Kludge. El cerebro accidental de David Linden.

El cerebro es un kludge (klumsy (torpe), lame (poco convincente), ugly (feo), dumb (tonto), but good enough (pero bastante bueno)) según escribe David Linden en su libro "El cerebro accidental".
Linden trata de refutar la creencia de que el cerebro es la máxima expresión de un diseño inteligente. Por el contrario, es más bien un poco chapucero en su génesis y evolución y en su funcionamiento. Su diseño es poco elegante y se ha construido con partes del pasado: durante millones de años ha ido incorporando y superponiendo estructuras sin mucho orden que a veces se entorpecen entre ellas. Su componente básico, la neurona, es un dispositivo antiguo y lento. La cabeza no cabe por el canal del parto y debe de salir inmadura necesitando muchos años hasta su completa formación. Un órgano tan complejo como el cerebro es candidato a malfuncionamiento y a múltiples patologías.

Todo esto es un puro disparate. El cerebro no ha sido diseñado de una manera elegante ni mucho menos: es un revoltijo improvisado que, sorprendentemente y pese a sus cortocircuitos, logra realizar una serie muy impresionante de funciones.. Pero si bien la función general es impresionante, no cabe decir lo mismo de su diseño.

Sin embargo, la tesis principal del libro, arriba reseñada pronto es abandonada por el autor. El cerebro accidental es más bien un manual introductorio de neurociencia, ameno,  bien escrito y útil para adentrarse en el mundo del cerebro. A lo largo de sus capítulos habla de sensación y emoción, de aprendizaje, memoria e individualidad humana, de amor y sexo, de dormir y soñar y del impulso religioso.
No hace Linden especial hincapié en algunas de las maravillas del cerebro en comparación con los productos humanos como los ordenadores. En concreto obvia la eficiencia energética, la autoreparación y auntoconfiguración (plasticidad).
Uno de los casos más fascinantes de kludge es el de la visión ciega. El cerebro antiguo (cerebro medio) es una estructura desarrollada cuando eramos ranas. Contiene centros de visión y audición. Los mamíferos hemos desarrollado estructuras superiores que complementan y reemplazan el cerebro medio: se trata de la corteza cerebral con sus áreas visuales y auditivas. Aún conservamos el cerebro medio con escasa utilidad (sirve por ejemplo para orientar los ojos). Una persona con lesión en el área visual del córtex no ve nada. Si le pedimos que agarre un objeto dirá que no puede, que no ve. Sin embargo, si insistimos, conseguirá agarrarlo en un elevado porcentaje de los casos. El área visual de su cerebro medio guía su mano.

El orden de las palabras y el principio de efabilidad

La evolución de las estructuras lingüísticas muestra que el orden de las palabras depende del linaje de la lengua, según un estudio publicado en Nature. Cada familia de lenguas tiene su estructura específica y el orden de las palabras no se rige por constantes universales.

Una de las fuentes más importantes de variación entre las lenguas es el orden de las palabras en la oración. Existen unos 7.000 lenguas vivas, algunas con una docena de sonidos, otras con más de 100, algunas con patrones complejos de formación de palabras, otras que solo usan palabras simples, algunas con el verbo al principio, otras en el medio y otras al final.
Algunas características controlan el orden, como es el uso de las preposiciones. En las lenguas occidentales europeas se usan preposiciones, pero en otras lenguas se usan postposiciones: "la casa en". Se compara si varias características covarian, por ejemplo si cuando el orden es verbo-objeto, también es preposición-nombre y por lo tanto cuando es objeto-verbo, cambia a nombre-postposición.

El estudio se ha realizado usando métodos estadísticos con un amplio grupo de lenguas. Austronesio (con unas 1,268 lenguas y una antigüedad de 5,200 años), Indo-Europeo (unas 449 lenguas y una antigüedad de 8,700 años), Bantú (unas 668 o 522 para Narrow Bantú y antigüedad de 4,000 años) y Uto-Azteca (unas 61 lenguas y una antigüedad de 5,000 años).
El estudio sugiere que es que "la estructura del lenguaje no se establece por características innatas del procesador cognitivo del lenguaje (como sugieren los generativistas de Chomsky), o por una preocupación de "armonizar " el orden de las palabras (según lo sugerido por los universalistas estadísticos de Joseph Greenberg)."

Una de las principales consecuencias es que para entender cómo las lenguas se han desarrollado, tenemos que entender el rango de diversidad de las lenguas humanas. Con una lengua por término medio que se extingue cada dos semanas, la capacidad de entender esto se está perdiendo rápidamente.

Lo que el análisis actual revela inesperadamente es que las relaciones sistemáticas entre rasgos tienden a ser una excepción y no la regla. La diversidad lingüística no parece estar estar limitada por factores cognitivos universales especializados en el lenguaje. En cambio, es el producto de la evolución cultural, canalizada por sistemas que han evolucionado durante la diversificación, de modo que los futuros estados se encuentran en un paisaje evolutivo con los canales y las cuencas de atracción que son específicos de linajes lingüísticos.

Principio de efabilidad
El estudio sugiere que el orden de las palabras en una lengua está determinado por razones de evolución cultural más que por universales cognitivos, lo que no implica que los universales cognitivos no existan. Las lenguas se diferencian hasta el punto de que dos hablantes de distintas lenguas no se entienden en absoluto. Pero el estudio del orden de las palabras indica que sus similitudes son muy grandes lo que si parece apuntar a que existan universales cognitivos y módulos cerebrales de lenguaje (como muestran todos los estudios  anatómicos desde Paul Broca). Ciñéndonos a la pura lingüística, todos los idiomas comparten un enorme número de características.  El estudio habla del orden Sujeto-Verbo-Objeto y establece que todas las combinaciones son posibles (SVO, VSO, SOV...)  aunque SVO es mayoritaria. Lo que muestra además es que todos los idiomas tienen Sujeto, Verbo y Objeto aunque se ordenen de distinta forma. Más aún, todos los idiomas estudiados tienen preposición (o postposición). Y sospecho que todos los idiomas del mundo tienen determinante, adverbio, conjunción, género, número, tiempo verbal... Lo que me lleva a recordar el principio de efabilidad que dice que todo lo que se puede expresar en una lengua se puede expresar en otras.

Lobotomía: el picahielos de Walter Freeman

Los detractores de la ciencia desprecian el hecho de que esta rectifica sus errores. Aunque determinados errores producen escalofríos como la historia de la lobotomía y el picahielos de Walter Freeman.

Tras algunos intentos previos, puede considerarse a Antonio Egas Moniz como el inventor de la lobotomía. Este neurólogo fue el primer portugués que recibió un Premio Nobel. Tuvo una carrera política de primer nivel siendo embajador en Madrid y Ministro de Asuntos Exteriores. Su contribución a la medicina fue notable, incluyendo la angiografía cerebral, una de las primeras técnicas de neuroimagen.  La importancia de Moniz quedó desfigurada por sus trabajos con la lobotomía aunque estos están reseñados en la entrega del Nobel que entre otras cosas se produjo "por su descubrimiento del valor terapéutico de la lobotomía en determinadas psicosis". Moniz fue el primer presidente de la Sociedad Española de Neurocirugía, la segunda del mundo. En 1939 un paciente descontento le disparó produciéndole una parálisis que le obligó a usar silla de ruedas de por vida.

Pero fue con Walter Freeman con quien la lobotomía alcanzó su máxima expresión. Ya se había observado que produciendo un agujero en el cráneo y rebañando el interior del lóbulo frontal, el paciente quedaba permanentemente sedado y los síntomas de agitación desaparecían ( y naturalmente todas las funciones cognitivas superiores asociadas a ese área cerebral). A Freeman le pareció que perforar el cráneo era a la vez muy invasivo, costoso y lento, de modo que refinó las técnicas previas para alcanzar la perfección de la lobotomía transorbital.

La técnica consiste en introducir un punzón (y al parecer la historia del picahielos es cierta aunque él desarrolló un eficiente punzón llamado orbitoclasto) por encima del ojo hasta llegar a la base del cráneo. Con un martillo se golpea el punzón de modo que el hueso encima del ojo cede con facilidad. Después se menea el punzón con energía lo que destruye el área cerebral por encima del ojo. Y ya está. El paciente debe de usar gafas de sol durante unos días para ocultar los hematomas alrededor del ojo. La técnica es tan bárbara como simple.

La lobotomía siempre tuvo detractores, pero Freeman se convirtió en un fenómeno mediático en USA, invitando incluso a la prensa a sus operaciones y dejándose fotografiar en medio de las mismas. Usando apenas 10 minutos por operación, Freeman se lanzó a conquistar América montado en su flamante lobotomóvil. Cuando llegaba a un hospital, ya habían preparado a los enfermos y él los operaba en serie, decenas de ellos en el mismo día. Freeman también instruía a otros médicos que realizaron miles de operaciones. Él solo realizó 2.500 lobotomías en 23 estados. Se calcula que se realizaron unas 40.000 lobotomías en USA y 17.000 en UK. Otros países menos desarrollados no se vieron beneficiados por tan notable éxito científico.

Freeman lobotomizó a Rosemary Kennedy, hermana del futuro presidente John F. Kennedy, a la edad de 23 años dejándola incapacitada de por vida. Las operaciones se realizaban a menudo sin el consentimiento del paciente y Freeman operó a varios menores de 18 años. En una época en la que no existía ningún tratamiento para los enfermos mentales y en la que estos se hacinaban en los psiquiátricos, Freeman los operaba y los mandaba a casa. Una de las veces en las que fue criticado, extendió sobre la mesa un montón de cartas de agradecimiento que recibía de los familiares.
Una de las más sonadas operaciones fue la del revoltoso niño de 12 años Howard Dully a petición de su madrastra. El niño, que no recordaba nada de la operación, no quedó totalmente inútil aunque bastante freaky según su propio testimonio. 40 años después se atrevió a hablar con su padre, investigó su historia, apareció en un renombrado programa de radio y fue coautor del libro llamado Mi Lobotomía.

La licencia médica de Freeman fue retirada cuando su último paciente murió de una hemorragia. Con la llegada de medicamentos antipsicóticos, la lobotomía dejó de usarse para siempre.

El gusano Caenorhabditis elegans controlado por láser mediante optogenética

La neuronas individuales del gusano nemátodo Caenorhabditis elegans pueden ser controladas por pulsos de luz láser mientras se mueve libremente.

El gusano C. elegans es un famoso animal de experimentación del que conocemos su genoma. También sus 302 neuronas. No sólo eso, conocemos todas las 6418 sinapsis que posee, es decir, el detalle exacto de su conectividad así como los músculos que inervan. ¿Cómo se coordinan sus neuronas y cómo gobiernan el centenar de músculos que posee? ¿Cómo se relaciona con el exterior este gusano de 1mm? Un equipo de la Universidad de Harvard liderado por Andrew Leifer ha modificado genéticamente este animal mediante la técnica llamada optogenética.

El objetivo es estimular o inhibir individualmente cada una de sus neuronas mientras el gusano nada en libertad para lo que no se pueden usar los tradicionales electrodos implantados.
Las neuronas del gusano modificado expresan las proteínas channelrhodopsin-2 y halorhodopsin. Estas proteínas responden a la luz convirtiendo al gusano en un biorrobot. La neurona se excita si recibe un pulso de luz azul y se inhibe con un pulso de luz verde.
El entorno es aún más sofisticado ya que el gusano está en libertad, es muy pequeño y sus movimientos son muy rápidos. Los investigadores usan un software llamado CoLBeRT (Controlling Locomotion and Behavior in Real Time). Una cámara registra la posición del gusano a un ritmo de 50 cuadros por segundo y con una precisión de 30 micrones es capaz de estimar la posición de cada una de las 302 neuronas y estimularlas individualmente. Al estimular las neuronas frontales el animal retrocede y al hacerlo con las posteriores avanza. El equipo es capaz incluso de hacer que el gusano ponga huevos (ver vídeo, frame 8.828)

Hasta la fecha las simulaciones neuronales se han intentado con grandes animales (Blue Brain) quizá con la esperanza de llegar antes al hombre. Sin embargo puede resultar muy útil simular un animal entero aunque sea el más pequeño que conocemos. Leifer espera "ser capaz de fabricar un modelo computacional de un sistema nervioso entero". Aunque hay simulaciones parciales de C. Elegans, ninguna ha sido completa.

La lectura. El área visual de formación de palabras (VWFA), el sistema ventral, el dorsal y el Braille

La lectura es una actividad fascinante para cuyo eficiente desempeño se recluta la llamada área visual de formación de palabras (VWFA del inglés Visual Word Form Area). Este área está al final del sistema ventral que realiza un sofisticado procesamiento de la imagen visual. Sin embargo, los últimos estudios indican que la VWFA es también el área utilizada por los ciegos al leer Braille.

La lectura (y la escritura), el mayor invento de todos los tiempos, ha permitido avanzar de forma decisiva a la humanidad. Tiene una antigüedad de 5000 años, no es universal (hay millones de analfabetos en el mundo) y no tiene una base genética sino que es aprendida (por contraposición al habla que sí es universalmente humana y con una base genética aunque también requiera aprendizaje). A pesar de no estar precableada en el cerebro y ser aprendida, la lectura tiene un nivel de eficiencia extraordinario. Reconocemos letras, palabras y frases a una enorme velocidad independientemente del font, del tamaño, de la posición o de si son MAYÚSCULAS/minúsculas. A la vez es muy exigente con las pequeñas diferencias (e y c) y el orden (los y sol).
El presente artículo se refiere exclusivamente al reconocimiento visual de palabras por VWFA (también llamada letterbox por el investigador Stanislas Dehaene). El VWFA informa a otras áreas temporales, parietales y frontales para el acceso semántico y fonológico cuyo procesamiento no se considera aquí.
Bigramas abiertos
Las unidades básicas de procesamiento que se han propuesto son los llamados bigramas abiertos.

• Son grupos de dos letras próximos aunque no necesariamente juntos. De CALDO:  CA, CL, CD, CO, AL, AD ...
• Otras letras pueden estar en medio.
• El orden ha de preservarse.
• Toleran la imprecisión. Hcn q st frs pd lrs.

Vías de procesamiento visual: dorsal y ventral
Melvyn Goodale propuso dos vías de procesamiento de la información visual, una responsable del dónde y la otra responsable del qué: la dorsal  y la ventral.
La vía dorsal o parietal se origina en las células grandes de la retina (células M que forman la vía magnocelular hasta el tálamo y el córtex visual)

• Se origina en las células grandes M de la retina y es magnocelular
• Es responsable del dónde están los objetos.
• Es parietal

La vía ventral se origina en las células pequeñas de la retina (células P que forman la vía parvocelular hasta el tálamo y el córtex visual)

• Se origina en las células pequeñas P de la retina y es parvocelular
• Es responsable del qué objetos.
• Es temporal
• Tiene una organización jerárquica según progresa la vía.
• Cada nivel de la jerarquía responde a un campo visual mayor que el anterior duplicándose el campo receptivo.
• En cada nivel de la jerarquía hay mayor selectividad a la forma
• La forma se reconoce con independencia de la posición que ocupe en el campo visual.
• Es responsable del reconocimiento de objetos, caras y palabras.

En la vía ventral, la del qué, las neuronas de las primeras etapas responden a formas simples (una neurona responde a una línea), mientras que las etapas finales responden a formas complejas (una neurona solo responde a una cara). La vía ventral es responsable de que podamos identificar palabras a una velocidad de 150ms por palabra. En ocasiones la vía ventral no es capaz de identificar las palabras. En ese caso, para palabras extrañas, hay que recurrir a la vía dorsal, se requiere pronunciarlas y el proceso tarda 1 o 2 segundos.
Aprendizaje
Al final de la vía ventral se encuentra la VWFA para reconocer palabras. Pero esta vía no es innata. Es un área de reconocimiento de formas que se ha reconvertido debido al aprendizaje y a la plasticidad del cerebro. Durante nuestra larga infancia, el VWFA se modifica mínimamente para reconocer letras. El aprendizaje de palabras ha usurpado estas zonas visuales del que podría ser el reconocimiento de otros objetos naturales mediante el reciclaje neuronal. Para ello ha sido necesario que la escritura utilice rasgos sencillos, rasgos que biológicamente son fáciles de reconocer. En este sentido, la escritura está biológicamente determinada.

No todo se aprende de igual forma. Solo los bigramas útiles se aprenden: CA vs QQ. La VWFA no responde a secuencias aleatorias de consonantes y sí a palabras o bigramas comunes. Los lenguajes de ortografía transparente (como el castellano) necesitan el reclutamiento de menos áreas que los opacos (como el inglés) que tienen menos regularidad grafema-fonema y necesitan usar mayores áreas para el reconocimiento de palabras. Un punto importante es que también hay que desaprender. En concreto, las áreas de reconocimiento de formas responden a la simetría: si damos la vuelta a un objeto, sigue siendo el mismo como demuestran ls estudios con niños y monos. Sin embargo, la lectura requiere desaprender la simetría ya que b y d son distintas. Este proceso de desapredizaje es complejo y es la causa de la dislexia.
Braille
La lectura tiene 5000 años pero el Braille solo 200. Un reciente estudio usando fMRI ha mostrado como el VWFA es utilizada por los ciegos al leer Braille. En 8 sujetos ciegos se realizaron tareas de lectura Braille mientras eran sometidos a fMRI. Sus datos se compararon con personas que ven.

• La activación en la VWFA se producía ante palabras con significado, pero no ante secuencias Braille sin sentido.
• Medido el cerebro entero, el pico de activación se producía en la VWFA, en las mismas coordenadas cerebrales que en las personas que ven

Queda pendiente establecer cuales son las vías por las que la información táctil llega a la VWFA. El área VWFA está próxima a las áreas del lenguaje, pero nuevos estudios anatómicos son requeridos.
La VWFA es el área más selectiva a la lectura independientemente de la modalidad sensorial (vista o tacto). Por ello el VWFM además de llamarse el área visual de reconocimiento de palabras podría llamarse el área táctil de reconocimiento de palabras o el área metamodal de reconocimiento de palabras. Aunque ya sabemos que es un área de reconocimiento de formas modificada por el aprendizaje.

Jardín de Blogs. Watson, prejubilación J. R. Millán, Top500, cableado, BCI, fumar, pinzón, Boby McFerrin, Paulov y comer

Parte de la serie sobre Watson, Brain Computer Interface (BCI) y diversos temas entre las entradas del blog tecnologíayciencia en el Jardín de Blogs.
IBM Watson. Su próximo médico puede ser un robot
La prejubilación implica declive mental
La silla de ruedas controlada con el cerebro de José del R. Millán
Lista de superordenadores Top500. Noviembre 2010
El cableado del cerebro: ¿una red o una pirámide?
El Pentágono quiere controlar remotamente la mente de los soldados
El casco BCI de Intel distingue entre 1000 palabras 
¿Qué beneficios tiene dejar de fumar?
Retratos de la mente. Reportaje fotográfico de Wired
Tus dedos saben cuando cometes un error en el teclado
Ray Kurzweil: ¿Por qué la victoria de Watson de IBM en Jeopardy importa?
Modelo predictivo del canto del pinzón.
Watson empata el primer encuentro con humanos en Jeopardy. Vídeos disponibles
Watson destroza a los humanos en el 2º día de Jeopardy. Vídeos disponibles
Watson gana el desafío final de Jeopardy. Vídeos disponibles
Watson en Jeopardy. Todas las preguntas y respuestas.
Retina artificial
Expectativas de Bobby McFerrin en TED
Filete con autógrafo de Pavlov
Comer mentalmente reduce el consumo real

El cerebro tiene una capacidad de memoria de 500 petabytes y de procesamiento de 1 exaflops

¿Cómo se puede llegar a las sorprendentes cifras de que la memoria del cerebro es de 500 petabytes y la capacidad de proceso de 1 exaflops? Especulando y realizando múltiples supuestos. El resultado es una estimación que puede estar errada en varios órdenes de magnitud. Expongo el razonamiento para que cada cual saque sus conclusiones.

Grandes números.

La primera estimación es la del número de neuronas en el cerebro. El dato más repetido en la red es 100.000.000.000 (10^11). Considero equivalente cerebro y encéfalo (brain en inglés) y que incluye todas las estructuras dentro del cráneo como el cerebelo y el córtex (que solo representa 1/5 parte del cerebro)

El número de sinapsis es también una estimación. Una neurona puede tener hasta 100.000 sinapsis. La cifra media está entre 5.000 y 10.000. Considero para el cálculo 5.000 sinapsis por neurona.

El número total de sinapsis, por tanto, es de 500.000.000.000.000 (10^14*5).

100.000.000.000 neuronas

500.000.000.000.000 sinapsis

Neuronas Integrate&Fire y neuronas biológicamente realistas.

Las simulaciones utilizan dos tipos de neuronas. La mayoría de ellas usan un modelo Integrate&Fire. Se trata de una neurona sin representación espacial que integra la entrada que proviene de otras neuronas y decide dispararse o no. Es un modelo válido para múltiples casos y el más utilizado. De otro lado están las neuronas biológicamente realistas. Estas usan una representación tridemensional y computan lo que ocurre en cada segmento de la neurona: dendritas, cuerpo y axón. Sus necesidades computacionales son 10.000 veces superiores que las Integrate&Fire.

Estimaciones

El proyecto Blue Brain usa neuronas realistas. Henry Markham estima que la memoria necesaria para simular el cerebro es 500 petabytes y la capacidad de cómputo es de 1 exaflops. Como se verá, esta es la estimación que considero más realista.

Dharmendra S. Modha ha realizado una simulación con neuronas Integrate&Fire de la que se pueden extrapolar datos. Uno de ellos es que necesita 16 bytes por sinapsis para que la simulación sea operativa. Modha habla solo del córtex y de 10.000 sinapsis por neurona. Su predicción es que se necesitan 4 petabytes (4.000.000.000.000.000) de memoria y 1 exaflops (1.000.000.000.000.000.000) de capacidad de proceso. Corregido el dato de memoria, mi primera aproximación es de 8 petabytes:

Se trata de neuronas Integrate&Fire, es decir, de neuronas simplificadas. ¿Podemos simular la expresión de los genes o la proximidad a otras neuronas? No podemos. Dado que las necesidades computacionales son 10.000 mayores en las biológicamente realistas, el cálculo arroja la cifra de: Memoria = 80 exabytes (80.000.000.000.000.000.000). Muy lejos de la estimación de Modha y también de la de Markham (aunque solo 160 veces más). Dado que este último ya usa neuronas realistas, considero válida su cifra de:

Memoria = 500 petabytes (500.000.000.000.000.000)

Es de resaltar que Watson solo usa 500 gigabytes para responder en Jeopardy. 500 gigabytes son 200 millones de páginas de texto (40x60=2.400 caracteres por página). Es decir, la información textual representa una parte mínima del almacenamiento total del cerebro. En la página de información de Watson se sugiere que la capacidad del cerebro está entre 1 y 1000 terabytes, una enorme variabilidad pero aún a mucha distancia de la cifra a la que yo llego.

Siguiendo con la especulación, toca el turno a la capacidad de proceso. El proyecto Blue Brain usa neuronas realistas. En concreto, usa 22 Teraflops (22.000.000.000.000 flops) para computar 10.000 neuronas. Consiguientemente, la capacidad de computación necesaria para el total del cerebro es de: Procesamiento = 220 exaflops (220.000.000.000.000.000.000 flops). Esta cifra de nuevo es mayor que las de Modha y Markham (solo 220 veces) que esta vez coinciden (aunque de forma sorprendente ya que usan dos modelos distintos de neuronas; la explicación mejor es que sus datos, como todo lo que llevas leído es pura especulación). Doy por buena la cifra de ambos:

Procesamiento = 1 exaflops (1.000.000.000.000.000.000 flops)

Las cifras que ofrecen los seguidores de la singularidad de Ray Kurzweil, 10 petaflops, están de nuevo muy lejos de las mías, lo que viene a confirmar que esto es solo un ejercicio y que ante tanta variabilidad, cada cual puede escoger su cifra.

Prefijos del sistema internacional de unidades

Singularidad

Modha

Cómo engañar a un detector de mentiras basado en fMRI

¿Es posible engañar a un detector de mentiras basado en un escáner fMRI? Sí, con facilidad.

La resonancia funcional magnética fMRI es una herramienta de gran utilidad en el estudio del cerebro. Recientemente se ha postulado como detector de mentiras. Varias compañías comerciales ofrecen el servicio y ha habido debates en juicios sobre su uso, aunque siempre ha sido rechazado.

Los estudios sobre su eficacia han sido contundentes hasta la fecha. Su fiabilidad es del 100%. Sin embargo, en un nuevo estudio en el que se enseña a los sujetos a engañar al detector de mentiras, la fiabilidad cae hasta el 33%.

En el estudio se ha usado un paradigma clásico de detección de mentiras.

Veintiséis participantes fueron sometidos a un escáner fMRI mientras se les mostraban seis fechas una a una. Para cada fecha debían de pulsar un botón si se trataba de la fecha de su nacimiento. En el primer caso se les pidió que dijeran la verdad, se les presentaron seis fechas que no eran las de su nacimiento y dijeron la verdad: no. En el segundo caso se les presentaba entre las fechas la de su nacimiento y debían mentir: decir que no a todas. Esta prueba se parece a los casos reales de los juicios en los que a un sospechoso se le presentan varios cuchillos y debe de decir si alguno es suyo (si el detector de mentiras nota que el sospechoso se pone nervioso a la vista del cuchillo del crimen, cabe inferir que es su cuchillo).

Cuando los participantes mentían y decían no a la vista de la fecha de su nacimiento, la mentira se reflejaba en su actividad neural. Ambos lados de la parte más frontal del cerebro se activaban. Centrándose en la actividad de estas áreas, un algoritmo podía adivinar con una exactitud del 100% que el participante mentía. 

Hasta aquí lo ya conocido. En el nuevo experimento se les enseñó a mentir de una sencilla forma. Debían de mover ligeramente el dedo de una mano o de un pié en 3 de las 6 fechas irrelevantes. Esto producía actividad neural similar a la producida al mentir de modo que el algoritmo ya solo detectaba un 33% de las mentiras en lugar del 100%. El escáner no distinguía entre mentir delante de la fecha de nacimiento o mover el dedo delante de una fecha irrelevante.

La resonancia funcional magnética fMRI es una poderosa herramienta de investigación y es probable que acabe utilizándose en los juicios para detectar la huella neural del crimen, pero antes de que esto ocurra ha de superar muchas pruebas y refinar sus resultados.

Los jóvenes, expertos digitales, educados para la distracción.

The New York Times publica un artículo con el que muchos padres se pueden sentir identificados. "Creciendo digitalmente, cableados para la distracción". 

En dos meses, Luis apenas ha leído 40 páginas del libro que constituye la única tarea del verano. El prefiere Facebook. En Youtube tienes la historia entera en 5 minutos. Un libro es demasiado largo. Prefiere la satisfacción inmediata. Los estudiantes siempre han tenido distracciones y pérdidas de tiempo. Pero el flujo constante de estímulos que ofrecen los ordenadores y smartphones es irresistible. Para los adultos, pero sobre todo para los jóvenes.

El cerebro se acostumbra a cambiar de tareas y no a la atención sostenida. La recompensa no está en una tarea, sino en saltar a la siguiente. Los cerebros de los jóvenes se van a cablear de forma distinta, dice Michael Rich, profesor de Harvard Medical School.

A pesar de ello, padres y educadores promueven la tecnología en un esfuerzo por conectar con los jóvenes. Luis envía cientos de mensajes diarios, pasa horas con vídeojuegos y como todos sus compañeros, está en Facebook. Con frecuencia se acuesta tarde y arrastra sueño por el día. Vive en un mundo más virtual que real. Convertido en un experto en ordenadores y tecnología, sube y manipula fotos con destreza. Y sus calificaciones escolares caen en proporción inversa a su destreza digital. La tendencia a posponer las tareas se exacerba. Luis está cambiando.

Los estudios muestran con claridad que los jóvenes usan los ordenadores como entretenimiento, no para aprender. Y sin supervisión, su rendimiento escolar se desploma. Además mezclan el estudio y el entretenimiento y una gran mayoría ven vídeos y chatean a la vez que estudian.

Hay un pasatiempo para cada tipo de joven: los "sociales" chatean y usan Facebook, los tímidos usan videojuegos y los perezosos surfean en la web o ven vídeos. Algunos tímidos se convierten en introvertidos.

Empiezo a hacer los deberes y al poco tiempo me llega un mensaje de texto, hago una pausa, tomo el teléfono para responder al mensaje y 20 minutos más tarde me doy cuenta: 'Vaya, me he olvidado de los deberes'

Los nuevos teléfonos exacerban el problema. Controlar el uso del ordenador es complicado, pero el teléfono mucho más. Muchos padres quieren poder llamar por teléfono a sus hijos a cualquier hora, así es que quitárselo no siempre es posible. Otros padres dan la bienvenida acrítica a la tecnología aunque sus beneficios educacionales sean dudosos. No faltan jóvenes que incluso desean que sus padres les limiten el uso de la tecnología ya que ellos se ven incapaces de hacerlo.

Algunos estudios neurocientíficos están empezando a trabajar sobre el asunto.

Alternando la TV y los vídeojuegos después de las tareas y midiendo los patrones cerebrales durante el sueño, llegaron a la conclusión de que la calidad del sueño disminuía con los videojuegos y también la capacidad para recordar vocabulario. No está claro si el peor rendimiento en el vocabulario se debe a un sueño deficiente o a el hecho de que el juego compite con el vocabulario. "Si practicas el vocabulario y tienes un fuerte estímulo después, el cerebro debe decidir qué información es relevante para almacenar, y el estímulo más excitante predomina."

Los estudios con ratas muestran que los nuevos aprendizajes se consolidan al descansar. Los estudios de neuroimagen lo certifican: en el descanso se sintetiza la información, se conectan las nuevas ideas y se forman recuerdos persistentes. El descanso es al cerebro lo que dormir es al cuerpo. Pero los jóvenes no descansan. Están en modo de estimulación constante.

Los cerebros jóvenes están habituándose a la distracción y al cambio de tareas a la vez que se alejan de la concentración en la tarea. La diferencia entre los ordenadores y el estudio es clara: la interacción. Aprietas un botón y algo ocurre.

Las conclusiones del tipo de estudios que menciona el artículo siempre han de tomarse con una cierta distancia. La inquietud, sin embargo, está fundada. No se puede prescindir de los nuevos dispositivos electrónicos ni se debe, pero es necesaria una distribución equilibrada del tiempo. Esperemos que la tecnología se pueda combinar con el estudio y el pensamiento analítico profundo.

El cerebro como simulador (Brain as a simulator)

¿Es posible simular el cerebro? Se trata de una pregunta fundamental que, con el avance de la neurociencia y de la computación, nos formulamos en la actualidad. La consideración inversa, la del cerebro como un simulador puede orientar la respuesta.
Varias objeciones se argumentan para concluir que el cerebro no puede simularse. Una es un tema de tamaño y conocimiento. Necesitamos ordenadores mucho más grandes de los que tenemos para simular el cerebro. Es un asunto de tiempo. Necesitamos un conocimiento muy superior del cerebro y su funcionamiento. Es también un asunto de tiempo. De los dos problemas, el tamaño del ordenador y el conocimiento del  cerebro, estamos hoy mucho más lejos de resolver el segundo (el funcionamiento del cerebro) que el primero (el tamaño del ordenador).
Mientras esto ocurre, podemos plantearnos filosóficamente si es posible la simulación.

El Ajedrecista de Leonardo Torres Quevedo

El resultado de una simulación no es la cosa en sí, es solo una simulación. Si simulo en un ordenador la reacción física de la formación del agua a través de sus componentes, hidrógeno y oxígeno, no obtengo agua, de la misma forma que al principio no tenía hidrógeno ni oxígeno. Si simulo una piedra no obtengo una piedra. Si simulo un pájaro, no obtengo un pájaro. Si simulo un cerebro no obtengo un cerebro.
Pero ¿alguien quiere obtener un cerebro con sus neuronas y sus vasos sanguíneos, con su peso y su volumen? Evidentemente no. Lo que queremos es obtener el comportamiento del cerebro. Simular su comportamiento. Eso sí, con todas sus características, estados mentales y conciencia incluidas ya que de otra forma no estaríamos simulando un cerebro. Queremos también que interaccione con el mundo, algo que ya hemos conseguido en pequeña escala. En efecto, mediante los interfaces cerebro máquina BCI, podemos conectar una cámara tanto a un nervio óptico como a un ordenador y también podemos conectar un brazo robótico tanto a un nervio motor como a un ordenador. El interfaz es posible.
Quizá nos ayude pensar sobre qué hace un cerebro.
Por un lado realiza actos reflejos (en realidad son otras partes del sistema nervioso como la médula espinal). Tan solo 4 neuronas intervienen en el reflejo de extensión de la pierna. Interconectar dichas neuronas con elementos electromecánicos puede suponer un problema técnico pero no parece que tenga una trascendencia filosófica.
¿Qué otra cosa hace el cerebro? Simular. El cerebro es un simulador. De acuerdo con la filosofía clásica y con la evidencia científica, las ideas son representaciones del mundo exterior. Son simulaciones. Y las operaciones mentales como juzgar o planificar son simulaciones del comportamiento del mundo tanto exterior como de nuestro comportamiento. Simulamos la trayectoria del coche que nos puede atropellar y reaccionamos. El cerebro simula el mundo.

Sensorama: simulador de moto. 1962

No pensemos en un ordenador que simule el cerebro. Pensemos, al revés, un cerebro que simule un ordenador. ¿Es posible? Sin duda, sí. La persona que diseña ordenadores tiene un cerebro que simula su comportamiento. ¿Y si hablamos de un simulador de vuelo? Ambos, el cerebro y el programa son simuladores. El piloto es un simulador de vuelo. Su cerebro simula lo que ocurrirá si realiza una acción determinada y de forma análoga un programa de simulación lo hace.
En relación al nivel de detalle de la simulación, este debe de ser adecuado a nuestros propósitos. Un simulador de vuelo no simula los tornillos, sino los elementos relevantes como el perfil del ala. Del mismo modo, una simulación del cerebro no necesita simular los vasos sanguíneos, le basta con simular el comportamiento neuronal.
Ya en 1950 Turing estableció que el hecho de que tanto cerebro como ordenador usen electricidad no es relevante. En su época, coexistían ordenadores mecánicos y eléctricos equivalentes. "...puesto que todas las computadoras digitales son equivalentes en cierto sentido (a las mecánicas), observamos que el uso de la electricidad no puede tener importancia teórica.() Si realmente deseamos encontrar tales semejanzas, deberíamos buscar analogías matemáticas en el funcionamiento." Leornardo Torres Quevedo diseñó en 1912 El Ajedrecista, un autómata analógico que daba mate con rey torre, equivalente a los programas informáticos posteriores. En términos informáticos un simulador es también un equipo (en general más barato o más moderno) que puede simular el comportamiento de otro equipo, es decir, un ordenador que simula a otro.
De modo que tenemos dos simuladores: el cerebro y el ordenador. ¿Es posible trasladar la simulación del mundo que hace un cerebro de un sustrato al otro, de la biología al silicio? Conceptualmente sí. Técnicamente aún queda tiempo.