El ruido neuronal muestra la incertidumbre de nuestros recuerdos

Ahora entre leer un número de teléfono e ingresarlo en su teléfono, es posible que los números se hayan extraviado misteriosamente; incluso si ha perdido los primeros en su memoria, el último puede estar inexplicablemente borroso. 6 antes de 8 o después, ¿estás seguro?

Mantener tales piezas de información el tiempo suficiente para afectarlas se basa en una habilidad llamada memoria de trabajo visual. Durante años, los científicos han debatido si la memoria de trabajo solo tiene espacio para unos pocos elementos a la vez o simplemente tiene un espacio limitado para los detalles: quizás la capacidad de nuestra mente se divide en varios recuerdos claros como el cristal o en muchos fragmentos más dudosos.

La incertidumbre en la memoria de trabajo puede estar relacionada con la forma sorprendente en que el cerebro observa y utiliza las ambigüedades, según documento reciente en neurona por neurocientíficos de la Universidad de Nueva York. Usando el aprendizaje automático para analizar los escáneres cerebrales de las personas involucradas en una tarea de memoria, descubrieron que las señales codifican una estimación de lo que las personas creen que ven, y la distribución estadística del ruido en las señales codifica la incertidumbre de la memoria. La incertidumbre de tus percepciones puede ser parte de lo que tu cerebro representa en sus recuerdos. Y esta sensación de inseguridad puede ayudar al cerebro a tomar mejores decisiones sobre cómo usar sus recuerdos.

Los resultados muestran que "el cerebro usa este ruido", dijeron Clayton CurtisProfesor de Psicología y Neurología en la Universidad de Nueva York y autor del nuevo artículo.

El trabajo se suma a un creciente cuerpo de evidencia de que incluso si las personas no parecen tener la habilidad de comprender las estadísticas en su vida diaria, el cerebro interpreta de forma rutinaria sus impresiones sensoriales del mundo, tanto actuales como recordadas, en términos de probabilidades. ofrece una nueva forma de comprender cuánto valor le damos a nuestras percepciones de un mundo incierto.

Pronósticos basados ​​en el pasado

Las neuronas en el sistema visual se encienden en respuesta a vistas específicas, como una línea de esquina, un patrón particular o incluso automóviles o caras, enviando un ataque al resto del sistema nervioso. Pero las neuronas individuales son en sí mismas fuentes de ruido de información, por lo que "es poco probable que las neuronas individuales sean la moneda que usa el cerebro para inferir lo que ve", dijo Curtis.

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

Lo más probable es que el cerebro combine información de poblaciones de neuronas. Entonces es importante entender cómo lo hace. Por ejemplo, la información de las células se puede promediar: si algunas neuronas se activan más fuertemente en el ángulo de 45 grados y otras en el de 90 grados, entonces el cerebro puede sopesar y promediar su entrada para representar un ángulo de 60 grados. visión de los ojos. O tal vez el cerebro tiene un enfoque de "el ganador se lo lleva todo", con la activación más fuerte de las neuronas tomadas como indicadores de lo que se percibe.

"Pero hay una nueva forma de pensar al respecto, influenciada por la teoría bayesiana", dijo Curtis.

La teoría bayesiana, llamada así por su desarrollador, el matemático del siglo XVIII Thomas Bayes, pero descubierta y popularizada de forma independiente más tarde por Pierre-Simon Laplace, incluye la incertidumbre en su enfoque de la probabilidad. Aplicado a la visión, este enfoque puede significar que el cerebro da sentido a las señales neuronales mediante la construcción de una función de probabilidad: según los datos de experiencias anteriores, ¿cuáles son las vistas más probables que han generado un patrón de disparo?

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

Laplace reconoció que las probabilidades condicionales eran la forma más precisa de hablar sobre cualquier observación, y en 1867 el médico y físico Hermann von Helmholtz las relacionó con los cálculos que nuestro cerebro podía hacer durante la percepción. Sin embargo, pocos neurocientíficos prestaron mucha atención a estas ideas hasta la década de 1990 y principios de la de 2000, cuando los investigadores comenzaron a descubrir que los humanos estaban llegando a una conclusión probabilística en experimentos de comportamiento, y los métodos bayesianos comenzaron a resultar útiles en algunos modelos de percepción y control motor. .

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

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