¿Por qué aún no sabemos cómo funciona el cerebro exactamente?

La inteligencia no está en la escala neuronal.

Ya sabes cómo funcionan las pinceladas, ¿podrías recrear la Noche estrellada de Van Gogh? La información crítica para el esfuerzo no sería tanto la forma de sus golpes como los patrones emergentes entre ellos.

Nosotros (más o menos) sabemos cómo trabajan cientos de miles de millones de neuronas individualmente. Aprendes el vocabulario básico en Bio 101: dendritas, axones, potencial de acción, pero la inteligencia no surge de las neuronas. Si lo hiciera, pensarías tanto en el resto de tu cuerpo como en tu cerebro. La inteligencia es una función de los efectos combinatorios entre las neuronas: cómo están organizadas.

Cómo funcionan las neuronas en combinación es el tema del estudio en curso. Por ejemplo, los científicos en el proyecto connectome están diseñando activamente las arquitecturas de estos circuitos. Cómo están estructuralmente conectados tampoco es el final de la historia; ¡queda cómo interactúan entre ellos! ¿Es una sinapsis particular (de los 100 billones de presente) inhibitoria o excitante? ¿Cómo responde la neurona afectada a señales conflictivas de diferentes vías? Este será un trabajo para el campo recientemente inventado de optogenética, que utilizará la luz para estimular las neuronas individuales in vivo para ver qué sucede.

Estos son los nudos que se deben desentrañar y probar un trillón de veces antes de que reduzcamos la inteligencia humana a algo replicable.

Incluso si supiéramos cómo escribir todo el software, todavía hay limitaciones de hardware. La logística de modelar 10 ^ 14 sinapsis en tiempo real está justo fuera de nuestros límites en este momento. Los circuitos muy estudiados han sido simulados en muchas ocasiones durante años, pero son de una magnitud mucho menor de lo que necesitarían ser replicados para acercarse a la versatilidad de nuestros cerebros completos.

El cerebro es demasiado complejo para ser fácil de entender.

En los días de Isaac Newton, la ciencia era “fácil” :

• Se hace una observación: Apple cae del árbol a la tierra
• Se formula una hipótesis comprobable: “los cuerpos se atraen entre sí”
• Se formula una ecuación (o ley científica): la ley de gravitación de Newton. En su forma moderna, la ecuación contiene tres incógnitas y un parámetro.

El sistema estudiado es bastante fácil: consiste en dos objetos que interactúan.

Hoy, la ciencia es complicada Los sistemas que se tratan contienen millones, billones o trillones de objetos individuales que interactúan entre sí. Las ecuaciones para describir estos sistemas contienen una gran cantidad de incógnitas y parámetros, lo que los hace difíciles de resolver. En el cerebro, 100 mil millones de neuronas interactúan entre sí utilizando mil veces más conexiones e incluso operaciones aparentemente simples como la recuperación o el almacenamiento de la memoria requieren la interacción de una gran fracción de estos elementos. Para entender realmente tales sistemas complejos, es decir, para hacer predicciones significativas y comprobables, necesitamos hipótesis que sean capaces de capturar la interacción de todos los objetos que interactúan. Tal hipótesis no puede ser formulada por modelos simples. Incluso si las ecuaciones de los componentes individuales pudieran ser simples (que a menudo lo son), las implicaciones de estas ecuaciones, es decir, las dinámicas que surgen de su interacción, están más allá de lo que los humanos son capaces de imaginar.

fMRI, uno de los caballos de batalla de la investigación en psicología y neurociencia, se desarrolló por primera vez en la década de 1990. La técnica todavía está en proceso de refinamiento activo y ocasionalmente, grandes autocorrecciones. ¡La tecnología más nueva y más precisa para estudiar el cerebro aún está en desarrollo activo, como Optogenética, una técnica de biología molecular que surgió en los últimos años!

Esto significa que, para los miembros de la generación actual de neurocientíficos que trabajan como yo, la “tecnología avanzada” que usamos solo se inventó dentro de nuestras vidas. Así que denos un respiro a los neurocientíficos, ¡todavía estamos aprendiendo cómo trabajar estas cosas!

En segundo lugar, usa la palabra “exactamente”. Sin embargo, con el cerebro, puede que nunca haya una respuesta “exacta”, sino estadística y probabilística . Por ejemplo, digamos que una fMRI estudia a 16 pacientes y descubre que una tarea que involucra la recuperación de la memoria muestra activaciones en el hipocampo. ¿Podemos decir basado en ese único estudio que cada vez que uno recupera una memoria, el hipocampo y solo el hipocampo siempre mostrarán activación?

De acuerdo, con cada estudio de fMRI posterior más grande, podemos tener una confianza creciente de que una parte específica del hipocampo está realmente involucrada en la recuperación de la memoria. Sin embargo, si hiciera una búsqueda de todos los documentos actuales sobre fMRI y recuperación de memoria, encontraría que hay una distribución de resultados, cortando a través de varias regiones del cerebro, y hay una gran cantidad de variabilidad en la señal de activación y patrones de activación en sí mismos a través de los sujetos. La mayoría de los hallazgos en neurociencia deben ser calificados con palabras como “probable” y “probable”.

Voy a robarle a Bradley Voytek aquí, ya que recientemente encontré una publicación en su sitio web de laboratorio donde resume esto mejor:

Comprenda que la mayoría de los “hechos” neurocientíficos están haciendo declaraciones estadísticas, no basadas en hechos. Por ejemplo: el área de Broca probablemente esté involucrada en la producción del lenguaje, ya que existe una región del cerebro que puede identificarse claramente como el “área de Broca” en cualquier persona dada. Hay una razón por la cual los neurocirujanos hacen un mapeo de estimulación eléctrica antes de la resección del tejido.

Fuente: Neurociencia

NB: la neurociencia computacional también está encontrando más evidencia de la naturaleza probabilística de la computación en el cerebro: modelos probabilísticos del cerebro

Sabemos muchas cosas sobre cerebros, pero hay más que no sabemos, y podemos estar bastante seguros de que hay muchas cosas que no sabemos que no sabemos.

A menudo se dice que el cerebro humano es el objeto más complejo en el universo conocido.

Los cerebros son básicamente bolas de células. Todo sobre los cerebros se reduce a las funciones de estas células. Entonces, para comprender completamente el cerebro, probablemente primero tengamos que tener una comprensión integral de cómo funcionan los diferentes tipos de células y genes y proteínas y la química relacionada, lo cual es básicamente decir que tendríamos que haber resuelto la mayor parte del problemas de biología y medicina (piense en eso …).

Pero los cerebros también son procesadores de información increíblemente sofisticados. Hay partes de las funciones de procesamiento de la información del cerebro que tenemos una comprensión razonable de (particular percepción de bajo nivel). Sin embargo, todavía estamos luchando por teorías para comenzar a explicar cómo la mayoría del cerebro hace lo que hace (o lo que es). Estamos aprendiendo mucho a través de los principios de la informática y construyendo algunos impresionantes modelos de computadora de diferentes aspectos de la cognición. Sin embargo, obviamente estamos arañando la superficie.

Y eso es solo lo que sabemos que no sabemos.

En cuanto a cuándo, eso depende de tantas cosas, algunos expertos confían en que con el progreso exponencial en campos relacionados podríamos llegar allí dentro de nuestras vidas. Otros son mucho menos optimistas.

También vale la pena tener en cuenta que las implicaciones de comprender completamente el cerebro humano serían transformadoras para decirlo suavemente. Dada la capacidad implícita de crear nuevas y poderosas tecnologías en IA y bioingeniería, y comprender y controlar los cimientos de nuestro ser y experiencia de la realidad, la humanidad podría evolucionar rápidamente hasta convertirse en algo apenas reconocible pasado ese punto.

En mi opinión, el problema de “bloqueo” es nuestra capacidad limitada de observar neuronas individuales en un cerebro activo. Sabemos que la computación neuronal ocurre a nivel de neuronas individuales, pero de los 10 billones de neuronas en la corteza cerebral humana, podemos observar la actividad potencial de acción en más de 100 o más a la vez, e incluso entonces usualmente no lo hacemos. Saber qué neuronas son o cómo están conectadas a otras neuronas. Creo que si pudiéramos aumentar esto, nuestra comprensión de la función mejoraría rápidamente. Básicamente es una cuestión de tecnología: la tecnología ha mejorado rápidamente, pero aún tenemos un largo camino por recorrer.

He escrito más sobre esto en mi sitio web personal, en el contexto de la discusión de la iniciativa estadounidense “BRAIN”: http://weskaggs.net/?p=4114

Actualmente hay innumerables técnicas que buscan desentrañar los misterios del cerebro. Aun así, estamos un poco lejos de lograr este objetivo, porque carecemos de la tecnología y el conocimiento suficiente de la interacción de cada una de las neuronas a través de la sinapsis.

Entre los dispositivos y métodos que tenemos están:

• Imagen por resonancia magnética (MRI): uno de los métodos más efectivos para localizar pequeñas áreas del cerebro. Consiste en enormes bobinas que son capaces de alcanzar entre 20 y 60 000 el campo magnético de la Tierra. Emite ondas de radio pequeñas, que son devueltas por los átomos del cerebro, lo que permite la localización de sitios específicos.

• Ventaja:

• Es más seguro que los rayos X, ya que no emite ningún ión dañino.

• Permite analizar el cerebro en 3D y en tiempo real.
• Debido a que los átomos responden a diferentes frecuencias de radio, es posible localizar y rastrear el camino de cualquier elemento químico en el cerebro.
• FMRI (Imagen de Resonancia Magnética funcional) le permite ver el cerebro pensando y moviéndose.
• Puede ubicar pequeñas áreas del cerebro, con una precisión de hasta un milímetro de longitud.

Desventajas:

• Tiene un grave problema con el tiempo en que sigue la ruta del oxígeno y otros elementos, ya que lleva un segundo localizarlos, mientras que el pensamiento se realiza en tiempos mucho más pequeños.
• Es muy caro y ocupa mucho espacio.

Electroencefalografía (EEG): altamente aplicada en el campo de la medicina, la electroencefalografía analiza los pulsos electromagnéticos que emite el cerebro de forma natural.

• Ventaja:

• Le permite ver la actividad del cerebro mientras realiza diversas actividades, como dormir, comer, tomar decisiones, etc.
• Es un proceso muy económico y no ocupa mucho espacio en las oficinas.

• Mide la actividad cerebral al instante, sin perder tiempo, como con la MRI.

Desventajas:

• No es específico para medir lugares que emiten pulsos, ya que capta señales eléctricas que se han dispersado al cruzar el cráneo, por lo que es casi imposible saber qué sitio del cerebro se ha emitido.
• Cualquier agitación o interferencia (incluso el movimiento de las pestañas) podría causar la pérdida de la sincronización.

Tomografía por emisión de positrones (PET) : Aparato capaz de calcular el movimiento de la energía dentro del cerebro a través de la localización de la glucosa. Primero se inyecta al paciente con una glucosa especial en la sangre, que tiene sodio 22, un elemento que puede emitir positrones (electrones positivos) y gracias a esto está el movimiento de la glucosa.

• Ventaja:

• Le permite analizar el cerebro pensante en tiempo real.
• Tiene una buena precisión espacial, al igual que la resonancia magnética.

• Mide el flujo indirectamente, a través de los positrones emitidos en el cerebro del paciente.

Desventajas:

• Es ligeramente radioactivo, por lo que se recomienda que una persona no se someta a este procedimiento más de una vez al año.

Estimulación magnética transcraneal (TES): el escáner electromagnético transcraneal es muy útil para neutralizar áreas del cerebro cerca del cráneo.

• Ventaja:

• Puede reducir o desactivar algunas áreas superficiales del cerebro.
• Puede conocer la función de cada una de las partes del cerebro analizando la actitud del paciente con una parte específica desactivada.

Desventajas:

• El campo magnético no puede alcanzar centros importantes que se encuentran en áreas más profundas del cerebro, como el sistema límbico.

Magnetoencefalografía (MEG): esta técnica permite registrar la actividad cerebral mediante la captura de campos magnéticos.

• Ventaja:

• Los magnetoencefalogramas miden pasivamente el campo magnético que produce un campo eléctrico variable en el cerebro.

Desventajas:

• Los campos magnéticos son débiles y de muy corto alcance, apenas una milmillonésima parte del campo magnético terrestre.

Espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS): ayuda a determinar el agua en una variedad de muestras como glicerol, hidracina, películas orgánicas, determinación cuantitativa de fenoles e hidroperóxidos.

• Estimulación cerebral profunda – Wikipedia (DBS): con la inserción de electrodos, se alcanzó el tamaño de un cabello en áreas profundas del cerebro.

• Ventaja:

• Es posible tratar trastornos y enfermedades mentales como el Parkinson.

Desventajas:

• Es un método invasivo y se debe tener cuidado en su aplicación.

Optogenética : permite la inserción directa en una neurona, con precisión quirúrgica, de un gen sensible a la luz que provoca que la célula dispare. Luego, el haz de luz se enciende y la neurona se activa. Y esto permite a los científicos excitar esos caminos, para que puedan activar y desactivar ciertos comportamientos con solo apretar un botón.

Muchos de estos métodos incluso han permitido la proyección de recuerdos y sueños en la pantalla de una computadora, además de la posibilidad de alterarlos.

Entonces, si tenemos todos estos métodos y procedimientos, ¿por qué no saber todo sobre el cerebro todavía?

Porque todavía no tenemos un mapa preciso del cerebro, que muestre todas y cada una de las neuronas, su función específica, su ubicación y las neuronas vecinas con las que hace sinapsis.

Tal esquema permitiría a los científicos conocer exactamente la información contenida en cada parte del cerebro y podría manipularla de manera precisa y eficiente.

Investigar algo como esto es muy costoso y lleva mucho tiempo, pero para quien lo consigue, un Nobel estará esperando.

Una forma de obtener mejores resultados es construir un artefacto que combine las ventajas de los métodos presentados anteriormente y disminuya las desventajas de los mismos. El desarrollo de esta tecnología se espera al menos dentro de este siglo. Pero el tiempo dirá …

Una de las principales razones por las que todavía no hemos descubierto cómo funciona el cerebro es la falta de herramientas para ver correctamente lo que está haciendo realmente. Los estudios de autopsia ofrecen una imagen física, las herramientas de escaneo en vivo ofrecen una imagen de actividad, pero no lo suficientemente completa. Podemos ver el funcionamiento de partes pequeñas bastante bien (por ejemplo, matrices de implantes de electrodos, métodos optogenéticos) o partes grandes con muchos detalles perdidos (por ejemplo, EEG, MRI). Desafortunadamente, ninguno de estos es suficiente para entender la lógica, parece que el cerebro (u otros sistemas neuronales) funciona más como un todo, y también los detalles importan. Hay muchos datos detallados, como numerosos resultados de experimentos provenientes de la neurociencia, pero todos ellos son partes muy pequeñas y no está claro qué datos juegan un papel en la función cerebral y cuáles no.

Entonces hay dos posibilidades para resolver esto:

1. O desciframos el cerebro como detectives, sin una imagen completa, solo con pistas disponibles. El cerebro no es probablemente algo demasiado difícil de entender, por lo que este enfoque es factible. Hay muchos investigadores trabajando mientras hablamos y el resultado final puede llegar, bueno, teóricamente en cualquier momento . El inconveniente es que bien podría venir en 100 años. No hay límite superior ni garantías en este caso.

2. Otra opción es que las herramientas para el escaneo cerebral en vivo sean lo suficientemente avanzadas como para tener suficiente “resolución de escaneo cerebral” que muestre la imagen completa comprensible o proporcione datos para el análisis lo suficiente como para resolverlo. Algunos analistas de tecnología como R. Kurzweil estiman que dicha tecnología está disponible en 5-15 años (más o menos). No tan lejos de todos modos. La desventaja de esto es que tenemos que esperar. Sin embargo, el punto más fuerte es que podemos estar bastante seguros de tener tales escáneres en décadas. Por lo tanto, establece el límite superior cuando comprendemos completamente nuestro cerebro: no más tarde de dos o más décadas .

Esto significa que la revolución está cerca, de una forma u otra. Por supuesto, existe la posibilidad de tener en cuenta que incluso con una imagen física completa del trabajo cerebral, aún no podremos entenderlo. Algunos incluso afirman que “quizás nunca comprendamos el cerebro”. Quizás somos demasiado estúpidos para entenderlo. Pero es una incompetencia decirlo. La ingeniería inversa con el conjunto de datos completo funciona extremadamente bien, no hay forma de ocultarse. Además, ya sabemos por numerosas evidencias que el cerebro no solo es probable sino que debe ser simple (publicado en algunas otras preguntas al respecto). Del mismo modo, algunos pueden decir “es más complejo de lo que esperamos, es un reino cuántico [o metafísica]”. Se ha demostrado que estas sospechas no son ciertas (cree una pregunta por separado si es necesario).

Si tuviera que apostar, pondría dinero en el escenario 1 para que ocurra primero.

Hay dos enfoques para responder esta pregunta. Una forma es el enfoque científico moderno y el otro es el enfoque filosófico. El enfoque científico moderno sigue explorando el mundo de causa y efecto. Hay más de 8 mil millones de personas en este mundo. Es imposible decir cómo funciona el cerebro para cada individuo. La creación de la naturaleza es muy compleja. No es tan fácil desentrañar todas las causas y efectos ya que son infinitos.

El enfoque filosófico es una exploración de las capas internas de la personalidad. Aquí tenemos respuestas dado que el cerebro es un órgano más burdo que está controlado por las capas más sutiles llamadas Manomaya kosha, vignanamaya kosha, Anandamaya kosha y, por encima de todo, el aspecto más sutil de nuestra personalidad, el Ser Supremo o Dios. La mente y el intelecto controlan el cerebro, no al revés.

Hay tantas cosas sobre el cerebro, no solo el cerebro humano, sino cerebros de invertebrados como los de los nematodos en cerebros de vertebrados como los de los ratones, de los que no sabemos nada. Sin embargo, ¡hay una percepción masiva de que el cerebro está bien estudiado y entendido! Hay tres razones importantes:

Estudiar un sistema complejo dinámico es difícil.

• Las técnicas experimentales comunes, como afectar positivamente y negativamente a una región del cerebro singular y registrar resultados desviados, nunca son directas con el cerebro. A diferencia de los organelos en una célula u órganos en un sistema, los circuitos cerebrales contribuyen a las funciones cerebrales de forma múltiple. Un solo circuito que desempeña un papel vital en una función puede desempeñar un papel periférico en otra. Estas gradaciones de juego de roles no se pueden determinar mediante simples experimentos de afecto y resultado.
• La plasticidad asombrosa del cerebro generalmente compensa una estructura perdida al distribuir la funcionalidad a las regiones vecinas. Los falsos negativos son comunes en la investigación de la neurociencia, y cualquier científico le dirá que no hay nada más difícil que trabajar con sujetos propensos a falsos negativos.

Estudiar un sistema complejo dinámico en humanos es casi imposible con el estado actual de la tecnología.

• No es que los humanos aún no dominen el estudio de los sistemas complejos dinámicos. Hasta cierto punto, en nematodos y ratones, tenemos. Sin embargo, replicar esos estudios en seres humanos es, para decirlo simplemente, no permitido.

La gente generalmente confunde la investigación y los resultados en psicología con avances en la neurociencia.

• Si bien la psicología es importante y vital en una gran cantidad de campos diferentes, tiene una relevancia limitada para la neurociencia. La neurociencia, incluida la computacional y molecular, es una ciencia emergente emergente. Existe un mundo de diferencias entre Psicología y Neurociencia, con solapación perdida. Desafortunadamente, y razonablemente, es la región de escasa superposición que el público considera mejor.

Los humanos evolucionaron como primates sociales, desarrollando habilidades y procesos mentales altamente sofisticados. El camino que tomó la evolución para obtener estos resultados puede ser enormemente complicado. La selección natural favorece los rasgos que permiten que los genes pasen a la siguiente generación. Cuán complicadas son las soluciones o si los humanos serán capaces de comprender estos procesos no son una consideración para la evolución.

El cerebro es enormemente complicado y solo funciona cuando está dentro del cráneo de una persona viva. Esas son dos razones, una tercera es que hay muchos miles de millones de neuronas trabajando juntas.
En resumen, es una tarea muy difícil determinar cómo funciona.

“Realmente sabemos mucho sobre cómo funciona el cerebro, donde” nosotros “se refiere a las pocas personas que logran ser teóricos profesionales de la neurociencia. Si sabemos poco o mucho es relativo a las preguntas y aplicaciones; Tendría que mencionar algunos para evaluar realmente cuánto sabemos.

Cómo funcionan nuestros cerebros
Lo recuerdo cuando comencé a averiguar qué se necesitaba para tener éxito y comencé a estudiar a las personas que fueron un éxito. Entre las primeras cosas que noté fue que los individuos ricos a menudo comenzaron similares a otras personas regulares.
No necesariamente provienen de hogares ricos o tienen una buena educación. Sin embargo, algo que sí tenían era un sistema de creencias que apoyaba sus sueños. En este artículo, tengo la intención de examinar nuestros sistemas de creencias psicológicas y por qué son necesarios para lograr el éxito en la vida.

Principalmente porque nosotros, como especie, insistimos en pensar dentro de la caja, tratando de meter un bloque cuadrado en un agujero redondo. Es como tratar de entender qué es lo que “motiva a un fuego a reproducirse”.

Agregando a lo que James dijo, el cerebro tampoco es de mucha utilidad sin el cuerpo y sus interacciones con el ambiente (tanto durante el aprendizaje como en las tareas mentales).