Investigadores cuestionan el mito del "cerebro de lagarto" que perdura desde hace 70 años

La concepción del cerebro humano como una estructura que se desarrolla en capas, donde las partes más nuevas se superponen a un antiguo "cerebro de lagarto", se ha visto puesta en duda por un grupo de investigadores de Georgia Tech. Esta teoría, que ha prevalecido durante más de 70 años, podría ser engañosa según los hallazgos recientes.

El estudio, publicado en la revista Science Advances, sugiere que la evolución del cerebro debe entenderse a través de la organización de las conexiones neuronales, en lugar de considerar que las regiones más nuevas simplemente se apilan sobre las más antiguas. Nabil Imam, profesor asistente en la Escuela de Ciencia y Tecnología Computacional y miembro del Instituto de Neurociencia, Neurotecnología y Sociedad de Georgia Tech, explicó: "La teoría de los años 50 indicaba que el cerebro evolucionó en capas, comenzando con funciones corporales básicas, luego emociones en el cerebro reptiliano, y culminando en el razonamiento sofisticado de los humanos. Esto no es cómo un biólogo evolutivo abordaría el problema".

Los investigadores examinaron tanto cerebros biológicos como redes neuronales artificiales, encontrando evidencia de que la evolución podría implicar un balance en la asignación del espacio cerebral entre estrategias de conexión que compiten entre sí. Este modelo describe una especie de "tira y afloja" computacional entre dos tipos fundamentalmente diferentes de organización neural, que se establecen incluso antes del nacimiento.

La falacia del modelo del "cerebro de lagarto"

Los términos "cerebro lógico" y "cerebro de lagarto" se refieren a grupos de regiones cerebrales con funciones muy distintas. La neocorteza, asociada con el pensamiento de alto nivel, forma la capa exterior del cerebro y está involucrada en la visión, percepción, razonamiento y otras habilidades complejas. Por otro lado, el llamado cerebro de lagarto es más difícil de definir.

El sistema límbico, a menudo denominado "cerebro reptiliano", controla las emociones en términos generales, pero también incluye componentes con funciones específicas, como la memoria, el olfato y la regulación emocional. Imam se preguntó: "¿Por qué las personas agrupan todas estas diferentes regiones en un solo gran sistema? No ha habido una buena teoría sobre lo que es común entre estos circuitos".

Para explorar esta cuestión, los investigadores compararon cómo estos sistemas cerebrales cambian entre especies. En lugar de examinar regiones individuales una por una, estudiaron cómo el sistema límbico y la neocorteza varían juntos a lo largo de la historia evolutiva.

Un patrón claro emergió: cuando una parte del sistema límbico era relativamente grande, las otras regiones límbicas también tendían a ser más grandes, mientras que la neocorteza generalmente era más pequeña. Esto sugiere que estas regiones no evolucionan de manera independiente, sino que experimentan una expansión coordinada.

Dos formas diferentes de conectar un cerebro

La explicación de Imam se centra en cómo están cableados los diferentes sistemas cerebrales antes del nacimiento. Los circuitos neuronales en la neocorteza están organizados como mapas espaciales, donde las regiones del cerebro que procesan partes cercanas del cuerpo están ubicadas unas junto a otras. En contraste, el sistema límbico presenta una organización diferente, funcionando más como un código de barras, donde patrones distribuidos de actividad representan olores o recuerdos complejos.

Los investigadores utilizaron modelos de inteligencia artificial para probar si estas diferencias surgen de una arquitectura incorporada o si son principalmente aprendidas a través de la experiencia. Cuando se creó una red de IA con conexiones espaciales localizadas, esta resultó ser adecuada para procesar visión, sonido y tacto. Por otro lado, las redes distribuidas fueron necesarias para un buen rendimiento en el reconocimiento de olores y memoria.

Una competencia evolutiva por el espacio cerebral

Los investigadores indagaron por qué el tamaño relativo de estos sistemas cerebrales cambia de manera tan consistente entre especies. La idea básica es que el cerebro tiene recursos limitados; el espacio y la energía son finitos, por lo que la selección natural podría favorecer el sistema de cableado más útil para la supervivencia en un entorno particular.

Para probar esto, el equipo creó una red artificial multimodal en la que los sistemas espaciales y distribuidos competían por "bienes raíces". Cuando el entorno simulado recompensaba el olfato, cada región dentro del sistema distribuido se expandía mientras que la neocorteza se hacía más pequeña. Cuando se privilegiaba la visión, el patrón se invertía.

Este intercambio podría ayudar a explicar las marcadas diferencias entre animales reales. Por ejemplo, el armadillo de nueve bandas, que depende en gran medida del olfato, tiene un sistema límbico muy grande, mientras que el mono ardilla, que se basa fuertemente en la visión, tiene un cerebro dominado por la neocorteza.

Los hallazgos, que abarcaron 182 especies, sugieren que la evolución cerebral se trata menos de añadir capas progresivamente más nuevas de "lógica" y más de desplazar el espacio entre diferentes sistemas de cableado según lo que ayuda a un animal a sobrevivir.

Lecciones de la evolución cerebral para la IA

Este mismo principio podría tener implicaciones más allá de la biología. Si los ingenieros pueden reproducir parte de esta organización neural incorporada en la inteligencia artificial, podrían crear sistemas que aprendan más como los cerebros biológicos y requieran mucho menos datos y energía para su entrenamiento.

Imam concluyó: "Las redes neuronales artificiales de hoy se entrenan con vastas cantidades de datos; es sobre la crianza. Pero el cerebro no es una pizarra en blanco que se entrena por experiencia. Es una mezcla de naturaleza y crianza, y la naturaleza es esa arquitectura pre-cableada". Agregó que "podríamos traducir esa arquitectura a sistemas de IA para hacerlos más similares al cerebro o para que aprendan o funcionen tan eficientemente como el cerebro".

Este trabajo fue una colaboración con la Cornell University y fue apoyado por la National Science Foundation.

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