciones de bajo nivel correspondientes a los sensores y actuadores. La capa de misión gestiona contenido sensoriomotor más elaborado mientras que la capa núcleo es el nivel más alto de control en la arquitectura. CRANIUM proporciona un mecanismo que permite combinar funciones especializadas y así generar representaciones con significado. El modelo de Conciencia Artificial propuesto por Arrabales (2011, p. 98 y ss.) encaja una serie de mecanismos funcionales, como son el de atención, valoración del propio estado, búsqueda global, gestión preconsciente, contextualización, predicción sensoriomotora, memoria, aprendizaje, autocoordinación y comunicación de estados mentales. La sinergia que emerge de la composición de funciones cognitivas es medida a través de la escala ConsScale, escala que introduce Arrabales y que define los siguientes niveles de conciencia: (1) sin cuerpo definido; (2) aislado, (3) prefuncional, (4) reactivo; (5) adaptativo; (6) atencional; (7) ejecutivo; (8) emocional; (9) autoconsciente; (10) empático; (11) social; (12) androide y (13) superconsciente. No todas las funciones cognitivas son comparables pero se puede realizar un cálculo automático CQS, que abarca un rango contnuo de valores desde 0 hasta 1000 de forma exponencial, representando la sinerga acumulada a través de la integración de capacidades cogntivas a lo largo de los diferentes niveles de la escala. El propio Arrabales experimenta con la escala en videojuegos de tipo FPS, cuyos personajes son "bots" móviles que entran en conflicto entre sí y que sufren desperfectos y problemas en sus niveles de energía. Las funciones cognitivas específicas de los "bots" irían desde la realización de meros actos reflejos hasta la habilidad máxima consistente en gestionar varios flujos de conciencia concurrentes. Más allá de las limitaciones de este tipo de experimentos (por ejemplo, se necesitaría diseñar entornos muy complejos para dar cuenta del cumplimiento de las hablidades cognitivas más avanzadas), un informe en tercera persona puede permitirnos reconocer diversos grados de conciencia en estos "bots".

Creemos que la aportación de Arrabales es muy meritoria porque es el primer trabajo hasta donde tiene conocimiento el autor de este blog, que se plantea de una manera rigurosa y metódica el análisis y medida de la conciencia en agentes artifciales, yendo mucho más allá de las típicas consideraciones, más o menos vagas al respecto y no verificables. Por todo ello, no podemos más que felicitar a su autor.

Astrocitos y computación neuronal

2011-05-23T14:33:00.016+02:00

(Diseño de redes neuronales sin astrocitos y con astrocitos, Porto-Pazos et al., 2011 y astrocitos del hipocampo, Araque, NeuroGlia).

Como es bien sabido, desde hace algo más de una década el equipo de investigadores del CSIC (Consejo Superior de Investigaciones Científicas), dirigido por el profesor Alfonso Araque e integrado por la investigadoras Gertrudis Perea y Marta Navarrete (entre otros científicos), introdujo la concepción de la sinapsis tripartita, como una forma de asignar a los astrocitos un papel funcional en la comunicación neuronal, más allá de sus reconocidas funcionalidades tróficas y de soporte de las neuronas. Los astrocitos son un tipo de célula glial del Sistema Nervioso Central. Araque y colaboradores descubrieron nuevas vías de comunicación celular entre astrocitos y neuronas, proponiendo que la sinapsis está funcionalmente constituida por los elementos pre y postsinápticos y por los astrocitos adyacentes. Los astrocitos poseen una forma de excitabilidad basada en variaciones en la concentración intracelular de calcio y se comunican entre ellos mediante ondas intracelulares de este elemento. Los astrocitos también pueden liberar glutamato, modulando la actividad eléctrica neuronal y la transmisión sináptica. Estos estudios realizados con cultivos in vivo de astrocitos del hipocampo de las ratas, han desencadenado una verdadera revolución en la Fisiología Neuronal. Hasta el punto, también, de que han empezado a surgir modelos computacionales que intentan recoger esta actividad. Testigo reciente es el modelo de redes de comunicación entre neuronas y astrocitos, propuesto por Lallier, Fournel y Reynaud (2010, véase su artículo "A neurons-astrocyte network model: from synaptic boosting to epilepsy"). Su modelo computacional simplificado presenta la interacción de cuatro neuronas y un astrocito: una neurona presináptica, una terminal sináptica, una neurona postsináptica y un astrocito. Cuando la concentración de calcio en el astrocito es suficientemente alta, se excita la neurona postsináptica. Por otro lado, la inhibición neuronal postsináptica se logra por la intervención de un mediador de tipo gabaminérgico, producido por el astrocito. Entonces, un astrocito es descrito matemáticamente mediante cuatro ecuaciones, dos para la dinámica interna del calcio y otras dos para la mediación entre el astrocito y las neuronas. Porto-Pazos et al., 2011, demuestran en (http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0019109), que la simulación computacional de la bidireccionalidad en la comunicación entre unidades con características como las de los astrocitos y unidades fijadas paramétricamente como las neuronas, mejora el rendimiento de las redes neuronales para resolver problemas de clasificación. Esta circunstancia no se explica meramente por una cuestión cuantitativa (mayor densidad de elementos en la red) sino por las características surgidas por la simulación de la funcionalidad biológica de este tipo de células. Usando redes neuronales de 3 a 5 capas, los astrocitos fueron estimulados, cuando las conexiones neuronales estaban activas con, al menos, n de m iteraciones (n=2 a 3, m=4,6,8). Los pesos de las conexiones neuronales fueron gradualmente incrementados (25%) y disminuidos (50%), en el caso de que el astrocito asociado estuviera activado o no. Había un astrocito artificial por cada neurona y cada astrocito solo respondía a la actividad de la neurona asociada y modulaba las conexiones de cada neurona con las neuronas de la siguiente capa. Las redes neuronales tuvieron que resolver cuatro problemas de tipo clasificatorio: (a) un problema cardíaco que analizaba 13 parámetros procedentes de 303 pacientes; (b) un problema de cáncer de mama, planteado a partir de 9 propiedades extraídas de 699 pacientes; (c) un problema de clasificación de flores a partir de características tales como la longitud y anchura de sus pétalos y (4) el problema de la ionosfera. Las redes neuronales fueron entrenadas mediante algoritmos genéticos y las redes neuronales con astrocitos recibieron entrenamiento mediante algoritmos genéticos y un algoritmo especial. En la imagen de arriba, puede verse el diseño de las redes neuronales sin astrocitos (a la izquierda) y con astrocitos (a la derecha). En todos los problemas planteados, la presencia de astrocitos artificiales mejoró el aprendizaje, sin correlacionarse esta circunstancia con el número de neuronas o la propia arquitectura de las redes.

Neurodinámica no lineal del cerebro

2011-04-17T20:14:00.042+02:00

En el artículo de este mes buscamos introducir al lector al intento más logrado, hasta ahora, de describir el funcionamiento dinámico real del cerebro. Se trata de la Neurodinámica no lineal o Dinámica de acción de masas neuronales del pionero Walter J. Freeman III. En una anterior entrada de este blog, dedicada al comentario del reciente y excelente libro de Rolls y Deco, "The Noisy Brain", afirmábamos que para estos autores el nivel clave del funcionamiento cerebral se situaba en las unidades mínimas de computación o estudio de las propiedades electroquímicas de las neuronas aisladas (Hodgkin y Huxley, 1952). Tanto este tipo de modelo de estudio como los modelos basados en redes neuronales concebidas como estaciones telegráficas de transmisión (véanse, por ejemplo, los modelos que toman el testigo del modelo de McCulloch y Pitts, 1959), son, en cierto modo, desafiados por la aportación del modelo de acción de masas de Freeman. Entiéndase bien: no es que pueda negligirse el nivel de análisis primario pero no podemos conformarnos con una simple extrapolación o expansión de conclusiones desde las conclusiones entresacadas del estudio, más o menos exhaustivo, de las propiedades de las membranas axonales o de las propiedades de transmisión de la circuitería. Es como querer inferir las características de la nieve a partir del simple análisis de la estructura microscópica de los pequeños cristales que, amontonados, la configuran. La clave aquí está en el término "amontonar", a poco que repare en ello el lector. Un gran número de elementos no lineales, como las neuronas, interactúan entre sí de una manera difusa y extendida en el espacio y el tiempo, de tal manera que emergen macroestados. Estos macroestados pueden ser descritos por ecuaciones diferenciales, debido a que la proporción de neuronas pulsátiles dentro de la masa de neuronas es pequeña y que la proporción tiende a distribuirse uniformemente en aquella masa neuronal. Conociendo las transformaciones no lineales de conversión de pulsación a onda y viceversa, la diferencia de potencial en la onda proporciona la base para evaluar el el estado de actividad de cada neurona. Dado el modo de onda ov y el modo de pulsación op , tenemos las siguientes funciones no lineales para expresar la mutua conversión: ov(t)=G1(op(t)) y op(t)=G2(ov(t)). Estas funciones no lineales definen la ganancia, dependiente de la amplitud, de una masa neuronal. Los datos se toman a partir de segmentos digitalizados de ondas procedentes del electroencefalograma (EEG), siendo el estado subyacente más común, el estado de equilibrio cero. Dado que tanto el ruido sináptico como la señal de EEG pueden ser tratados como series temporales randomizadas, los generadores neuronales pueden considerarse estacionarios, en el sentido de que las propiedades estadísticas de las señales permanecen constantes en intervalos de tiempo que pueden ir de varios segundos a varios minutos.

Todas las masas neuronales en el sistema nervioso central de los vertebrados producen campos extracelulares de potenciales que no siempre son detectables. El bulbo, la paleocorteza, la neocorteza, el tálamo y el striatum generan potenciales oscilatorios con frecuencias situadas entre 1 y 100 Hz. El cerebelo y la medula espinal producen potenciales que apenas son rítmicos. La teoría de la acción de masas neuronales contempla una actividad cíclica limitada en ambos casos, acompañados por cambios dinámicos que van desde un conjunto de estados de equilibrio no nulo a estados de frecuencias espaciales más o menos estables. En definitiva, la actividad de masas de neuronas puede caracterizarse por la invarianza estable de una o más variables de estado. En el estado de equilibrio cero, la función de densidad de las pulsaciones y el promedio de cambio temporal de la amplitud de onda equivalen a cero en todas partes. En el estado de equilibrio no nulo, los promedios son también cero. En el estado del ciclo límite ambos varían en torno a una frecuencia fija. Desembocamos, pues, en un estudio no lineal de la función cerebral que, a nuestro juicio, refleja mejor que ningún otro modelo, el genuino comportamiento de nuestro cerebro.

El último viaje de David Rumelhart

2011-03-22T11:05:00.025+01:00

El día 13 de marzo de 2011 ha fallecido en su casa de Chelsea (Michigan), uno de los más grandes neurocientíficos de todos los tiempos. Mítico editor, junto a Jay McClelland, de la Biblia del conexionismo ("Parallel Distributed Processing"), a finales de los años ochenta del siglo pasado, David es, junto a McClelland, una de las grandes torres gemelas del nuevo paradigma basado en las redes neuronales. No tuve la fortuna de asistir a ninguna de sus conferencias, pero como todo aquel interesado en el modelo conexionista, sí que he leído sus libros y, en concreto, aquellos últimos en los que ha sido editor. Como el lector, quizá sepa, Rumelhart sufrió una enfermedad neurodegenerativa en la última década de su existencia, que le mantuvo postrado y fuera de la actividad intelectual, pero a mediados de la década de los años 90 del siglo pasado, todavía estaba en plena efervescencia intelectual. En concreto, son los años en los que aparecen sus capítulos colectivos sobre retropropagación en redes ("Backpropagation, theory, architectures and applications", 1995 o "Mathematical perspectives on neural networks", 1996).

La retropropagación es el método más común para el entrenamiento de redes neuronales. Aunque el término ya estaba presente en Rosenblatt (1962), no fue hasta 1986 que Rumelhart, Hinton y Williams popularizaron este algoritmo. Se trata de un algoritmo capaz de entrenar redes no lineales de conectividad arbitraria. Definiendo una función de error o gradiente descendente, un conjunto de pesos optimizan la ejecución de una tarea particular. Sea un conjunto de pares ordenados ,representando cada par una observación en la que el valor d de salida ocurrió en el contexto del evento de entrada x. El papel de la red consiste en aprender la relación entre x y d. Lo más útil es pensar en una función desconocida que las conecte y que constituya una buena aproximación. De entre los métodos estándar de aproximación funcional el más simple es el de la regresión lineal. Pero dado que las redes de capas múltiples son típicamente no lineales, se suele acudir a un tipo de regresión no lineal. Un caso habitual en este sentido es el de la técnica de "sobreajuste". Puede haber un excesivo número de variables predictivas y, sin embargo, una muy escasa cantidad de datos para el entrenamiento. No obstante, se puede conseguir una gran efectividad en el entrenamiento a pesar de la pobreza subyacente de los datos. Y es que la medida del éxito en el entrenamiento está más bien en la capacidad de la red de ajustarse a los casos no observados. Otro problema de los algoritmos de retropropagación es el de la segmentación y la localización de los patrones de entrada para el entrenamiento de las redes. David Rumelhart solventó este problema haciendo referencia a que el "feedback" acerca de si un patrón está o no presente, basta para llevar a cabo el entrenamiento. En concreto, propuso la introducción de campos receptivos locales vinculados o la construcción de modelos fijos de propagación hacia delante.

El genio de Rumelhart ha sido absolutamente instrumental para el desarrollo de la corriente más importante de la Psicología en el último cuarto de siglo. Recordemos que el autor norteamericano se especializó en Psicología Matemática en la Universidad de Dakota del Sur y que terminó su carrera académica en el Departamento de esta rama en la Universidad de Stanford. Insertamos a continuación un breve extracto del obituario que James McClelland, su inseparable colaborador, ha insertado muy recientemente en la página web de la "Society for Mathematical Psychology":

"Dear Colleagues:

It is with great personal sadness that I write with the news that David Rumelhart passed away this morning. David was a towering intellect and contributed to many areas of mathematical psychology and cognitive science (...) Rumelhart developed powerful algorithms for training neural networks and played a critical leadership role in articulating the computational advantages and implicactions of neural networks in the 1980´s." (Jay McClelland).

Sebastian Seung: leyendo el libro de la memoria

2011-03-12T13:23:00.016+01:00

Uno de los más prominentes neurocientíficos actuales es Sebastian Seung. Con una sólida formación en Física Teórica, él y sus colaboradores del MIT están intentando desvelar cómo parecen organizarse las conexiones cerebrales en el desempeño de funciones cognitivas superiores como, por ejemplo, en los procesos relacionados con la memoria. Tradicionalmente, se ha considerado que las diversas memorias se almacenan en las conexiones neuronales. Entonces, y usando la metáfora del propio Seung (2009), un conectoma o mapa de la conectividad neuronal, podría ser comparado a un libro en el que están escritas las memorias. La idea de que la conectividad neuronal depende de los tipos de células implicadas ya fue puesta de manifiesto por Cajal. Los exitosos experimentos acerca de los mecanismos de visión en la retina han confirmado la importancia de los tipos de células y su disposición. No obstante, en otros circuitos neuronales, células de la misma clase pueden diferir en sus propiedades funcionales y conectivas, por lo que la cuestión es mucho más compleja de lo que aparentaba en un principio. Redish y colaboradores, por ejemplo, han demostrado que en el área CA3 del hipocampo de roedores, las propiedades funcionales de las neuronas no parecen estar correlacionadas con su localización. Dado el fenómeno de plasticidad sináptica que se presupone clave en el almacenamiento de información por las memorias, esto no es nada extraño. En humanos, el hipocampo parece ejercer una función clave en la memoria declarativa mientras que en roedores parece ser responsable directo de la memoria espacial. Los neurofisiólogos han encontrado en ratas, neuronas de localización que constituyen un mapa cognitivo del entorno. ¿Cómo pueden ser almacenadas estas memorias? La noción hebbiana de plasticidad subraya que las neuronas que se solapan espacialmente tienden a ser coactivas. La conectividad de la red hipocampal sería estática y al azar, como ya predijo David Marr hace cuatro décadas. Las fuerzas de las sinapsis cambian durante el aprendizaje, almacenando los mapas cognitivos. Seung propone realizar un análisis computacional simplificado, seleccionando un entorno limitado para una rata y verificando la plasticidad hebbiana en un espacio bidimensional, en el que las neuronas más próximas estén más fuertemente conectadas. Al resolver el grafo resultante, se podrían predecir las localizaciones neuronales.

A computational model for social learning of language

2011-02-20T09:51:00.011+01:00

We present the computational model of social learning of language by Paul Vogt (Tilburg University) and Evert Haasdijk (Vrije Universiteit, Amsterdam). The authors develop the model as part of the NEW TIES project, that is, a simulation platform in which a cultural society could evolve through evolution, individual learning, and social learning. Vogt and Haasdijk (2010) use the platform to set up a two dimensional grid world environment containing edible and inedible plants. If agents eat the edible plants, they gain a fixed amount of energy, and if they eat the inedible plants, they lose a fixed amount of energy. Agents have a visual system detecting their immediate surroundings. Social learning of language considers a population of agents developing a language from scratch. In such model, agents are given an interaction protocol allowing them to exchange expressions, invent new expressions and acquire them from other agents. By means of the local interactions and learning mechanisms, a common language emerges through self-organization, generating a cultural evolution of language.

The lexicon is implemented as an association matrix that maintains frequencies of words and meanings. Agents communicate about paths through their controllers. When an agent hears asn expression, it will try to interpret this expression. If the expression is accompanied by a pointing gesture, the interpreted meaning is only accepted if it is in the learning context.

In the experiments described by the authors, the agents find themselves in an environment where there are two types of plants, nutritious ones and poisonous ones. Agents can distinguish between the two types, but they do not know a priori that one kind is poisonous. Vogt and Haasdijk ran a series of experiments with a population consisting of two kinds of agents: knowers and students. The knowers have controllers that allow them to tackle the problem. The students have a partially randomly constructed controller. When there were no teachers, the number of words exchanged was about 18,000, whereas this number rising to around 76,000 when there were 125 teachers. The rules representing the meanings of words are opaque, because they are not directly accessible to other agents but the meanings are transmitted by means of joint attention. This shows that pedagogy learning (Gergely and Csibra, 2006) can work for different types of knowledge and that scaffolding social learning reduces the cost of learning opaque knowledge, contributing to cumulative cultural evolution.

La "Fundación Alzheimer España" cumple 20 años

2011-01-31T09:34:00.010+01:00

Estamos de enhorabuena. La "Fundación Alzheimer España" (FAE)

(http://www.fundacionalzheimeresp.org/) cumple 20 años en 2011. El gran esfuerzo de Jacques Selmès, de Micheline Selmès y de colaboradores ha merecido la pena. Hace dos décadas todo estaba por hacer con respecto a la enfermedad de Alzheimer en España. Muy poco se sabía. Apenas existía investigación. Gracias a estos pioneros todo ha sido más fácil. Tengo la fortuna de ser socio de esta Fundación desde hace unos cuantos años y he sido testigo de la excelente labor realizada, tanto por lo que atañe al apoyo de la investigación sociosanitaria como, sobre todo, al apoyo dirigido hacia los cuidadores. Como afirma Micheline en el último número de la revista "Memoria", han conseguido entre todos que "el Alzheimer no sea una palabra rara ni un tabú". "Vivir con la enfermedad de Alzheimer", la guía que Jacques y Micheline publicaron por vez primera en 1990, ya ha cumplido siete ediciones. Ha sido traducida a diversas lenguas europeas y se ha configurado como la guía imprescindible para familiares y cuidadores. En aquellos momentos no existían apoyos institucionales y apenas recursos. Un desierto, como afirma Micheline Selmès. Pero aunque todavía se requiere de mucho esfuerzo, las cosas han cambiado. Han surgido Asociaciones de familiares (AFAL) (http://www.afal.es/AFAL/index.php ) y proyectos de difusión como Alzheimer Universal (http://alzheimeruniversal.blogspot.com/). En España hay cerca de 700.000 personas diagnosticadas de enfermedad de Alzheimer. Casi 3 millones de personas que, incluyendo familiares, viven este problema de forma real y cotidiana.

La "Fundación Alzheimer España" organiza múltiples actividades para atenuar la sobrecarga en los cuidadores, para formar buenos profesionales sanitarios, para apoyar la investigación e incluso ha colaborado en la realización de la película "Amanecer de un sueño", estrenada en septiembre de 2010 (http://www.terraalavista.com/awaking/), dirigida por Freddy Mas Franqueza y protagonizada por Héctor Alterio, Aroa Gimeno y Alberto Ferreiro. Incluso la FAE acaba de poner en funcionamiento el espacio radiofónico "La consulta de Doña Carmina", en el que se asesora a los cuidadores familiares de enfermos de Alzheimer.

Muchas gracias, amigos. Me siento honrado de formar una modesta parte de vuestro gran proyecto.

El cerebro ruidoso

2010-12-23T18:21:00.025+01:00

Uno de los esfuerzos más ambiciosos e inteligentes que ha visto la luz en el ámbito de la Neurociencia Computacional en 2010, ha sido el libro de Edmund T. Rolls y Gustavo Deco, "The Noisy Brain. Stochastic Dynamics as a Principle of Brain Function", publicado por Oxford University Press. La obra del profesor de la Universidad de Oxford y del profesor de la Universidad Pompeu y Fabra, consta de ocho capítulos y analiza el papel que desempeña el azar en los procesos de activación neuronal y su reflejo en funciones cognitivas superiores como la percepción, la memoria, la atención y la toma de decisiones. Pero la dinámica neuronal estocástica puede ser inestable o superestable, repercutiendo posiblemente esta circunstancia en disfunciones cerebrales como la esquizofrenia o el trastorno obsesivo-compulsivo. Los autores utilizan redes basadas en atractores e introducen ruido estocástico para simular el funcionamiento del cerebro.

Una red con atractores es una red de neuronas que presentan conexiones excitatorias y que pueden adoptar un patrón estable de activación. En las redes autoasociativas o con atractores, las neuronas están conectadas por sinapsis colaterales recurrentes y los patrones de entrada son asociados consigo mismos. Debido a la colatelaridad y recurrencia de las conexiones, estas redes pueden estar activadas de una manera permanente. La función de activación no lineal es el producto de una constante k por la activación yi de la dendrita y la tasa de activación presináptica yj. La activación de salida es una función no lineal de la activación producida por el efecto colateral recurrente y el elemento externo de entrada.

Los sistemas autoasociativos basados en atractores presentan dos tipos de puntos fijos estables: un estado espontáneo con una baja tasa de activación y uno o más estados persistentes con tasas altas de activación y con las neuronas manteniéndose activadas. Según los autores, las redes basadas en atractores parecen operar en el córtex prefrontal, un área clave en la atención y en la memoria a corto plazo. Precisamente, estas dos funciones mentales se ven afectadas en la esquizofrenia. Tales déficits pueden ser debidos a cambios en la función dopaminérgica influidos por un descenso en los índices de glutamato. En términos de atractores esto se refleja en una reducción en la profundidad en las cuencas de atracción. En cambio, el Trastorno Obsesivo Compulsivo (TOC) parece vincularse a la superestabilidad en las redes corticales, basadas en atractores, de la memoria a corto plazo y de la selectividad atencional, debida en parte a un exceso en los niveles de glutamato.

Rolls y Deco analizan también cómo los procesos probabilísticos de toma de decisiones pueden ser enfocados a partir de su modelo de redes con atractores. Las redes son entrenadas para que tengan dos o más estados de atractores, correspondiendo cada uno a cada una de las decisiones. Cada conjunto de neuronas que forman un atractor recibe una entrada que corresponde a la evidencia a favor de la decisión. Cuando la red comienza a partir de un estado espontáneo de activación, los atractores entran gradualmente en competición, ganando el atractor probabilístico. Un planteamiento similar es realizado por los autores para la detección de señales, fenómeno en el que el ruido causado por la activación de las neuronas influye en cómo una red de atractores puede o no puede formar una cuenca de atracción que represente la detección de la señal.

Recomendamos vivamente a cualquier lector interesado en Neurociencia Computacional, esta espléndida obra que recopila mucho del trabajo de Rolls y Deco en la última década. La idea de estudiar los mecanismos neuronales estocásticos de activación es de una gran potencia y su aplicabilidad, como demuestran los autores en el libro comentado, es muy promisoria, tanto para la Neuropsicología Cognitiva como para la Clínica. No creo que nos equivoquemos si afirmamos que su trabajo está al mismo nivel que el de Buzsaki y su grupo sobre oscilación neuronal sincrónica o que el de Peter Dayan y su equipo sobre receptores dopaminérgicos y aprendizaje por refuerzo. Nuestra enhorabuena a los autores por esta contribución que los sitúa fácilmente en el "top ten" de la Neurociencia Computacional de este año 2010 que ya termina. Aprovechamos para desear a los lectores de este blog que 2011 les traiga lo mejor para sus proyectos.

Circuitos corticales y computación cerebral (III): el modelo de David Mumford

2010-11-13T08:50:00.029+01:00

Cuadrado de Kanizsa

(David Mumford en una charla)

Continuamos con nuestra serie de artículos sobre modelos de computación cerebral biológicamente plausibles y esta vez le toca el turno al modelo de Mumford del córtex visual, basado en inferencia bayesiana jerárquica. Para la consulta de una de las fuentes de referencia, véase (http://www.cnbc.cmu.edu/~tai/papers/lee_mumford_josa.pdf).

La regla de Bayes propone que, a partir de una serie de observaciones x0, variables x1 a inferir y variables contextuales xh, una descripción probabilística de su efecto es expresable de la siguiente manera: P(x0,x1/xh)=P(x0/x1,xh)P(x1/xh), designando P(a/b) la probabilidad condicional de a, dada b. Sea x0 el elemento visual de entrada, x1 los valores de los rasgos computados por el área visual V1 del córtex, y designe xh la información visual de nivel superior. En V1 obtenemos los valores más probables x1 de sus rasgos, buscando la estimación a posteriori x1 que maximiza P(x1/x0, xh). Así pues, V1 computa sus rasgos, multiplicando la probabilidad de la evidencia sensorial P(x0,x1) por las probabilidades P(x1,xh) y maximizando el resultado por competición. Esta formulación permite plasmar la interacción entre múltiples áreas corticales, tales como V1, V2 y V4 y Vit. Asúmase, por simplificar, que las áreas están conectadas formando una cadena; es decir, si cada área computa un conjunto de rasgos o creencias (xV1,xV2,xV4,xVit), obtenemos P(x0,xV1,xV2,xV4,xVit )=P(x0/xV1)P(xV1/xV2)P(xV2/xV4)P(xV4/xit)P(xit) y el modelo se convierte en un modelo gráfico sobre la cadena de variables x0,xV1,xV2 , xV4 y xit.

El interés de este modelo puede verificarse a partir de experimentos acerca de reconocimiento de contornos ilusorios, como sucede con las figuras de Kanizsa, en concreto, su cuadrado: se requirió a un mono que marcara un punto sobre una pantalla de ordenador, mientras que la figura de Kanizsa ocupaba diferentes localizaciones sobre la pantalla del monitor. En sucesivos ensayos, se grababan las respuestas neuronales con respecto a las diferentes localizaciones relativas al contorno ilusorio. Al comienzo del experimento, se encontró que las neuronas del área V1 no respondían a los contornos ilusorios. Quizá el mono no percibía el contorno ilusorio debido al destellear de los discos parciales sobre la pantalla. Realizados los ajustes experimentales oportunos para asegurar la conciencia del cuadrado ilusorio por parte del mono, se encontró que la señal del contorno ilusorio emergió en las neuronas de V1, en precisamente la misma localización en la que una línea o contraste luminiscente elicitaba la respuesta máxima de la célula. La sensibilidad a los contornos ilusorios emergía en V2 a los 65 milisegundos. La explicación podría ser que el área V2 detecta la existencia de un contorno ilusorio, integrando la información a partir de un contexto espacial más global, generando, por lo tanto, una probabilidad a priori P(xV1/xV2), que constriñe la inferencia del contorno en V1; es decir, el producto de una cascada de probabilidades a priori. Este resultado apoyaría la idea de un modelo generativo de probabilidades bayesianas jerárquicas que estaría mediado por un proceso de retroalimentación y que harían del modelo computacional de Mumford y sus colaboradores, un modelo muy atractivo del funcionamiento interactivo de la corteza visual.

Circuitos corticales y cognición: el proyecto "Cajal Blue Brain"

2010-10-05T20:10:00.011+02:00

El día 11 de Noviembre de 2010, a partir de las 18.00 h., tendrá lugar en la sede del Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Madrid (C/Santa Isabel, 51, aula "Gregorio Marañón"), la Jornada "Circuitos corticales y cognición: el proyecto "Cajal Blue Brain"".

El proyecto "Cajal Blue Brain" es uno de los principales retos en los que, actualmente, está embarcada la investigación científica internacional y de nuestro país. Dicho proyecto busca, a través del estudio de la microanatomía de las columnas corticales del cerebro, simular su actividad mediante el uso de supercomputadores, permitiendo así obtener numerosas aplicaciones en Biomedicina. En esta Jornada, destacados investigadores expondrán las bases del mismo y se realizará una visita al aula museo "Ramón y Cajal" del Ilustre Colegio, en homenaje al Premio Nobel y fundador de la Neurociencia moderna. Allí departirán gustosamente con el público asistente, enseñándole los manuscritos y el instrumental del gran científico aragonés.

Damos las gracias desde aquí a todos los participantes por su amable y cálida acogida a la idea de organizar esta Jornada, en especial, a Javier DeFelipe, Director Académico de la misma y que, con prontitud, se mostró receptivo y con su habitual entusiasmo. José María Peña, codirector del proyecto, también se puso en marcha enseguida y ha aportado una importante labor de difusión a través de su Departamento de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid.

El profesor Gonzalo León Serrano, Vicerrector de Investigación de la Universidad Politécnica de Madrid, muy pronto nos honró aceptando la invitación del profesor DeFelipe para presentar la Jornada. Pilar Flores Romero es el alma de la gestión del proyecto y los investigadores que colaboran con DeFelipe, también merecen nuestro agradecimiento; en concreto, Ana introdujo los datos en el sistema gestor de la Comunidad de Madrid, que anuncia la Semana de la Ciencia.

Manuel Martín-Loeches, recibió la invitación de Javier DeFelipe y, desde sus amplios conocimientos sobre evolución humana, aportará el puente de conexión con la Paleoneurociencia. José Luis Muñiz, del CIEMAT, supondrá el gozne de unión entre la Neurobiología y la Física, con toda la enorme gama de posibilidades ofrecidas por la Física atómica para el diseño de instrumentos de neuroimagen. Fernando Maestú, director de la sección de Neurociencia Computacional del Centro de Tecnología Biomédica, contribuirá con sus investigaciones y las de su equipo, líderes mundiales en técnicas de estudio de la conectividad cerebral, mediante el uso de la Magnetoencefalografía. Esperamos que también pueda participar Kostadin Koroutchev, gran creador de algoritmos computacionales y que, ahora mismo, está realizando una estancia de investigación en Japón. Finalmente, el autor de este blog coordina todo este esfuerzo.

Agradecemos también el apoyo institucional recibido. De una forma u otra, bien sea por aportación directa, bien porque sus investigadores participan en la Jornada, destacamos al CSIC, a la Fundación Banco Santander, a la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y, en especial, su Dpto. de Informática y el Vicerrectorado de Investigación, a la Universidad Complutense de Madrid (UCM), al Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), al CIEMAT y a la Real Sociedad Española de Física (RSEF), al CESVIMA, la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), la Comunidad de Madrid (madrid i+d) y al Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Madrid (ICOMEM).

Esperamos y deseamos que asistáis a esta Jornada y que, con vuestros conocimientos y vuestras opiniones expresadas con la máxima libertad, os sintáis participantes de este proyecto. Nos enriqueceremos y aprenderemos todos. A continuación inserto el programa:

PROGRAMA

Jueves 11 de Noviembre

18.00 h. Presentación a cargo de Pilar Flores Romero (CESVIMA-Gestora del proyecto) y Gonzalo León Serrano (Vicerrector de Investigación de la UPM).

18.15. h. Ponencia 1: Manuel Martín-Loeches (UCM-ISCIII)

18.45 h. Ponencia 2: Javier DeFelipe (Instituto Cajal-CSIC, UPM-Codirector del proyecto).

19.30 h. Ponencia 3: José María Peña (UPM-Codirector del proyecto).

20.00 h. Visita al aula "Ramón y Cajal" (ICOMEM).

20.30 h. Mesa redonda

Intervienen: Fernando Maestú (CTB y UCM), José Luis Muñiz (CIEMAT y RSEF), Kostadin Koroutchev (UAM), José María Peña (UPM), Manuel Martín-Loeches (UCM e ISCIII), Javier DeFelipe(Instituto Cajal-CSIC y UPM). Presenta y modera: Carlos Pelta (UCM).

"Computational Modeling Methods for Neuroscientists"

2010-08-24T16:19:00.022+02:00

Editado por Erik De Schutter y publicado por MIT Press, acaba de ser publicado en 2010 el libro "Computational Modeling Methods for Neuroscientists". Consta de 13 capítulos y de un valioso apéndice en el que se comenta el software más actual disponible para todos aquellos que deseen entrar en el mundo de la simulación computacional de las neuronas y las redes neuronales. El libro destaca no sólo por su actualidad sino también por no exigir una especial formación matemática o informática. Su voluntad introductoria se refleja muy bien en el primer capítulo, que es una presentación por parte de Ermentrout y de Rinzel de los fundamentos del cálculo diferencial, destacando las 10 páginas-un tercio de la extensión del capítulo-dedicadas a exponer los rudimentos de los sistemas dinámicos no lineales, algo muy de agradecer, dado el papel fundamental de los mismos en la modelización de la dinámica neuronal. El capítulo siguiente es un "must be" para cualquiera que se dedique a la simulación computacional porque atañe a la búsqueda de los parámetros adecuados. En innumerables ocasiones es fácil que "los árboles no nos permitan ver el bosque" y, por lo tanto, que nuestras simulaciones sean excesivamente simplifcadoras o, por el contrario, que intenten abarcar muchos más aspectos de los que, en realidad, pueden dar de sí. Llama la atención el amplio parágrafo dedicado al análisis de los parámetros aportados por los trazos electrofisiológicos, sin faltar referencias a ámbitos tan punteros como los algoritmos evolutivos. El capítulo tercero está dedicado al clásico entre los clásicos de la modelización neuronal: el modelo de reacción-difusión en el que el flujo de calcio y los receptores glutamérgicos NMDA y sus antagonistas AMPA, tienen mucho que decir. Precisamente, de la dinámica del flujo del calcio intracelular se ocupa en detalle el capítulo cuarto, escrito por el editor del libro, para dar paso, en el siguiente capítulo, a una detallada exposición del mítico modelo Hodgkin-Huxley de potenciales de acción de la membrana celular. Las ecuaciones diferenciales formuladas por estos dos autores en 1952, son el pórtico de entrada para cualquiera interesado en la computación neuronal. Modelos alternativos son los modelos termodinámicos y los modelos de Markov, más adecuados para la descripción de canales iónicos simples. La transmisión sináptica, objeto especial de interés para el autor de esta recensión, es el tema estrella del capítulo sexto. Es un capítulo demasiado breve y expositivo y para quienes de verdad quieran empezar con una lectura que les haga avanzar desde el primer momento, yo les recomiendo, más bien, leerse el excelente artículo de Abbott y Regehr publicado en "Nature" en el número 431 de 2004, "Synaptic computation". No obstante, y a pesar de la brevedad en sus exposiciones (por ejemplo, al modelo Tsodykis y Markram de 1998, no se le dedica ni una página), es una buena piedra de toque para obtener información bibliográfica de los modelos más recientes y su tabla de valores de las constantes usadas en modelos de canales sinápticos (p. 151), es muy útil. De las sinapsis se pasa a los modelos neuronales de activación en el siguiente capítulo, y en el capítulo octavo se aborda el sueño de todo neuroinformático: la modelización tridimensional de la morfología de las neuronas. Quienquiera que tenga el placer de ojear el libro "Paisajes Neuronales", editado por Javier DeFelipe con motivo de la exposición realizada para conmemorar el centenario de la concesión del Premio Nobel a Santiago Ramón y Cajal, sabe a qué me refiero. En este sentido, la microscopía confocal y el marcado con proteínas teñidas de verde fluorescente de ratones transgénicos, están haciendo las delicias de los investigadores. Las imágenes confocales de secciones de árboles dendríticos se van superponiendo en secciones y son reconstruidas por programas como NEURON o GENESIS, sin tener que recurrir al lento y cansado ejercicio de tener que ir superponiendo las imágenes de pequeñísimas rodajas de tejidos. En esta dirección, el proyecto "Cajal Blue Brain", patrocinado por el CSIC y la Universidad Politécnica de Madrid, está reconstruyendo en 3-D los microcircuitos de las columnas corticales, haciendo uso de la gran potencia de cálculo del superordenador MAGERIT. El capítulo se recrea también en las técnicas de reconstrucción de ultraestructuras neuronales mediante programas de software como "Reconstruct" (p. 204). Sin duda, este es el mejor capítulo de la obra que estamos comentando y, sólo por él, merece la pena adquirir el libro. Enhorabuena a Gwen Jacobs, Brenda Claiborne y a Kristen Harris por su magnífica aportación. Sobre la diversidad de la morfología neuronal ahonda el capítulo nueve, algo más teórico y menos útil que el epígrafe anterior. Los tres últimos capítulos están dedicados a la modelización de redes neuronales, siendo los más extensos de la publicación y aportando valiosos datos.

El libro comentado es, desde luego, una introducción muy útil al ámbito de interés de este blog: la Neurociencia Computacional. Y aunque éste es un campo en el que es fácil que las fuentes queden obsoletas en pocos años, sin embargo auguramos larga vida a esta obra. Está impecablemente editada y resulta perfectamente legible para lectores sin una gran formación en Matemática o en Informática, con lo que esto supone de vivero para que surjan vocaciones entre Médicos, Psicólogos y profesionales de muy diversas ramas de la Ciencia. Su precio es asequible (50 dólares si se encarga directamente a la editorial) y merece la pena como libro de cabecera para quien desee irse ejercitando en estas lides. Un 9 sobre 10 para este excelente libro.

Circuitos corticales y computación cerebral (II): el modelo de memoria temporal jerárquica

2010-07-20T08:21:00.031+02:00

(Dileep George: "How the brain might work")

Nos toca hablar en esta ocasión sobre el modelo de "memoria temporal jerárquica" de George y Hawkins (2009) y su relevancia para el problema de la computación cortical. Partiendo de la idea de que el neocórtex construye un modelo del mundo empleando una jerarquía espacio-temporal, el modelo se estructura en torno a nodos organizados en forma de árbol y que almacenan patrones espaciales y secuencias de patrones espaciales procedentes de los nodos situados por debajo en la jerarquía. Cada nodo contiene un conjunto de patrones de coincidencia y un conjunto de cadenas de Markov definidas sobre un subconjunto del conjunto de patrones de coincidencia en el nodo. Un patrón de coincidencia en un nodo representa la coactivación de las cadenas de Markov de sus nodos hijos. El aprendizaje espacio-temporal en el modelo acaece en los patrones de coincidencia y en las cadenas de Markov de cada nodo y en todos los niveles de la jerarquía.

Los nodos hijos envían mensajes hacia los nodos situados en la parte superior de la jerarquía. Estos mensajes transmiten información acerca del grado de certidumbre de las cadenas de Markov. Cada mensaje es un vector de igual longitud al número de cadenas de Markov del correspondiente nodo hijo, derivándose la probabilidad de las coincidencias de estos mensajes.

Cada nodo de la jerarquía calcula su grado de creencia en un patrón de coincidencia y lo envía hacia sus descendientes.

Podemos considerar las células piramidales como cadenas de Markov que envían sus mensajes hacia regiones corticales situadas en niveles superiores de la jerarquía. El modelo de George y Hawkins requiere que las secuencias localizadas en los niveles superiores han de representar mayores duraciones temporales y se divide en 6 capas que intentan simular el funcionamiento computacional de ciertas proyecciones corticales. En un primer estrato, se propone que la proyección talámica se encarga de almacenar y detectar los patrones de coincidencia. En una segunda capa, las células dendríticas se ocuparían del cálculo de probabilidad de las secuencias. En el tercer estrato se produce la proyección entre células intercolumnares, en el cuarto, se genera el cálculo de creencias sin un tiempo específico y en el quinto, se produce el cálculo de creencias ya con tiempo específico, enviándose los resultados hacia las regiones subcorticales. Finalmente, en la sexta capa se da la computación de los mensajes por parte de las dendritas apicales, surgiendo un proceso de realimentación con respecto a los nodos hijos.

En definitiva, se trata de un modelo que, tomando como base la anatomía del neocórtex, adopta la configuración de una red bayesiana que asume una jerarquía de nodos, en la que cada nodo aprende coincidencias espaciales. La jerarquía del modelo corresponde a la jerarquía de las regiones corticales mientras que los nodos representan pequeñas regiones del córtex. De esta manera se busca disponer de un modelo teórico del neocórtex, suficientemente vinculado a los datos que pueda aportar la Neurobiología como para realizar predicciones verificables sobre el funcionamiento biológico real.

Circuitos corticales y computación cerebral (I)

2010-06-03T07:39:00.019+02:00

(Modelo cortical de George-Hawkins, 2009)

Iniciamos en este blog una pequeña serie de artículos que exponen algunos de los esfuerzos más importantes en la actualidad por desarrollar modelos computacionales que recogen la actividad de los micro-circuitos de la corteza cerebral humana. Como sabrá el lector, fue Vernon Mountcastle, a finales de la década de los 50 del siglo pasado, el primer autor que descubrió que el córtex se organiza en columnas y capas de células piramidales que manifiestan una gran regularidad. Paralelamente, Hubel y Wiesel publicaban sus impactantes estudios sobre la organización del córtex visual en animales y humanos y Joaquín Fuster iba poniendo los cimientos de sus ideas sobre la estructura cortical que iban a desembocar en su teoría del "Cognit". Más recientemente, estamos asistiendo a una doble vía por lo que a la postulación de modelos se refiere. Por un lado, encontramos el enfoque, de base anatómica, seguido por el laboratorio de Javier DeFelipe en el Instituto Cajal del CSIC y, por el otro, los modelos, más teóricos e idealizados, de autores como Mumford o Dean. No obstante, todos ellos comparten la aspiración a que sus constructos sirvan para realizar una tarea de modelización del funcionamiento cerebral, uno de los retos científicos más apasionantes en la actualidad, como puede apreciarse en proyectos tales como el "Blue Brain" (http://bluebrain.epfl.ch/). De manera más o menos velada, y con todos los reparos que se quieran poner, transluce la idea de crear un cerebro virtual que, funcional y estructuralmente, sea equivalente a un cerebro humano (estaríamos ante un proyecto de ingeniería virtual del cerebro-algunos lo llamarían "connectomics" o ciencia del estudio de la conectividad funcional y estructural del cerebro-). Es decir, y por trazar un paralelismo con respecto a la creación de vida, si Craig Venter fuera al supermercado y comprara una bolsita de cada uno de los componentes orgánicos necesarios y los combinara, de tal modo, que, en lugar de obtener simples moléculas orgánicas (como en los experimentos de Oparin-Miller), consiguiera de golpe un organismo unicelular, tendríamos algo parecido. Como el lector podrá sospechar, se trata de una tarea hercúlea. Apenas nuestros supercomputadores actuales tienen capacidad para procesar la simulación funcional del sistema retiniano de un gato, como para atreverse con trillones de circuitos neuronales, pero, en el camino, los réditos de esta empresa casi sobrehumana, pueden ser espectaculares. Pensemos en que cada vez existe un mayor convencimiento de que muchas de las patologías cerebrales responden a desorganizaciones estructurales y funcionales de los circuitos cerebrales. El grupo de DeFelipe, por ejemplo, hipotetiza que ciertos estados epileptógenos pueden deberse a la eliminación selectiva de un cierto tipo de células, llamadas, por su forma, neuronas "candelabro". En consecuencia, estamos empezando a reemplazar la gruesa visión tradicional anatomo-patológica por una perspectiva funcional-estructuralista, como demuestran los recientes estudios sobre conectividad de redes funcionales cerebrales del grupo de Del Pozo en el Centro de Tecnología Biomédica o del equipo de Olaf Sporns. Se conjugan, pues, estudios anatómicos y procedentes de técnicas de neuroimagen (medida cuantitativa y cualitativa de las propiedades de los "voxels" que conforman las imágenes), con aplicaciones de instrumentos matemáticos y computacionales, como teoría de grafos o propagación bayesiana de creencias.

Si existe un lugar privilegiado en el que residen las propiedades cognitivas superiores del ser humano, éste es la corteza cerebral. El neocórtex marca verdaderamente nuestra discontinuidad con respecto al resto del reino animal. Un modelo computacional reciente, matemáticamente poderoso y que pretende complementar, en sabia mezcla, hallazgos matemáticos con referencias anatómico-funcionales, es el de George y Hawkins ("Towards a mathematical theory of cortical micro-circuits",2009-http://www.ploscompbiol.org/article/info:doi/10.1371/journal.pcbi.1000532-). Acometeremos un breve análisis crítico de este modelo en una segunda entrega.

Neuronas espejo y sincronización entre robots

2010-05-01T07:08:00.026+02:00

Emilia I. Barakova

(Eindhoven University)

El descubrimiento de un sistema de neuronas espejo en el cerebro humano en la década de los años 90 del siglo pasado (Rizzolatti y colaboradores, 1996), convulsionó el mundo de la Neurociencia y sigue generando, más de una década después, una doble reacción: por un lado, inspira, a todos los niveles, innumerables investigaciones que tienen que ver con la implementación de mecanismos basados en las capacidades imitativas y empáticas en humanos; por el otro, sigue generando y, con razón, reacciones críticas escépticas ante unos pretendidos hallazgos no suficientemente respaldados por las técnicas disponibles (pues sabido es que, hoy por hoy, en humanos no es posible registrar las respuestas electrofisiológicas de neuronas simples, como así sucede sin embargo con las neuronas de los macacos-el lector puede acceder a la revisión crítica de Alison Gopnik-http://www.slate.com/id/2165123/pagenum/all/).

Últimamente, investigadores como Emilia Barakova, Tino Lourens y Yoko Yamaguchi (ya mencionada en este blog, en el artículo sobre "Los ritmos del cerebro"), están tomando como referencia los presuntos hallazgos de un sistema de neuronas especulares en humanos y los están aplicando isomórficamente, al diseño de simulaciones robóticas que pretenden lograr la sincronización de movimientos entre agentes artificiales o la imitación virtual de procesos tan complejos como el del respeto de turnos de actuación entre individuos.

Defendiendo el paradigma de la codificación común, Barakova (2007) sugiere que tanto el sentir como el actuar se conectan con la activación de las mismas representaciones internas. En el cerebro de los humanos, la zona parietal posterior, el área ventral premotora, el sulcus temporal superior y el cerebelo, parecen estar conectados en un flujo múltiple que se activa cuando se produce el fenómeno imitativo. Las neuronas del sulcus tendrían la función de transferir los estímulos visuales, ejerciendo una función inhibitoria. Las señales sensoriales serían proyectadas al área del lóbulo parietal inferior, encargada de la integración multisensorial. La información motora sería activada en la región del córtex premotor ventral y para dar cuenta de esta actividad tan compleja, nuestra autora recurre a la dinámica de los osciladores endógenos, simulando las respuestas de las diversas redes neuronales, a través de dos efectos opuestos que resultan de la combinación de neuronas excitatorias e inhibitorias.

¿Y cómo se lleva todo esto al diseño de robots que sean capaces de sincronizar sus movimientos o de pedirse el turno mutuamente? (repárese en la importancia que ello conlleva para la construcción de robots cooperativos que, a su vez, puedan interactuar con humanos). Barakova (2007, 393) simula las neuronas de cada sistema especular de los robots, mediante osciladores y empleando una ecuación que determina la probabilidad del espacio de fases con el tiempo, resultando en una fase periódica.

Sean dos robots en un escenario experimental y uno de ellos tiene la tarea de perseguir al otro. Antes del entrenamiento, las redes que simulan la zona ventral premotora y el lóbulo parietal inferior son modeladas mediante conexiones hebbianas reflejando los valores de la activación promedio de las unidades sobre un cierto intervalo temporal. Después de que las dos redes neuronales se sincronizan, los dos robots simulados expresan un comportamiento interactivo: el robot líder ejecuta movimientos de distinta complejidad y el que lo sigue, lo imita desde su propia perspectiva. Si las funciones de robot líder y robot perseguidor se hacen depender del campo visual de cada uno y, por lo tanto, se intercambian, surge un proceso de juego de turnos entre ellos, muy similar al que puede darse entre humanos. La petición de turno surge por un cambio en la activación sincrónica de las neuronas oscilatorias. Barakova toma como base un modelo simplificado de una red de neuronas espejo y lo transforma en la auto-organización de la activación neuronal sincronizada de dos robots que comparten espacio perceptual.

Y este es el relato de cómo la Neuroanatomía puede ejercer un influjo muy relevante en la Robótica más avanzada...

Los ritmos del cerebro

2010-04-01T09:15:00.040+02:00

(Ilustración entresacada de la obra "Rhythms of the brain", de Buzsaki, O.U.P., 2006)

Los lectores que tengan la gentileza de leer este artículo quizá estén pensando en el título de la espléndida obra de Gyorgy Buzsaki, "Rhythms of the brain" (2006). Pero no vamos a centrarnos esta vez en el análisis de los contenidos de este libro imprescindible sino que comentaremos algunas cuestiones acerca de cómo el estudio de los ritmos theta que se registran en el cerebro, está llevando a extraer interesantes conclusiones acerca de la "computación" cerebral.

Naoyuki Sato trabaja en el Laboratorio de Dinámica de la Inteligencia Emergente, en el RIKEN Brain Science Institute del Japón, una de las instituciones de Neurociencia punteras en el mundo. Él trabaja, bajo la dirección de Yoko Yamaguchi, en el fenómeno de la sincronización de oscilaciones no lineales en el cerebro, elemento básico para explicar los ritmos circadianos o el inicio de la locomoción en animales. La llamada oscilación theta es un tipo de oscilación que se sitúa en una franja entre los 4 y los 12 herzios y que aparece en el cerebro durante la ejecución de movimientos voluntarios. De todos es conocido que el hipocampo desempeña un papel muy importante en la existencia de la memoria episódica en humanos pero que su funcionamiento neuronal es una cuestión abierta. En el hipocampo de las ratas se ha encontrado una sincronización neuronal particular conocida como "precesión de fase theta". Debido a la similaridad entre el hipocampo de la rata y el hipocampo humano, se esperaría una dinámica similar. A su vez, se considera que la dinámica de tipo theta se asocia con el procesamiento de la información en la navegación espacial. O´Keefe y Recce (véase la entrada de este blog concerniente a este autor) descubrieron en 1993 una curiosa relación entre la activación de las células espaciales y los ritmos theta. La activación de estas células se sincroniza con el potencial de campo local theta, de manera tal que las fases de activación van avanzando gradualmente conforme la rata pasa a través del recorrido espacial. Este fenómeno, denominado "precesión de fase theta", puede contemplarse en el siguiente diagrama de Yoko Yamaguchi (2007):

¿Qué clase de dinámica neuronal genera esta precesión? Yamaguchi (2003) propuso que sucede debido a la dinámica de sincronización neuronal que tiene lugar en la corteza entorinal. Las neuronas corticales de la zona entorinal podrían ser la base para la integración de la velocidad y del movimiento en el recorrido de lugares. Las neuronas piramidales de la corteza entorinal media muestran una actividad persistente después de ser despolarizadas o después de un periodo de entradas sinápticas repetidas. Yamaguchi (2007) formula un modelo matemático simple del comportamiento de la computación espacial de estas neuronas, representando la locomoción del animal por una distancia de desplazamiento en un intervalo de tiempo dado y su dirección.

Los estudios más actuales sobre dinámica cerebral revelan la importancia de la sincronización de oscilaciones en tareas cognitivas desempeñadas por humanos. Hace casi tres décadas, Ishihara y colaboradores demostraron la sincronización de ritmos theta en los sujetos que efectuaron un test de cociente intelectual. El ritmo theta se incrementó especialmente en las regiones frontales del cerebro. Parece que la computación cerebral para la inteligencia se basa en el principio de sincronización de oscilación baja. Quizá la actividad cerebral no pueda reducirse a sincronización pero, en cualquier caso, no podrá ser desentrañada nunca sin tener en cuenta la misma.

2011 será el Año Internacional para la Investigación del Alzheimer

2010-03-05T20:24:00.010+01:00

(Fotografía de Ángel Bocalandro)

http://www.obrasocialcajamadrid.es/Ficheros/CMA/ficheros/OSCultura_CaraAlzheimerDi.PDF

El año 2011 será el Año Internacional para la Investigación del Alzheimer y nuestro país se prepara para afrontar este gran reto. Vamos a intentar liderar el avance europeo en cinco áreas de investigación: la búsqueda de marcadores moleculares, el diseño de un modelo animal único, el análisis de intervenciones farmacológicas, la domótica y la genética. Desde aquí quiero incidir en la enorme importancia que va a tener en los próximos años la búsqueda de pruebas diagnósticas tempranas y efectivas en la enfermedad de Alzheimer.

Descrita hace poco más de cien años por Alois Alzheimer, es la primera causa de demencia. Su tasa de incidencia total oscila entre un 10,3/1.000 y un 39,1/1.000 de casos anuales en mayores de 65 años y se prevee una cifra de cerca de cien millones de afectados dentro de medio siglo; de hecho, en España, a día de hoy, más de 200.000 personas están diagnosticadas con la enfermedad. El gran problema es que seguimos careciendo, después de décadas de investigación, de métodos de diagnóstico precisos que puedan detectar la enfermedad antes de que se haya hecho muy patente y los déficits cognitivos sean ya muy evidentes. Los cambios neurodegenerativos tienen lugar bastante antes de que las manifestaciones clínicas de la dolencia se hagan aparentes y sólo cuando las interferencias en la vida social y ocupacional son ya grandes, se realiza el diagnóstico. Desde aquí queremos hacer un llamamiento a todos los grupos de investigación biomédica de nuestro país para que aúnen sus esfuerzos en esta búsqueda. También urgimos a que nuestra participación en el Programa Europeo Conjunto sobre el Alzheimer fuerce a nuestras autoridades a aprobar un Plan Nacional de Alzheimer. Los 16 millones de euros invertidos en investigación de la enfermedad resultan insuficientes a todas luces y precisamos de la cooperación institucional a todos los niveles. La ausencia de un Plan Nacional está desperdiciando esfuerzos y recursos para la necesaria multiplicación de las actuaciones, tal y como subraya con total lucidez el Doctor Adolfo Toledano del Instituto Cajal del CSIC. También deberíamos tomar nota de la sugerencia dirigida a la Comisión Europea por parte de los eurodiputados de la proclamación de un Año Europeo del Cerebro, y así difundir entre el público el conocimiento de las enfermedades neurodegenerativas y de las medidas para su prevención. En suma, apelamos a la actuación de las instituciones públicas y privadas de nuestro país para que, entre todos, podamos paliar los devastadores efectos humanos y sociales provocados por este tipo de dolencias.

Conectividad cerebral

2010-02-05T15:19:00.020+01:00

Indiana University (Science News)

Hace más de 60 años, McCulloch y Pitts propusieron que la función cerebral surge a partir de neuronas binarias agrupadas en redes. En aquellos años, Hebb introdujo una de las reglas de aprendizaje más usadas en redes neuronales. A partir de ahí encontramos los "perceptrones" de Rosenblatt, la Teoría de la Resonancia Adaptativa de Grossberg o las redes simétricas de Hopfield. Pero todavía faltaba la tecnología para capturar la dinámica de redes de una manera cuantificable. La entrada en acción del formato digital permitió manejar propiamente datos procedentes de las medidas realizadas a través de la Electroencefalografía, culminada mediante la irrupción de la neuroimagen funcional. Uno de los grandes retos actuales es el de desbrozar los mecanismos de la función cerebral en redes analizadas en arquitecturas globales y locales.

La unidad básica de conexión en el cerebro es el contacto de una neurona con otra, que es caracterizada por la sinapsis neuronal. Si nos desplazamos desde las conexiones neuronales individuales hasta las conexiones entre regiones del cerebro, la resonancia magnética por difusión se basa en localizar secuencias pulsátiles que elicitan señales que reflejan la orientación de los procesos de difusión en tejidos blandos, específicamente de las moléculas de agua en el cerebro. Las señales indican dos características esenciales: la desviación de la difusión en cada "voxel" medido y la orientación tridimensional del tensor de difusión. Comparando los tensores en los "voxels" adyacentes, es posible concatenar las orientaciones más consistentes ("tractografía") y visualizarlas como líneas que corresponden a los tractos fundamentales de materia blanca en el cerebro humano. Obviamente, la visualización de los tractos no es directa sino que depende de los parámetros del algoritmo de reconstrucción. La tractografía es incapaz de discernir entre las muchas constelaciones geométricas dentro de un "vóxel" que conducen a la misma señal. Lo ideal sería poder establecer una conexión directa entre conectividad neuronal y regional, pero dicha conexión no es directa. Nosotros podemos examinar incluso las arborizaciones axonales locales pero no las proyecciones entre regiones del cerebro. Parece, eso sí, que tales proyecciones se originan desde las neuronas en capas infragranulares y supragranulares y que las neuronas de proyección son células piramidales (Kötter, 2007). Pero, ¿qué significa que una región del cerebro se proyecta hacia otra? Existen muchas definiciones diferentes de regiones cerebrales, resultando una enorme variabilidad, por lo que es muy difícil obtener afirmaciones precisas sobre conectividad entre regiones. Por ejemplo, se sabe que las terminaciones axonales de caminos recíprocos usualmente evitan la capa IV y se denominan conexiones descendentes, pero apenas se conoce nada acerca de las preferencias neuronales de los terminales de los axones. No obstante, aunque a día de hoy tenemos que basarnos en medidas indirectas que indiquen conexiones anatómicas, desarrollar la matriz de conectividad del cerebro humano es una tarea de gran importancia para la Neurociencia. Para ello precisamos de un enfoque multimodal que tenga en cuenta los datos que aporte la resonancia por difusión, pero también su correlación con medidas de actividad procedentes de la resonancia magnética funcional y de la electroencefalografía.

Javier DeFelipe y las "mariposas del alma"

2010-01-03T09:11:00.017+01:00

Javier DeFelipe es uno de los grandes talentos de la Neurociencia de hoy. A través de su equipo de investigación en el Instituto Ramón y Cajal de Madrid, viene realizando grandes aportaciones al conocimiento de la estructura del cerebro desde hace tres décadas. Además es uno de los grandes divulgadores del patrimonio científico de Santiago Ramón y Cajal, Premio Nobel en 1906 y auténtico fundador de la Neurología. Pensemos, por ejemplo, en la espléndida edición que él y Edward Jones realizaron en 1991 de la magna obra del aragonés, "Degeneración y regeneración del sistema nervioso", libro en el cual aparecen las primeras ideas sobre la plasticidad neuronal.

Veintiséis de Agosto de 2008. En el marco del duodécimo Congreso de la Federación Europea de Sociedades Neurológicas, y formando parte de la sesión especial sobre Historia de la Neurología, presidida por Jesús Porta-Etessam e Iván Iniesta, DeFelipe, en "Cajal and the butterflies of the soul", realiza una magnífica exposición sobre las neuronas piramidales, las neuronas más características y abundantes de la corteza cerebral, bautizadas metafóricamente por Cajal como las "mariposas del alma". Y es que, en efecto, estas neuronas pueden ser las grandes responsables del "alma" humana, esto es, de las funciones cognitivas superiores. Usando técnicas de inyección intracelular, DeFelipe y colaboradores habían encontrado que en el ser humano, las células piramidales son mucho más complejas y tienen un mayor número de espinas dendríticas que en otros primates (Elston, Benavides-Piccione y DeFelipe, 2001), lo que expresaría que la capacidad de las neuronas humanas para integrar información sería muy superior a la de otras especies. Mención aparte merecían las espinas dendríticas y su función, tal y como DeFelipe fue desgranando en su fascinante exposición, apoyándose en simulaciones computacionales realizadas en colaboración con un equipo de la UAM. Observadas por vez primera por Ramón y Cajal en 1888, las describió como protuberancias de pequeño tamaño presentes en la superficie de las dendritas de las células de Purkinje del cerebelo. Tres años después propuso que estas espinas eran los lugares de contacto axón-dendrita y, en consecuencia, fundamentales para la transmisión sináptica (Portera-Cailliau y Yuste, 2001). DeFelipe y colaboradores han demostrado que las espinas de las células piramidales son el principal elemento postsináptico de las sinapsis excitadoras en la corteza cerebral. Se ha observado que existen alteraciones en la morfología de las espinas en enfermedades como la esquizofrenia y diversos tipos de deficiencia mental. Pero, todavía más importante, las espinas dendríticas son esenciales en la plasticidad cerebral. Cajal fue uno de los pioneros de la idea de plasticidad neuronal (DeFelipe, 2006 y Berlucchi y Buchtel, 2008). Llegó incluso a proponer cambios corticales posiblemente asociados con el aprendizaje. Más tarde y, según Stahnisch y Nitsch (2002), Cajal llegó a referirse a la capacidad regenerativa del sistema nervioso y periférico. En 1913 publicó su magna obra "Degeneración y regeneración del sistema nervioso", en la que expone las leyes que gobernarían el proceso de regeneración nerviosa (crecimiento continuo, crecimiento en línea recta y atrofia por desuso), e incluso llega a aludir a la neurogénesis normal y patológica. Cajal pensaba que la tendencia a la restauración de las conexiones nerviosas en el cerebro estaba lastrada por dos condiciones negativas: la ausencia de sustancias capaces de vigorizar el crecimiento y la carencia de agentes catalíticos capaces de atraer y dirigir la corriente axónica a su destino. La Neurobiología moderna ha demostrado la existencia de neurogénesis en el hipocampo adulto y el bulbo olfatorio pero se trata de dos excepciones a la regla. Mas en lo esencial el Premio Nobel acertó, aunque llevara décadas el mostrar la plasticidad neuronal generada a partir de una lesión (Liu y Chambers, 1958). El renacimiento de la neuroplasticidad cerebral tuvo lugar en la década de los 70 del siglo pasado con los estudios acerca de la sinaptogénesis (Lynch et al. 1972) y de las monoaminas (Azmitia et al. 1978). Esta noción de plasticidad de la función cerebral ya formaba parte de las ideas de Cajal en 1894 (Azmitia, 2007) y gracias a autores como DeFelipe estamos redescubriendo las profundísimas implicaciones de su legado para la Medicina moderna: ni más ni menos que la maleabilidad de la arquitectura cortical, esto es, la maleabilidad del "alma" humana.

Teoría del Caos, Medicina y Neurociencia en Madrid

2009-12-05T08:08:00.024+01:00

El 11 y 12 de Noviembre de 2009 tuvo lugar en el Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Madrid, el "Encuentro sobre aplicaciones de la Teoría del Caos en Medicina y Neurociencia". El Encuentro se inauguró con la ponencia del Doctor Fernando Fariñas, titulada "Caos, evolución y ubicuidad". Según el profesor Fariñas, la evolución del Universo desde el "Big Bang", con la formación de elementos pesados en estrellas supermasivas y en continuo enriquecimiento químico, muestra una flecha de complejización ligada a un derroche entrópico. De hecho, la propia complejidad de la Tierra es el motor creador y evolutivo de la vida inteligente.

El profesor Carlos Madrid realizó una introducción histórica y epistemológica a la Teoría del Caos, abordando las contribuciones de grandes autores como Poincaré, Smale y Lorenz.

El catedrático de la UNED, José Carlos Antoranz, en "Matemáticas, Caos y Medicina: un mènage à trois muy productivo", destacó el carácter de herramienta conceptual muy potente de la Teoría del Caos. De hecho, el gran avance del ámbito de la imagen médica y de la EEG, así lo atestiguan.

El profesor Miguel Ángel F. Sanjuán, catedrático de la Universidad Rey Juan Carlos, recalcó la gran influencia de la Dinámica no Lineal en la modelización de los sistemas biológicos, sistemas en los que el todo es más que la suma de las partes. Ejemplos importantes de aplicación son la dinámica neuronal y el comportamiento del cerebro.

En la ponencia "Salud y enfermedad: una perspectiva compleja", el Doctor Manuel Varela, del Hospital de Móstoles, revisó los axiomas enterrados en el concepto convencional de enfermedad (la enfermedad como cambio cualitativo, la idea de enfermedad como desorden...) para discutir la noción de enfermedad como pérdida de complejidad.

La Doctora Krista Lundelin, también del Hospital de Móstoles, completó las indagaciones del profesor Varela, exponiendo un experimento realizado recientemente en aquel Hospital, en el que se analizó la complejidad del perfil térmico y glucémico en pacientes de mal pronóstico. Aquellos pacientes que fallecieron durante su estancia en la UCI, presentaron menor complejidad del perfil glucémico que los supervivientes.

El profesor Kostadin Koroutchev, de la Universidad Autónoma de Madrid, planteó problemas comunes de análisis no lineal de series temporales de datos, con valores discretos y continuos, haciendo hincapié en la dificultad para separar los efectos de ruido de los efectos de procesos deterministas pero caóticos.

El Doctor Fernando Fariñas presentó el estado actual del diseño de n-MAVEC o neuromonitor avanzado para la vigilancia de episodios críticos. Este dispositivo será de utilidad en las UCIs y, mediante un filtro de decisión basado en lógica difusa, arrojará una probabilidad de situaciones críticas generadas por crisis epileptoides aparentes.

El Catedrático de Psicología de la Universidad Complutense de Madrid, el Doctor Javier González Marqués, hizo un repaso de cómo el paradigma experimental de la Psicología ha ido pasando de un modelo tomado de la Física más clásica a la necesidad de atender a múltiples parámetros y contextos y, por lo tanto, de aumentar la complejidad. En esta tesitura, la Dinámico no Lineal tendrá mucho que decir.

El profesor Carlos Pelta, en su ponencia titulada "Juegos metamiméticos, caos y cooperación", analizó cómo se comportan los juegos metamiméticos de Chavalarias al introducir nuevas reglas de imitación, con respecto a la existencia de regímenes caóticos. A diferencia de lo que sucedía en el juego del prisionero espacial de Nowak y de May, en el que existía régimen caótico para b=1,9, esto no es el caso en nuestra simulación. Por lo que respecta a la conducta de cooperación por parte de los agentes, las reglas de imitación introducidas convierten las conductas cooperativas en algo residual.

El Doctor Francisco del Pozo, de la Universidad Politécnica de Madrid, articuló su ponencia sobre cómo el estudio estructural y funcional de las redes neuronales del cerebro va a arrojar importantes datos sobre la evolución de enfermedades como la de Alzheimer.

El Encuentro fue clausurado por el Doctor Antonio Fernández Rañada, pionero del estudio de la Dinámica no Lineal en nuestro país y presidente de la Real Sociedad Española de Física.

Sólo nos queda agradecer la gentileza de todos aquellos ponentes y participantes en el evento y recordar que las Actas del mismo aparecerán en 2010 en la revista "Encuentros Multidisciplinares", dirigida por el profesor Jesús Lizcano.

Cerebro y Creatividad en el Círculo de Bellas Artes

2009-11-23T11:51:00.007+01:00

Los días 10 y 11 de Noviembre de 2009 se celebró en la sala "Ramón Gómez de la Serna" del Círculo de Bellas Artes" de Madrid, un ciclo de dos mesas redondas bajo el título genérico de "Cerebro y Creatividad". Ambas mesas fueron un éxito de público y contaron con la presencia de prestigiosos especialistas de la Neurología y de la Psicología. El ciclo estuvo dirigido por el Doctor Jesús Porta-Etessam, del Servicio de Neurología del Hospital Clínico San Carlos de Madrid, y fue coordinado por Pilar García Velasco (responsable del área de Humanidades y de Ciencia del Círculo) y por Carlos Pelta (UCM).

El primer día y tras una presentación del Doctor Porta en la que se presentaron imágenes de obras de artistas que podían implicar alguna patología cerebral (como, por ejemplo, la peculiar visión del mundo que podría tener un paciente aquejado por una manifestación de aura migrañosa), se inició la mesa redonda en la que se abordó la cuestión de la creatividad bajo la perspectiva tanto del artista como del científico. Participaron los Doctores Carlos López de Silanes, Manuel Lara, la Doctora María Luz Cuadrado y el Profesor Javier González Marqués (UCM). En el animado debate, en el que la audiencia tuvo una destacada participación final, se buscó desentrañar si la creatividad es un mero proceso generativo humano o si implica alguna cualidad especial que la hace fácilmente discernible entre individuos.

El segundo día contó con la incorporación de los Doctores Rocío García-Ramos y Alberto Villarejo, a la presencia del Doctor Porta-Etessam. La mesa, focalizada en torno a las "Bases neurobiológicas de la creatividad", arrancó con una exposición muy interesante de la Doctora García-Ramos, en la que se analizaron aquellas zonas cerebrales que más se han vinculado con el fenómeno creativo, desde la corteza prefrontal hasta el circuito TOP. A continuación el Doctor Villarejo presentó una fascinante serie de grandes músicos que, como Ravel o Smétana, compusieron alguna de sus obras más célebres bajo los efectos de alguna neuropatología (piénsese, por ejemplo, en el proceso neurológico perseverativo claramente reflejado en la estructura del "Bolero" del autor francés). La mesa culminó con la animada intervención de los asistentes.

Damos las gracias a todos los ponentes y, en especial, al Doctor Jesús Porta-Etessam, que supo aglutinar a la mayoría de los participantes en torno al proyecto y a Pilar García Velasco que, desde el Círculo creyó desde el primer momento en la viabilidad del ciclo. Por supuesto, el nutrido y heterogéneo público (artistas, biólogos, médicos, psicólogos...) merece también un sobresaliente por su compromiso e interés.

Encuentro sobre "Aplicaciones de la Teoría del Caos en Medicina y Neurociencia"

2009-10-17T11:40:00.018+02:00

Los días 11 y 12 de Noviembre de 2009 se celebrará en Madrid un Encuentro sobre "Aplicaciones de la Teoría del Caos en Medicina y Neurociencia", en el que prestigiosos especialistas en Dinámica no lineal plantearán los últimos avances de la aplicación de la teoría de sistemas complejos y caóticos, a la Electroencefalografía, la Biomedicina y la Neurociencia, en general. Creemos que es una ocasión inmejorable para que, por fin, Médicos, Físicos, Matemáticos, Ingenieros, Psicólogos y Neurocientíficos, asentemos las bases de una cooperación intelectual que nos lleve a desterrar la extendida visión de la Teoría del Caos como una curiosidad matemática y estética y, a su vez, a transmitir que la Ciencia y la Tecnología del siglo XXI van a ser reescritas a partir de este enfoque.

Agradecemos al profesor Fernando Fariñas Balseiro, uno de los mejores y más brillantes conocedores del tema en nuestro país, que haya accedido a dirigir este Encuentro. Los ponentes que intervendrán son verdaderos líderes a nivel internacional como, a continuación, reseñamos: José Carlos Antoranz, catedrático de Física en la UNED, verdadero padre de toda una generación de Físicos dedicados a la Dinámica de Fluidos en nuestro país; Fernando Fariñas Balseiro, actualmente trabajando en el Hospital de Talavera de la Reina y Director del Encuentro; Javier González Marqués, catedrático de Psicología de la Universidad Complutense de Madrid; Kostadin Koroutchev, de la Universidad Autónoma de Madrid, auténtico talento en el diseño de algoritmos no lineales y colaborador de Fariñas en el diseño de N-MAVEC; Krista Lundelin, doctora en Medicina, bajo la dirección de Manuel Varela, con un muy interesante trabajo sobre temperatura basal en pacientes críticos y sistemas no lineales; Carlos Madrid, matemático, doctor en Filosofía con un trabajo sobre Mecánica Cuántica y Teoría del Caos, y quizá el mejor conocedor del significado epistemológico de los sistemas caóticos en nuestro país; José Luis Muñiz, líder del grupo de Física Médica de la Real Sociedad Española de Física; reciente organizador del ciclo de Conferencias "Paisajes Neuronales" y pieza clave, desde el CIEMAT, en el desarrollo de sistemas terapéuticos basados en la Física; Francisco del Pozo, catedrático de Ingeniería en la Universidad Politécnica de Madrid, pionero de la Biomedicina en España y últimamente interesado por la aplicación de formalismos no lineales a los desórdenes del sueño; Miguel Ángel F. Sanjuán, catedrático de la Universidad Rey Juan Carlos, líder mundial del estudio de los sistemas dinámicos no lineales y colaborador frecuente de James Yorke, autor de la denominación de Teoría del Caos; Manuel Varela, médico de médicos, forjador de brillantes discípulos y pionero en una visión de la enfermedad, alejada del paradigma tradicional y que se inspira en las ideas de los sistemas caóticos.

Agradecer también la presencia de la doctora Elena Aguirregoicoa y reciente co-autora de un excelente artículo sobre Medicina y Sistemas Dinámicos (Revista de Física, 2009), su apoyo en tareas organizativas. Las Instituciones organizadoras son la Universidad Complutense de Madrid y la Real Sociedad Española de Física. El autor de este blog participa en la organización y desarrollará una ponencia. El acto será clausurado con la presencia del profesor Antonio Fernández Rañada, presidente de la RSEF.

El programa del Encuentro es el que sigue. Agradeceremos mucho vuestra presencia y vuestra participación en los interesantes debates que, a buen seguro, se plantearán:

ENCUENTRO "APLICACIONES DE LA TEORÍA DEL CAOS EN MEDICINA Y NEUROCIENCIA"

SEMANA DE LA CIENCIA 2009

Aula Gregorio Marañón, Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Madrid

C/Santa Isabel, 51

Miércoles 11-Jueves 12 de Noviembre de 2009

PROGRAMA:

Miércoles 11 de Noviembre

9.30 h.-9.40 h. Presentación a cargo del Doctor Fernando Fariñas Balseiro

9.40 h.-10.25 h. Ponencia: CAOS, EVOLUCIÓN Y UBICUIDAD (Dr. Fernando Fariñas,

Hospital de Talavera de la Reina).

10.40 h.-11.25 h. Ponencia: HISTORIA DE LA TEORÍA DEL CAOS CONTADA PARA

ESCÉPTICOS. CUESTIONES DE GÉNESIS Y ESTRUCTURA

(Dr. Carlos Madrid, UCM).

11.45 h.-12.30 h. Ponencia: MATEMÁTICAS, CAOS Y MEDICINA: UN MÈNAGE À TROIS

MUY PRODUCTIVO (Dr. José Carlos Antoranz, UNED).

12.45 h.-13.30 h. Ponencia: CAOS Y COMPLEJIDAD EN CIENCIAS DE LA VIDA (Dr.

Miguel Ángel F. Sanjuán, URJC).

16.30 h.-17.15 h. Ponencia: EL CONCEPTO DE SALUD Y ENFERMEDAD: UNA NUEVA

PERSPECTIVA (Dr. Manuel Varela, Hospital de Móstoles).

17.30 h.-18.15 h. Ponencia: ANÁLISIS DE LA COMPLEJIDAD DEL PERFIL TÉRMICO Y

DEL PERFIL GLUCÉMICO (Dra. Krista Lundelin, Hospital de

Móstoles).

Jueves 12 de Noviembre

9.30 h.-9.40 h. Presentación a cargo del Doctor Fernando Fariñas Balseiro.

9.40 h.-10.25 h. Ponencia: MÉTODOS NO LINEALES DE ANÁLISIS DE DATOS

BIOMÉDICOS (Dr. Kostadin Koroutchev, UAM).

10.40 h.-11.25 h. Ponencia: APLICACIONES EN NEUROFISIOLOGÍA (Dr. Fernando

Fariñas, Hospital de Talavera de la Reina).

11.45 h.-12.30 h. Ponencia: EL PARADIGMA DE LA TEORÍA DEL CAOS EN

NEUROCIENCIA Y PSICOLOGÍA (Dr. Javier González Marqués,

UCM).

12.45 h.-13.30 h. Ponencia: JUEGOS METAMIMÉTICOS, CAOS Y COOPERACIÓN (Dr.

Carlos Pelta, UCM).

16.30 h.-17.15 h. Ponencia. ESTUDIO DE LA SINCRONIZACIÓN DE LAS REDES NEURONALES EN EL CEREBRO (Dr. Francisco del Pozo,

ETSIT-UPM).

17.30 h.-18.30 h. Mesa Redonda: CAOS: UNA CIENCIA ÚTIL.

Moderador: José Luis Muñiz Gutiérrez (RSEF-CIEMAT).

Participantes: José Carlos Antoranz, Fernando Fariñas, Carlos Madrid,

Francisco del Pozo y Manuel Varela.

Neurociencia de la Creatividad

2009-09-14T19:31:00.012+02:00

La creatividad puede definirse como la capacidad de generar algo nuevo y apropiado. ¿Por qué la creatividad es tan difícil? Getzels y Csikszentmihalyi (1976) subrayan que no es que las personas creativas resuelvan los problemas mejor sino que son las que encuentran los mejores problemas para resolver. Las tareas que verdaderamente requieren creatividad son las más complicadas. Hasta hace no mucho, solía confinarse el acto creativo a una suerte de inspiración mística que convocaba la presencia de las musas cuando éstas, caprichosamente, así accedían. Hoy sabemos que la Neurociencia tiene mucho que decirnos. Con frecuencia, se ha considerado que en el límite de la salud mental podía rastrearse la creatividad. Los casos son múltiples (Goya, van Gogh y tantos otros) y, de hecho, Francisco Mora tiene publicado un excelente y entretenido libro, al respecto: ¿enferman las mariposas del alma?, esas mariposas con las que, el gran Cajal, comparaba a las espinas dendríticas.

Quizá la estructura cerebral predilecta para enfocar el tema de la creatividad, sea el córtex prefrontal. Desde luego, si hay algo reñido con la creatividad, es la ausencia de flexibilidad en la conducta. Se ha comprobado que lesiones, localizadas especialmente en el córtex prefrontal dorsolateral, originan perseveración y dificultad para pensar de manera abstracta. El test de selección de cartas de Wisconsin es el instrumento neuropsicológico de evaluación más utilizado para comprobar el alcance de ese tipo de lesiones en los pacientes.

También el córtex prefrontal ejerce un control inhibitorio sobre las conductas (emocionales y cognitivas) no apropiadas. Los pacientes con los lóbulos frontales dañados tienden a imitar conductas inapropiadas y no se hacen una idea general acerca de los problemas y situaciones. El córtex prefrontal se encargaría de evaluar el carácter apropiado o no de un determinado pensamiento. Un nuevo pensamiento se convertiría en una novedad cuando pasase a ser representado en la memoria operativa. Pero para dar expresión a este "insight", se ha de producir una activación que responda a la planificación y ejecución de las submetas de una determinada tarea. No olvidemos que la creatividad suele requerir hacer uso de refinadas técnicas, cuyo dominio puede costar muchos años. Según autores como Eysenck o Martindale, la actividad creativa suele caracterizarse por situaciones en las que la atención no está claramente focalizada e incluso existe un procesamiento de tipo automático. Siguiendo la estela de Kraepelin, existiría un cierto vínculo entre la psicopatología y la creatividad. Desórdenes emocionales como la depresión o distonías neurológicas, como la esquizofrenia, desarrollarían la inspiración creativa. En cambio, otras investigaciones intentan mitigar estas observaciones, al recalcar la naturaleza metódica y deliberada de muchos ejemplos históricos de creatividad en las ciencias y las artes. Finke (1996) integra ambos modos de procesamiento (el automático y el deliberado) al analizar el fenómeno creativo. La diferencia principal entre modos de procesamiento automáticos y deliberados radicaría en el método usado para representar la nueva información en la memoria operativa. El procesamiento deliberado se generaría en circuitos del córtex prefrontal y tendería a ser estructurado y racional, mientras que las intuiciones espontáneas tendrían lugar cuando el sistema atencional no seleccionase activamente el contenido de la conciencia, permitiendo que pensamientos inconscientes fueran representados en la memoria operativa. Muchos autores coinciden en subrayar que el pensamiento consciente sobre un problema puede resultar contraproducente a la hora de resolverlo (Guilford, 1950 o DeBono, 1968): aquellas soluciones que violan los conocimientos adquiridos acerca de algo, no suelen ser consideradas. Scheibel (1999) llega a estipular que, de alguna manera, el control ejercido por el córtex prefrontal, quedaría relajado. La creatividad debida a intuiciones espontáneas no estaría limitada por paradigmas mentales preconcebidos y, por lo tanto, no sería iniciada por la acción del córtex prefrontal. En cierto sentido, la secuencia de pensamientos sería más laxa y emergerían asociaciones débilmente conectadas. La creatividad seguiría las pautas de un proceso combinatorio estocástico, esto es, la conducta creativa entrañaría siempre una naturaleza azarosa. Esta sería, quizá, la gran lección del fenómeno creativo y de sus bases neurobiológicas.

Cerebro y Creatividad

2009-09-08T06:29:00.023+02:00

(David W. Phillips)

Los días 10 y 11 de Noviembre de 2009 tendrá lugar en el Círculo de Bellas Artes de Madrid un ciclo de mesas redondas con el título de "Cerebro y Creatividad". Organizan Pilar García Velasco (Círculo de Bellas Artes) y Carlos Pelta (Universidad Complutense). El director académico es Jesús Porta-Etessam (Hospital Clínico San Carlos de Madrid e Instituto de Neurociencias aplicadas). Prestigiosos ponentes participarán en la actividad. La estructura de la misma será la siguiente:

TÍTULO: CEREBRO Y CREATIVIDAD

FECHAS: 10 y 11 de Noviembre

LUGAR: Sala "Ramón Gómez de la Serna" del Círculo de Bellas Artes (Madrid)

Día 10 de Noviembre

19.15 h. Jesús Porta-Etessam: Presentación

19.30 h. MESA REDONDA: EL ARTE DESDE LOS OJOS DE UN CIENTÍFICO

Modera: Jesús Porta-Etessam

Participan: Javier González Marqués (Catedrático del Dpto. de Psicología Básica II-UCM)

Jorge Matías-Guiu Guía (Jefe del Serv. de Neurología del Hospital Clínico S. Carlos)

Manuel Lara (Servicio de Neurología del Hospital Universitario La Paz)

Carlos López de Silanes (Serv. de Neurología del Hospital de Alcorcón)

Alberto Portera (Catedrático Emérito de Neurología de la UCM)

Día 11 de Noviembre

19.15 h. MESA REDONDA: BASES NEUROLÓGICAS DEL ARTE Y LA CREATIVIDAD

Modera: Carlos Pelta

Participan: Rocío García-Ramos (Prof. de la Facultad de Medicina-UCM)

Jesús Porta-Etessam (Hospital Clínico S. Carlos)

Alberto Villarejo (Serv. de Neurología del Hospital Doce de Octubre de Madrid

Agradeceremos mucho vuestra presencia para debatir con nosotros acerca de la fascinante cuestión de los fundamentos neurocientíficos de la creatividad humana. En este mismo blog iremos introduciendo una serie de referencias básicas antes del inicio de la actividad. Muchas gracias por todo.

Mathematical Psychology 2009 (Amsterdam)

2009-08-04T16:46:00.016+02:00

Se acaba de celebrar en la localidad holandesa de Amsterdam el encuentro anual organizado por la "Society for Mathematical Psychology". No han faltado presentaciones y pósters que hayan tenido que ver con la temática fundamental de este blog, por lo que, a continuación, pasamos a reseñar aquellos aspectos que más nos han interesado.

El día 2 de Agosto, Rafal Bogacz, de la Universidad de Bristol y Kevin Gurney, de la Universidad de Sheffield, expusieron un sistema de toma de decisiones para el sistema córtico-basal del cerebro humano. El modelo de difusión se ha convertido en un clásico para explicar los patrones de los tiempos de reacción de un amplio conjunto de tareas que implican la elección entre dos alternativas. Según este modelo, el cerebro integra la diferencia existente entre la evidencia sensorial que apoya las dos alternativas hasta que se alcanza un criterio de confianza. Pero, ¿cómo puede extenderse este modelo al problema de tener que escoger entre múltiples alternativas? Según los autores, los ganglios basales actúan como un elemento central que resuelve la competición entre las áreas corticales y el estudio de su fisiología puede constituirse en un test estadístico óptimo para resolver la cuestión de tener que elegir entre numerosas alternativas.

Michael Frank, de la Universidad de Brown, planteó un modelo de la dinámica entre el córtex frontal y el núcleo subtalámico en los casos decisiones conflictivas. La señal del núcleo subtalámico es dinámicamente modulada por el grado del conflicto en la decisión, representado en el córtex frontal dorsomedial. Frank sugiere que el entorno de decisión no es fijo y que puede ser regulado en múltiples escalas temporales. El mismo Frank participó en la sesión de pósters, junto a Thomas Wiecki, con un modelo de inhibición de respuestas en el córtex fronal y los ganglios basales.

El día 3 tuvimos que madrugar con una interesante ponencia de los profesores Pooley, Lee y Shankle. En ella, acometieron una modelización de los déficits en la memoria episódica provocados por la enfermedad de Alzheimer. Usan una herramienta como la de las jerarquías bayesianas, que se está desvelando como muy prometedora en los últimos tiempos, y que el autor de este blog está empleando en sus modelos computacionales. Nada más terminar la intervención acudimos a una charla, de nuevo, sobre un modelo acerca del sustrato neuronal de la toma de decisiones. Como se podrá apreciar, es uno de los temas punteros ahora mismo en la investigación sobre modelos de ciertas zonas del cerebro. En concreto, ¿cómo usamos información de la que disponemos a priori para guiar nuestras decisiones? Según Forstmann y colaboradores, la activación de la zona córtico-estriatal logra desinhibir las respuestas preferidas.

Finalizamos esta breve reseña, recalcando la presencia cada vez mayor de modelos procedentes de la Neurociencia Computacional en Congresos sobre Psicológía y Ciencias de la conducta, lo cual no deja de confirmar, una vez más, la pujanza actual de esta rama de la Neurociencia.

Controversias sobre enfermedades neurodegenerativas

2009-07-08T09:07:00.035+02:00

En el contexto de los Cursos de Verano 2009 celebrados por la Universidad Complutense de Madrid, el Doctor Jesús Porta-Etessam (Hospital Clínico San Carlos) y la Doctora Lydia Vela (Jefa del Servicio de Neurología del Hospital de Alcorcón) , han organizado un encuentro titulado "Controversias sobre enfermedades neurodegenerativas". Dicho evento ha sido coordinado por el Doctor Jorge Matías-Guiu (Jefe del Servicio de Neurología del Hospital Clínico San Carlos).

El Encuentro ha tenido lugar los días 6 y 7 de julio y fue inaugurado por el Doctor Porta-Etessam con una presentación general acerca de las cuestiones que iban a ser abordadas. Tomó la palabra la Doctora Vela en su intervención "Fase presintomática de la enfermedad de Parkinson", realizando un completo análisis de los síntomas no motores de la enfermedad: hipoosmia (un factor presintomático muy estudiado en la actualidad e ilustrado con el interesante caso del testimonio de un paciente que tenía frecuentes experiencias olfativas de sustancias quemadas), estreñimiento, hipersomnia y trastornos de sueño y depresión. La Doctora Vela expuso la necesidad de incidir en la búsqueda de terapias neuroprotectoras, aún cuando, ahora mismo, carecemos de fármacos neuroprotectores para la enfermedad.

El Doctor Javier Pagonabarraga, del Servicio de Neurología del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, de Barcelona, explicó el "Inicio y progresión de la enfermedad de Parkinson". Del paradigma tradicional enfocado en la circunstancia de la muerte de neuronas en la sustancia nigra y su tratamiento mediante levodopa, se ha derivado a la "multiple hit-hypothesis", en la que a la detección de disrupciones genéticas se aúna la influencia de factores ambientales. El Doctor Pagonabarraga sugirió el interés de combinar terapias en las que se usen inhibidores en la recaptación de serotonina con fármacos cuyos "targets" sean los receptores de noradrenalina. Además, expuso cómo están apareciendo estudios que, a medio-largo plazo, verifican la superioridad para el tratamiento de la enfermedad de los agonistas dopaminérgicos frente al uso de la levodopa. Conectó el parkinsonismo con la aparición de tendencias adictivas en los pacientes y comentó el interesante caso de uno de sus pacientes, que, con la medicación recibida, pasó de realizar representaciones pictóricas figurativas convencionales a representaciones más artísticas y creativas.

La Mesa redonda, con la que se cerró la jornada y diseñada por la Doctora Vela, reunió, además de a los Doctores mencionados arriba, a la Doctora Eva López Valdés (Servicio de Neurología del Hospital Severo Ochoa de Leganés) y a la Doctora María José Catalán (Servicio de Neurología del Hospital Clínico San Carlos).

El planteamiento de la estructura de la discusión fue muy interesante, puesto que se partió del análisis de casos clínicos, surgidos de la experiencia asistencial de la Doctora Vela, que iban siendo presentados a la audiencia, paso a paso, y requiriendo la colaboración de los asistentes para ir anticipando el diagnóstico. Ni qué decir tiene que se logró la implicación de los asistentes, bastantes de ellos con experiencia clínica, al hacer de la tarea clave de diagnóstico, una tarea abierta, en la que los participantes podían contrastar opiniones con los especialistas. El autor de este blog no había visto en reuniones de este tipo un planteamiento similar, puesto que en ellas el proceder habitual puede consistir, como mucho, en la presentación de casos clásicos o cerrados.

A raíz de un caso especialmente complicado, los ponentes analizaron el uso actual de terapias menos "conservadoras", como el uso de apomorfina, la bomba de duodopa o la intervención quirúrgica insertando estimuladores cerebrales. También se hizo mención a una de las esperanzas terapéuticas actuales, la estimulación cerebral profunda. Esta técnica ya tuvo una presencia destacada en el Congreso de la EFNS 2008 y algún lector de este blog que esté interesado, puede acudir a la entrada correspondiente.

La jornada del día 7 de julio estuvo dedicada a la enfermedad de Alzheimer. El Doctor Alberto Marcos Dolado (Hospital Clínico San Carlos) expuso los conocimientos actuales sobre los "Marcadores biológicos y genéticos en la enfermedad de Alzheimer". Dos aspectos parecen no objeto de discusión en este sentido, como la acumulación de depósitos amiloides y las taupatías. A partir de aquí es cuando las certezas se acaban. No se comprende bien el porqué, reguladores de lípidos, como las estatinas, actúan como un factor protector ante la aparición de la enfermedad y biomarcadores, que serían ideales por su facilidad de uso, como el análisis del líquido cefalorraquídeo (en Suecia se practican sistemáticamente punciones para llevar a cabo el diagnóstico) o el análisis sanguíneo, dejan un porcentaje alto de casos en el limbo de la indecisión. Finalmente, el Doctor Marcos anticipó algunas ideas sobre la vía abierta por los estudios inmuno-histológicos, en conexión con el efecto de los fármacos anti-inflamatorios.

La Doctora Merçe Boada, del Servicio de Neurología del Hospital Val d´Hebrón, en su conferencia sobre la "Necesidad de tratamiento farmacológico en la enfermedad de Alzheimer en sus fases moderadas y avanzadas", aludió a la polémica existente sobre la conveniencia o no de aplicar mediacamentos desde el propio diagnóstico preclínico de la dolencia. De todos es conocido, y fue muy convenientemente recalcado por la Doctora Boada, el enorme impacto económico y asistencial que está suponiendo esta enfermedad, máxime cuando se prevee un espectacular aumento del diagnóstico de casos en los próximos años (China y la India, por ejemplo). ¿Qué hacer, pues? ¿Atender fundamentalmente a la subvención por los Servicios de Salud, de fármacos que activen a los pacientes y que, por lo tanto, reduzcan cada vez más su dependencia asistencial, en vista de que todavía no se conoce bien la etiogenia de la enfermedad? La Doctora trajo a colación una comparativa muy interesante entre diversas opciones que equilibran más o menos, el lado asistencial con el lado farmacológico: desde el modelo estadounidense hasta el de la Sanidad escocesa. En este sentido, fue muy esclarecedora la revisión que hizo de los estudios de Óscar López y su equipo de Pittsburgh sobre los verdaderos efectos del donepecil.

El Encuentro se clausuró con una Mesa redonda acerca de las "Aproximaciones terapéuticas a los pacientes con deterioro cognitivo", Mesa a la que se unió el psicólogo clínico Lluis Tárrega. Partiendo de un difícil caso clínico mostrado por el Doctor Porta-Etessam, se incidió, entre otros aspectos, en la necesidad de la estimulación cognitiva cotidiana, con especial énfasis en los aspectos ecológicos de la misma (Doctora Boada), y los pros y contras de la utilización de ciertos fármacos modificadores de la conducta, como el Bupropion o la Trazodona.

Finalmente, queda felicitar a los organizadores y participantes en esta actividad por el difícil equilibrio conseguido entre el mantenimiento de un nivel expositivo claramente técnico y complejo con la sinergia producida con un auditorio heterogéneo, cuyo interés lograron despertar en todo momento.

Orden(adores) y Caos en Electroencefalografía

2009-04-04T09:20:00.010+02:00

En el marco del ciclo de conferencias organizado por la "Cosmocaixa" en Alcobendas, bajo el rótulo de "Paisajes Neuronales", el Doctor Fernando Fariñas Balseiro ofreció el día 1 de abril una muy interesante charla sobre la aplicación de la dinámica de sistemas no lineales al desarrollo de técnicas electroencefalográficas de diagnóstico. Entre la audiencia había médicos, genetistas, neuropsicólogos, físicos...El autor de este blog está especialmente interesado en el desarrollo de simulaciones por ordenador y de coste computacional bajo, que den cuenta de la actividad electrocortical en el cerebro.

El Dr. Fariñas ha trabajado durante mucho tiempo en el Hospital de La Paz en Madrid y conjuga algo muy difícil de encontrar en la mayoría de médicos de nuestro país: una obvia preparación en Medicina con una muy sólida formación en Física y Matemáticas, que le hace interesarse lo mismo en el diagnóstico de una epilepsia que en un espacio de Hilbert, por ejemplo.

Su campo de estudio está empezando a recibir la atención que se merece y testigo reciente es la publicación del excelente artículo de Tullio A. Minelli, "Neurodynamics and Electrocortical Activity" (2009).

El profesor Fariñas comenzó su intervención recalcando que la Electroencefalografía es la única técnica funcional existente para el diagnóstico de patologías cerebrales. La opinión más extendida entre el gran público es que cuando hay cualquier patología, se producen señales de alarma muy ostensibles que advierten de un fracaso funcional evidente. Pero como subrayó el Dr. Fariñas, éste no es el caso en la mayoría de las ocasiones. Precisamente, cuando en el cerebro se dan ritmos muy fijos de sincronización neuronal, podemos estar ante un problema, puesto que dicha hipersincronización denota que los sistemas de regulación están siendo muy poco adaptativos. La enfermedad tiene más que ver con la presencia de comportamientos funcionales esclerotizados que con conductas "irregulares" o de saltos. En definitiva, y esto tiene mucho que ver con los principios básicos que rigen la teoría del Caos, la enfermedad se revela más por patrones regulares en exceso que por irregularidades funcionales. Sería la diferencia entre un cristal perfectamente estructurado pero, al fin y al cabo, muerto, y un organismo vivo que, precisamente para estar vivo, ha de tener un intercambio continuo y suficientemente dinámico con su entorno.

La moderna teoría del caos arranca con Edward N. Lorenz. La anécdota fundacional es muy conocida y nos presenta a un Lorenz que introduce cifras redondeadas en milésimas en una calculadora que redondea hasta las millónesimas y que, a la mañana siguiente, se encuentra en lugar de con la lista de cifras replicada, con resultados muy distintos. A partir de aquí y, como de forma magistral, expuso el Doctor Fariñas, emerge el folklore conceptual de la teoría del Caos que, por cierto, no hay que confundir con la teoría de Sistemas Complejos. Caos no puede identificarse con Complejidad, puesto que la Complejidad implica auto-organización, modularidad estructural, recursividad algorítmica y emergencia, entre otras propiedades, mientras que el caos determinista es una posibilidad más en el amplio abanico de los sistemas dinámicos no lineales. Pero lo que sí es más que evidente es que la comprensión del funcionamiento del cerebro no se logrará nunca mediante el estudio de unidades funcionales simples sino a través de un enfoque holístico propiciado por el paradigma de los sistemas dinámicos. Precisamente, la pregunta que en esta sesión dirigió el autor de este blog al profesor Fariñas tuvo que ver con la necesidad de ir repartiendo esfuerzos de investigación entre el desarrollo de técnicas de potenciales evocados y las técnicas de neuroimagen que se llevan una enorme cantidad de inversiones para obtener resultados que parecen retrotraer al viejo paradigma localizacionista de la frenopatía: zona cerebral activada, zona responsable de tal facultad cognitiva superior o de tal enfermedad.

El Dr. Fariñas finalizó su intervención describiendo brevemente un muy interesante proyecto que él y un grupo de investigadores están culminando: en palabras del propio Fariñas, " la máquina que hace pi (la letra del alfabeto griego)", es decir, n-MAVEC. Esta máquina se presenta como un instrumental de monitorización de pacientes muy sedados en las Unidades de Cuidados Intensivos. En este tipo de pacientes es muy fácil que puedan darse daños cerebrales irreversibles que pasan desapercibidos a los cuidadores de las Unidades, puesto que se encuentran en una situación tan vegetativa que ni siquiera es posible captar en ellos pequeños movimientos musculares; n-MAVEC es capaz de controlar la ausencia de parámetros típicamente caóticos y necesarios para evitar una hipersincronización, síntoma de un daño cerebral irreparable.

El uso del instrumental teórico de los sistemas dinámicos no lineales para el diagnóstico cerebral se perfila como de enorme importancia y puede ocuparse tanto de lo que se va a encargar n-MAVEC como de analizar qué sucede en el cerebro de un paciente epiléptico durante los cinco segundos que transcurren durante una de las típicas "ausencias" epilépticas.

Hemos de finalizar agradeciendo al profesor Fernando Fariñas Balseiro lo muy esclarecedora que fue su ponencia y el hecho de que esté dando a conocer en nuestro país un paradigma cuyas aplicaciones a la Medicina y a la Psicología van a ser esenciales y que atrae la atención de los neurocientíficos computacionalistas por su poder para generar simulaciones cada vez más complejas.

Oscilación neuronal sincrónica: el gran reto

2009-02-07T09:57:00.025+01:00

(www.alanturing.net)

En este artículo sometemos a la consideración de los lectores, la tesis de que el estudio del fenómeno de la oscilación sincrónica de grupos neuronales, va a constituir la base del estudio del cerebro en la próxima década. Para ello, tomaremos ideas de la neurodinámica basada en sistemas no lineales (Minelli, 2008 y Timme y Wolf, 2008).

Los ritmos cerebrales espontáneos desempeñan un importante papel en la plasticidad sináptica. Así, en situaciones de descanso para sujetos sanos, se produce un nivel de sincronización de las redes neuronales relativamente bajo y fluctuante. En cambio, en ataques de epilepsia, se comprueba una situación de hipersincronicidad. En encefalopatías degenerativas se registra un nivel anormalmente bajo en el área de sincronización.

La sincronización es un mecanismo típico que subyace a los procesos cognitivos, como sucede, por ejemplo, con el aprendizaje asociativo. Según Singer (1994), las neuronas que codifican características de una escena visual, se acoplan selectivamente a través de conexiones excitatorias recíprocas y realizan repuestas rítmicas ante sus estímulos preferidos. Estas respuestas rítmicas pueden sincronizarse después de la estimulación repetida. Las asambleas neuronales pueden ser identificadas por su sincronía al activarse más que por cambios en la tasa de activación. Esto daría lugar a la coexistencia de varias asambleas en la misma región cortical, mostrando una dinámica flexible y robusta.

Para interacciones inhibitorias entre neuronas oscilatorias, el estado de sincronía es estable, más allá de los parámetros y de la conectividad de la red, lo cual demostraría la importancia de las interacciones pulsátiles en la dinámica de la sincronización biológica. Se ha hipotetizado que los patrones de activación neuronal podrían generarse dinámicamente por el córtex cerebral. Los estados en los cuales las unidades se activan de una manera temporalmente irregular y los estados con una actividad asincrónica irregular pueden ser atractores que coexisten en la misma red. Las redes estructuradas pueden poseer una gran variedad de estados dinámicos en los que los tiempos de activación sean precisamente coordinados. Las fuerzas de acoplamiento entre las redes pueden ser muy heterogéneas y darse patrones precisos de activación temporal en lugar de un estado sincrónico simple. Pero, en cualquier caso, entender las propiedades de estabilidad y de robustez de las redes dinámicas cerebrales no parece una tarea que esté fuera de nuestro alcance y, por lo tanto, la comprensión de la clave quizá esencial del comportamiento del cerebro.

Susanne Schreiber: la gran esperanza de la Neurociencia

2009-01-24T06:31:00.010+01:00

Voilà, pues he aquí que tenemos a una digna sucesora de Cajal a comienzos del siglo XXI. Se llama Susanne Schreiber y tiene 32 años. Acaba de ganar en 2008 el Premio Bernstein en Neurociencia Computacional, algo así como el Nobel de la especialidad, dotado con más de un millón de euros. Desde aquí vaticino que la investigación acerca del ritmo neuronal, sin duda, la auténtica clave de bóveda para comprender el funcionamiento del cerebro, va a estar marcada por ella y por su equipo de Berlín en la próxima década. Espero poder escucharla y conocerla este mes de julio, en el contexto del Congreso Internacional de Neurociencia Computacional, organizado por la OCNS, precisamente en la capital alemana.

Seamos de una vez por todas serios y realistas: nos acercaremos a la comprensión del cerebro en la medida en que entendamos su actividad, su ritmo de funcionamiento. Por lo tanto, y aún a riesgo de que algún genetista o especialista en química molecular que leyera esto, pudiera manifestar su disconformidad, el tren del entendimiento del cerebro no pasa exclusivamente por allí, como se nos pretende hacer creer ante la cascada infinita y reciente de artículos sobre combinatoria molecular o replicación genética. No. De acuerdo, se trata de los fenómenos primarios, de los fenómenos subfenoménicos, y el mal funcionamiento del dispositivo molecular neuronal eventualmente lleva a enfermedades neurológicas. Pero son las oscilaciones de la red neuronal las que tienen verdadero poder explicativo a nivel macrofenoménico. Claro, ésta es una empresa enormemente complicada, como no podía ser menos. ¿Por qué? Porque hay que descender al nivel de las neuronas simples. ¿Cómo las características de las neuronas aisladas influyen en la función de las redes más extensas en el cerebro? Esta es la pregunta

No todas las neuronas computan de la misma manera. Algunas neuronas producen "trenes" de impulsos en una sucesión rápida. Otras envían impulsos simples a intervalos regulares. Parece claro que cada célula o grupos de células posee un ritmo preferido a la hora de enviar impulsos.

¿Cómo las propiedades de respuesta de las neuronas influyen en la función de redes neuronales extensas? Grandes grupos de neuronas envían impulsos a un ritmo común, entrando en una "oscilación" colectiva a través de la interacción mutua. Esta conducta oscilatoria y su disfuncionalidad, puede ser un gran predictor de patologías, tales como la epilepsia, o de dificultades en el almacenamiento por parte de las diversas memorias.

Schreiber y su grupo investigan los mecanismos responsables de la oscilación sincrónica de las redes de neuronas y cómo las células individuales pueden mantener el ritmo. Y es que las propiedades individuales de respuesta de las neuronas individuales parecen ejercer efecto sobre la sincronización de la red. Esto se traduciría en la necesidad de elucidar la conexión entre los canales de iones de las células y sus características de respuesta.

Desde aquí queremos felicitar al "Bernstein Center for Computational Neuroscience" por su decisión de premiar el esfuerzo de Schreiber y su grupo por aupar la Neurociencia Computacional a unas propuestas tan llenas de ambición y prometedoras. Sin duda, es la suya una de las grandes apuestas en la investigación del cerebro en nuestro siglo.

Alberto Portera: gran divulgador de la Neurociencia

2009-01-17T10:40:00.016+01:00

Tuve el honor y el placer de saludar al profesor Alberto Portera el día 26 de agosto de 2008, recién finalizada la sesión de "Historia de la Neurología", que los profesores Jesús Porta-Etessam e Iván Iniesta, habían preparado para el duodécimo congreso de la EFNS de 2008 (ya reseñado en este blog). La sesión había estado muy animada, con una magistral intervención del profesor Javier De Felipe sobre los estudios de Cajal acerca de las espinas dendríticas y con Portera, clausurándola con un documental sobre el laboratorio de Cajal, que tomaba como metáfora e hilo conductor un caso de neuropatología. Finalizada a las 12.00 h., se organizaba una visita al antiguo hospital de San Carlos, como homenaje al gran premio Nobel aragonés. Otro aragonés, éste de Caspe, había salido de la sala junto al profesor Porta, y estaban hablando acerca de regresar a casa. La "expedición" al hospital quedaba para los invitados extranjeros...

Nacido en 1928, realiza la carrera de Medicina en la Universidad de Zaragoza. Se desplaza a París y a Estados Unidos, donde ejerce la docencia en las Universidades de Georgetown y de Maryland. En 1960 se incorpora a la Cátedra de Patología Médica del Hospital Clínico de la Universidad Complutense, obteniendo en 1996 la primera Cátedra de Neurología creada en dicha Universidad. Centenares de médicos y miles de pacientes han pasado por sus manos. Ha sido Presidente de la Comisión Nacional de Neurología de la World Federation of Neurology y Académico de número de la Real Academia de Doctores. También de la Real Academia de San Fernando, dada su extraordinaria vinculación con el mundo del arte. Artistas como Millares o Antonio López han sido testigos de esta auténtica pasión. Directos de los cursos de verano de la UCM en el Escorial, fue nombrado Catedrático Emérito de Neurología en 1999.

Una vida vinculada a un modelo de tenacidad investigadora: el de Ramón y Cajal. En el Congreso reseñado inauguró su presentación bromeando con su interés por la Neurología, con pegatina incluída, "I love Neurology". Pero, sobre todo, nos recordó algo esencial: que no hay mejor manera de mantener un cerebro activo que el ejercicio mental permanente y que ante una sociedad cambiante, llena de incertidumbre, en la que la prisa desbocada es ley, sólo el control de la mente puede propiciar un anclaje sólido. Y es que hay una palabra básica en el diccionario del profesor Portera, aquélla que siempre ha guiado su conducta y su labor investigadora: responsabilidad, responsabilidad con nosotros mismos y con los demás.

Winter School 2009: Social Structures in Communication Networks

2009-01-01T09:57:00.014+01:00

Entre los días 5 y 10 de enero de 2009 se ha celebrado en la Universidad de Lisboa, la "Winter School 2009: Social Structures un Communication Networks". La Escuela sirvió para presentar el Programa de Doctorado Internacional sobre Ciencias de la Complejidad, patrocinado por la Universidad lisboeta. El evento reunió a especialistas y estudiantes interesados en el análisis de cuestiones tales como la estructura formal de Internet y de otras redes sociales. El lunes, día 5, Jorge Louça, principal organizador de la Escuela, realizó la presentación, dando paso a Tanya Araújo. La profesora Araújo revisó las siguientes cuestiones: (1) las posibilidades reales de que los modelos de redes inspirados en la Biología, puedan servir para una mejor comprensión de las conductas de tipo macroeconómico; (2) dado que las estructuras de redes, tal y como funcionan en los sistemas biológicos, son redundantes más que óptimamente eficientes, sería pertinente clarificar la idea de eficiencia, frente a la de confiabilidad, en los entornos de tipo socio-económico. A continuación, Jorge Louça y David Rodrigues hicieron un recorrido en el uso de herramientas de visualización y análisis de redes dinámicas que, a los que habitualmente trabajamos con modelos de simulación computacional, nos resultó de mucha ayuda: NWB, PAJEK, GUESS y UCINET fueron introducidas.

El martes, día de Reyes, intervino por vez primera, el gran especialista John Symons, de la Universidad de El Paso, en Texas. Su primera aportación fue meramente propedéutica, para dar paso a las 19.30 h., a una ponencia, titulada "Computational models: prospects and pitfalls", en la que introducía algunas de sus recientes investigaciones. Y así, aludió al sugestivo tema de la emergencia en las redes sociales. El enfoque de Symons ofrece una alternativa a los modelos de emergencia basados en macro-propiedades. La emergencia no se restringe a macro-fenómenos sino que también aparece en la intersección de relaciones o redes. Symons asume una concepción anti-reduccionista de la conducta colectiva y distingue entre intencionalidad colectiva e individual. Dicha intencionalidad puede moldearse en sistemas multi-agente. Precisamente, al día siguiente, los profesores Louça y Rodrigues incluyeron en su charlas algunos instrumentos de simulación para entornos multi-agente, tales como MASON, NETLOGO y BREVE. El valor que tuvo una presentación como ésta fue más bien el incidir en las últimas evoluciones que van recibiendo estos lenguajes. El profesor Palla, de la Universidad de Budapest, cerró la jornada hablando sobre propiedades estadísticas en redes complejas. He de confesar que yo ya no pude estar presente durante esta jornada ni en las jornadas de cierre de la Escuela, los días 9 y 10. Por lo tanto, me quedé con las ganas de escuchar el viernes a los profesores Marinheiro y Lopes, así como de asistir el sábado a la "keynote talk" del profesor Sterbenz, de la Universidad de Kansas.

Desde aquí quiero agradecer a la Universidad de Lisboa el enorme esfuerzo que está realizando por situarse junto a París, Santa Fé y Texas, entre los primeros lugares del mundo en los que se está construyendo el nuevo paradigma de la Ciencia de los Sistemas Complejos, el paradigma del que Stephen Hawking ha aseverado que es la Ciencia del siglo XXI. Ni que decir tiene que nuestra comprensión del "sistema complejo más complejo" que conocemos, el cerebro humano, se verá enriquecida decisivamente por este enfoque que, como tierra prometida, se presenta como tarea en este siglo.

Os dejo aquí el vínculo de este evento:

http://idpcc.dcti.iscte.pt/ws2009/ws2009_home.html

Sinergética y actividad neuronal

2008-12-24T22:49:00.017+01:00

("Las dos hermanas", de
María Betrán Torner)

La sinergética o ciencia de la cooperación fue introducida por Hermann Haken, uno de los pioneros en el estudio del láser, en 1970, en una conferencia impartida en la Universidad de Stuttgart. En una interesante entrevista, realizada por Vinzenz Schönfelder y que ha aparecido publicada en el número 33 (Noviembre-Diciembre, 2008) de la revista "Mente y Cerebro", el prestigioso científico alemán comenta que sú ámbito actual de investigación se centra en intentar comprender mejor la actividad de las neuronas a partir de su original perspectiva, basada en el estudio de sistemas auto-organizados.

Observemos la luz emitida por un láser. Lo cierto es que los átomos parecen organizar su propia conducta. Se trata de un ejemplo de cómo un estado físico de desorden se traduce a un movimiento ordenado. El láser exhibe todas las propiedades de una transición de fases, incluyendo fluctuaciones y ruptura de simetrías. Como todos los sistemas biológicos, el láser es un sistema abierto y se configura como un excelente caso de conexión entre el reino de lo inanimado y la naturaleza animada.

Detengamos nuestra mirada en el plasmodio que crece en el siguiente acuario.

Una vez que las células individuales se ensamblan, parece como si existiera una comunicación entre las mismas, a larga distancia. El intercambio de materia puede hacer que el estado de equilibrio entre dos células sea inestable. Es como el estado de una bola situada en la cima de una colina. Si la bola se balancea a la izquierda, la concentración de un tipo particular de moléculas se incrementa en la célula de la izquierda; si a la derecha, la concentración molecular se produciría en la célula de la derecha: tendríamos un perfecto ejemplo de "curva sinergética".

Mucho ha transcurrido desde el concepto de neuronas polarizadas en Ramón y Cajal. Las neuronas ya no se piensa que formen cadenas funcionando como arcos reflejos. También la idea de transmisión por sinapsis química, tal y como fue descrita por Eccles y otros, no es compartida en nuestros días. Según la versión clásica, la transmisión sináptica tiene lugar en la sinapsis, donde la terminal presináptica contacta con la membrana subsináptica de la neurona postsináptica. La hendidura sináptica separa ambas membranas y el neurotransmisor se difunde a través de esta hendidura. Sin embargo, en muchos casos, la neurona no entra en contacto con su objetivo, puesto que agentes endogénicos realizan esta función. Por otro lado, y como señala Susanne Schreiber, no todas las neuronas "computan" de la misma manera. Cada una tiene su estilo de comunicarse con otras neuronas y la clave estaría en interpretar los fenómenos de oscilación sincrónica que tienen lugar en el cerebro. Y aquí es donde la sinergética puede tener mucho que decir. Diferentes y espontáneos ritmos cerebrales desempeñan un importante papel en la plasticidad sináptica. La simulación de la actividad neuroeléctrica mediante circuitos que usen nociones de la sinergética se presenta muy interesante. Por ejemplo, una de tales nociones básicas es la de bifurcación. Dado un punto de equilibrio, una bifurcación consiste en una separación de ese punto fijo de equilibrio, de manera tal que, a partir de ahí, se pueden producir grandes cambios en el sistema. Pues bien, en las neuronas biestables, aquéllas en las que coexisten estados de descanso y de actividad, la excitabilidad parece relacionarse con la existencia de bifurcaciones. El uso de categorías de la sinergética, como "bifurcación", "atractor", efecto de sincronización", "fluctuación"..., será, sin duda, un terreno conceptual en el que se se produzcan avances decisivos en nuestro entendimiento de la actividad neuronal.

Psicoanálisis y Neurociencia: ¿a la espera de una nueva revolución?

2008-11-23T09:48:00.032+01:00

(Imagen de Horvath)

Quien más, quien menos, conoce de sobra la crítica a la carencia de rigor científico por parte del Psicoanálisis. Desde los clásicos planteamientos verificacionistas hasta el falsacionismo popperiano, se produce un indisputado consenso en torno a la imposibilidad de incluir la teoría iniciada por Freud en el recinto de la Ciencia. Y, sin embargo, últimamente las cosas parecen estar cambiando. ¿Por qué? Porque la Neurociencia más puntera está a la búsqueda de sacar el máximo rendimiento posible al paradigma freudiano. En la última década, se están empezando a trazar los mapas cerebrales que puedan remitir a ciertos conceptos básicos psicoanalíticos como los de Superyo o Ello. Por no hablar de su aplicación al diseño de modelos computacionales y agentes artificiales. Testigo de lo primero son las aportaciones, desde el ámbito de la Neuropsicología, de autores como Solms o Turnbull (véase de ellos, por ejemplo, "The Brain and the Inner World", 2002). Testigo de lo segundo son los trabajos de autores de la Universidad de Viena (por ejemplo, Gruber) que, inspirándose en potentes nociones freudianas, están diseñando modelos computacionales de memoria episódica para agentes artificiales.

¿Estamos ante la antesala de una verdadera revolución, comparable, pongamos por caso, a la introducción de la teoría de los sistemas complejos en los años 50 del siglo pasado o a la emergencia de los estudios sobre Vida Artificial en los años 70, a partir de la teoría de algoritmos genéticos de Holland? O, por el contrario, se tratará de una simple moda, de un simple "bluff", más en la línea de los intentos hace décadas de aplicar la teoría de catástrofes prácticamente a todos los ámbitos. Independientemente de los frutos teóricos y prácticos que puedan perdurar de esta línea de investigación, defendemos en este artículo la necesidad de nuevas perspectivas como ésta, aún cuando las herramientas matemáticas no estén todavía lo suficientemente afinadas como para asegurar su consolidación y perdurabilidad.

Freud fue uno de los primeros autores en afirmar que nuestra vida mental opera de una manera inconsciente y que la conciencia es simplemente una propiedad de una parte de la mente. Muchos científicos cognitivos contemporáneos argumentan que la conciencia tiene una escasa importancia en nuestra vida mental y que muchas de nuestras operaciones mentales son realizadas sin necesidad de la conciencia. Por ejemplo, nosotros podemos recordar inconscientemente a través de la memoria implícita. A partir de 1923 la consciencia no será para Freud un principio fundamental organizador de la mente. Él atribuyó las propiedades asignadas previamente al sistema consciente y preconsciente, al "Ego". Pero sólo una pequeña porción de las actividades del "Ego" era consciente. Su propiedad funcional básica era más la inhibición que la conciencia. En terminología actual, la base del "Ego" sería el control ejecutivo sobre las funciones automáticas de la mente, o lo que Damasio llamaría el "yo autobiográfico". La memoria episódica, que, en definición de Schacter (1996), nos permite recuperar explícitamente las incidencias personales que definen nuestras vidas, es el elemento esencial del "yo autobiográfico". Andreas Gruber, de la Universidad de Viena, ha desarrollado en 2007 un modelo computacional de la memoria episódica, que toma en consideración algunos de los principales conceptos freudianos, en concreto, el de "Ello" y "Yo". Gruber modela la influencia de estímulos internos mediante variables como el nivel de energía, así como los niveles de "impulsos" y "emocionres básicas". Si hay un desequilibrio, los impulsos se ven afectados y pueden iniciar una conducta de búsqueda activa. La toma de decisiones en el bajo nivel es realizada en un módulo de pre-decisión que consta de los módulos de impulsos y emociones básicas. De algún modo, aquí quedaría reflejado el "Ello" de Freud. En cambio, las situaciones percibidas (el "Yo" freudiano) encontrarían cobijo en un módulo de decisión de alto nivel. Las emociones complejas interactuarían con la memoria episódica, buscando situaciones similares a la actual e incluyendo el aspecto emocional.

Es curioso cómo más de 80 años después, la Neurociencia y la Inteligencia Artificial están dirigiendo su mirada hacia el fundador del Psicoanálisis, reverenciado por haber introducido una ruptura esencial en el pensamiento de la humanidad pero, al mismo tiempo, acusado de haber encarnado una metodología acientífica. ¿Nos traerá este siglo una inesperada y fértil síntesis que sitúe definitivamente a uno de los paradigmas más rupturistas en la rigurosa senda de la ciencia?

Dunlosky & Metcalfe: "Metacognition"

2008-11-02T05:59:00.017+01:00

El libro que comentamos acaba de ser publicado en septiembre de 2008 por la editorial SAGE. Es el primer manual para estudiantes universitarios sobre metacognición y sus autores son dos de los más prestigiosos representantes de este campo. John Dunlosky es profesor en la Universidad de Kent y Janet Metcalfe es, sin duda, junto a Bjorg y Koriat, la autora más reconocida y activa en esta línea de investigación. Janet da clases de Psicología y Neurobiología en la Universidad de Columbia y dirige un laboratorio, el Janet Metcalfe Lab, en el que se están formando los psicólogos jóvenes más prometedores en la materia.

La obra se divide en una Introducción, un resumen histórico y tres secciones. La primera se titula "Basic Metacognitive Judgments" y ahonda en las ilusiones metacognitivas más relevantes, como los juicios de sensación de conocimiento (FOK), los juicios de aprendizaje, los juicios de confianza y los juicios basados en la fuente. Una segunda sección está dedicada a aplicaciones en las declaraciones realizadas por testigos en los tribunales de Justicia y en el ámbito de la educación y, para finalizar, una tercera sección que concierne al desarrollo de las capacidades metacognitivas a lo largo de la ontogenia de los individuos. En total, cerca de 300 páginas muy cuidadosamente editadas, con numerosos esquemas y de lectura muy agradable y didáctica. Destacamos cómo Dunlosky y Metcalfe emplean un sistema de cajas que actúan de recordatorio de las cuestiones principales y que sirven de gran ayuda a los alumnos. Por otro lado, y es digno de agradecer, no dejan de lado la remembranza histórica y van salpicando el texto con imágenes y referencias de los principales autores que han contribuido al desarrollo del área en las últimas tres décadas (Nelson, Flavell, Schneider, Jacoby...)

Una breve introducción, que da paso al capítulo primero, presenta al lector el modelo metacognitivo de Nelson y Narens. Este modelo define una interacción entre el nivel objeto y un número n de metaniveles, a través de un proceso de monitorización dirigido desde el nivel objeto hacia los metaniveles y mediante un proceso inverso de control.

En el capítulo segundo, se pergeña una historia acerca de los orígenes que se remonta desde el poeta Simónides hasta nuestros días, pasando por una extensa referencia al método introspectivo usado por los herederos de Wundt en la escuela de Würzburg. En los años 60 del siglo pasado, John Hart se planteó de una manera rigurosa investigar la validez del método introspectivo mientras que John Flavell inició la Escuela Metacognitiva de Psicología.

El capítulo tercero toma como referencia los estudios sobre metamemoria para introducir al estudiante en los tipos de medidas e interpretación de los datos más comunes en el área, dando paso al capítulo cuarto, en el cual, por fin, nos adentramos en el primer ejemplo clásico de juicios metacognitivos: los juicios de sensación de conocimiento (en inglés, FOK). Son aquellos juicios en los que el sujeto valora, después de haber estudiado o conocido un item, si conoce dicho elemento. Los análisis experimentales revelan que suele darse una sobreestimación del propio conocimiento en la mayoría de los individuos. De agradecer son las alusiones a las bases neurofisiológicas de este tipo de juicios así como las referencias a los métodos empleados por Lynn Reder y sus discípulos. Como sucede en todos los capítulos del libro, esta sección se cierra con una serie de cuestiones y de revisión de conceptos, de gran ayuda para el estudiante (el número es el apropiado y las preguntas son verdaderamente relevantes para calibrar el grado de asimilación producida).

Los juicios de aprendizaje o juicios (JOL) son abordados en el capítulo cinco y generan un verdadero rompecabezas para los estudiosos de la Educación. Consisten en juicios en los que el sujeto valora el grado de aprendizaje que se ha producido en alguna actividad de estudio. Normalmente suelen sobreestimarse y de ahí surgen problemas tales como la cantidad de tiempo dedicada a repasar o la estructuración general del material lectivo. Factores influyentes en el aprendizaje, tales como la corrección inmediata o postergada de errores o el "feedback" continuo, dependen directamente de esta clase de juicios.

Los juicios de confianza ocupan el capítulo seis y un amplio comentario es dedicado por los autores a analizar las teorías sobre la confianza retrospectiva: por aquí pasan el enfoque heurístico de Tversky y Kahneman (1982) y perspectivas de tipo ecológico, destacando el modelo híbrido de Dougherty (2001).

Los juicios basados en la fuente (capítulo séptimo) implican recordar el origen de un recuerdo o de su contexto.

A partir del capítulo ocho encontramos las aplicaciones de la Metacognición, destacando su estudio para analizar el grado de confianza que han de merecer los testimonios presentados en Tribunales de Justicia. Por otro lado, en el ámbito de la Educación las aplicaciones son básicas, como puede apreciarse en el reciente artículo de Metcalfe y Son (2007).

La última parte de esta obra recensionada se dedica a exponer el desarrollo evolutivo de las capacidades metacognitivas, desde la infancia hasta la vejez. Destaca la crítica o, cuando menos, la introducción de matices, a las últimas contribuciones de Smith, Washburn y otros sobre metacognición en animales. Frente a estos autores, Janet, que es la responsable directa de esta parte del libro, cree que todavía no se puede hablar de la confirmación del descubrimiento de verdaderas capacidades metacognitivas en animales superiores.

Ésta es una monografía universitaria y, como bien se ha resaltado por parte de la editorial, es única en su género. Su lectura ha de ser obligada para cualquier estudiante que desee adentrarse en este fascinante tópico y para cualquier estudioso que quiera encontrar una visión compendiada y unitaria, por fin, de un área a menudo excesivamente fragmentada en múltiples subáreas y publicaciones.

La fascinante evolución computacional del lenguaje

2008-10-26T12:11:00.016+01:00

El lenguaje humano es un modo de comunicación, un elemento crucial de nuestra cultura y un objeto que define nuestra identidad social.

Las estucturas lingüísticas consisten de unidades más pequeñas que se agrupan de acuerdo con ciertas reglas. Los fonemas forman sílabas y palabras. Las palabras configuran frases. Y, sin embargo, las reglas para tales agrupamientos no son arbitrarias. Existe una bella correspondencia entre lenguajes, gramáticas y máquinas. El conjunto de todas las gramáticas corresponde al conjunto de todos los ordenadores digitales con memoria infinita y que generan el conjunto de los lenguajes computables. En consecuencia, la mayoría de los lenguajes posee una gramática indecidible para una máquina de Turing.

Un subconjunto de lenguajes decidibles es generado por gramáticas sensibles al contexto. Un subconjunto de aquellos lenguajes puede ser generado por gramáticas libres de contexto y un subconjunto de los lenguajes libres de contexto contiene todos los lenguajes regulares. Un subconjunto de los lenguajes regulares consta de todos los lenguajes finitos. Esta relación entre gramáticas recibe el nombre de jerarquía de Chomsky. Con la introducción de la jerarquía de Chomsky, hubo interés en situar los lenguajes naturales dentro de este esquema. Los lenguajes naturales son infinitos.

Los niños aprenden su lengua nativa escuchando oraciones gramaticales de sus padres o de otras personas. A partir de esta influencia ambiental, los niños construyen una representación interna de la gramática subyacente. Ni los niños ni los adultos son conscientes de las reglas gramaticales que especifican su propio lenguaje. Ya Chomsky indicó que el estímulo ambiental disponible no especifica las reglas gramaticales. La solución propuesta es que los niños aprenden la gramática correcta eligiendo a partir de un conjunto restringido de gramáticas. La teoría de este conjunto restringido es la Gramática Universal. ¿En qué sentido hay una Gramática Universal innata?

El cerebro humano estaría equipado con un algoritmo de aprendizaje que nos capacitaría para aprender ciertos lenguajes. La teoría del aprendizaje sugiere que ha de existir un espacio de búsqueda anterior a los datos, esto es, innato. A veces, se afirma que el argumento para una Gramática Universal innata descansa en una asunción matemática particular que se refiere sólo a la sinraxis y no a la semántica. Pero esto no cambia la necesidad de restricciones innatas. La Gramática Universal evolucionaría a través de presiones selectivas, compitiendo diferentes Gramáticas Universales. Consideremos Gramáticas Universales con el mismo espacio de búsqueda y el mismo procedimiento de aprendizaje, siendo la única diferencia el número de oraciones N de entrada. Esta cantidad es proporcional a la longitud del periodo de aprendizaje. La selección natural lleva a valores intermedios de N: para un N pequeño, la precisión del aprendizaje correspondiente a la Gramática correcta, es demasiado baja; para N grande, el proceso de aprendizaje requiere demasiado tiempo y es muy costoso. Esto explicaría por qué en humanos existe un periodo limitado de adquisición del lenguaje.

Pensemos en Gramáticas Universales que difieran en el tamaño de su espacio de búsqueda n pero que posean el mismo mecanismo de aprendizaje y el mismo valor de N. Existe una presión selectiva para reducir n. Sólo si n está por debajo del entorno de coherencia, puede la Gramática Universal generar comunicación gramatical. Cuanto más pequeño sea n, mayor será la precisión de la adquisición gramatical.

Así pues, debido a que nuestro cerebro evolucionó, la Gramática Universal también es un producto de la evolución y, como tal, sujeto a variabilidad.

Neurociencia computacional y conductas adictivas

2008-10-18T09:38:00.025+02:00

En los últimos años han surgido una serie de modelos computacionales que intentan explicar los mecanismos cerebrales y de conducta que están en el origen de los comportamientos adictivos. Quizá el pionero de este tipo de modelos ha sido David Redish, profesor del Departamento de Neurociencia de la Universidad de Minnesota. Su artículo en Science (2004), titulado "Addiction as a computational process gone awry", significó el punto de partida para la proliferación de modelos en los últimos 4 años, algunos de ellos muy significativos y que, sin duda, van a tener aplicaciones terapéuticas. Redish es un caso curioso de diversificación del talento. Más conocido por su interés en el tema de los mapas cognitivos y células de localización espacial (véase en este mismo blog la entrada sobre O´Keefe y Nadel), lleva unos cuantos años dedicado a aplicar sus descubrimientos sobre los mecanismos cerebrales implicados en la navegación animal al tema de por qué los antagonistas de los opiáceos reducen las respuestas hedónicas. Según Redish y Johnson (2007), hay dos sistemas en el cerebro de los mamíferos: un sistema flexible capaz de tomar decisiones con rapidez pero computacionalmente muy exigente y un sistema inflexible, que puede actuar rápidamente pero muy lento en su desprogramación. El sistema inflexible es un sistema de hábitos que sólo requiere unos limitados recursos computacionales para ponerse en marcha. El sistema flexible requiere reconocer una situación y unos procedimientos para alcanzar un objetivo a partir de la situación. A su vez, evaluará el valor de la consecución del objetivo, que dependerá de las necesidades actuales del agente.

El sistema inflexible implica una simple asociación entre la situación y la acción. La evaluación en este segundo sistema implica una memoria del valor aprendido que asocia la acción con la situación presentada. En el fondo se trata de un mecanismo de aprendizaje por refuerzo, basado en la diferencia temporal.

Los autores mencionados han observado en el conjunto neuronal del hipocampo de ratas, que las elecciones consistentes en avanzar en un laberinto son elecciones de alto coste computacional. Las ratas fueron entrenadas para una tarea de elección en la que tenían que elegir el recibir comida. Las ratas, en la parte inicial de la sesión, tomaban una pausa en aquellas elecciones costosas y mostraban una conducta similar a una conducta vicaria de ensayo y de error.

Para evaluar el valor de esa conducta, el sistema precisa de una señal que reconozca el valor hedónico. Las señales hedónicas son transmitidas por el sistema de señalización de los opiáceos, tal y como es puesto de manifiesto por el efecto de los agonistas y antagonistas de opiáceos. Hay múltiples tipos de receptores de opiáceos en el cerebro de los mamíferos, unos son euforizantes mientras que otros son aversivos. Estos tipos de receptores tienen consecuencias inmediatas para procesos tales como el ansia o deseo intenso. Se trata de una sensación interna que no siempre es reflejada en acciones externas. En términos operacionales, puede definirse como el reconocimiento de que existe un camino a una salida de valor elevado. Esta expectativa sólo puede darse en el sistema de planificación flexible y no en el sistema de hábitos, puesto que el sistema de hábitos no incluye el reconocimiento de la salida esperada. Debido a que el sistema flexible sólo entraña el reconocimiento de que una acción puede conducir a un camino potencial hacia una meta y no entraña un compromiso respecto a la acción, el estado de ansia no va a generar necesariamente una selección para producir acciones. En el sistema de planificación, cuando el hipocampo alcanza una meta que es evaluada como de valor elevado, surgirá un fuerte deseo de conseguir esa meta. Esta sensación de ansia debe también implicar estructuras cerebrales relacionadas con la evaluación de futuras recompensas, tales como el córtex órbitofrontal y el núcleo accumbens.

Los antagonistas competitivos de opiáceos se han usado clínicamente para reducir el ansia. Cuando el componente predictivo del sistema de planificación identifica los medios potenciales de obtener un resultado, el componente evaluativo generará señales de recompensa (opiáceos endógenos), establecindo el valor de aquella salida para propósitos evaluativos: la identificación de un camino que conduce a una recompensa elevada lleva a ansiar aquella recompensa. Bloquear aquellas señales de recompensa reduciría el valor hedónico subjetivo de recibir la misma y también amortiguaría el ansia. Si la señal de recompensa se basa en el sistema de señalización de opiáceos, esto puede explicar el porqué antagonistas de opiáceos tales como la naltrexona pueden reducir la sensación de ansia.

José Mira: in memoriam

2008-10-11T07:09:00.023+02:00

José Mira, director del Departamento de Inteligencia Artificial de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la UNED, falleció el día 13 de agosto de 2008. Queremos manifestar desde aquí el mayor de nuestros agradecimientos a este verdadero maestro. El profesor Mira se incorporó a la Universidad Nacional de Educación a Distancia en 1989 como Catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, habiendo ejercido previamente la docencia en la Universidad Complutense, en la Universidad de Granada y en la de Santiago de Compostela. En esta última Universidad había recibido la medalla de oro, imagen de nuestro blog que corresponde precisamente a la salida de ese acto institucional.

Muchos de los que, a finales de los años 80, estábamos interesados en la Inteligencia Artificial en nuestro país, teníamos dos referentes: uno, por así decirlo, externo, y el otro interno. El primero era Jaime Carbonell, que ya estaba trabajando en USA, mientras que el segundo era José Mira. Tuve la fortuna de recibir en 1995 su tutela en uno de sus cursos ("Introducción a la Inteligencia Artificial") y así poder entrar en contacto con él. Había sido uno de los introductores en España del enfoque simbólico en Inteligencia Artificial (los "scripts de Schank y, por ejemplo, lenguajes representacionales como KL-ONE) pero también del novedoso planteamiento conexionista de Rumelhart y McClelland. Recuerdo que por aquel entonces yo trabajaba en teoría de situaciones, nada que, por supuesto, tuviera que ver con la Inteligencia Artificial "dura". En parte, mi interés respondía a mi disconformidad con una perspectiva demasiado estrecha en cuanto a su reduccionismo cuantitativo. Tenía la sensación de que podía hacerse cierta justicia a la importancia de la interacción del entorno con el agente, a través de la idea de situación de Jon Barwise. La tremenda maquinaria de difusión del CSLI de la Universidad de Stanford estaba a pleno rendimiento y decenas de libros salían anualmente de las imprentas del Xerox Parc en "Silicon Valley", aplicando dicha idea. Todavía estaban por llegar las aplicaciones más interesantes, como los programas Tarski´s World o Turing World, de Etchemendy, Barwise y su equipo, la cuestión de los diagramas lógicos o los trabajos formales de Wobcke. Paralelamente, Rosenschein y Kaelbling, sin apelar en absoluto a la perspectiva de Barwise, daban los primeros pasos hacia el diseño de autómatas "situados": esto sí que era verdadera Inteligencia Artificial para el profesor Mira. Cuando acudí a comentarle mi trabajo, que versaba sobre canales de flujo de información, en la línea de Jerry Seligman, el profesor Mira, siempre entrañable, siempre extraordinariamente humano, no pudo evitar la media sonrisa del genuino conocedor, de la persona que verdaderamente sabe qué hay que traerse entre manos: "sí, hay formalización, pero ¿todo esto no es demasiado cualitativo?, ¿dónde está lo cuantitativo?" Al final, como no podía ser de otro modo en una persona de tan excelente humanidad, siempre deseosa de ayudar y de que los jóvenes fueran aportando, se llegó a una "entente cordiale", y el trabajo se reencauzó sarisfactoriamente para ambos.

Pero tampoco hay que olvidar al hombre de finísima ironía que, en un reciente curso de verano en Ávila, se reía abiertamente de las eternas preguntas de los periodistas acerca de la posibilidad de "fabricar" seres auténticamente inteligentes: "si tienes la suerte de juntarte con alguien que te quiera mucho y esperas 9 meses", la respuesta será afirmativa.

¿Me equivoco si afirmo que las Unidades Didácticas sobre Inteligencia Artificial (UNED) del profesor Mira están entre las publicaciones más leídas de la materia en castellano, y que su extraordinaria claridad ha abierto los ojos a muchos licenciados de todo el ámbito iberoamericano? Por allí, de manera concisa, accedías al mundo de los lenguajes simbólicos, de la lógica borrosa o de los perceptrones, con una facilidad pasmosa.

Muchas gracias, Profesor. Estarás siempre en el recuerdo y tu excepcional labor no tendrá fin.

"Fungus eaters" e Inteligencia Artificial

2008-09-26T21:31:00.012+02:00

En 1961, Masanao Toda propuso el desarrollo de sistemas autónomos completos que habían de cambiar el concepto de agente en Inteligencia Artificial. Hasta entonces, la cuestión de la capacidad de supervivencia de agentes virtuales en entornos complejos, hasta cierto punto, comparables a los ambientes propios de los sistemas biológicos, ni siquiera se había dejado entrever. La psicología cognitiva comenzaba a hacer acto de presencia pero se centraba en el manejo de sistemas simbólicos para dar cuenta de las funciones cognitivas tradicionales. La idea de Toda, sin embargo, va a generar un cambio de paradigma en toda regla: se trata de estudiar sistemas completos, esto es, sistemas capaces de comportarse de manera autónoma en un entorno sin intermediación humana, descomponiéndolos en sistemas más simples. Tales sistemas han de incorporar numerosas capacidades, pero lo importante es que, en todo momento, habrán de decidir qué hacer. En el capítulo séptimo de "Man, robot and society" (1982, p. 100 y ss.), Toda plantea el escenario de un agente autónomo, un "fungus eater" solitario, que es enviado a un planeta lejano a aprovisionarse de uranio. Cuanto más recolecta, más recompensa recibirá en forma de un cierto tipo de hongo que crece en el planeta. El agente dispone de un almacén, de sistemas de recolección, de mecanismos de percepción, puede moverse, pero lo esencial es que va tomando decisiones en función de un entorno cambiante. El agente debe ser autónomo porque es demasiado simple como para ser controlado a distancia, por ejemplo, por humanos. De hecho, nadie puede repararlo o alimentarlo externamente. Y en consecuencia, ha de contemplar el mundo bajo su propia perspectiva: su única información disponible surge de la interacción de sus sensores con el entorno. Toda diseña un agente adaptativo que, con el tiempo, dará paso, por un lado, a la idea de Brooks (1991) de robots autónomos adaptativos y, por el otro, a una enorme cantidad de estudios sobre "swarm intelligence" o inteligencia de agentes que simulan la inteligencia social presente en colmenas u hormigueros (ver el libro del mismo título de Bonabeau, Dorigo y Theraulaz, 1999). El camino a la robótica evolutiva también había quedado abierto (véase Nolfi y Floreano, 2000).

Joaquín Fuster: un revolucionario de la Neurociencia

2008-09-20T08:48:00.025+02:00

Queremos rendir homenaje en este blog al científico barcelonés, Joaquín Fuster, uno de los auténticos genios de la Neurociencia del siglo XX y cuyas contribuciones han recibido el reconocimiento de premios tan prestigiosos, como el "The Goldman-Raki Price for Cognitive Neuroscience" y el "George Miller Prize" en 2007, concedido por la "Cognitive Neuroscience Society". Nos acercaremos al médico catalán a través de un análisis de su obra maestra, "Cortex and Mind", pero el lector interesado en conocer el desarrollo de una carrera que abarca más de medio siglo, haría bien en entrar en su propia página web, http://www.joaquinfuster.com/

En su obra de 1995, "Memory in the Cerebral Cortex", Fuster defendió que la memoria a corto plazo, la memoria operativa y la memoria a largo plazo, comparten las mismas redes corticales. Se trataba de una hipótesis que, de manera fértil, hibridaba sus trabajos de los años 50 y 60 sobre sistemas de activación reticular en el cerebro y su descubrimiento, en la década de los 70, de células especializadas en la función mnemónica en primates.

La gran cuestión es si existe una correspondencia entre el orden mental y el orden de las estructuras y procesos que acaecen en el sistema neuronal del córtex. La sinapsis desempeña un papel esencial en la formación de redes cognitivas. Las representaciones neurocorticales de nuestros entornos internos y externos se construyen, en gran medida, por modulación de contactos entre neuronas. Según Fuster, en las áreas motoras y sensoriales, pueden trazarse anatómicamente una serie de caminos corticales hacia áreas asociativas superiores. Estos caminos se componen de fibras ascendentes y descendentes. Las redes neocorticales para la representación cognitiva se desarrollan en la misma dirección que la conectividad cortical. La intersección de redes en aquellas áreas justificaría la representación multimodal de objetos. Es fascinante cómo las redes cognitivas se auto-organizan por auto-asociación.

La estructura interna del neocórtex revela su uniformidad: consiste de seis capas, cada una con su arquitectura de células y fibras. La percepción consistiría en la activación, a través de los sentidos, de una red cortical posterior que, representaría en su estructura asociativa, un patrón de relaciones, presente en el entorno. ¿Qué decir de la memoria? Las memorias almacenadas son redes corticales. Hay que tener en cuenta que la memoria es fundamentalmente una función asociativa. La formación de las asociaciones entre las poblaciones de células corticales que configuran las redes de memoria, tiene lugar bajo el control funcional de las estructuras límbicas, especialmente el hipocampo. La atención, repetición y la práctica son operaciones cognitivas que trabajan, de manera sinérgica, en el fortalecimiento de las sinapsis que forman las redes de memoria del córtex. Precisamente, la consolidación de una memoria consistirá en la modulación sináptica bajo aquellas operaciones cognitivas. A partir de aquí será necesario incidir en los distintos tipos de memoria (a corto plazo, perceptual, ejecutiva...), pero lo esencial de la tesis de Fuster es que su base fisiológica son redes organizadas jerárquicamente en el córtex. Más aún, todo el córtex cerebral podría ser considerado como una "web" cortical global, en la que cualquier población neuronal estaría conectada, directa o indirectamente, con cualquier otra, y la fuerza de la conectividad entre ellas variaría en términos de conexiones entre fibras y de vínculos sinápticos.

Otras funciones cognitivas, como la atención, el lenguaje y la inteligencia se organizarían en torno a los mismos principios citados, siempre teniendo en cuenta la peculiaridad específica de su base anatómica. Pero el Doctor Fuster va más allá y se atreve a hipotetizar acerca del sentido funcional de la cúspide de la actividad cerebral: la conciencia. La conciencia, entendida como el flujo de conciencia al que se refería William James, consistiría en la activación secuencial, más allá de un cierto umbral, de las redes corticales de las distintas operaciones cognitivas mencionadas. Así pues, hemos desembocado en la culminación del edificio pacientemente construido por Fuster: un enfoque que unifica toda la cognición.

Sirva esta breve referencia para rendir tributo a uno de los neurocientíficos más brillantes del siglo XX, por derecho propio en la senda de un Tanzi o un Cajal.

12th Congress of the European Federation of Neurological Societies

2008-09-14T17:57:00.047+02:00

Se ha celebrado en Madrid el duodécimo "Congreso de la Federación Europea de Sociedades de Neurología" (23-26 de agosto de 2008). Más de 4.000 participantes, unos 1.800 "abstracts" y 200 bolsas de viaje concedidas a jóvenes neurólogos hablan bien a las claras de la magnitud de este Congreso. Hemos de dar las gracias a todas las personas que han contribuído a su organización pero, en especial, agradecemos el esfuerzo de los Comités locales encabezados por Antonio Gil-Nagel, vicepresidente del Comité del programa y acompañado por Marcelo Berthier y Francisco Javier Grandas. Isabel Illa, como vicepresidenta del Comité de la EFNS y Rosario Luquin, Inmaculada Bonaventura, María Dolores Martínez, Valentín Mateos, Jesús Porta-Etessam y Pedro Jesús Serrano, fueron decisivos para que esta magna reunión llegara a buen término.

El Congreso se abrió con unas palabras de presentación por parte del presidente de la EFNS, Jacques L. De Reuck y comenzó con un curso libre titulado "How do I examine...? Intervino en primer lugar el profesor Gil-Nagel que, una vez más y secundado por su equipo del Hospital Ruber Internacional, demostró su gran categoría como neurólogo, con una muy interesante y cuidada propuesta acerca de cómo distinguir adecuadamente los ataques de epilepsia. Niall Quinn hizo mención a los métodos que está desarrollando en Londres para diagnosticar a los pacientes con la enfermedad de Parkinson e hizo hincapié en algo que, en estos tiempos de avance tecnológico constante, parece habérsenos olvidado: la importancia decisiva de la observación clínica por encima de las mediciones con aparatos. Para finalizar este curso, Michel Clanet se ocupó del diagnóstico temprano en la esclerosis múltiple.

El autor de este blog no es especialista en Neurología Clínica y, por lo tanto, centró su presencia en el Congreso en aquellos cursos y simposios que sí tenían que ver algo con su especialización, esto es, que tocaban más de cerca el lado computacional o que, por su relevancia, generalmente desde un punto de vista histórico, no podían ser obviados.

Destacamos del domingo 24 de agosto una sesión sobre neuro-estimulación para la epilepsia, en la que participaron los profesores Wadman y Boon. El profesor Wadman defendió el potencial de la neuroestimulación para diversas patologías cerebrales. El problema con la epilepsia, sin embargo, es que no es fácil encontrar la mejor localización para realizar la estimulación, por lo que es imprescindible realizar un óptimo protocolo con los pacientes candidatos a recibir esta terapia. Habría que distinguir, por otro lado, entre intervenir durante el comienzo de un ataque epiléptico y reducir crónicamente la excitabilidad del paciente, para así también reducir la probabilidad de la ocurrencia de un ataque. Especialmente interesante es la aplicación de estrategias de "bucle cerrado", esto es, de estrategias en las que el nivel de estimulación sea controlado por el propio estado del cerebro. El profesor Boon propuso la estimulación del nervio vago como un tratamiento alternativo para los pacientes con epilepsia refractaria a los tratamientos convencionales. En la misma mañana del domingo, un grupo de profesores de la Universidad de Palermo, encabezados por el profesor Giglia, mostraban cómo modular el córtex prefrontal dorsolateral mediante estimulación magnética transcraneal repetitiva, misma técnica que Antonio Oliviero exponía por la tarde en relación con el tratamiento de los desórdenes del movimiento. A la misma hora, Barbro B. Johansson analizaba el fascinante tema de la plasticidad cerebral. Según Johansson, el entrenamiento en actividades específicas de la vida diaria, a partir de la primera semana después de haber sufrido daño cerebral, es un factor clave en la rehabilitación. El cerebro tiene una gran capacidad para el procesamiento simultáneo automático. Las lesiones corticales interrumpen las redes que combinan diferentes regiones, y la capacidad para el procesamiento automático de los estímulos de entrada se vé reducida. La representación motórica y cortical de la mano ejerce influencias inhibitorias sobre el córtex motor opuesto, en individuos sanos. Basado en la observación de una actitud muy inhibitoria en aspectos tactiles de los pacientes con infarto cerebral, Johansson hipotetiza que esta anormalidad podría influir de manera adversa en la recuperación motora y usa sistemas de estimulación magnética transcraneal para ayudar a la recuperación.

Como es obvio, las técnicas de neuroimagen ocuparon un lugar destacado en el Congreso, técnicas profusamente empleadas en uno de los temas estrella de la reunión, junto a la epilepsia y la enfermedad de Alzheimer: me refiero a la cuestión de los desórdenes del movimiento y, en concreto, a los desórdenes cuyo foco se sitúa en los ganglios basales. La profesora Daniela Berg, desarrolló, en este sentido, su exposición, el lunes 25 por la mañana. Según la investigadora de Tübingen, para el diagnóstico diferencial de los síndromes Parkinsonianos, las técnicas de SPECT y de PEC presentan muchas limitaciones en el discernimiento entre enfermedad de Parkinson idiopática y enfermedad de Parkinson atípica. En cambio, el uso de TCS sí se ha mostrado útil para diferenciar entre pacientes. No obstante, técnicas MRI especiales, como la imagen tensorial de difusión (DTI) y la volumetría de las diferentes áreas, están llamando a las puertas del diagnóstico. En una línea similar, el grupo de jóvenes neurólogos de Barcelona, capitaneado por Ibarretxe-Bilbao, expuso, usando procedimientos de neuroimagen, la cuestión de la toma de decisiones y el reconocimiento de emociones en enfermos de Parkinson.

En la sesión sobre Neuropsicología Cognitiva del martes día 26 resaltamos el trabajo presentado por el grupo de la Universidad de Ginebra sobre la disociación de la relación semántica y los efectos del lenguaje en el cerebro bilingüe, usando potenciales de eventos. Numerosos estudios revelan efectos de facilitación semántica en respuestas más rápidas a palabras diana, precedidas por estímulos iniciales semánticamente relacionados, frente a estímulos no relacionados semánticamente. En sujetos bilingües se observa además, que la velocidad de respuesta es superior en la primera lengua. Empleando técnicas de electrofisiología, los autores disocian lenguaje y efectos semánticos en el tiempo y en el espacio.

El Congreso se cerró, para el autor de esta crónica, con una fascinante sesión sobre Historia de la Neurología, presidida por el profesor Jesús Porta-Etessam, del Hospital Clínico, y por el profesor Iván Iniesta, del Walton Centre de Liverpool. Iniesta introdujo, de manera muy solvente, la figura de Pedro Laín Entralgo, como gran representante de la Historia de la Medicina de la segunda mitad del siglo XX y como defensor de una visión holística del diagnóstico que incluso se remontaría hasta Hipócrates. Muy relevante fue la intervención de un investigador de tanta valía como es Javier De Felipe, del Instituto Cajal de Madrid. Versó sobre Ramón y Cajal y su famosa metáfora de "las mariposas del alma" para referirse a las células piramidales del cerebro. El profesor De Felipe explicó la descripción realizada por Cajal en 1888 de espinas dendríticas que, otros, como el propio Golgi, habían creído que se debían a ilusiones o artefactos generados por el propio método de tinción del fisiólogo italiano. Dos años más tarde, el médico aragonés describe la presencia de espinas en las neuronas piramidales del córtex de mamíferos, sugiriendo y esto es lo verdaderamente esencial, que eran puntos de contacto para los axones y, en consecuencia, un fundamental elemento de conectividad. Esta circunstancia no pudo ser demostrada hasta dos décadas después de su muerte, al entrar en escena el microscopio electrónico. Más aún, recientes estudios demuestran la gran importancia de estas estructuras para la cognición, dada su alta plasticidad. Podemos hablar, por lo tanto, de un Cajal absolutamente visionario que nos transporta al siglo XXI. Del Cajal que, en el siglo XX, vence las reticencias iniciales, demostrando que el sistema nervioso forma una red estructurada y no una red difusa (como diría Golgi) y que la conectividad neuronal está polarizada de una manera definida, al Cajal que vislumbra la funcionalidad de unas estructuras que, durante décadas, fueron contempladas como estructuras extrañas y quizá afuncionales.

La última presentación correspondió a Alberto Portera, por cuyas manos ha pasado gran parte de la vanguardia de la Neurología española durante el siglo XX. El profesor Portera, siempre entusiasta, siempre enciclopédico y ocurrente, nos presentó un vídeo que nos situaba en el desaparecido Museo Cajal de Madrid.

El Congreso finalizó y un gran esfuerzo quedaba atrás. Os espera Florencia en 2009.

"Mathematical models of social evolution"

2008-09-04T07:24:00.027+02:00

En nuestra habitual sección de crítica de libros, analizamos el libro "Mathematical models of social evolution", publicado por The University of Chicago Press en 2007 y cuyos autores son Richard McElreath y Robert Boyd. El primero es profesor de Antropología en la Universidad de California, Davis, mientras que el segundo es un prestigioso antropólogo de la Universidad de California, Los Ángeles, y coautor, junto a Peter Richerson, de la obra que quizá sea la biblia en la materia de los procesos culturales evolutivos, "Culture and the Evolutionary Process".

El libro consta de ocho capítulos y cinco apéndices. Un capítulo introductorio da paso a un capítulo en el que se empieza exponiendo el juego del halcón y la paloma, analizando el concepto de estrategias estables contínuas. A continuación, cómo no en una obra sobre modelos de tipo evolutivo, se analiza el dilema del prisionero y la aplicabilidad de la regla de Hamilton. En el capítulo cuarto es analizado el modelo de Axelrod-Hamilton sobre reciprocidad y el capítulo quinto resulta muy novedoso en una obra de estas características, al introducir el aspecto de la comunicación animal a través de la teoría de señales. Los últimos tres capítulos abordan desde el tema de la selección mediante la introducción del formalismo propiciado por la ecuación de Price hasta el tema de la selección sexual y cuestiones de "inclusive fitness", en general. Como es obvio, los apéndices introducen el instrumental matemático necesario para el lector neófito, instrumental que tiene que ver fundamentalmente con distribuciones binomiales y derivadas. Un aspecto muy interesante es que el libro está jalonado de un buen número de ejercicios que garantizan el adecuado aprovechamiento de la lectura y que, al final del mismo, reciben cumplida solución. También es de destacar la existencia de una pequeña pero sustanciosa bibliografía comentada al término de cada capítulo.

En primer lugar hemos de destacar que la mera existencia de una obra de estas características merece ser saludada con verdadera alegría. Desde el clásico de Hofbauer y Sigmund, "Evolutionary Games and Replicator Dynamics", hasta la reciente introducción de Nowak, "Evolutionary Dynamics", existe un buen arsenal de libros acerca de juegos evolutivos y dinámica evolutiva, pero no había sido publicado un manual introductorio como el aquí recensionado. Únicamente debemos achacarle como un elemento en contra que pensamos que su contenido no hace justicia a la amplitud de su título; es decir, la obra hace referencia a modelos matemáticos de evolución social pero se limita a incluir algunos modelos típicos de la Sociobiología, sin recalar, sin embargo, en modelos de auténtica inspiración social, como modelos acerca de rasgos tales como el conformismo, la innovación o la popularidad, por citar unos pocos ejemplos. Pero entremos en el análisis de los contenidos específicos.

Muchos de los modelos formales exigidos por la dinámica evolutiva exigen un análisis de su equilibrio. Los equilibrios son estados en los cuales el sistema logra, por así decirlo, detenerse en su dinámica. Los equilibrios son estables si el sistema retorna a ellos una vez que ha sido perturbado. Pero no todos los equilibrios son estables y, por eso, es interesante buscarlos. Imaginemos una especie en la que parejas de individuos entran en conflicto por algún tipo de recurso y pensemos en un modelo en el que sólo existan dos estrategias: la de halcón y la de paloma. Los halcones siempre pelean y nunca retroceden. Las palomas escapan si son atacadas. Cuando el coste c de perder en una lucha es menor que el valor v de los recursos, los pagos premian el luchar. Cuando las luchas son costosas, los pagos disminuyen. Pues bien, ni halcones ni palomas suponen estrategias evolutivas estables cuando v es menor que c.

La cuestión del altruísmo ocupa el capítulo tercero y es ilustrada mediante el Dilema del Prisionero. El aspecto más novedoso es que los autores apenas dedican espacio a este problema tan clásico, y se centran en explicar cómo el parentesco puede conducir a la evolución del altruísmo o "inclusive fitness". Pero, ¿cómo la selección natural puede llevar a una conducta cooperativa en ausencia de parentesco? Esta es la cuestión conocida como altruísmo recíproco y fue enfocada formalmente en un artículo de 1981 publicado por Axelrod y Hamilton en Science. El rasgo esencial de la reciprocidad es la cooperación contingente. Según los autores, Tit-for-Tat (TFT) es la mejor estrategia de reciprocidad. En ella, en cada serie de interacciones se empieza por cooperar. Y a continuación, cada oponente juega como el otro oponente jugó en la última interacción.

La teoría de juegos enfoca la vida social como si se tratara de un juego gigante ( ver p. 173). No obstante, ¿qué sucede cuando se tiene en cuenta el factor de la comunicación? Por ejemplo, en confrontaciones, si un individuo más fuerte puede convencer a otro, mediante señales, de que perderá la contienda, el más fuerte podrá triunfar sin coste alguno. A este aspecto está dedicado el capítulo cinco. En él se ilustra el proceso de comunicación social a través del juego de Sir Philip Sidney, basado en un cuento británico. Sir Philip Sidney fue cortesano en el periodo de la reina Isabel I. Antes de morir en plena batalla, le entregó su cantimplora a un soldado herido diciendo "la necesidad de aplacar la sed es más grande que la mía", esto es, un inusual ejemplo de altruísmo. El juego propicia analizar el coste de la señal del donante.

El capítulo sexto incluye modelos de selección natural usando la ecuación de Price sobre covarianza genética mientras que el capítulo séptimo se ocupa de la estructura poblacional en función del sexo. El último capítulo de la obra, objeto de comentario, es sobre modelos de selección sexual.

Finalizamos nuestra recensión, recomendando la lectura de este libro a toda aquella persona interesada en la estructura de los modelos formales para el análisis de procesos evolutivos. Si estamos de acuerdo con Alberto Portera en su reciente intervención realizada en el seno del Congreso de la Federación Europea de Sociedades de Neurología, la dinámica cerebral es, en buena medida, equiparable a la dinámica evolutiva social y, por eso, esta obra también interesará a los visitantes de este blog preocupados por cuestiones de Neurociencia.

Implementation intentions and Artificial Intelligence

2008-08-23T19:52:00.018+02:00

In this article I will explain briefly the main conclusions presented by the author of this blog in Berlin ("International Congress of Psychology", 2008). My contribution, in collaboration with Professor Dr. Javier González Marqués (Chair of the Department of Basic Psychology at the Complutense University of Madrid), was entitled "Implementation Intentions and Artificial Agents" and establishes an interesting connection between social cognition in humans employing a particular type of intentions and its simulation and performance by intelligent artificial agents.

An intention is a type of mental state that regulates the transformation of motivational processes in volitional processes. Peter Gollwitzer distinguishes between goal intentions and implementation intentions. Goal intentions act in the strategic level whereas implementation intentions operate in the level of the planning. Goal intentions admit to be formulated by means of the expression "Intend to achieve X!", where X specifies a wished final state. However, implementation intentions can be enunciated like "I intend to do X when situation Y is encountered". This means that in an implementation intention, an anticipated situation or situational cue is linked to a certain goal directed behavior.

We have made a computer simulation that allows to compare the behavior of two artificial agents: both simulate the fulfillment of implementation intentions, but whereas one of them incarnates to A0 agent whose overturned behavior will be something more balanced towards the goal intention to obtain the reward R, A1 agent will reflect a more planning behavior, that is, more oriented towards the avoidance of obstacles and the advantage of the situational cues.

The hypothesis to demonstrate will consist of which, with a slight difference in the programming of both agents, A1 agent not only will yield a superior global performance but that will reach goal R before A0 in a greater number of occasions. This is clearly in consonance with the results of Gollwitzer and collaborators about the superiority to plan in humans the actions by means of implementation intentions as opposed to the mere attempt to execute a goal intention. Gollwitzer and Sheeran (2004) have made a meta-analytical study of the effects exerted by the formulation of implementation intentions in the behavior of achievement of goals on the part of the agents. We set out to transfer the fundamental parameters with humans to A1 agent and to compare results with A0 agent more oriented to the execution of the goal intention to reach R. According to authors (2004, p. 26), the general impact of implementation intentions on the achievement of goals is of d=0.65, based on k=94 tests that implied 8461 participants. An important effect (op. cit., p. 29) was obtained for implementation intentions when the achievement of goals was blocked by adverse contextual influences (d=0.93). The accessibility to the situational cues was of d=0.95. To A1 we have assigned a 65 percent in the achievement of the goal. We have located a difference of 30 points in the achievement of R and according to a difference of percentage in the achievement of R on the part of A0 of 16 points, A0 was assigned a degree of achievement of 81 percent. As for the accessibility of the situational cues L, this one is very high in A1 agent (95) and considering that A1 can add 30 points more than A0, taking advantage of the situations, we have assigned to A0 a percentage of accessibility of the 76 percent. Considering that the degree of avoidance of obstacles S on the part of A1 is very high (93), to A0, we have assigned a difference to it of 19 points, that is to say, of the 74 percent. However, to fall in anyone of places S counts equal reason why it affects to the penalty for both agents.

We give account of the results, once made 5000 trials, with an average of about 48 movements by trial. We have considered the total number of plays, points (average), total resumptions (average), total victories or the number of times that the agent reaches R in the first place, number of situational cues L, number of obstacles S and number of carried out movements. The system of assigned points was:

A0: start: +50: L0-L5: +20; S0-S5: -5; R: +150; D0 (dissuasive agent intercepting the agents A0 and A1): -150; penalty by each movement: -1.

A1: start: +50; L0-L5: +25; S0-S5: -5; R: +120; D0 (dissuasive agent intercepting the agents A0 and A1): -150; penalty by each movement: -1.

The diversity of tasks that the agents have to execute in the board ends up interacting of a dynamic and significant way. This still is appraised with greater forcefulness in the one perhaps that it is the most decisive and surprising result of this exercise of simulation: the one that the most planning agent A1 achieves goal R in a greater percentage of times than A0, when A0 has been programmed to perceive and to accede to R with greater facility.

We believe that our simulation has fulfilled the basic objective of supporting, in the area of Artificial Intelligence, the experimental conclusions with humans, of Gollwitzer and other authors about the superiority of the use of implementation intentions in the goal achievement, against the emphasis located in the execution of the goal intentions. As an obvious result, this task, given its limited nature, has not collected all the possibilities. Thus, the issue of the beginning of goal purpose has not been approached. Neither has the issue of the fact that the agents abandon the purpose of reaching R or that they seek alternative goals. On the other hand, not even the effect on the learning of the task as consequence of successive frustrations has been outlined. It would be interesting, to introduce agents not only based on learning rules but also adaptive agents.

"The Wisdom Paradox: How Your Mind Can Grow Stronger As Your Brain Grows Older"

2008-08-11T09:37:00.033+02:00

Nine months ago I was looking for readings about the damaged frontal lobe. I had read again the masterpiece "Cortex and Mind" by Fuster and "The Executive Brain" by Goldberg. A brilliant neuropsychologist at the "Ramón y Cajal" Hospital of Madrid and also researcher at the Complutense University, Patricia Trigo Cubillo, advised me, via e-mail, to read this book. I confess that I was skeptical for the first moment. Ummm..., ¿this title?, ¿another book about the miraculous effect of the brain stimulation? Voilá, you have suffered a brain injury..., don´t worry, recovery is possible..., but not, the book does not defraud... Let´s see...

This book by the renowned neurologist Elkhonon Goldberg, was published by Gotham (2005).

It is a common prejudice to think that as we age we will increasingly lose brain power. But in "The Wisdom Paradox", Goldberg asserts that in some key ways the brain power actually increases as you age. As we age, we become better identifying patterns in life and situations, that is, we can make better decisions and, the most important, know what to do. The brain develops a vast store of "generic memories" underlying competence and expertise and can compensate for age-related declines. According to Goldberg the brain´s left hemisphere is oriented toward familiar patterns, whereas the right hemisphere focuses on novelty. Whereas the right hemisphere is the novelty hemisphere, "the explorer of the unknown and the uncharted, the left hemisphere is the repository of compressed knowledge, of stable pattern-recognition devices that enable the organism to deal sufficiently and effectively with familiar situations". The right hemisphere is activated when an individual is in the early stages of acquiring new cognitive skills but as that task is mastered, the left hemisphere takes over. In this sense, Goldberg uses a comparison in which there are two bird watchers, one a beginner, one experienced. The beginner "flips through a field guide, shuttling between pages with large silhouettes, birds that undulate as they fly... The experienced bird has synthesized all that data and internalized a signature pattern, while the novice must rely on an external device which can only provide information, not synthesis, and inefficiently at that. The experienced bird watcher responds quickly because she is relying on the accumulated wisdom of "intuition" ". So the left hemisphere becomes increasingly salient over a person´s lifetime. The left cerebral hemisphere is more resilient, and can develop an increasing inner connectivity that pays out in superior ability to solve apparently novel problem with little effort. This sort of practical mastery is what Goldberg means when he speaks of "wisdom". The author defines wisdom by means of several interrelated notions. Whereas talent represents the potential ability to create novel content and genius represents supreme talent, competence represents the ability to relate new challenges to existing skills or knowledge, wisdom represents supreme competence. Genius and talent are associated with youth and wisdom and competence with maturity. The paradox is that wisdom emerges as our body begins its decline. In fact, the brain is shaped by how it is used and it is very important to maintain an active mind as a defense against mental decline. We can actually exercise our brains to enhance their power. Goldberg suggests art as an exercise for the mind. Art provides a form of right hemisphere challenge in informal settings, so that we will be in cognitive shape to tackle similar real problems when they occur. Goldberg outlines a cognitive fitness program for participants in their 60s and 70s, curtailing the negative mental effects of aging. If we are lucky and we train our brains, the kind of mastery described by Goldberg may come to us. And this excellent and practical book might help us to achieve this.

Jim McClelland o la muerte de la "boxología"

2008-08-09T12:44:00.024+02:00

Lunes, 21 de julio de 2008. Hall 15.2A del imponente International Congress Centrum. 13.45 horas. Decenas de estudiantes tirados en el suelo de la amplísima sala. No pueden verle. Sólo pueden escucharle. Muchos ni habían nacido en la fecha de la publicación del monumental "PDP". Pero le han leído y han escuchado de él. ¿Será la primera y la última vez que muchos lo escuchen? ¿Quién es? Es el Nicolás Copérnico de la Psicología. Es James Jay McClelland.

Cuando se habla de conexionismo hay que pensar antes en la situación de la ciencia de la Psicología hace unas cuantas décadas. Daniel Dennett, en 1993, introdujo un neologismo despectivo, "boxology", para referirse a dicha situación. Un cúmulo de teorías sin apenas base experimental para referirse a múltiples fenómenos (memoria, atención, etc.), a duras penas superpuestos. El término hacía mención a la costumbre en los ambientes académicos de la época a usar y abusar de los diagramas de flujo con cajas para explicar los constructos teóricos elaborados. Aunque, como es obvio, existían precedentes (por ejemplo, el perceptrón de Rosenblatt), la idea de que las funciones cognitivas en general emergían de una actividad de procesamiento distribuído en paralelo de poblaciones neuronales y de que el aprendizaje ocurría a través de la adaptación de conexiones entre neuronas, era verdaderamente rompedora. A partir de aquí comenzaron a surgir modelos conexionistas explícitos. Pero no vamos a realizar aquí una introducción al conexionismo. Ya existen espléndidos manuales introductorios en castellano como el de Hilera y Martínez, "Redes neuronales artificiales" o, en inglés, el de Bechtel y Abrahamsen, "Connectionism and the Mind".

Homenajearemos al profesor estadounidense intentando entrever cómo enfoca el futuro de estos modelos, a raíz de su intervención en Berlín. McClelland espera que los modelos conexionistas relacionados con la representación del conocimiento, el aprendizaje y la memoria ha de tener todavía mayor relevancia en el futuro a través de una mejor comprensión de las distorsiones que acaecen en estos procesos. En este sentido, la teoría de los sistemas complementarios de aprendizaje habrá de establecer una deseada comunicación entre sistemas de aprendizaje basados en conexiones y sistemas de memoria. Para ello habrá de ampliarse el rango de descubrimientos experimentales de tipo cognitivo y comportamental. Es evidente para el autor de la Universidad de Stanford que las áreas cerebrales no funcionan cómo módulos discretos que trabajan independientemente. Pensamiento y percepción, por ejemplo, implican sistemas dinámicos funcionales distribuidos a través de múltiples regiones. Las actividades de las neuronas son mutuamente interdependientes permitiendo una combinación sinérgica de diferentes tipos de influencia que afectan al procesamiento en cada área. Así, la selección atencional implica una sincronización en alta frecuencia de neuronas que transportan información crítica sobre las características del estímulo conductualmente relevante. Los modelos conexionistas habrán de responder a los retos de los datos aportados por la neuroimagen, magnetoterapia y tractografía para lograr buenas simulaciones computacionales.

Simulación para las ciencias sociales

2008-08-04T15:03:00.017+02:00

El libro que comentamos hoy apareció originalmente en 1999, en la Open University Press. Nosotros manejaremos la segunda edición al castellano, preparada por Francisco Miguel Quesada para la editorial McGraw-Hill (2006). Nuestra edición procede de la edición revisada de 2004. Gilbert es profesor en la Universidad de Surrey y editor del "Journal of Artificial Societies and Social Simulation", mientras que Troitzsch es profesor de la Universidad de Coblenza-Landau.

La obra consta de diez capítulos y tres apéndices. Como es fácilmente imaginable, se inicia con dos capítulos introductorios para, a partir del tercer capítulo, ir manejando los instrumentos conceptuales e informáticos. Y así, empezamos con las bases para simular la dinámica de sistemas, ilustrada con una breve presentación del lenguaje DYNAMO, que servirá también para informatizar el modelo de Martínez Coll (1986) de "palomas, halcones y burgueses". Se trata de un modelo del estado natural hobbesiano, en el que la paloma nunca trata de hacerse con las posesiones de otros, el halcón, por contra, trata de apoderarse de manera agresiva y el burgués espera a que las posesiones de los demás sean abandonadas. Una extensa y bonita presentación del programa STELLA completa el capítulo. El capítulo cuarto conduce al lector al mundo de los micromodelos y sus subtipos, centrándose en un ejemplo sacado de la reforma tributaria alemana y usando la aplicación informática UMDBS. Es de destacar cómo cada capítulo viene acompañado de una extensa y muy útil reseña bibliográfica comentada. El capítulo cinco deja de lado las modelizaciones de tiempo continuo y presenta las características de los modelos de colas, o modelos estocásticos que dependen de estados anteriores. Todo esto es ilustrado magistralmente mediante una simulación SimLab de los tipos de servidores de un aeropuerto (p. 87 y ss.) A partir del capítulo sexto entramos en los modelos de simulación multinivel o modelos de poblaciones interactuantes. Por usar un ejemplo de los propios autores (ver p. 100), los atributos de una población dependen de los atributos individuales agregados y estos, a su vez, dependen de los atributos de la población. Y así, la distribución por géneros de la población dependerá del número de varones y mujeres mientras que la tasa de mortalidad podrá depender no sólo del tamaño de la población sino también de la distribución por géneros. El entorno de simulación MIMOSE es puesto a prueba en modelizaciones sobre formación de opinión, y nuevamente en el modelo "paloma-halcón-burgués", ya comentado. A continuación, el capítulo siete nos acerca a la teoría evolutiva de juegos a través de los autómatas celulares. Los autómatas celulares modelizan un mundo en el cual el espacio es representado como una cuadrícula uniforme y el tiempo avanza por periodos discretos. El más famoso de entre ellos es, sin duda, el Juego de la Vida de Conway. Este tipo de modelos constituyen hoy por hoy, el terreno de modelización más emergente en las ciencias de la vida y en las ciencias sociales, puesto que permiten investigar los resultados macroscópicos de millones de acontecimientos simples microscópicos: desde la proliferación de células cancerígenas hasta la propagación de epidemias, pasando por fenómenos sociales, como la evolución de poblaciones con diferentes tipos de rasgos individuales (egoístas, altruistas...) En este sentido, recomiendo la lectura del magistral libro de Nowak, "Evolutionary Dynamics" (2006). Quizá quepa reprochar a los autores del libro, objeto de esta recensión, que no hayan situado este capítulo algo más al comienzo de la obra, puesto que la simulación actual de procesos pivota, en gran medida, sobre este tipo de simulaciones. NetLogo, el ya mítico programa diseñado por Papert y SITSIM son los modelos computacionales introducidos. El capítulo ocho también es de gran importancia porque aborda la cuestión de los modelos multi-agente. Estos programas autónomos, capaces de controlar las propias acciones basándose en sus percepciones de su entorno operativo, copan el campo de la Inteligencia Artificial Distribuida y son de rabiosa actualidad. Se agradece que Gilbert y Troitzsch, en una obrita introductoria, comenten cuestiones muy de última hornada, como el diseño de agentes con emociones, reprochándoseles, no obstante, que perseveren en el uso de NetLogo, seguro que por motivos didácticos. Hubiera sido deseable introducir, a modo de ejemplificación, algún sistema más inteligente y planificador, estilo HOMER (véase "An Introduction to Multi-Agent Systems" de Wooldridge). Los modelos presentados (tipo SUGARSCAPE o MANTA) son del estilo "fungus eaters" de Toda, esto es, modelos de bajo nivel. En el capítulo siguiente se sigue en una línea similar, pero incidiendo más en el aspecto de la interacción evolutiva, a través del desarrollo en NetLogo de un modelo de Jager sobre agentes "rudos", "gorrones" y "espectadores". De relevancia es que la parte final va dedicada a presentar brevemente dos arquitecturas cognitivas como SOAR y ACT-R, algo no siempre presente en obras de carácter introductorio. Para finalizar, el libro culmina con una introducción a modelos de redes neuronales, enfocadas a la simulación social, y a los algoritmos genéticos de John Holland.

En conjunto, hemos de decir que, para ser una introducción, la obra reseñada es muy completa, equilibrada y está muy bien actualizada. Las referencias para guiar al lector en futuras lecturas son exhaustivas y, muy importante, aparecen comentadas. En resumidas cuentas, creemos que quizá no exista en castellano un mejor lugar para introducirse al lector neófito en el área de la simulación computacional y felicitamos a la editorial McGraw-Hill por la traducción de la versión revisada de esta obra de dos científicos punteros como Gilbert y Troitzsch.

John O´Keefe y Lynn Nadel: ¿un Premio Nobel a la espera?

2008-08-04T13:54:00.016+02:00

John O´Keefe es profesor de Neurociencia Cognitiva en el University College de Londres y trabaja en el Departamento de Anatomía y Biología del Desarrollo. Miembro de la Royal Society y de la Academia de Ciencias Médicas, ha obtenido, entre otros, el premio de la Fundación Feldberg por su trabajo en Medicina y en Biología.

Lynn Nadel dirige el programa de cognición y sistemas neuronales en el Departamento de Psicología de la Universidad de Arizona. Junto a O´Keefe ha obtenido el Premio Grawemeyer de la Universidad de Louisville (2006).

Los dos están en el momento perfecto para recibir el Premio que, sin duda, culminaría una carrera profesional absolutamente brillante. Y en la ponencia invitada de O´Keefe al "XXIX Congreso Internacional de Psicología de Berlín" (ya recensionado en este blog), se pudo ver por qué. Titulada "Cognitive maps in rats and men: 60 years on", situó a la perfección las fuentes de las que ha bebido su obra, desde el primigenio concepto de Tolman hasta los mapas actuales de células del movimiento en ratas y en humanos.

Cualquiera que se interne en los ámbitos de la Neurociencia y Psicología suele tener, casi a la primera de cambio, una cierta sensación de escepticismo. Abundan los modelos abstractos sobre funciones cognitivas y capacidades de procesamiento pero escasean las realidades palpables, esto es, los correlatos cerebrales. De esta forma, se ha extendido una especie de escolástica medieval de facultades del alma que, a través del reciente uso de técnicas de neuroimagen postula-y ese es el problema, simplemente "postula"- una curiosa red de localizaciones cerebrales para casi cualquier función cognitiva que se le pueda ocurrir al lector. ¿Qué necesitamos, localizar el supuesto fundamento neurofisiológico de la sensación de hastío de un individuo que ha querido cruzar una calle y el semáforo se ha puesto en rojo? Voilà, no se preocupe el lector, que las zonas X y Z del cerebro del sujeto han quedado suficientemente activadas.

El trabajo de O´Keefe y Nadel ha logrado lo más difícil: dejar de lado la especulación y trabajar sobre un fundamento neurológico perfectamente localizado y controlable: esto es, el ABC de la metodología científica en cualquier ciencia "dura". Se cumplen 30 años de la publicación del libro , "The Hippocampus as a Cognitive Map". Allí intentan responder a una pregunta aparentemente muy de andar por casa, como todas las grandes preguntas: ¿cómo sabemos dónde estamos espacialmente, es decir, cómo nos orientamos? Los autores identificaron un sistema cerebral de correspondencia cognitiva en la sección del hipocampo del lóbulo temporal que actúa como un sistema interno de posicionamiento global: neuronas de posicionamiento usan datos sobre la distancia y las direcciones para acceder a las localizaciones. Dichas células forman "memorias". Véamos en qué consiste esto:

La cuadrícula representa a un roedor que se desplaza en línea recta y cómo se activan sus células piramidales del hipocampo. Cada célula se activa sólo sobre una región específica de la marcha seguida por el roedor. Las áreas celulares activadas se representan en rojo y en amarillo. Ochenta mapas celulares se han activado simultáneamente en el área CA1 del hipocampo al explorar la rata su cajón de arena. Sólo se ha activado un 30 por ciento de las células piramidales en este ambiente, puesto que la rata se ha detenido para buscar alimento. En tamaño relativo más grande, encontramos 6 interneuronas.

Las consecuencias de este descubrimiento son enormes: el propio Nadel ha trabajado sobre sus aplicaciones en pacientes con síndrome de Down, amnesia y fobias. ¿Pueden limitarse los efectos de la amnesia retrógrada? Las lesiones isquémicas producen amnesias retrógradas circuncritas en humanos y el único daño observable se encuentra en la región hipocampal CA1. ¿Cuál es el papel de los neuromoduladores en la función del hipocampo? Estos neuromoduladores pueden estar implicados en cambios en el estado del sistema navegacional. El problema de la navegación espacial y el hipocampo son dominios particularmente útiles para el estudio de los neuromoduladores y sus aplicaciones farmacológicas, debido a que nos aportan una muy buena comprensión de la representación y funcionamiento general de una limitada estructura cerebral. Si un neuromodulador (tal como la serotonina o la dopamina) modifica una representación o una función específica, seremos capaces de identificar el cambio informacional producido y mejor comprender el papel desempeñado por ese neuromodulador; mucho mejor que con los limitados métodos biofísicos hoy utilizados.

Hace poco más de 100 años, Santiago Ramón y Cajal descubrió la estructura más fina del cerebro: "las mariposas del alma", en expresión de Francisco Mora. O´Keefe y Nadel han seguido los pasos del maestro y han descubierto "las mariposas de la orientación espacial".Señores de la Academia Sueca de las Ciencias, ¿verdad que merece la pena aceptar la nominación?

Neuromoduladores cerebrales y nuevos robots

2008-08-03T12:52:00.010+02:00

En 2002, Kenji Doya, profesor del Laboratorio de Neurociencia Computacional ubicado en Okinawa, publicaba un artículo que se iba a desvelar como revolucionario. Se titulaba "Metalearning and Neuromodulation" y proponía una teoría computacional acerca de cómo los principales neuromoduladores cerebrales regulan los mecanismos de aprendizaje en el cerebro humano. Dopamina, serotonina, noradrenalina y acetilcolina, cuatro nombres, cuatro sustancias químicas que regulan el control de la activación general de nuestro cerebro. En este artículo, el investigador lanza una hipótesis de verdadero alcance: si echamos un vistazo a los sistemas actuales de aprendizaje en Inteligencia Artificial y comparamos, nos daremos cuenta enseguida de que los mecanismos de aprendizaje propios del cerebro son mucho más robustos y flexibles. Observemos, por ejemplo, el problema de la tolerancia a las perturbaciones por parte de sistemas inteligentes. En entornos en los que predomina la incertidumbre, los robots actuales (véase, Dean Earl Wright III, "Reengineering MCL"), se muestran sobrepasados en su respuesta ante situaciones cambiantes y no fácilmente predecibles. Pues bien, según el investigador japonés, el cerebro humano posee una excelente capacidad para ajustar dinámicamente sus propios mecanismos de aprendizaje, y en esta tarea, desempeñan un papel esencial los neuromoduladores:

(a) la dopamina representaría la señal que predice las acciones de recompensa y de refuerzo; (b) la serotonina controlaría el balance a corto plazo y a largo plazo de la predicción de la recompensa; (c) la noradrenalina se encargaría de equilibrar el balance entre las actividades de exploración y de ejecución en la tarea y (d) la acetilcolina mediaría en el almacenamiento y recuperación propios de la memoria.

En el contexto del aprendizaje por refuerzo-un marco computacional (Sutton & Barto, 1998) en el que un agente aprende a realizar una acción en respuesta al estado del ambiente, de manera tal que la recompensa adquirida es maximizada a largo plazo-puede formalizarse el planteamiento de Doya. Una función de valores de estado designa la acumulación de la recompensa futura esperada a partir de una determinada política seguida por el agente: el que la política del agente sea de carácter estocástico es algo controlado por un factor llamado de "temperatura inversa" Un factor de descuento es un parámetro que asigna menor peso a la recompensa esperada en el futuro. El error de diferencia temporal (TD) es usado como la señal de error para aprender la función de valores.

Manejando todas estas nociones, la hipótesis de Doya quedaría así:

(a) la dopamina señalaría el error de diferencia temporal,

(b) la serotonina controlaría el factor de descuento,

(d) la acetilcolina controlaría la tasa de aprendizaje.

El artículo de Doya salió publicado el 20 de abril de 2002 y sólo dos meses más tarde veía la luz un artículo de Sporns y Alexander titulado "Neuromodulation and Plasticity in an autonomous robot"; en él los autores dan el primer paso, sugerido por Doya, para simular un robot autónomo. El modelo se basa en los sistemas dopamínico y noradrenalínico. La simulación computacional del modelo incorpora no sólo estímulos de recompensa sino también estímulos aversivos y genera la emergencia de conductas condicionadas de aversión y de recompensa. El aprendizaje del robot en diferentes contextos ambientales suscita cambios en el propio sistema neuromodulatorio.

¿Alguien da más?

Más sobre el Congreso de Berlín

2008-07-29T22:19:00.013+02:00

Del lunes día 21 destacamos, en primer lugar, la aportación de Pengyun Gao a la sesión sobre "Aspectos sociales de la cognición". El profesor Gao presentó un interesante modelo computacional sobre diagnóstico cognitivo. Una hora después y en el simposio sobre "Modelos computacionales de la memoria episódica (I)", el profesor Eddy Davelaar realizó una fantástica incursión computacional en el tema de la supresión de respuestas en el recuerdo libre. Conocía alguna aportación conjunta de Davelaar con algún peso pesado del estudio computacional de la memoria como el propio Botvinick, pero nunca le había visto intervenir en público, y puedo dar fe que fue de lo mejor que pude presenciar en el Congreso: claridad, lucidez y convicción absolutas. A la misma hora y, obviamente no pude acudir, el profesor Vogel exponía un modelo neuronal sobre la memoria a corto plazo concebida como índice de control atencional. Éste fue un aspecto muy interesante que se pudo detectar en un buen número de contribuciones a lo largo de la semana: cómo el modelo clásico de la "working memory" de Baddeley va dando paso a una idea de la memoria operativa ligada a un proceso de retención multisistema y no a un "buffer" especial. En este sentido, fue muy llamativa la intervención de Nikolai Axmacher el martes sobre una caracterización neuronal de la "working memory" de múltiples elementos. En esa misma sesión, Judit Mate presentó sus experimentos sobre reconocimiento visual de similaridad de formas y Javier González Marqués, de la Universidad Complutense de Madrid, el trabajo conjunto con Raquel Rodríguez sobre el declive de la memoria operativa con la edad. Raquel no pudo acudir pero este trabajo despertó un enorme interés y una verdadera cascada de preguntas dirigidas hacia el profesor González Marqués.

El plato fuerte del lunes tuvo lugar a partir de las 11.30 h. En el simposio sobre "Cognición a lo largo de la vida y modelización neuronal", Kim Cornish, Monica Luciana, Lars Bäckman, Hauke Heekeren y Michael Frank lanzaron sus ideas acerca de la neuromodulación del sistema dopaminérgico. Este es un tema fascinante que interesa mucho al autor de este blog. Siguiendo contribuciones seminales como las de Kenji Doya, de la Universidad de Okinawa, pienso que es factible diseñar agentes artificiales que, ajustando parámetros de los principales neuromoduladores cerebrales, nos pueden permitir diseñar agentes artificiales que, usando la técnica del aprendizaje por refuerzo, sean más efectivos e "inteligentes" que los típicos agentes planificadores del paradigma BDI ("Belief, Desire, Intention") de Bratman y colegas. En fin, es algo que habría que analizar con detenimiento y que en este blog intentaremos abordar. Para los interesados en funciones del lóbulo frontal, y en paralelo, John Duncan hablaba de los mecanismos de la conducta inteligente basados en esta importante estructura cerebral. No pude acudir: una pena. También a la misma hora, y bajo la dirección de José Barroso, nuestros compatriotas David Bartres-Faz, Lorena Rami y Rut Correia introducían estudios de neuroimagen en procesos neurodegenerativos.

La mañana finalizaba con un merecido homenaje a Jim McClelland en el Hall 15.2 A. Arthur Jacobs lo describió como el hombre que había cambiado su vida. Y es que, en efecto, hay un antes y después de Jim y de sus redes neuronales. El Hall estaba abarrotado, fue precioso ver a decenas de estudiantes tirados en el suelo, yo mismo tuve que sentarme en el suelo y a duras penas podía ver sus diapositivas de Power Point. El tema de su charla quizá era lo de menos: fue sobre la memoria concebida como sistemas de aprendizaje complementario que cooperan. Nada nuevo bajo el Sol: esto lo viene contando desde mediados de los años 90. Pero Jim estaba ahí, emocionado, sin su inseparable Rumelhart ya a su lado, con una chaqueta marrón, con su tono de voz siempre sólido. Siempre brillante, siempre lúcido, siempre Jim. Y nosotros escuchando y frotándonos los ojos porque quizá era la última vez que veíamos públicamente a nuestro Dios...

Al caer de la tarde, tenía lugar la segunda sesión de "Computational models of episodic memory", destacando la intervención de la excelente investigadora norteamericana, Lynne Reder. Lynne siguió insistiendo en la necesidad de manejar modelos duales de procesos (memoria implícita-memoria explícita) para, en este caso, dar cuenta del problema de la recolección espuria de datos por parte de los sujetos. Previamente, Klaus Oberauer había repasado modelos procesuales para el reconocimiento de información a corto plazo.

El miércoles se abría con un simposio sobre modelos computacionales de la toma de decisiones. Presidido por David Shanks, destacaremos la aportación de Rafal Bogacz en torno al proceso seguido por el circuito ganglio-basal a la ahora de adoptar decisiones óptimas. El neuropsicólogo, actualmente afincado en el Reino Unido, está desarrollando trabajos muy serios acerca de la aplicación de la teoría del aprendizaje por refuerzo a juegos de decisión, esto es, en el terreno de la neuroeconomía. En una sesión paralela, Matthew Botvinick, presentaba sus últimas ideas sobre monitorización de los conflictos. Por la tarde, el autor de este blog, interesado en establecer puentes entre Psicología e Inteligencia Artificial, presentaba un trabajo titulado "Implementation intentions and artificial agents"; en él comentaba el diseño de una simulación por ordenador que, basada en la idea de intención de implementación como instrumento auto-regulador de la conducta (Peter Gollwitzer), pretendía verificar computacionalmente los excelentes resultados conseguidos en humanos. A su vez, la profesora Jessica Kwong, nos introducía a un fascinante trabajo computacional sobre percepción de formas.

Cerró la jornada un importante trabajo del profesor Jennings (Universidad de Berkeley) sobre un buscador de redes para analizar la estructura de la memoria.

El jueves se inauguró con un interesante simposio sobre las bases neuronales de la memoria autobiográfica. La profesora Hana Burianova introdujo una modelización de red neuronal en la que comparaba la función de la memoria semántica con la memoria episódica. Este tema es de gran relevancia en la actualidad, puesto que aparece como un horizonte fundamental en las investigaciones sobre la memoria, el delimitar el funcionamiento y la interacción de ambas clases de memoria. Por la mañana, destacamos también una muy constructiva sesión sobre aprendizaje mediante ordenador.

La última jornada del Congreso tuvo lugar el viernes día 25. Destacamos de ella un simposio sobre procedimientos de evaluación en el que Thibaud Latour presentó TAO, una nueva plataforma de evaluación neurocognitiva por ordenador, abierta y muy versátil. Por la tarde, un simposio sobre la comunicación entre cerebro y ordenadores, introducido por Christa Neuper, puso broche final a las intervenciones del Congreso que más directamente conectaban Neurociencia y Computación.

Para finalizar esta reseña, queda resaltar la formidable organización de este verdadero evento de la Psicología Mundial, por lo que no cabe más que felicitar a nuestros colegas alemanes. Enhorabuena. Y deciros a todos, que nos espera Ciudad del Cabo (Sudáfrica) en el verano de 2012. Animáos y un saludo a todos.

Neurociencia computacional en Berlín

2008-07-29T20:06:00.009+02:00

Entre los días 20-25 de julio se ha celebrado en el ICC de Berlín el "XXIX Congreso Internacional de Psicología". Es un magno evento que tiene lugar cada cuatro años y que, en esta edición, ha reunido a más de ocho mil especialistas en Psicología de más de cien países. Al final de mi intervención, el miércoles día 23, Kyle Jennings, de la Universidad de Berkeley, me comentaba que, esta vez, el número de contribuciones dedicadas a la simulación computacional de procesos cognitivos, no había sido especialmente relevante. Kyle, siempre con un agudo sentido del humor, bromeaba acerca de la representatividad de la cognición social y de la ciencia computacional en este congreso y que allí un stand del "International Journal of Artificial Societies and Social Simulation", habría cerrado al segundo día de inaugurarse el Congreso. No obstante, analizaremos en este blog algunas de las aportaciones, que las hubo y que, en algunos casos, fueron excelentes.