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Científicos del Massachusetts Institute
of Technology (MIT) y de la Universidad de Pennsylvania han
comprobado las ecuaciones formuladas por el matemático Teuvo
Kohonen en 1982 sobre las conductas asociativas de las
neuronas cuando tratan la información visual, lo que
facilitará nuevos desarrollos de la Inteligencia Artificial.
Cuando una persona ve una flor, las
neuronas de su cerebro trabajan activamente para crear una
imagen que responda al color, a la forma y a la distancia a
la que la flor se encuentra de nuestros ojos. Hasta ahora no
se sabía completamente cómo el cerebro realiza este proceso,
aunque un modelo matemático lo había anticipado.
Los investigadores, que han publicado su trabajo en la
revista
Neuron, señalan que las tareas múltiples forman parte de
la actividad cerebral, ya que cada parte de la corteza
dispone de neuronas que desempeñan muchas funciones cada
una, lo que revela un principio básico de la organización
del cerebro.
Tal como explica el MIT en un
comunicado, los investigadores comprobaron que las
neuronas se agrupan según su capacidad para detectar
diversas características de un objeto físico, como sus
bordes o colores, o si es percibido por el ojo izquierdo o
derecho.
También verificaron que las neuronas se solapan después unas
con otras para que la combinación de características
percibidas por cada una de ellas permita la construcción de
una imagen completa del objeto percibido.
Cuando algo falla en este procedimiento, la percepción
visual es errónea, presenta ángulos oscuros y zonas de la
realidad que no forman parte de la imagen mental construida
por los mecanismos de la información visual.
Neuronas solapadas
La información visual es uno de los procesos más complejos
de la actividad cerebral. Alcanza la retina tras atravesar
los ojos, donde la imagen se forma invertida. Las señales
son procesadas como impulsos nerviosos que viajan,
inicialmente por el nervio óptico, para alcanzar el tálamo
dorsal y luego la corteza cerebral (corteza visual
primaria).
La corteza visual primaria no es sin embargo la única región
del cortex implicada en el análisis de las señales visuales,
ya que sólo resuelve las etapas iniciales del procesamiento
visual. Hay otras regiones más profundas (cortezas
asociativas) donde tiene lugar la asociación de los
estímulos visuales con estímulos de otras modalidades
sensoriales.
Durante la investigación relatada por Neuron, las neuronas
de la corteza visual detectaron objetos en regiones vecinas
del espacio y crearon una imagen o mapa de la escena visual
gracias a que se solaparon unas con otras para fabricar esa
escena visual a partir de los elementos que habían percibido
cada una de ellas.
También comprobaron que el cortex adopta en ocasiones la
misma forma de la imagen visual, aunque en otros casos se
distorsiona para permitir que las neuronas se reunan e
intercambien la información visual percibida, según las
fórmulas matemáticas que había anticipado Kohonen en los
años ochenta.
Fórmula anticipada
La principal aportación de esta investigación radica en
haber observado cómo las neuronas se solapan unas con otras
para elaborar el mapa visual a partir de la información
percibida. Un matemático finlandés había abordado este
problema en 1982, cuando explicó mediante fórmulas
matemáticas el comportamiento neuronal que ahora ha sido
verificado.
Teuvo Kohonen, profesor de la Facultad de Ciencias de la
Información (Universidad de Helsinki), trabajó en las
denominadas Memorias Asociativas y en modelos para actividad
neurobiológica. Los modelos de memorias distribuidas dieron
nacimiento a la moderna teoría de las
redes neuronales.
Kohonen pretendía representar matemáticamente las
actividades de amplios grupos neuronas y estableció que la
actividad cerebral era el resultado de la actuación
combinada de miles de neuronas que actuaban en paralelo, por
lo que una memoria asociativa debía ser capaz de relacionar
conjuntos muy amplios de señales.
La representación de redes neuronales mediante el modelo
matricial propuesto por Kohonen desveló que los números de
la matriz matemática se correspondían con algunas
propie_generaldades de las
sinapsis, extremo que ha sido ahora verificado
experimentalmente por los científicos norteamericanos.
Tanto a nivel teórico como práctico queda establecido desde
ahora que los datos de las memorias asociativas que regulan
nuestra actividad cerebral se almacenan mediante
modificaciones que se producen a nivel de las sinapsis,
modificaciones que pueden ser modelizadas matemáticamente.
El descubrimiento de los científicos del MIT y de la
Universidad de Pennsylvania sugiere además que el mismo
mecanismo confirmado en la corteza visual puede repetirse de
la misma forma en otras regiones del cerebro implicadas en
otros registros sensoriales, lo que de confirmarse
consolidaría las investigaciones en Inteligencia Artificial.
Fuente:
Tendencias Científicas
Autora: Eduardo Martínez |
