Índice

Portada

Dedicatoria

Prólogo

Nota del autor

Alfa

Neurociencia

Historia de la neurociencia

Dualismo mente-cuerpo

Nature vs. nurture. Herencia y ambiente

Localización de las funciones cerebrales

La doctrina de la neurona

Neuroimagen

Leer la mente

Técnicas de neuroimagen

Modelos animales

Niveles de organización

Genética

La neurona

Membrana celular, canales iónicos y potencial de acción

Sinapsis

Integración de la señal nerviosa

Materia gris y materia blanca

El lenguaje de las neuronas

Redes

Las tareas del cerebro

Reflejo rotuliano

La columna neocortical

Principios de organización cortical

Redes de gran escala

Conectoma

El cerebro

Tamaño del cerebro y neuronas excedentes

Estructura del sistema nervioso

Los límites del cerebro

La evolución del cerebro

La corteza frontal es a la vez muy versátil y muy ineficiente

Límites físicos

Plasticidad del cerebro

Desarrollo del sistema nervioso

Génesis y muerte neuronal

Ventanas de maduración

Las cuatro erres

Memoria

Memoria implícita

Memoria de trabajo (working memory)

Memoria explícita

Olvido y fabulación

Funciones cerebrales

Visión

Topografía

Jerarquía

Qué y dónde

Reconocimiento de caras

Movimientos de los ojos

Movimiento

Motivación, emoción y felicidad

Lenguaje

Audición

Características del lenguaje

Las lenguas

La sordera

Música

Genes o cultura

¿Son tan distintas las músicas?

Psicología de la música

La mente de los otros

Teoría de la mente

Las neuronas espejo

Apego moral y empatía

Juicio moral

El cerebro coherente

El yo

La enfermedad mental

La conciencia

Los filósofos de la mente

La introspección

El acceso a la conciencia

Procesos conscientes e inconscientes

Espacio de trabajo global

Otras consideraciones

Procesamiento de la información

El mayor invento de la humanidad

Tecnología de procesadores

Arquitectura Von Neumann

Funcionamiento de un ordenador

Distintos niveles de memoria

Chips, procesadores, cores, multicores y multihebra

Nanómetros, gigahercios y transistores

Futuro de los ordenadores. Ley de Moore

Chip neuromórfico

Procesamientos secuencial y paralelo. Multitarea

Tareas

Ordenadores

Cerebro

Cerebro y ordenador. Semejanzas y diferencias

Memoria de trabajo (working memory), RAM y biblioteca

Procesamiento de la información

Los ordenadores actúan como los humanos

Fuerza bruta

El problema del sustrato

Diferencias como sistema

Superordenadores

Inteligencia artificial

«Imitación funcional» frente a «simulación»

Imitación funcional

Deep Blue vs. Gary Kasparov

El ordenador Watson en el concurso de televisión Jeopardy

Teléfonos inteligentes

Simulación del cerebro

La utilidad de los modelos

Modelos de neurona

Human Brain Project (Proyecto Blue Brain)

Cognitive Computing

El cerebro es un simulador

Robot humanoide

Singularidad

¿Cuándo se simulará el cerebro?

Test de Turing

Test de Turing

Test de Turing para tareas

Los ordenadores superan el test de Turing en muchas tareas

Retos de futuro

Interfaz cerebro-ordenador

BCI

Tecnologías usadas por BCI

Campos de aplicación

Miembros amputados

Silla de ruedas controlada por la mente

Activación muscular en lesiones nerviosas

Implante coclear y retiniano

Funciones mentales superiores

Otras aplicaciones

Cerebro y ordenador. Otras implicaciones

Economía

Sesgos cognitivos

Empleo

Libre albedrío

Nos sentimos libres

Implicaciones difícilmente asumibles

La neurociencia ayuda, pero no da una respuesta

El libre albedrío no existe

Es un problema del dominio de la filosofía

Neurociencia, leyes y tribunales

La memoria de los testigos

El escáner cerebral

El cerebro criminal, adolescente o adicto

El libre albedrío

Ética para robots

Internet cambia nuestra mente

El recuerdo y la búsqueda

La multitarea y la concentración

Nos interesa lo novedoso

¿Es esto malo o bueno?

Ciencia ficción

Dos gigantescos proyectos de comprensión del cerebro

Omega

Apéndice

Breve historia de la neurociencia

Neuroimagen

Implantación de electrodos intracraneales

Electroencefalograma (EEG) y magnetoencefalograma (MEG)

Resonancia magnética (MRI)

Resonancia funcional magnética (fMRI)

Diffusion tensor imaging (DTI), conectoma

Reconstrucción 3D de series de imágenes de microscopio

Lesiones cerebrales

Genética

Optogenética

Genomas animales

La neurona

La neurona en cifras

Estructura de la neurona

Membrana neuronal

Potencial de acción

Receptores sinápticos

Redes

Redes de gran escala

Conectoma

El cerebro

El cerebro en cifras

Estructura del sistema nervioso

Plasticidad del cerebro

Desarrollo del sistema nervioso

Mecanismos celulares, moleculares y genéticos de la memoria implícita

Visión

La visión en cifras

La retina

El córtex visual

Qué y dónde. Vías magnocelular y parvocelular

Movimiento

Cerebro y ordenador. Semejanzas y diferencias

Diferencias de arquitectura y funcionamiento

Simulación del cerebro

Cognitive computing

Agradecimientos

Notas

Créditos

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A las adorables Marina y Maite

Prólogo

El contraste entre ficción, como fruto de nuestra imaginación, y realidad, como evidencia tangible de lo que existe, remite a una dicotomía clásica que nos lleva, casi de manera automática, a considerarlos mundos paralelos. La experiencia nos dice, sin embargo, que a menudo esos mundos interseccionan y que en su cruce se suelen desencadenar grandes ideas y descubrimientos.

Para Richard Feynman, premio Nobel de física norteamericano, ambos procesos son parte de la misma cosa. En su opinión, de hecho, se necesita un esfuerzo mucho mayor de la imaginación para vislumbrar lo que existe y todas sus posibilidades que para pensar o «crear» lo que no existe.

En estos momentos resulta difícil encontrar espacios sobre los que «imaginar» tan sugerentes como la investigación sobre el cerebro humano y sobre las tecnologías de la información. Cuando, como ha hecho Antonio Orbe, se integran los dos ámbitos, nuestra visión se abre a horizontes fascinantes.

La tecnología ha conformado buena parte de la historia de lo que somos. El homo faber, el ser humano como creador de herramientas en las que sustenta buena parte de su progreso, es una faceta inseparable de nuestra personalidad como especie, sin la que no sería posible entender el resto de lo que nos constituye como humanos.

En ese viaje acompasado entre civilización y tecnología, estamos dando un salto cualitativo enorme. Hasta ahora, todas las grandes tecnologías transformadoras habían estado, fundamentalmente, al servicio de nuestros músculos, potenciando nuestras capacidades físicas. La gran diferencia es que ahora las tecnologías de la información se ponen al servicio de nuestras neuronas. Son herramientas para desarrollar nuestra creatividad y conocimiento, para llevar más lejos nuestra habilidad para entender y analizar con mayor precisión los sistemas naturales y artificiales que rigen la vida y hacen funcionar al mundo.

Dentro de todos esos nuevos espacios de conocimiento que estamos abriendo, el encuentro entre cerebro y ordenador era, afortunadamente, inevitable.

Nuestro cerebro nos ha permitido crear los ordenadores y convertirlos en la tecnología que avanza a más velocidad de cuantas han existido nunca y que de manera más profunda y transversal está transformando los procesos sociales y económicos. Al mismo tiempo, los ordenadores están en la base de nuestra creciente capacidad para descifrar el funcionamiento de nuestro cerebro. Y, para cerrar el círculo, un espacio esencial para la evolución de los sistemas informáticos pasa por replicar tecnológicamente la «arquitectura» funcional de nuestro cerebro.

Esa creciente interrelación entre cerebro y ordenador es el principal protagonista de la apasionante aventura que transcurre en las páginas de este libro. Con el mayor rigor científico y técnico y con la maestría para generar intriga, nutrir la curiosidad y provocar la reflexión que caracteriza a la mejor narración divulgativa, el lector irá descubriendo, desde el pasado y el presente de las tecnologías de la información, las pistas que anticipan el futuro.

Como corresponde a un sector que se dedica a crear futuro, el mañana siempre está empezando. Estamos entrando ya en los inicios de una nueva era tecnológica, la informática cognitiva, en la que los ordenadores se van a aproximar cada vez más a las capacidades de aprendizaje, análisis, razonamiento, inferencia e interacción natural con el entorno con que nuestro cerebro trabaja y nos dota de inteligencia y conciencia.

La imaginación se dispara. Lo imaginable se expande hasta el punto en que lo que hasta hace poco parecía imposible se convierte en lo más probable. Por eso, como todo buen análisis sobre la evolución tecnológica y sus implicaciones, en estas páginas hay muchos datos y evidencias, pero también se proyectan interrogantes clave.

¿Utopía o distopía? ¿Progreso o amenaza? ¿Una batalla de inteligencia entre cerebro y ordenadores o una formidable complementariedad? Es evidente que vamos hacia un tiempo de grandes transformaciones. Antonio se declara optimista. Para él, sin obviar todos los retos y dilemas (tecnológicos y sociales) que habrá que resolver, el desarrollo de los sistemas informáticos no hará sino profundizar en la valiosa aportación que nos brinda, al servicio de un mundo que puede y debe ser mejor.

Personalmente, estoy de acuerdo con él. Quizá no sea casual que ambos llevemos desempeñando una ya larga carrera profesional en una compañía como IBM, que hace del progreso su razón de ser. Desde aquí, año a año, participamos en las crecientes oleadas de progreso con que la tecnología de la información viene contribuyendo al bienestar de la sociedad y al mejor desarrollo de algunos de los valores más profundamente humanos: nuestra creatividad, el alcance de nuestra imaginación, nuestra empatía para colaborar con otros, la determinación de resolver los grandes desafíos que cada época de cambio trae consigo y crear el mejor futuro posible.

JUAN ANTONIO ZUFIRIA

Nota del autor

Trabajo en IBM. Las opiniones que expreso son mías y no tienen por qué coincidir con las estrategias, opiniones o posición de mi empresa.

Alfa

El cerebro es un órgano fascinante. Encerrado en un volumen de un litro y medio se encuentra una de las realidades más complejas que conocemos. 85 000 millones de células nerviosas llamadas neuronas, conectadas entre sí por 450 billones de uniones conocidas como sinapsis son la base de la que emerge un rico conjunto de funciones mentales que denominamos con el término conducta. Los números del cerebro son mareantes y retan a los más complejos ordenadores. No menos desafiantes son las funciones mentales, una de las cuales, la conciencia,[1] ha centrado el debate filosófico durante siglos. A día de hoy, no sabemos siquiera cómo plantear su explicación ni su existencia.

Es un lugar común decir que no sabemos nada del cerebro. No es cierto. Conocemos mucho, y el último siglo ha sido muy fructífero. Tenemos una idea clara de su elemento constitutivo, la neurona. Sabemos mucho de las moléculas y la bioquímica que soportan los fenómenos nerviosos. El auge de la genética nos ha permitido comenzar a comprender cómo se forman y trabajan dichas moléculas y cómo intervienen en la conducta. La genética también ha dado paso a la ingeniería genética que, con técnicas semejantes a cortar y pegar, ha permitido experimentos muy controlados que han hecho que avance la neurociencia.

Conocemos mucho del cerebro y sin duda ignoramos también mucho. En los campos citados del funcionamiento de la neurona y las bases moleculares y genéticas queda mucho por hacer; y en un tema poco abordado hasta el momento: la conectividad. El cerebro es una gigantesca red. Cada neurona, cada sinapsis cuenta. Hasta la fecha teníamos una mínima idea de la anatomía del cerebro; qué áreas existen y para qué sirven. Esto es claramente insuficiente. El mapa completo de las conexiones, la descripción exacta de los circuitos, es imprescindible para conocer el cerebro. Llamamos a este mapa de conexiones conectoma y nuevas herramientas nos están ayudando a descubrirlo.

Los ordenadores tienen apenas medio siglo. En este tiempo han evolucionado de forma sorprendente y están cambiando nuestra vida. De gigantescos aparatos destinados a la contabilidad empresarial hemos pasado a pequeños teléfonos inteligentes conectados con superordenadores que nos traen la información actualizada del mundo a la punta de nuestros dedos. Los ordenadores son herramientas básicas para la experimentación y el manejo de los datos que proporciona el estudio del cerebro. Imitan la actividad humana y mejoran nuestro rendimiento en un número creciente de tareas. Son procesadores de información y, como tales, se asemejan al cerebro y permiten una fructífera comparación entre ambos. En último extremo, la simulación completa del cerebro en un ordenador es el propósito de varios esfuerzos científicos.

El objetivo de este libro es exponer el estado de la neurociencia y el desarrollo de los ordenadores y realizar una comparación entre ambos. No es, sin embargo, mi intención una presentación detallada de ambas áreas. Existen voluminosos manuales de neurociencia y exhaustivas guías sobre ordenadores y tecnología. De la rica variedad de funciones cerebrales he escogido solo algunas que me parecen propicias para ser comparadas con los ordenadores.

Algún capítulo puede resultar complejo, especialmente en la sección de neurociencia. Si así te lo parece, te animo a seguir. Tras un capítulo complicado suele seguir uno sencillo. Los capítulos pueden ser leídos también individualmente. Para permitir una lectura más ágil, he situado en el apéndice final algunas explicaciones más técnicas para quien desee profundizar en la materia.

Considero el libro como una opinión fundada. En todo momento, a veces de forma explícita y otras no, expreso mis opiniones, siempre basadas en datos.

El libro tiene cinco secciones. La primera versa sobre neurociencia y en ella se explican los principios generales del funcionamiento del cerebro, así como algunas funciones en particular. La segunda sección trata sobre el procesamiento de la información. Explica cómo funcionan los ordenadores y entra en el asunto en cuestión: el cerebro como procesador de información y su comparación con los ordenadores, la inteligencia artificial y la simulación del cerebro. En la tercera sección se enumera el conjunto de tareas en las que los ordenadores están superando el test de Turing, es decir, mejorando el rendimiento humano. La sección cuarta es una relación de las prometedoras técnicas de «interfaz cerebro-máquina» (BCI por las siglas en inglés de brain computer interface). Estas técnicas están ayudando a muchas personas con amputaciones y déficits cognitivos. La última sección aborda otros aspectos como la economía, el empleo, los tribunales o el libre albedrío.

Este libro es a la vez actual y obsoleto. Está anticuado ahora que lo lees, lo estaba cuando llegó a tus manos e incluso cuando lo escribí. La velocidad de actualización de determinadas áreas es semanal. Si bien no existen descubrimientos neurocientíficos que cambien el panorama radicalmente, en el mundo de los ordenadores las noticias son constantes. En otros aspectos como los filosóficos, los problemas existen desde hace siglos. He procurado dar una idea lo más perdurable posible, pero es inevitable que algún aspecto haya envejecido prematuramente.

Además de proporcionar información, he procurado plantear algunas preguntas fascinantes. Unas llevan siglos rondando: ¿cuál es la naturaleza de la mente y su relación con el cuerpo? Otras son modernas e igualmente apasionantes: ¿pueden pensar los ordenadores? No tenemos respuestas definitivas, pero es legítimo hacerse las preguntas y he intentado dar mis respuestas con el deseo de ayudarte a buscar las tuyas.

Neurociencia

Historia de la neurociencia

Dualismo mente-cuerpo

En 1649, el filósofo francés René Descartes establece el dualismo mente-cuerpo. Aunque los filósofos de la Antigüedad ya habían tratado el asunto, su definición explícita sienta las bases de un debate que hoy perdura. Hay dos sustancias separadas según Descartes: la res extensa, el cuerpo, y la res cogitans, la mente. Haciendo una concesión al materialismo, admite que están unidas por una parte del cerebro: la glándula pineal.

Múltiples posturas han sido sostenidas desde entonces: materialismo, idealismo, negacionismo y variantes de ellas. Volveré sobre el tema cuando tratemos la conciencia.

Los procesos biológicos son la misma cosa que los procesos mentales. Tan correcto es decir que mis procesos biológicos son la base de mi amor por María como que el amor desencadena una cascada de acontecimientos nerviosos y hormonales. El amor es un suceso biológico y ciertos procesos biológicos son amor. Dos caras de la misma moneda. Esto no aclara el misterio de la conciencia, pero es un buen símil.

De lo que no cabe duda es de que, en los humanos, el cerebro es el sustrato biológico de la mente. Y esto plantea un interrogante: ¿son los procesos mentales independientes del sustrato? ¿Es concebible una mente no biológica? ¿Puede generar conciencia un ordenador?

Nature vs. nurture. Herencia y ambiente

«A devil, a born devil, on whose nature

Nurture can never stick.»

(Un demonio, un demonio de nacimiento, sobre cuya naturaleza

nada puede obrar la educación.)

SHAKESPEARE

La tempestad

Francis Galton popularizó la afortunada expresión «nature vs. nurture» tomada de Shakespeare, «herencia frente a ambiente». ¿Somos una tabula rasa fruto de las influencias o estamos predeterminados por la herencia? Galton fue también un pionero en el estudio con gemelos, que ha resultado ser muy fructífero.

Para todos los fenómenos biológicos y mentales estamos en algún punto del continuo herencia-ambiente. Según vamos conociendo más de las enfermedades mentales, sabemos que están muy determinadas por los genes. A su vez, el ambiente concurre de forma determinante. La esquizofrenia tiene un fuerte componente hereditario, pero su manifestación es distinta dependiendo de si el sujeto vive en un ambiente socialmente desestructurado o en una situación de normalidad y afecto.

Las funciones cerebrales, como el lenguaje o la visión, son igualmente dependientes de ambas cosas. Estamos predispuestos genéticamente para el lenguaje, pero si no recibimos una estimulación lingüística durante los primeros años, nunca hablaremos bien. Las neuronas de la retina, del tálamo y de las áreas visuales de la corteza cerebral (o córtex) establecen sus conexiones de modo que podamos ver y reconocer objetos y caras, pero esto solo ocurre si son correctamente estimuladas en la infancia. Privados de estímulos, el cerebro no se desarrolla.

Localización de las funciones cerebrales

En los comienzos de la neurociencia no era patente que las funciones mentales se localizaran en determinadas áreas cerebrales. La complejidad del cerebro explica por qué determinados experimentos llevaban a la conclusión errónea de que el cerebro funciona como un todo y que es la acción conjunta la que explica el comportamiento. El cerebro es redundante (muchos caminos llevan al mismo sitio) y dotado de plasticidad (cambia, aprende, se reconfigura y unas partes asumen la función de otras).

Para averiguar si existe correlación entre el área y la función, el fisiólogo francés Pierre Flourens realizó en 1824 una serie de experimentos en los que producía la ablación de algunas partes del cerebro en animales. No encontró ninguna correspondencia. Lo único importante era el tamaño del área extirpada. Ello le llevó a afirmar que todas las percepciones y la facultad de concebir son «meros constituyentes de una facultad que es esencialmente única». Incluso comprobó que parte de las funciones perdidas se recupera con el paso del tiempo. Flourens fue también un pionero del uso de la anestesia.

La teoría holística, según la cual todo el cerebro actúa por igual para producir una conducta, perduró hasta mediados del siglo XX, sostenida por científicos como el psicólogo conductista estadounidense Karl Lashley. Investigando la memoria, en 1950, Lashley entrenó a unas ratas para resolver un laberinto y después les extirpó partes del córtex, comprobando que la destreza en la tarea no dependía de qué parte extirpara, sino de la cantidad extirpada. Esto le llevó a formular su teoría de la «acción en masa», según la cual una masa de neuronas produce un efecto, las neuronas no están especializadas y son equivalentes, y el efecto depende de la cantidad de neuronas que trabajan, es decir, de la masa de neuronas.

Por contraposición, el localizacionismo, inaugurado por el neuroanatomista alemán Franz Joseph Gall, supuso un enorme beneficio en la comprensión del cerebro y las funciones mentales. Gall publicó su trabajo sobre la frenología en 1808, según el cual es posible averiguar las facultades mentales mediante la observación del cráneo. «El cerebro es el órgano de la mente» es su primer postulado. Cada facultad mental se localiza en una parte del cerebro, y según esta facultad esté más o menos desarrollada modificará la forma del cráneo.

Si bien es cierto que la asignación de facultades mentales a áreas específicas en la frenología era simplista y errónea, el principio básico era correcto. Esto fue comprobado por el neurólogo francés Paul Broca en 1861 y el alemán Carl Wernicke en 1874, quienes establecieron las bases para el estudio del lenguaje. Broca tuvo un paciente que no podía hablar a consecuencia de un derrame cerebral. Tampoco podía expresarse de forma escrita, aunque entendía lo que le decían. Cuando el paciente murió, examinó su cerebro y comprobó que existía un área dañada. Con el tiempo pudo investigar el cerebro de más pacientes con dificultades en el habla y comprobó que en todos estaba dañada la misma zona del cerebro, la llamada área de Broca, esencial en la generación del lenguaje. Años después, Wernicke describió un caso en el que estaba afectada la facultad de comprender. El paciente no entendía lo que le decían y, aunque era capaz de hablar, lo que decía era incoherente. En esta ocasión, el área dañada se llamó área de Wernicke. También observó que ambas áreas estaban conectadas por un haz de fibras nerviosas llamado fascículo arqueado. Juntos, estos descubrimientos establecieron que las áreas cerebrales se especializan en funciones concretas, pero también que facultades superiores como el lenguaje requieren el concurso de varias áreas que funcionan de modo cooperativo.

Áreas de Brodmann

En 1909 el neurólogo alemán Korbinian Brodmann distinguió cincuenta y dos áreas cerebrales basándose en sus características histológicas. Su mapa aún se utiliza. Brodmann hizo también una descripción fundamental de la estructura de la corteza cerebral en seis capas que llevaría al concepto de «columna cortical» desarrollado posteriormente por Vernon Mountcastle y usado en los intentos de simular el cerebro.

El neurocirujano Wilder Penfield creó su famoso «homúnculo» en los años 40 y 50, basado en el registro de más de mil personas. Aplicaba una pequeña corriente eléctrica a pacientes conscientes que iban a ser operados de epilepsia para saber el grupo de neuronas que tenía que extirpar. Preguntando a los pacientes qué sentían, realizó un detallado mapa de la corteza cerebral. El más conocido es su homúnculo sensoriomotor.

En 1981 David Hubel y Torsten Wiesel reciben el Premio Nobel por sus trascendentales estudios sobre el sistema visual. En el cerebro cada área se ocupa de una función. La corteza cerebral está dividida en millones de pequeñas agrupaciones de neuronas llamadas columnas corticales. Basándose en esta noción de columna cortical de Mountcastle desarrollan una explicación de la arquitectura jerárquica del cerebro, válida para comenzar a entender la maraña de conexiones neuronales. En la retina se forma un mapa topográfico del campo visual. Es decir, objetos que en el campo visual están juntos se representan juntos en la retina. Hubel y Wiesel demostraron que la corteza visual está organizada sobre la base de «columnas oculares» que agrupan la entrada de las neuronas de la retina formando en la corteza un mapa de la retina. Las conexiones entre el ojo y el cerebro son de tal forma que el mapa topográfico de la retina se mantiene también en la corteza visual. Las neuronas de la retina se excitan por contrastes centro-periferia, no por manchas difusas de luz, según los pioneros trabajos de Stephen Kuffler de 1953. Ya en el cerebro las áreas se van jerarquizando y las sucesivas neuronas responden a líneas de puntos, líneas de puntos con una determinada orientación, líneas de puntos orientadas y en movimiento, formas sencillas, formas complejas, objetos, caras...

El funcionamiento del cerebro no puede entenderse sin aproximarse a la gigantesca complejidad de sus circuitos neuronales. La ayuda de novedosas técnicas y su catálogo en el ordenador son la base de un concepto trascendental sobre el que hablaré más adelante: el conectoma.

La doctrina de la neurona

A finales del siglo XVIII, Luis Galvani descubre que aplicando una corriente eléctrica a la pata de una rana se contrae, y formula el principio de que la acción muscular está basada en propiedades eléctricas. Posteriormente, Hermann von Helmholtz determina que la transmisión nerviosa se debe a la electricidad e incluso mide su velocidad: veintisiete metros por segundo. Poco antes, Theordor Schwann había afirmado en su teoría celular que todos los tejidos están compuestos de una unidad estructural y funcional: la célula. A finales del siglo XIX, Camillo Golgi descubre el método de tinción con cromato de plata. Continúa siendo un misterio hoy en día, pero el hecho es que usando su método solo se tiñe un 1 % de todas las neuronas. La neurona se tiñe entera, de modo que es posible observarla en la intrincada red neuronal en la que se encuentra. «Es como si en medio de un bosque eliminamos todos los árboles menos uno.» Entonces podremos observar con claridad este ejemplar, mientras que antes sus ramas se mezclaban con las de otros árboles.

En este contexto, la aparición de Cajal supuso un vuelco en el estudio del cerebro. Santiago Ramón y Cajal es el padre de la neurociencia, el neurocientífico más citado y uno de los científicos más importantes de todos los tiempos. Cajal formuló preguntas, proporcionó respuestas y orientó definitivamente la neurociencia.

Fotógrafo, atleta, ajedrecista, dibujante y autor de maravillosas láminas, padre de siete hijos, nacido en un pueblo aragonés y con una infancia en la que se liaba a pedradas con otros niños, fue un genio que superó el aislamiento de su país y deslumbró al mundo. Su biografía, Recuerdos de mi vida, es una delicia.

«Descalabrarse mutuamente a pedrada limpia, romper faroles y cristales, asaltar huertos y, en la época de la vendimia, hurtar uvas, higos y melocotones: tales eran las ocupaciones favoritas de los zagalones del pueblo, entre los cuales tuve pronto la honra poco envidiable de contarme.»

SANTIAGO RAMÓN Y CAJAL

Recuerdos de mi vida

El problema de la neurona es que tiene una forma extraña, muy distinta del resto de las células. Es ramificada y alargada y a menudo no puede verse completa en el microscopio. De modo que, aunque la teoría celular ya estaba formulada, los científicos no aceptaban la idea de que el sistema nervioso estuviese compuesto de células. La mayoría de ellos, incluyendo a Golgi, que ni al final de su vida aceptó la doctrina de la neurona, pensaba que el sistema nervioso era una retícula, un continuo.

Cajal mejoró el método de tinción de Golgi y escogió una acertada estrategia: trabajar con embriones. Diseccionó todo lo que caía en sus manos, como ranas, salamandras o conejos. En los embriones las neuronas aún no han crecido, son pequeñas y caben en su totalidad en una preparación microscópica. Él las vio sin duda y se aprestó a comunicarlo al mundo. Después de suscribirse a revistas alemanas y francesas y de enviar artículos sin éxito, empaquetó su amado microscopio y fue personalmente al congreso de la Sociedad Anatómica Alemana de 1889 en Berlín. Ante el escepticismo de sus colegas europeos, desplegó sus preparaciones y estos quedaron atónitos ante lo que vieron. En especial A. Kölliker, que en años posteriores aprendería español para poder leer sus trabajos y que se convertiría en un gran divulgador de su obra. Desde este momento, Cajal gozó de una enorme reputación en España y en Europa que le llevó a visitar las principales academias europeas y hacerse miembro de ellas, y que culminó con la concesión en 1906 del Premio Nobel.

La doctrina de la neurona de Cajal se basa en tres pilares:

1. Las neuronas son células individuales y no un continuo.

2. Las neuronas se comunican entre sí en sitios concretos (llamados sinapsis por Sherrington).

3. Principio de la polarización dinámica. El flujo de corriente va desde las dendritas (entrada) hasta el axón (salida), pasando por el soma (cuerpo celular).

Charles S. Sherrington contribuye a afianzar la doctrina de la neurona y la acción del sistema nervioso con sus investigaciones. Afirma que las neuronas, además de excitarse, pueden inhibirse y que la acción del sistema nervioso resulta de la integración de las excitaciones e inhibiciones. Esto es patente en el estudio que realiza de los reflejos en los cuales se contrae un músculo y se relaja el opuesto.

Desde Galvani se sabía que la naturaleza de la señal nerviosa es eléctrica, pero fueron necesarias muchas investigaciones para determinar el mecanismo involucrado. Bernstein, discípulo de Helmholtz, sugiere que la membrana celular tiene poros (llamados posteriormente canales iónicos), y mide el potencial del interior y exterior de la membrana en reposo de la neurona, hallando una diferencia de setenta milivoltios. Edgar Adrian registra por primera vez el «potencial de acción» de una neurona. Descubre que es del modo «todo o nada» y que es igual en todas las neuronas registradas.

El estudio de la membrana celular y de los «canales iónicos» sigue con gran vigor hoy día, pero fueron los trabajos de Alan Hodgkin y Andrew Huxley en 1952 los que dibujaron una idea clara del potencial de acción. El calamar tiene un axón gigante que les permitió introducir un electrodo dentro de la célula y realizar con precisión mediciones intracelulares. Descubrieron que la membrana celular tiene canales iónicos, puertas que permiten selectivamente traspasar la membrana a determinadas partículas cargadas eléctricamente, llamadas iones, según el momento de excitación de la célula. Explicaron el potencial de acción en todas sus fases como la apertura y cierre de canales iónicos. Más aún, establecieron un modelo matemático del potencial de acción que hoy sigue siendo uno de los modelos más elegantes y exactos de la biología. Su formulación matemática facilitó su modelo informático. Hoy, para simular una neurona en ordenador se simula su comportamiento eléctrico, es decir, su potencial de acción.

Cajal descubrió que las neuronas son células individuales, que se conectan con otras por sinapsis y que el flujo de la señal nerviosa va desde las dendritas a los axones. Los trabajos de los electrofisiólogos establecieron que la señal nerviosa es de naturaleza eléctrica y determinaron el modo en que se propaga esta señal a lo largo de la neurona. Quedaba por averiguar cómo se transmite la señal nerviosa entre las neuronas.

La opinión mayoritaria era que si la transmisión de la señal nerviosa dentro de la célula era eléctrica, también debía serlo entre las neuronas. Henry Dale y Otto Loewi, trabajando sobre la unión entre las neuronas y las fibras musculares, descubrieron una sustancia, la acetilcolina, que, liberada por la neurona, excita las fibras musculares y las hace contraerse. Experimentando con ranas, Loewi estimuló el nervio vago que inerva el corazón produciendo una disminución del ritmo cardiaco. Recogió el líquido que circundaba el corazón de la rana, se lo inyectó a otra rana y descubrió que el ritmo también disminuía. Había demostrado que no existía transmisión eléctrica entre las células y que debía ser química. Posteriormente, la acetilcolina es catalogada como un neurotransmisor. El estudio de la comunicación nerviosa continúa, pero no es hasta mucho más tarde cuando Bernard Katz prueba definitivamente el papel químico de los neurotransmisores en la transmisión sináptica.

El estado actual de la neurociencia y la biología en general no puede explicarse sin el concurso de la genética. El descubrimiento del ADN por Watson y Crick, que les supuso el Premio Nobel de 1962, ha sido uno de los más trascendentales de la historia de la humanidad. En la actualidad la genética sirve para explicar el comportamiento molecular de los seres vivos. Pero además, la ingeniería genética permite la manipulación de los genes, cortar y pegar material genético, que ha generado un campo de creatividad sorprendente. El último de los ingenios es la optogenética, la creación de neuronas que son manipulables con la luz.

[Una breve historia de la neurociencia se encuentra en el Apéndice.]

Neuroimagen

Leer la mente

¿Podemos leer la mente? En cierto modo estamos permanentemente leyendo la mente de las personas con las que interaccionamos. Hacemos supuestos de lo que piensan y acertamos en buena medida. El lenguaje no verbal es un buen indicador de lo que pasa por la cabeza de nuestro interlocutor: sus gestos, su cara, sus movimientos, sus ojos. Por supuesto nos hacemos una mejor idea si esa persona usa el lenguaje, nos habla y nos dice lo que piensa.

Desde que Galvani publicó su estudio sobre la estimulación eléctrica en los nervios de las ranas, toda una línea de investigación se ha dedicado a ver el interior del cerebro y las neuronas. Es la neuroimagen. Obtener imágenes de lo que ocurre en nuestro interior es esencial para comprender el sistema nervioso y su funcionamiento.

Algunas técnicas de neuroimagen muestran el cerebro en vivo, según están ocurriendo los sucesos cerebrales. Unas técnicas proporcionan fotos estáticas mientras otras nos ofrecen imágenes en movimiento. También permiten reconstrucciones tridimensionales del cerebro. La neuroimagen posibilita la comparación entre cerebros sanos y cerebros con lesiones. Incluso podemos realizar diagnósticos en personas que no están en condiciones de cooperar, como en el estado de inconsciencia.

Las aplicaciones de la neuroimagen son varias. Una de ellas es la investigación: cómo está hecho el cerebro y cómo actúa y responde a los estímulos. Otra aplicación es el diagnóstico de anomalías. También se usa para proporcionar herramientas de comunicación entre el sujeto y el medio llamadas brain computer interface (BCI).

Hay varios parámetros importantes al evaluar las técnicas de neuroimagen. Algunos de ellos son:

Ser invasivo. En qué medida la técnica molesta o compromete al sujeto. La implantación de electrodos intracraneales es muy invasiva, pero el electroencefalograma (EEG) o la resonancia magnética (MRI) son poco invasivos.

Resolución espacial. ¿Cuál es el tamaño del área que estamos midiendo? Los electrodos intracraneales tienen una resolución excelente: podemos medir hasta una única neurona, aunque suele medirse un grupo de ellas. La MRI tiene una aceptable resolución espacial y mide un área de cientos de miles de neuronas. El EEG tiene una resolución espacial muy baja: con poco más de una docena de electrodos se mide toda la actividad cerebral.

Resolución temporal. ¿Qué intervalo de tiempo estamos midiendo? El potencial de acción (el disparo) de una neurona dura 1 milisegundo. La resolución temporal de los electrodos intracraneales y del EEG es muy buena y cubren este intervalo. En cambio la resonancia funcional magnética fMRI tiene una resolución temporal baja, del orden del segundo.

El precio del instrumental. Los aparatos de resonancia magnética (MRI) son muy caros y los cascos de electroencefalograma (EEG) son baratos.

La neuroimagen es una especialidad que incluye a expertos de múltiples disciplinas, como biólogos, físicos, médicos, matemáticos y psicólogos, y es una herramienta esencial para la comprensión del cerebro y la mente. Las técnicas de neuroimagen, depuradas y abaratadas, en manos de la brillante creatividad que muestra el mundo moderno, proporcionarán aplicaciones que hoy no podemos siquiera imaginar.

Técnicas de neuroimagen

Las técnicas más usadas en neuroimagen son las siguientes:

Electrodos intracraneales. Consiste en introducir un electrodo en el cerebro y medir la respuesta eléctrica. Para ello hay que abrir el cráneo, por lo que es muy invasiva. Tiene una gran precisión y es capaz de medir una neurona aislada o un pequeño grupo de neuronas. También tiene una resolución temporal muy alta, de modo que sabemos lo que ocurre en cada instante.

Electroencefalograma (EEG). Colocando unos electrodos en la parte externa de la cabeza, en el cuero cabelludo, podemos registrar una actividad eléctrica que proviene del interior. Se usan unos cascos de goma y es poco invasivo, además de barato. La resolución temporal es alta y conocemos lo que ocurre en cada momento. El problema es que unos pocos electrodos externos miden la actividad de millones de neuronas. Es decir, la respuesta es débil y global.

Resonancia magnética (MRI). Es del mismo tipo que la que se usa para diagnosticar lesiones corporales: rodilla, espalda… Proporciona una imagen estática de los tejidos blandos internos, como es el caso del cerebro. Es cara, poco invasiva y de mediana resolución espacial (mejor que el EEG y peor que los electrodos).

Resonancia funcional magnética (fMRI). Es la joya de la neuroimagen. Se basa en la resonancia magnética. Mide el consumo de oxígeno en las distintas áreas cerebrales a partir del cual inferimos su actividad. Proponemos una tarea mental al sujeto y medimos su actividad, de modo que suponemos que tal área es responsable de tal conducta. La resolución temporal no es muy buena, del orden del segundo (el disparo de una neurona tarda un milisegundo [1 ms]).

Diffusion tensor imaging (DTI). Las neuronas tienen axones, delgadas fibras que recorren el cerebro y el cuerpo transportando información. Usando esta variante de la resonancia magnética podemos observar el sentido de los axones, la «materia blanca». De este modo estamos comenzando a ver el mapa de conexiones del cerebro, el conectoma.

Reconstrucción 3D de imágenes del cerebro. Usamos un microscopio y tomamos una foto del tejido. Una fina cuchilla corta esta capa, tomamos otra foto y así sucesivamente. Con esta laboriosa técnica estamos comenzando la reconstrucción en tres dimensiones del cerebro.

Lesiones cerebrales. Es la técnica más antigua, que sigue siendo muy empleada. Un accidente produce una lesión y dependiendo del área dañada se produce un déficit de conducta. El paciente que más información ha proporcionado sobre la memoria es H. M., a quien una extirpación del hipocampo produjo un efecto devastador que le impidió formar nuevos recuerdos.

[Más información en el Apéndice.]

Modelos animales

Somos animales. Nos diferenciamos del resto en complejidad neuronal y en las funciones mentales que emergen de esta complejidad. Y ni siquiera en esto las diferencias son totales. Los animales de los que somos parientes próximos parecen tener en alguna medida nuestras características mentales: emociones, algún tipo de conciencia o de abstracción, por ejemplo. Y algunos resuelven problemas, fabrican herramientas y planifican acciones. En el plano biológico somos muy parecidos. Su bioquímica es igual, su genoma parecido y su sistema nervioso tiene neuronas como las nuestras.

Nos identificamos más con los animales más próximos a nosotros en la escala evolutiva. Basta ver cómo la jaula de los monos en el zoo siempre tiene visitantes. Esos casi humanos son una caricatura de nosotros mismos. La identificación con animales presenta problemas éticos en la investigación. Desde luego hay problemas prácticos y económicos relevantes: nadie experimenta con elefantes. Una mosca es más barata, se clona con más facilidad y se reproduce con más rapidez que un mono. Pero, además, no nos identificamos con ella. Y con un mono sí. Y algo menos con un perro o con un gato. Hay en marcha proyectos para la limitación de experimentación animal con grandes simios por motivos éticos. No se plantea con moscas. El problema adicional es que determinada investigación solo puede hacerse con animales próximos. Un chimpancé es mejor para estudiar el lenguaje que un gusano. Necesitamos la investigación con animales para conocernos mejor, y la medicina actual no sería posible sin ella.

«Allí, lejos del tumulto cortesano, trabajaría a mi sabor durante los meses estivales, rodeado de árboles y flores y en medio de un vivero de animales de laboratorio —las pobres víctimas de la ciencia—, amén de los humildes seres que gratuita y pródigamente nos ofrece cualquier cercado (lagartijas, lombrices, orugas, caracoles, etcétera).»

SANTIAGO RAMÓN Y CAJAL

Recuerdos de mi vida

Galvani trabajó con ranas. Cajal, con conejos y otros animales. En el imaginario colectivo se encuentran la cobaya o conejillo de Indias y la rata de laboratorio. Pavlov realizó sus trascendentales descubrimientos conductuales con perros.

A medida que hemos ido aprendiendo, hemos llegado a la conclusión de que los animales más simples pueden ser muy útiles. Hodgkin y Huxley crearon su modelo matemático del potencial de acción trabajando con el axón gigante del calamar. El calamar tiene un tiempo de reacción muy rápido para huir de los depredadores. Para lograrlo, transmite la señal al músculo a través de una neurona con un axón gigante. Este tiene 1mm de longitud, se ve a simple vista y es mil veces mayor que un axón humano. Un lugar ideal para introducir un electrodo intracelular.

«Los artículos de Kuffler me hicieron comprender que la elección de un sistema anatómicamente simple es decisiva para el éxito experimental y que los animales invertebrados son una riquísima fuente de sistemas simples. También recordé al leerlos que la elección del sistema experimental es una de las decisiones más importantes que el biólogo tiene a su alcance, lección que había aprendido previamente cuando estudié los trabajos de Hodgkin y Huxley sobre el axón gigante del calamar y los de Katz sobre la sinapsis en ese mismo axón.»

ERIC KANDEL

En busca de la memoria

C. elegans (Caenorhabditis elegans) es un gusano microscópico con el sistema nervioso más simple que conocemos. Tiene trescientas dos neuronas. Las conocemos todas, así como las 6418 sinapsis que posee y los músculos que inervan. Es decir, sabemos el detalle exacto de su conectividad, su conectoma. También hemos secuenciado su genoma. C. elegans representa bien el problema de la neurociencia, ya que, aunque sabemos mucho de él, no tenemos un buen modelo que nos explique su conducta.

Drosophila melanogaster, la mosca del vinagre, es una de las favoritas de los genetistas. También conocemos su genoma y lo modificamos con mucha facilidad. Tiene cien mil neuronas. Gran parte de las enfermedades humanas han sido investigadas en esta mosca.

Aplysia californica es una babosa marina protagonista de múltiples experimentos relacionados con la memoria, en especial por el reflejo de retracción del sifón. Tiene unas veinte mil neuronas, algunas bastante grandes, agrupadas en nueve ganglios, pesa más de un kilo y mide unos 30 cm. En ella se investigaron los mismos mecanismos de aprendizaje que había descubierto Pavlov en perros. Pero en lugar de explicar la conducta se estudiaron los mecanismos celulares, moleculares y genéticos que subyacen al aprendizaje pavloviano.

La rata ha sido durante mucho tiempo el animal preferido de investigación. Suele pensarse que las ratas son ratones grandes, pero no es así. Su cerebro es mucho mayor, son más inteligentes y por tanto más parecidas a los humanos. Su tamaño las hace más indicadas para investigar sus neuronas o para extraer una simple muestra de sangre, y no son tan grandes que resulten inmanejables. Pero la ingeniería genética no está tan desarrollada en ellas como en los ratones, por lo que estos han ocupado su lugar.

El ratón es con diferencia el animal más usado en todas las ramas de investigación y en concreto en neurociencia. Es un mamífero, se reproduce con velocidad y su tamaño es pequeño. La ingeniería genética es muy eficaz en ratones. Criamos cepas de ratones genéticamente idénticos. Además creamos ratones mutantes en los que podemos activar o desactivar genes a voluntad. Y son lo bastante listos como para encontrar salidas a laberintos y realizar otras pruebas en las que estudiar la conducta.

Los cuervos, que ni siquiera son mamíferos, fabrican herramientas. Son capaces de doblar un alambre e introducirlo en una cubeta para extraer comida, y aprenden pronto a usar monedas para sacar comida de una máquina expendedora. Lanzan frutos secos en un paso de cebra, esperan a que pasen los coches y comen sus frutos abiertos por las ruedas de estos. Un grupo de estudiantes realizó unos experimentos conductuales con una pareja de cuervos y después los liberó. Los cuervos persiguieron a los estudiantes y los molestaron durante toda su estancia en el campus universitario. Cuando acabaron sus estudios y volvieron tiempo después, los mismos cuervos los reconocieron y comenzaron a perseguirlos de nuevo.

No investigamos con primates por razones éticas y prácticas, pero su proximidad evolutiva los hace óptimos para experimentos conductuales. El grupo de los grandes simios que incluye a hombres, chimpancés, gorilas, orangutanes y gibones tiene un antepasado común hace unos 20 millones de años. Nuestro pariente más próximo es el chimpancé, del que nos separamos hace unos 5,5 millones de años. Compartimos con él más del 96 % del genoma. Nuestro cerebro es solo dos veces y media más grande que el suyo. Nuestro sistema de reconocimiento de caras es muy similar al de monos con los que compartimos un antepasado común hace 30 millones de años. Los macacos y otros primates tienen algún modo de autoconciencia o, al menos, puestos delante de un espejo, identifican la imagen reflejada con su propio cuerpo.

Podemos investigar la biología de los animales, así como su conducta, pero no podemos saber cómo se sienten. Los animales carecen de lenguaje con el que comunicarnos sus estados mentales. Ello no debe llevarnos a la conclusión de que no tienen estados mentales. Cabe suponer razonablemente que sí tienen alguna forma de conciencia, aunque si es complicado ponerse en lugar de otro ser humano, más difícil aún es concebir el mundo mental de un animal.

Niveles de organización

Niveles de organización cerebral

La conducta está generada por el cerebro. Este es un órgano complejo formado por redes de neuronas. La red básica es una agrupación de diez mil neuronas llamada columna neocortical. La neurona como célula es objeto de estudio. Como todas las células está formada por proteínas y otros compuestos. Las proteínas son fabricadas a partir de los genes. En este complicado mundo, se puede elegir cualquier nivel de organización. Sin embargo, el nivel debe estar en consonancia con lo que se quiere observar. Para estudiar el lenguaje no parece adecuado comenzar con la genética, y para desarrollar un fármaco es esencial conocer qué proteínas fabrica un gen.

A lo largo de los siguientes capítulos trataremos someramente estos niveles de organización, desde los genes a la conducta.

Podemos dividir el cerebro en distintos niveles de organización:

molecular/genético

celular/neurona

columna neocortical

redes

cerebro

conducta

La investigación en biología molecular y genética relacionada con el cerebro es muy vigorosa. Cada mes se publican decenas de artículos en las múltiples revistas dedicadas a esta área. Tiene el respaldo de las compañías farmacéuticas que elaboran productos basados en estas investigaciones.

La neurona es la unidad básica del sistema nervioso. Resulta fácil de definir y acotar y hoy tenemos un conocimiento muy avanzado sobre ella.

El córtex o corteza cerebral se divide en columnas neocorticales. Estas columnas tienen unas dimensiones de 2 mm de alto y 0,5 mm de diámetro. Todas las neuronas de una columna están relacionadas y responden al mismo estímulo sensorial.

Las columnas se relacionan con columnas adyacentes que procesan información semejante (por ejemplo, información táctil). En conjunto estas agrupaciones forman las áreas de Brodmann. Las áreas a su vez se relacionan entre sí estableciendo sistemas, como el sistema visual o el auditivo. Estas relaciones son redes neuronales.

El conjunto de áreas y sistemas forman el cerebro, entidad bien delimitada.

Por último, pero no menos importante, está la conducta, la gran protagonista de nuestra vida y de la relación con nuestros semejantes.

Genética

«Queríamos hacer algo equivalente a lo que actualmente hace un procesador de textos: cortar, pegar y copiar ADN. Desarrollar las herramientas básicas para hacerlo parecía una tarea enorme incluso después de haber descifrado el código genético. Sin embargo, un conjunto de descubrimientos realizados a finales de los sesenta y principios de los setenta nos llevaron a que en 1973 dispusiéramos de la tecnología llamada “ADN recombinante”: la capacidad de editar el ADN. No fue un simple avance de las técnicas de laboratorio. De pronto, los investigadores podían construir moléculas de ADN a medida, creando algunas que nunca habían existido en la naturaleza. Podíamos “jugar a ser Dios” apoyándonos en los elementos moleculares de todas las formas de vida.»

JAMES WATSON

DNA. The Secret of Life

Estamos formados, entre otras cosas, por proteínas, macromoléculas biológicas fundamentales para la vida. La mayoría de las funciones vitales las desempeñan las proteínas. Las proteínas son responsables de la forma de las células, de la comunicación entre ellas y, dentro de ellas, de la contracción de los músculos, de la respuesta inmunológica o de la canalización de las reacciones químicas, por nombrar solo algunas funciones. Las proteínas tienen una estructura compleja que se pliega en el espacio de una manera que no comprendemos muy bien. La forma tridimensional que adopta cada una es determinante para la función que cumple. En el ser humano hay unas trescientas mil proteínas.

Llamamos genoma a toda la información genética que posee un organismo. Esta información está contenida en los genes que forman el ADN. En los humanos el genoma está compuesto por cerca de cuarenta mil genes. El genoma de dos seres humanos es muy similar: cerca del 99,5 % es común a todos nosotros. El genoma humano es a la vez muy similar al de otras especies: compartimos el 95 % del genoma con los grandes simios.

Las proteínas están formadas a partir de los genes. Cada célula del cuerpo contiene todo el ADN del genoma. Sin embargo, en cada célula solo se activa una parte de los genes para fabricar el tipo de proteínas necesarias para la función que desempeña esa célula en concreto. Así, los genes que intervienen en la síntesis de neurotransmisores solo se expresan en células nerviosas y no en las del hígado. Además, la activación de los genes cambia según las circunstancias en las que se encuentra la célula: los genes de las neuronas generan determinadas proteínas solo cuando estamos aprendiendo. El ambiente no cambia el genoma, pero influye sobre cómo los genes se expresan en un determinado instante. La herencia que recibimos no solo fue útil al crecer y desarrollarnos. En cada momento una parte de los genes está fabricando proteínas.

El conocimiento genético está permitiendo la secuenciación de diversos genomas, entre ellos el del hombre. Un paso más allá de la genética lo constituye la ingeniería genética. Como su nombre indica, además de una rama de la ciencia, es una forma de ingeniería cuyo objetivo es manipular el material genético. La ingeniería genética está creando múltiples organismos modificados que resultan herramientas sorprendentes en manos de los científicos. Descifrados algunos de los mecanismos básicos de la genética, los científicos están empezando a modificar organismos como si fueran juegos de Lego, usando para ello herramientas biológicas que permiten cortar y pegar trabajando con virus y bacterias.

Los avances de la ingeniería genética son innumerables. Hemos creado ratones genéticamente idénticos que facilitan la investigación. Fabricamos ratones de experimentación a los que ponemos o quitamos genes y de este modo sabemos la función de estos genes. La última de las hazañas en genética es la optogenética. Mediante esta técnica, introducimos un gen en el animal que codifica una proteína que responde a la luz. De este modo, con ráfagas de luz podemos activar la proteína. Esto permite que un gusano se mueva o se detenga con simples destellos. La ingeniería genética ha revolucionado las ciencias biológicas y en particular la neurociencia.

[Más información en el Apéndice.]

La neurona

Neurona y sus partes

Membrana celular, canales iónicos y potencial de acción

La neurona es la célula principal del sistema nervioso. Es responsable de la generación y transmisión de la señal nerviosa. Consta de tres partes: dendritas, soma y axón. La señal nerviosa entra por las dendritas, continúa por el soma y sale por el axón. Recibe el impulso nervioso de otras neuronas a través de las dendritas, decide si debe generar una señal, la transporta por el axón y conecta con las dendritas de otras neuronas para enviarles la señal nerviosa.

Las dendritas son pequeñas ramificaciones del cuerpo celular. Una neurona media tiene miles de dendritas por las que recibe la señal de los axones de miles de neuronas. Las señales se suman y, si alcanzan un determinado umbral, la neurona se dispara.

El soma es el cuerpo celular de la neurona. En el soma se realizan las funciones metabólicas de la célula, como la alimentación. También contiene el núcleo con la información genética, y en el soma se fabrican las proteínas necesarias para que se realicen las funciones de la neurona. Al final del soma, en la unión entre este y el axón, se encuentra el cono axónico, lugar donde se decide si la neurona se dispara o no, basado en la suma de las señales recibidas en las dendritas.

El axón es el lugar de salida de la señal nerviosa. Se trata de una larga y única prolongación que a veces recorre grandes distancias. En su extremo realiza conexiones con las dendritas de otras neuronas a las que envía la señal nerviosa.

Como todas las células, la neurona tiene tres componentes: núcleo, citoplasma y membrana celular. El núcleo celular es el lugar donde se encuentra la información genética. En el citoplasma se realizan funciones metabólicas como la alimentación. La membrana aísla la célula del exterior.

La señal nerviosa es una señal eléctrica. La parte de la neurona responsable de la señal eléctrica es la membrana celular. La neurona no se comporta como un cable pasivo por donde circula la electricidad. Para generar y transmitir el impulso nervioso ocurre un complejo mecanismo activo en el que intervienen múltiples elementos.

La membrana separa a la neurona del medio circundante. Pero no es una pared simple. Tiene múltiples puertas que se abren y cierran para permitir el paso hacia el interior y el exterior de distintas sustancias, como por ejemplo los alimentos que entran en la neurona.

Entre las sustancias que entran y salen por la membrana se encuentran los iones. Los iones son partículas (átomos o moléculas) cargadas eléctricamente. Los más comunes son sodio, cuyo símbolo químico es Na+, y potasio (K+). También son importantes el cloro (Cl–) y el calcio (Ca++). Los iones entran y salen de la neurona por unas puertas o poros llamados canales iónicos.

La neurona puede estar en reposo o transmitir una señal nerviosa llamada potencial de acción. En estado de reposo existe una diferencia de potencial eléctrico entre el interior y el exterior de la neurona. El interior es setenta y cinco milivoltios negativo respecto del exterior. La membrana celular, con sus componentes como los canales iónicos, mantiene esta diferencia de potencial eléctrico.

Además, la concentración de iones entre el interior y el exterior de la membrana es distinta. Fuera hay más iones sodio que dentro. Y dentro hay más iones potasio que fuera. Los iones tienden a fluir desde donde hay más hacia donde hay menos. Si se abre un poro que deje pasar el sodio, este pasará desde fuera, donde hay más, hacia dentro, donde hay menos. Al revés ocurre con el potasio: a través de una puerta pasaría desde dentro hacia fuera. Estas puertas o poros que dejan pasar los iones se llaman canales iónicos. Dado que los iones tienen carga eléctrica, si muchos iones sodio, que es eléctricamente positivo, pasan al interior, la diferencia de potencial entre dentro y fuera variará, y si en reposo el interior es 75 mV negativo, después de que muchos iones entren por la membrana, el interior pasará a ser positivo respecto del exterior.

Membrana celular

Los canales iónicos son poros que se encuentran por toda la membrana celular y permiten el paso selectivo de iones. Es decir, cada canal permite el paso de un ion, por lo que hay un canal de sodio (Na+), un canal de potasio (K+), un canal de cloro (Cl–), uno de calcio (Ca++)… (en realidad hay muchos tipos de canales para cada ion). También existe el mecanismo contrario a los canales iónicos. Se trata de la bomba de sodio y potasio. Cuando mucho sodio ha entrado en el interior y mucho potasio ha salido al exterior, es necesario sacar de nuevo el sodio y meter el potasio para restablecer la situación inicial. Esto lo realiza la bomba de sodio-potasio. Los canales no tienen un coste energético, ya que los iones fluyen de donde hay más concentración adonde hay menos. Pero la bomba de sodio-potasio tiene un coste energético muy elevado, ya que deben llevar los iones contracorriente. Simplificando, podemos decir que la bomba de sodio-potasio consume buena parte de los alimentos que ingerimos.

Si pinchamos un axón con electrodos, mediremos la diferencia de potencial entre el interior y el exterior de la membrana. Como hemos dicho, el interior es 75 mV negativo respecto del interior. Periódicamente observaremos que la diferencia de potencial eléctrico cambia y que el interior se vuelve positivo respecto del exterior. Es una curva típica llamada potencial de acción. El potencial de acción se llama también disparo o espiga. Cada vez que la neurona se dispara y manda un impulso nervioso, registramos un potencial de acción.

El funcionamiento del potencial de acción puede ser explicado con la siguiente analogía en la que, para simplificar, eliminamos el canal de potasio y solo dejamos el canal de sodio y la bomba de sodio. Imagina un recipiente con pequeñas bolas situado a 2 m de altura. Las bolas son los iones de sodio y el recipiente es el exterior de la membrana celular. Abajo hay una caja que recoge las bolas. Es el interior de la membrana celular. El recipiente tiene un mecanismo que permite la caída de las bolas. Este mecanismo es el canal iónico de sodio. Cuando escucha un ruido, el mecanismo se abre y deja caer una bola. La bola cae en la caja y hace ruido. El ruido es el equivalente del potencial de acción. Unos metros más allá existe otro dispositivo idéntico. El nuevo dispositivo escucha el ruido, el mecanismo se abre y una bola cae del recipiente de arriba a la caja de abajo haciendo un ruido que escucha un tercer dispositivo situado unos metros más allá. Eventualmente, en cada dispositivo, el recipiente de arriba se queda sin bolas. Es necesaria una bomba que suba las bolas de la caja al recipiente. Es la bomba de sodio. Necesitamos energía para subir las bolas; una vez arriba, caen por gravedad. La bomba de sodio consume energía en transportar los iones de sodio desde dentro hasta fuera de la membrana, ya que va contra gradiente (fuera hay más iones y la bomba pretende poner más aún).

Como hemos dicho, la señal eléctrica no se propaga pasivamente por la neurona como si fuera un cable. Más bien se regenera en cada punto de la membrana fruto de la acción de los canales iónicos. Un punto de la membrana genera un potencial de acción que excita el siguiente punto, donde se genera un nuevo potencial de acción y así a lo largo de toda la membrana. El canal de sodio, que tiene la capacidad de detectar que en el segmento precedente se ha producido un potencial de acción, se abre y genera un potencial de acción en su segmento. Así, los canales iónicos actúan como repetidores de la señal eléctrica.

Potencial de acción

Sinapsis

El potencial de acción es un impulso eléctrico que recorre el axón hasta llegar al final de la neurona. En el extremo, la señal eléctrica se convierte en señal química que excita o inhibe a la siguiente neurona. El lugar donde esto ocurre se denomina sinapsis. La sinapsis es la unión entre dos neuronas llamadas neurona presináptica y neurona postsináptica. Aunque puede haber sinapsis eléctricas, la gran mayoría son químicas. Las sinapsis químicas utilizan unas sustancias llamadas neurotransmisores.

Los neurotransmisores son mensajeros químicos que cumplen algunos criterios. Deben ser sintetizados por la neurona. Se encuentran y se liberan en la terminal sináptica y desencadenan una acción concreta en la célula postsináptica. Hay muchos tipos de neurotransmisores. Entre los más comunes están el glutamato, que suele ser excitador, y GABA, que suele ser inhibidor. Otros son la serotonina, la adrenalina, la dopamina o la acetilcolina. Algunos de ellos realizan funciones adicionales en el organismo, además de ser neurotransmisores.

En la neurona presináptica, en general, el neurotransmisor está almacenado en vesículas sinápticas. Cuando el potencial de acción llega a la terminal presináptica, la vesícula se funde con la membrana celular produciendo la liberación del neurotransmisor en la hendidura sináptica. El neurotransmisor se une a los receptores de la siguiente neurona, la postsináptica, y esta se hiperpolariza o se despolariza (dependiendo de si la sinapsis es excitatoria o inhibitoria). Después el neurotransmisor es eliminado de la hendidura sináptica.

En la neurona postsináptica el neurotransmisor se une a los receptores, proteínas que están en la membrana postsináptica y que producen un cambio químico o eléctrico en la neurona postsináptica. Existen dos tipos de receptores sinápticos. El primer tipo es responsable de generar o inhibir un potencial de acción y su efecto es inmediato, como por ejemplo, contraer un músculo. El segundo tipo de receptor es de acción lenta y produce cambios estables a largo plazo. Este segundo tipo de receptores es el responsable del aprendizaje y la memoria.

Integración de la señal nerviosa

Un axón puede realizar sinapsis en distintas partes de otra neurona. Una sinapsis en las dendritas suele tener acción excitatoria. Si se encuentra en el soma suele ser inhibitoria. Si un axón tiene una sinapsis en el terminal sináptico de otro axón, su acción suele ser moduladora.

Las dendritas reciben miles de sinapsis de los axones de otras neuronas. Por lo común ninguna de ellas puede por sí sola desencadenar la respuesta de la neurona postsináptica. La respuesta se produce cuando hay una suma de sinapsis. La suma puede ser espacial o temporal. Si varias sinapsis próximas entre sí se activan, su acción puede sumarse desencadenando la respuesta. Si varias sinapsis reciben una excitación en un tiempo cercano, pueden provocar la respuesta.

Las dendritas realizan una acción de integración de las distintas señales que reciben o input. La señal se propaga pasivamente por las dendritas y el soma hasta llegar al cono axónico. Si la suma temporal y espacial es suficiente y supera un umbral, se desencadena el potencial de acción, output o disparo, que recorre el axón hasta su sinapsis con otras neuronas postsinápticas.

De este modo, la neurona cumple un papel de transmisión de la señal nerviosa, pero cada una de ellas es también un centro de decisión donde se integra todo el input y se decide si producir o no un output, un disparo.

Materia gris y materia blanca

Con frecuencia el axón recorre enormes distancias antes de hacer conexiones con las dendritas de las neuronas diana. Esta transmisión es lenta y costosa energéticamente. Para solucionar ambos problemas, los axones suelen estar recubiertos de una vaina de mielina, como si fueran un cable. El color de la vaina de mielina es blanco. Cuando muchos axones mielinizados están juntos forman un nervio y, debido a su color blanco, al conjunto de estos axones se le denomina materia blanca.

Por el contrario, los cuerpos celulares tienen color gris. Cuando muchos cuerpos celulares están juntos forman un núcleo o ganglio y a su conjunto se le llama materia gris.

De este modo, la materia gris es un conjunto de cuerpos neuronales donde se realizan las conexiones y se toman las decisiones, mientras que la materia blanca es un conjunto de axones o nervios, el cableado por el que se transmite la señal nerviosa.

En la médula espinal la materia gris ocupa el interior y la materia blanca el exterior. En el cerebro ocurre al contrario. La parte más exterior, la corteza cerebral o córtex, es la materia gris y está formada por los cuerpos de las neuronas. De estos cuerpos parten los axones hacia el interior del cerebro formando haces de axones o nervios que constituyen la materia blanca.

El lenguaje de las neuronas

La mayoría de las neuronas funcionan con el modelo «todo o nada», del que es responsable el potencial de acción, y solo unas pocas tienen respuestas graduales. Si la señal es todo o nada, ¿cuál es el lenguaje de comunicación entre las neuronas? La respuesta es la frecuencia de disparos. Existen múltiples tipos de neuronas con perfiles de frecuencia de disparo distintos. A menudo disparan una ráfaga seguida de potenciales de acción o un tren de disparos. Pueden sucederse disparos sueltos periódicos, trenes de disparos, trenes repetidos de disparos y varias otras opciones. Cada perfil de potenciales de acción representa mensajes distintos que una neurona intercambia con otras.

Comportamiento eléctrico de distintas neuronas

Las frecuencias de disparos pueden sincronizarse entre neuronas a corta distancia y a larga distancia. Cuando muchas neuronas próximas se disparan a la vez, la suma de su comportamiento eléctrico o magnético puede registrarse en el EEG o en el MEG. Es el llamado potencial de campo local. La frecuencia registrada se mide en hertzios y proporciona las ondas cerebrales como la onda alpha, en la que las neuronas disparan entre ocho y doce veces por segundo.

Las sinapsis inhibitorias son esenciales en el comportamiento global del cerebro y en la formación de oscilaciones. Modulan a las sinapsis excitatorias y establecen unos periodos en los que el disparo es efectivo, logrando que el conjunto se comporte como un oscilador tipo péndulo.

Otras neuronas actúan como marcapasos. Un grupo de neuronas del corazón llamado nodo SA se dispara espontáneamente cien veces al minuto. Estas neuronas están inervadas por otras que les piden aumentar o disminuir el ritmo cardiaco. El nodo SA es el marcapasos o el director de orquesta. En el sistema nervioso hay otros muchos grupos de neuronas que actúan como marcapasos para la acción motora. El acto motor debe ser coordinado y cada músculo se contrae y relaja en el momento oportuno para que el conjunto sea efectivo. Una característica de los marcapasos es que una vez iniciado el movimiento, estos continúan de forma autónoma hasta que se les ordena que se detengan. Ejemplos de programas motores gobernados por marcapasos son andar, nadar o respirar.

Grupos de neuronas distantes establecen comunicación sincronizando su actividad. Esta sincronía a larga distancia parece estar en la base de los procesos cognitivos superiores. Si traemos a la mente un concepto como el de una manzana, las distintas características de la manzana están representadas en distintas áreas cerebrales. La sincronía entre las áreas es la que causa que todas las propiedades de la manzana estén presentes y accesibles a la vez en nuestra mente.

Además de la comunicación neuronal, la unión de propiedades de un objeto y la sincronía motora, la sincronización de las áreas cerebrales está relacionada con el mantenimiento de los estados de sueño y vigilia, y dentro de ellos la mayor o menor alerta, el sueño profundo o el sueño REM.

[Más información en el Apéndice.]

Redes

Una red es la combinación de dos o más elementos organizados para realizar una acción conjunta. En el caso del cerebro, los elementos son las neuronas y las uniones entre ellas son las sinapsis. El cerebro contiene 85 000 millones de neuronas (85 000 000 000) y 450 billones de sinapsis (450 000 000 000 000). No todas las neuronas están unidas entre sí, pero en todo caso el número es colosal. Se puede definir una red de dos neuronas, una red formada por la totalidad de sinapsis del cerebro o cualquier combinación intermedia. Cada neurona cuenta y cada sinapsis también. No son casuales. Cada proceso mental es el resultado de la acción conjunta de poblaciones específicas y localizadas de neuronas. En el presente capítulo analizaremos algunas redes simples y complejas.

Las tareas del cerebro

El lenguaje es una excelente herramienta para comunicarnos. Una de sus ventajas es que asigna palabras sencillas a realidades complejas. Pero cuando tratamos de ahondar en dichas realidades resulta de poca ayuda. Tomemos la palabra ver. «Ver» significa la acción de millones de neuronas en la retina: fotorreceptores, neuronas bipolares, horizontales y amacrinas que hacen sinapsis con neuronas ganglionares. Estas últimas envían sus axones desde la retina al tálamo, donde hacen relevo para llegar a la corteza visual primaria. «Ver» significa reconocer bordes en la escena visual, determinar su orientación y su movimiento. Si hablamos de movimiento hablamos de tiempo, por lo que «ver» significa poner en relación esta información con nuestros relojes internos. «Ver» significa reconocer formas, caras, objetos, letras. En una frase del tipo «vi una película», «ver» significa la acción de miles de millones de neuronas. Son las tareas del cerebro. Una tarea como «ver» puede descomponerse una y otra vez en tareas más simples. En un sistema tan complejo, es necesario definir algunos principios organizativos que nos ayuden a orientarnos.

Reflejo rotuliano

Es el conocido reflejo en el que un golpe leve en la rodilla provoca la extensión de la pierna. Consiste en una red simple compuesta de cuatro neuronas. Al recibir un golpe en el tendón situado justo debajo de la rodilla, se extiende el músculo cuádriceps del muslo. Una neurona sensitiva (1) detecta la extensión y lleva la información a la médula espinal donde hace sinapsis con otras dos neuronas. Una de las sinapsis es excitatoria sobre la neurona motora (2), que lleva la información al propio cuádriceps haciendo que se contraiga. La otra conexión de la neurona sensitiva es excitatoria de una pequeña interneurona (3) que está en la misma médula. Esta interneurona realiza a su vez una sinapsis inhibitoria sobre otra neurona motora (4). La neurona motora relaja el músculo flexor de la pierna, antagonista del cuádriceps, de modo que la contracción de un músculo lleva pareja la relajación del opuesto dando lugar a un movimiento armonioso.

Adicionalmente, la médula envía información al cerebro para que este sea consciente de lo que ha sucedido.

Reflejo rotuliano

La columna neocortical

Córtex visual según Cajal

El córtex o corteza cerebral es la capa exterior del cerebro. Es el lugar donde se realizan las funciones mentales superiores, tales como reconocer un objeto o planificar una acción. Apareció evolutivamente en los mamíferos. Básicamente, todos los mamíferos tenemos un córtex con la misma estructura, de ratones a humanos. La diferencia está en la extensión: el córtex humano es mucho mayor. Para poder albergar el mayor número posible de neuronas dentro del limitado volumen del cráneo, el córtex está plegado en las llamadas circunvoluciones cerebrales.

Podemos introducir un electrodo en cualquier punto de la corteza desde la parte exterior colindante con el cráneo hacia el interior. Al hacerlo, registraremos una columna de unos 2 mm de alto y 0,5 mm de diámetro. Esta columna contiene unas diez mil neuronas. Todas las neuronas de esta columna responden a un mismo estímulo sensorial (por ejemplo, un leve pinchazo en la piel). Es una columna neocortical. El córtex, y por lo tanto cada columna neocortical, tiene seis capas numeradas desde el exterior hacia el interior y su estructura es la misma en todos los mamíferos. Al lado de una columna neocortical hay otras que responden a estímulos próximos pero distintos. Todo el córtex está dividido en columnas y la diferencia entre el córtex de un humano y el de un ratón es que el primero es mucho más extenso y, por lo tanto, contiene muchas más columnas.

Columna neocortical

Existen dos tipos de neuronas en el córtex. Las neuronas de proyección son grandes, sus sinapsis suelen ser excitatorias y envían información a través de sus largos axones a otras columnas neocorticales. Estas otras columnas pueden estar adyacentes, en otras áreas más separadas o en el otro hemisferio cerebral. También envían información a otras partes del sistema nervioso, como es el caso de las neuronas motoras. Las neuronas del segundo tipo son las interneuronas. Estas son pequeñas neuronas locales dentro de la columna neocortical. Normalmente son inhibitorias y modulan el comportamiento global de la columna neocortical.

Las distintas capas de la columna neocortical reciben aferencias o entradas de otras partes del cerebro, procesan la información y mandan eferencias o salidas a otras partes del cerebro. La mayor parte de las conexiones en el córtex humano son cortico-corticales

Principios de organización cortical

Parte de la corteza está dedicada a procesar la información sensitiva o motora. La corteza está dividida en áreas funcionales, como la visual, auditiva, somatosensorial o motora. Para cada modalidad sensorial (por ejemplo, la vista) existen áreas primarias hasta donde llega la información que proviene de los órganos sensoriales, como los ojos. Estas áreas primarias procesan la información y la pasan a otras áreas de la misma modalidad sensorial, llamadas áreas de asociación secundaria y terciaria, donde el procesamiento es progresivamente más complejo, pero todavía dentro del mismo sentido, como la vista o el tacto. Las áreas de asociación superiores correspondientes a una sola modalidad sensorial o unimodales se proyectan sobre áreas que integran la información de varios sentidos o multimodales.

La representación de un área en el área siguiente es topográfica. Esto significa que puntos adyacentes en la periferia (de la piel o de la retina) tienen neuronas adyacentes en el sistema nervioso central (en el córtex visual o en el táctil). La retina queda impresionada por la escena visual de una manera ordenada y topográfica. Esta organización se mantiene en el área visual primaria del córtex, que contiene un mapa topográfico de la retina. Del mismo modo, existe un mapa topográfico del tacto en el cerebro, el conocido homúnculo de Penfield, en el que cada parte del cuerpo está representada en una zona concreta de la corteza sensorial.

Homúnculo de Penfield

Existe una jerarquía en el procesamiento de la información. En la retina cada fotorreceptor responde a un punto de luz. Según avanzamos en la estructura del sistema visual, una neurona responde a varias neuronas del área anterior y su campo visual es mayor. Es decir, están jerarquizadas. También hay una selección e integración mayor del estímulo. En el área final de procesamiento visual una neurona no responde a un punto ni a una forma, sino a una cara o a un objeto. Esta área unimodal, a su vez, se proyecta a un área multimodal en la que se integran la vista y el oído. Finalmente, en áreas superiores se integra el nombre, la historia personal y las emociones que suscita esa cara.

En los sistemas motores el esquema es inverso. Un mandato global se descompone en programas premotores que desencadenan órdenes específicas para mover músculos concretos. El sistema sensitivo representa el inicio del procesamiento de la información y el sistema motor es su final.

Las áreas de asociación representan el 80 % de la corteza cerebral.

Redes de gran escala

Además de las redes locales como la columna neocortical o las redes que soportan un sentido como la vista, es razonable suponer la existencia de otras redes a una escala aún mayor. Redes que involucran áreas muy dispares del cerebro para realizar tareas complejas. El estudio de estas redes es complejo, ya que no se distinguen físicamente con claridad sus conexiones.

Una de las funciones más sorprendentes del cerebro es la conciencia. Para ser conscientes de algo, tenemos que activar múltiples zonas simultáneamente, de modo que la información de todas ellas se pueda compartir. Así, al pensar en un caballo, se activan a la vez las áreas responsables de su forma, de su movimiento, de su olor, de su utilidad, de las experiencias anteriores con caballos, del placer o del miedo. Todas estas áreas han de coordinarse en una gran red para que podamos ser conscientes de un caballo.

De entre todas las regiones del cerebro, el lóbulo frontal, situado sobre los ojos, parece tener un papel de coordinación y se encuentra más ricamente conectado con el resto del cerebro que cualquier otra área. Esto no supone que el córtex frontal sea el lugar donde reside la conciencia o sus contenidos, pero sí parece indicar que manda activar o desactivar al resto de las áreas para traer un contenido a la conciencia.

Conectoma

El conectoma es una de las ideas más relevantes en la neurociencia actual y es también uno de los proyectos más ambiciosos y mejor dotados económicamente. Tiene el objetivo de establecer un mapa lo más preciso posible de las conexiones entre las distintas partes del cerebro.

El nivel de organización del cerebro del que menos sabemos es el de las redes o el de la comunicación entre las distintas áreas cerebrales. Sabemos mucho de moléculas y de neuronas en un nivel bajo, y bastante de sistemas como la visión o la conducta.

¿Cómo están conectados los 85 000 millones de neuronas que hay en el cerebro? La respuesta es completamente relevante. El mismo número en una organización distinta produce resultados distintos. La mayoría de las combinaciones llevarían a cerebros no operativos. Imagina que conectas los cables de un ordenador al azar (suponiendo que los conectores sean iguales). No funcionaría. Las entradas y salidas de una neurona, sus conexiones, son las que determinan lo que una neurona es, lo que hace. La estructura define la función, neuronas próximas procesan el mismo tipo de información y la conectividad entre las áreas nos dice cómo funciona el proceso en sentido amplio.

La corteza cerebral contiene la llamada materia gris. Está compuesta por los cuerpos celulares de las neuronas. También contiene las sinapsis que se realizan en dichos cuerpos y en las dendritas. La salida de información se realiza a través de los axones. Estos salen de la corteza hacia el interior y se agrupan en fibras de millones de axones que conectan unas partes del cerebro con otras. Estas fibras axónicas constituyen la materia blanca.

Aunque es posible seguir a simple vista algunas de las fibras nerviosas en el interior del cerebro, es necesario contar con herramientas mucho más sofisticadas para establecer el conectoma. Una de estas herramientas, llamada diffusion tensor imaging (DTI), se basa en la resonancia magnética. A través de ella es posible detectar el sentido en el que se difunde el agua en el cerebro y sacar en conclusión el sentido de los axones de las fibras nerviosas.

El otro intento es aún más ambicioso y complejo. Se trata de hacer millones de rebanadas del cerebro y fotografiarlas con un microscopio. Después se superponen las imágenes produciendo un mapa en tres dimensiones.

De modo que el conectoma es caro, laborioso e imprescindible. Pero ¿es suficiente? Desde luego que no. Cada sinapsis actúa de una forma, tiene una fuerza distinta y además varía con el tiempo y el aprendizaje. Por si fuera poco, está el caso de los conectomas que ya conocemos, como el del gusano C. elegans. A pesar de que conocemos todas las conexiones de las neuronas de este gusano, aún no somos capaces de explicar ni simular su conducta.

Aunque el avance en el conocimiento del conectoma resulta trascendental, es condición necesaria pero no suficiente para entender la conducta.

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El cerebro

Tamaño del cerebro y neuronas excedentes

Los seres humanos disponemos de capacidades cognitivas superiores a las de cualquier otro animal. Sin embargo, es complicado encontrar una medida del cerebro que explique por sí sola esta superioridad. Se ha propuesto usar el tamaño corporal, el tamaño del cerebro, el número total de neuronas y el cociente de encefalización.

El tamaño corporal no correlaciona muy bien con la inteligencia. El ser humano no es el animal más grande, pero sí el más inteligente. Más aún: muchos pequeños primates tienen inteligencias superiores a grandes herbívoros y su diferencia de peso corporal es enorme.

El tamaño absoluto del cerebro, aunque puede dar una indicación de la inteligencia, tampoco es un buen índice. Las ballenas tienen un cerebro de 9 kg y los elefantes de 4 kg, ambos mucho mayores que el del humano, que pesa 1,5 kg. De nuevo, pequeños monos como el macaco (88 g) son más inteligentes que los bueyes (490 g).

El número de neuronas es un buen índice de la inteligencia. Sin embargo, grandes animales como los elefantes y las ballenas tienen casi tantas neuronas corticales como los humanos, aunque no hay muchas mediciones de estas especies. Pero una gran parte de las neuronas de estos animales está dedicada a controlar su masa corporal, quedando pocas excedentes para funciones cognitivas superiores. Además, la distancia entre ellas es muy grande, por lo que la velocidad efectiva de la señal nerviosa es muy baja.

No todos los cerebros son iguales. El gran cambio evolutivo se dio en los primates. El empaquetamiento de neuronas es superior al resto de los mamíferos. Los primates podemos tener más neuronas en el mismo espacio, mientras que en los demás mamíferos, según aumenta el peso del cerebro, disminuye la densidad de neuronas.

Una consideración habitual y errónea es que el cerebro humano es especial, distinto. Por ejemplo, en sus proporciones. Esto no es cierto. Las proporciones relativas de todos los primates, incluido el hombre, son iguales. La corteza cerebral, sede de las funciones cognitivas superiores, tiene las mismas proporciones en los primates. En todos ellos, el córtex representa un 80 % de la masa del cerebro, pero solo contiene un 20 % de todas las neuronas. Y en todos los primates el cerebelo constituye un 10 % del peso del cerebro y contiene casi un 80 % de todas las neuronas del cerebro.

En general, cuanto más grande es un cuerpo, más grandes son sus neuronas, sin que ello signifique que aumenta el número de ellas. Además, son más las neuronas necesarias para controlar un cuerpo grande que uno pequeño. De alguna forma la inteligencia tiene que ver con las neuronas que quedan libres para realizar funciones cognitivas después de controlar el cuerpo.

La medida más habitualmente usada es el cociente de encefalización (EQ). Muestra la proporción entre la masa del cerebro y la masa del animal o cuánto se desvía el tamaño del cerebro de un animal de lo esperado por su peso. Con un EQ de 7,8 el hombre tiene el mayor índice de todos los animales. Si lo relacionamos con los primates antropoides, el EQ humano es 3. De hecho, el cerebro humano es 3,5 veces más grande que el de un chimpancé.

La estructura del cerebro humano es la esperable de un primate con un cerebro grande. La cantidad total de neuronas, el tamaño de la corteza cerebral y su número de neuronas, así como las del cerebelo, no difieren de lo esperado en un primate con un cerebro de 1,5 kg.

Durante 3,5 millones de años de evolución humana hemos pasado del cerebro de 450 g del Australopithecus (similar al del chimpancé y al de un humano recién nacido) al de 1,5 kg de un humano adulto, manteniendo las proporciones del cerebro de los primates y aumentando el número de neuronas. Somos primates con cerebros grandes.

Aunque no solo tenemos cerebros grandes. Como hemos visto, el número de neuronas excedentes, que no están dedicadas al control corporal y que, por lo tanto, pueden dedicarse a funciones superiores, es mucho mayor en el hombre que en los grandes simios. Al aumentar el número de neuronas excedentes, auténticas unidades de procesamiento de la información, aumentan exponencialmente las combinaciones entre ellas. Este aumento exponencial de combinaciones es el que hace que un mero cambio cuantitativo como el número de neuronas genere un cambio cualitativo, como los procesos mentales superiores de los humanos.

Otra consideración importante es el coste energético. El cerebro es un tejido caro de mantener. Ocupa el 2 % de la masa corporal, pero consume un 20 % del metabolismo. En total veinte vatios, como una pequeña bombilla, casi nada en comparación con los ordenadores y los electrodomésticos comunes. Pero es un coste muy alto para un organismo vivo. El aumento del consumo energético del cerebro humano solo ha sido posible con modificaciones en la dieta, con la cocina y con la evolución de las costumbres sociales.

Estructura del sistema nervioso

El sistema nervioso contiene la médula espinal y el encéfalo.

Por la médula espinal circula hacia el encéfalo, y desde este, la información de las distintas partes del cuerpo. También realiza funciones de integración como el reflejo rotuliano.

El encéfalo contiene múltiples estructuras, la más notable de las cuales es el córtex o corteza cerebral.

El encéfalo evolucionó desde dentro hacia fuera. Las partes más antiguas en la evolución son las más internas, mientras que las más externas como el córtex son las más nuevas.

En el interior del cerebro se encuentran núcleos cerebrales responsables de las funciones primordiales, como el mantenimiento de la respiración o el control de la temperatura corporal. Otras muchas funciones son producidas por los núcleos del interior del cerebro, como las emociones, el control fino de movimientos o el paso desde la memoria a corto plazo a la memoria a largo plazo. Algunos centros notables son: tálamo, hipotálamo, ganglios basales, hipocampo y cerebelo.

Los hemisferios cerebrales o corteza cerebral son dos masas neuronales situadas sobre el resto de las estructuras encefálicas en mamíferos y aves. Están unidos entre sí por un gran haz de fibras axónicas llamado cuerpo calloso. La corteza cerebral constituye el nivel de integración superior de las facultades mentales. La parte exterior está constituida por cuerpos neuronales y es llamada sustancia gris, mientras que el interior está compuesto por los axones de estas neuronas y se denomina sustancia blanca.

La corteza cerebral o córtex se divide en cuatro lóbulos debido a los huesos debajo de los cuales se encuentran: frontal, parietal, temporal y occipital. Su definición también se debe a los surcos que separan el córtex. La cisura de Silvio separa los lóbulos parietal y frontal del temporal, mientras que la cisura de Rolando divide los lóbulos parietal y frontal entre sí. Estas divisiones son anatómicas más que funcionales. El lóbulo frontal ocupa el 40 % del córtex y los otros tres, el 20 % cada uno. El lóbulo frontal es considerado como la sede de las funciones mentales superiores de los humanos y está más desarrollado en nosotros que en otros primates. El lóbulo occipital se encarga preferentemente de la visión. El lóbulo parietal trabaja con el tacto, el dolor y la presión y sirve para la integración de las sensaciones de modo que tengamos una experiencia única. El lóbulo temporal se encarga de la audición y parte de la visión, así como de las emociones y en cierta manera del aprendizaje y la memoria.

Lóbulos cerebrales

[Más información en el Apéndice.]

Los límites del cerebro

El cerebro humano es una de las estructuras más complejas y sofisticadas del universo conocido. Realiza complicados cómputos en paralelo y proporciona acertadas soluciones a problemas novedosos. Es creativo y ha producido el mundo en el que vivimos. Sin embargo, por su evolución y su estructura, queda lejos de ser una máquina perfecta y parece estar cerca de sus límites físicos.

La evolución del cerebro

El cerebro humano es fruto de la evolución. Su diseño, como el de cualquier otra estructura biológica, se debe a respuestas adaptativas a cambios fortuitos en el entorno. Cuando salimos del agua dejamos de ser peces y nos convertimos en anfibios. Pasamos a ser reptiles y luego nos transformamos en mamíferos. Algunos de nuestros antepasados subieron a los árboles y se convirtieron en primates. Más tarde, un grupo de estos bajó de los árboles y nos convertimos en humanos. En ningún momento hubo un nuevo diseño, sino que arrastramos características de nuestro pasado junto con estructuras novedosas. Más aún, muchas de las antiguas estructuras se fueron cambiando para las nuevas necesidades; tenemos cuatro extremidades, aunque son distintas de las de las ranas, roedores u otros primates.

El cerebro de reptiles, anfibios y peces consta de tronco del encéfalo, cerebro medio y cerebelo. Esto es suficiente, incluso en humanos, para mantener la vida durante algún tiempo. Este cerebro «reptiliano» sirve además para la integración de funciones sensitivas y motoras. La respiración o el movimiento de los ojos residen en este primer cerebro. Sobre estas estructuras, los mamíferos añadimos el córtex, un segundo cerebro. La respiración, por ejemplo, es automática, pero se ve alterada en los humanos de dos formas: la respiración consciente y el habla. En ambos casos el cerebro antiguo es desactivado y el cerebro nuevo adquiere el control. La visión compleja, la solución de problemas o el lenguaje son fruto de la nueva corteza cerebral, pero el hambre o el miedo se procesan en estructuras más antiguas. A su vez, aunque compartimos el miedo con muchos animales, es la corteza cerebral la que nos dice en ocasiones a qué debemos tener miedo (cuatro individuos malencarados con palos), mientras que en otras ocasiones son las estructuras antiguas las que nos alertan (calor, ruido).

Un sorprendente fenómeno revela el diseño acumulativo del cerebro. Se trata de la visión ciega. Se da en sujetos que han tenido una lesión en la corteza cerebral responsable de la visión, por lo que manifiestan que no ven nada. Sin embargo, sus ojos están perfectamente sanos, así como las estructuras profundas del cerebro. Cuando se les pide que señalen un objeto, son reticentes a hacerlo, ya que no son conscientes de ver el objeto. Pero, si se insiste, los sujetos señalan correctamente el objeto. Más aún, son capaces de recorrer un pasillo lleno de obstáculos evitándolos sin tropezar. El motivo es que las estructuras antiguas del cerebro guían los pasos y la mano basándose en la información visual, sin que esta información llegue al dañado córtex visual. El cerebro antiguo tiene un sistema de visión que realiza sus funciones, aunque para ser consciente de ver, hay que tener sano el cerebro nuevo.

La corteza frontal es a la vez muy versátil y muy ineficiente

Cualquier diseñador de ordenadores sabe que implementar en hardware lo que hace el software aumenta el rendimiento del proceso. Un circuito diseñado específicamente para que realice una función es mucho más rápido que un programa ejecutándose en un circuito de propósito general. Nuestra corteza frontal, la responsable de las funciones superiores, como prestar atención, ser consciente, planificar acciones o resolver problemas, es un circuito de propósito general. Versátil e ineficiente. Prueba a realizar una operación matemática mental mientras haces otra tarea compleja. No es posible. Otras estructuras son capaces del procesamiento paralelo eficiente: puedes reconocer caras mientras andas. Pero las tareas complejas son solo posibles de una en una. Un cálculo mental compromete la actuación de millones de neuronas. Sería posible diseñar una calculadora matemática con neuronas y probablemente solo usara unos centenares o miles de ellas. Pero el cerebro no se puede rediseñar sin que transcurran miles de años de evolución.

Límites físicos

¿Limitan las leyes físicas la capacidad de nuestro cerebro de ser más inteligente?

Para albergar los millones de neuronas que tenemos, el cerebro ha tenido que plegarse en circunvoluciones, de modo que tengamos el mayor córtex posible en un cráneo de tamaño aceptable. Aun así nuestra cabeza es muy grande. Tanto que no podemos nacer con ella desarrollada. El nacimiento humano es complicado y la cabeza pasa con dificultad por el canal del parto. Nacemos inmaduros y necesitamos un tiempo muy superior al resto de los animales para madurar, y ello se debe al tamaño del cerebro.

¿Cómo podríamos ser más inteligentes? En cuanto a los números del cerebro, una inteligencia basada en neuronas, como la humana, se rige por la ley de los resultados decrecientes: es necesaria mucha inversión para obtener una pequeña mejora en el rendimiento. Y es dudoso que compense, por lo que quizá estemos cerca de los límites.

Para ser más inteligentes tendríamos que tener más neuronas. Pero más neuronas implican un cerebro más grande y ya hemos visto que es complicado. Además, más neuronas conllevan un mayor gasto energético y el cerebro ya consume mucho. Más neuronas suponen más distancia entre ellas, lo que lleva a un axón más largo y por tanto más tiempo de conexión. Una posibilidad es aumentar el grosor del axón (los axones más gruesos son más rápidos), lo que llevaría a más gasto energético. A su vez, una gran parte del cerebro sería sustancia blanca (axones) en lugar de sustancia gris (cuerpos celulares). De modo que si aumentan las neuronas aumenta todo, sin que quede claro que el resultado global mejore.

La neurona es un dispositivo muy antiguo. Todos los animales compartimos el mismo diseño desde un antepasado común hace cientos de millones de años. En comparación con los dispositivos electrónicos diseñados por el hombre, una neurona es extremadamente lenta. Una posibilidad de mejora de la inteligencia consistiría en tener axones más finos de la misma velocidad. Pero de nuevo el diseño parece haber llegado a sus límites. La unidad básica de generación eléctrica de los axones es el canal iónico. Los canales son tan pequeños que minúsculos cambios pueden hacer que se disparen. De hecho no son muy fiables y a veces parece que se disparan aleatoriamente. ¿Es un mal diseño? No, es de nuevo un compromiso. Si fueran más seguros serían más caros de mantener energéticamente y si fueran menos seguros producirían mucho «ruido», es decir, la señal global no sería fiable. Así que parece que un suficiente número de ellos mantiene la probabilidad global de disparo de la neurona, como si «votaran». Por lo tanto, al reducir el tamaño del axón y el número de canales, la neurona generaría mucho ruido y su comportamiento sería aleatorio. Nuevamente parece que el tamaño de los axones se acerca a su límite físico.

Este compromiso entre información, energía y ruido no es único en la biología. Los chips de los ordenadores sufren el mismo problema. Con una tecnología de treinta y dos nanómetros, estamos acercándonos a los límites del átomo, y cada nuevo procesador tiene más problemas de diseño, fiabilidad y calor.

Los diseñadores de transistores pueden cambiar por completo la tecnología para solucionar sus problemas. Pero la evolución no puede empezar desde cero. Los sistemas basados en neuronas parecen haber encontrado unos límites que ni la misma evolución puede superar.

Plasticidad del cerebro

El cerebro cambia de forma constante. Durante el embarazo y la primera infancia los cambios son enormes, pero estos ocurren durante toda la vida. El aprendizaje no es otra cosa que una transformación del cerebro. La lectura de estas páginas está modificando tu cerebro. Se estima que se crean y destruyen un millón de conexiones cada segundo. El cerebro es un órgano plástico.

Desarrollo del sistema nervioso

El modo en que unos pocos genes generan un organismo entero es del todo sorprendente y tiene a los genetistas en la búsqueda de los factores que llevan esta misteriosa complejidad. En el caso del sistema nervioso el asunto es aún más fascinante.

Durante los primeros días del embrión se forma el tubo neural, que dará lugar a la médula espinal y al encéfalo. Según algunas circunstancias, como la posición en el tubo neural, los genes de transcripción y diversas sustancias químicas, se van formando distintas poblaciones de células, primero precursoras de neuronas y luego neuronas.

Un extremo del tubo neural se va engrosando en lo que más tarde será el encéfalo y sus distintos componentes. Con el tiempo, las neuronas se van diferenciando hasta desarrollar su propia identidad, que incluye la forma, los neurotransmisores con los que trabaja y su posición física en el conjunto. Agentes químicos señalizadores, junto con interacciones célula a célula, intervienen en este proceso de diferenciación.

Con posterioridad, las neuronas migran desde su lugar de nacimiento hasta su posición definitiva, a veces varios milímetros. El proceso de migración va desde dentro hacia fuera. Las neuronas más superficiales en el cerebro son las creadas en último lugar, mientras que las que quedan en posición más profunda son las más antiguas.

Después de generarse las neuronas y migrar a su emplazamiento definitivo, estas deben conectar con sus neuronas diana, con las que hacen sinapsis. Para ello, el axón debe crecer hasta llegar a su zona de destino. Después debe hacer sinapsis con las neuronas adecuadas. Para ello el axón tiene un cono de crecimiento en su punta que va siendo guiado por distintas señales hasta su objetivo (en ocasiones el axón crece a lo largo de una enorme distancia, de un hemisferio cerebral a otro o de la médula espinal a los dedos del pie).

Una vez en la región adecuada, el axón tiene que elegir sobre qué neuronas debe establecer sinapsis, lo que de nuevo está determinado por señaladores moleculares en el entorno. Sin embargo, esto no está totalmente determinado por los genes y se realizan sinapsis que no sobrevivirán. La neurona postsináptica envía señales hacia atrás, al axón presináptico, que hacen que la sinapsis se debilite o se refuerce.

La primera parte del desarrollo del sistema nervioso se considera independiente de la actividad y predeterminada por los genes. La segunda parte es dependiente de la actividad, ya que la actividad de las neuronas y el efecto del ambiente determinan el desarrollo final del sistema nervioso.

Si un axón ha hecho sinapsis con una neurona diana y esta no refuerza la conexión, la sinapsis se debilita y eventualmente la neurona presináptica muere.

En el momento álgido se crean doscientas cincuenta mil neuronas por minuto, una tasa asombrosa. El cerebro crea el doble de las neuronas que sobrevivirán. La mitad muere por apoptosis o muerte programada (llamada así porque se activan genes que causan la muerte de la célula). Se establece una competencia entre las neuronas y las que están mejor situadas y hacen sinapsis más efectivas sobreviven, mientras que el resto se suicida. Durante los primeros años de existencia estamos recortando sinapsis y neuronas, más que creándolas. Aprender significa tanto crear conexiones valiosas como destruir las inútiles. Ser más inteligente no significa solo tener más neuronas, sino tener mejores neuronas.

Génesis y muerte neuronal

Durante la gestación hay una sobreproducción de neuronas. Después, se seleccionan las más eficientes y el resto se suicida. Tras la primera infancia ya no se crean más neuronas en el organismo, salvo en algunas estructuras como el hipocampo o el bulbo olfativo. Con los años se va produciendo una muerte neuronal progresiva. Enfermedades como el alzhéimer producen una muerte neuronal masiva de efectos devastadores. ¿Por qué no se crean más neuronas durante el resto de la vida que vengan a suplir las perdidas por el desgaste natural y las enfermedades?

No hay una respuesta a esta pregunta, pero se puede especular con el motivo. Las neuronas no ejercen una acción en masa como las fibras musculares o las células del hígado. Cada neurona tiene una personalidad propia debida, entre otras cosas, a las conexiones que ha formado durante su existencia (y la del organismo al que pertenece). La neurona contiene la historia del individuo. Reemplazar una neurona supondría situar la nueva en el lugar de la antigua y restablecer los miles de sinapsis que la antigua había formado. La evolución no ha arbitrado un mecanismo que haga esto posible. La alternativa es el caos. Suplantar una neurona por otra sin respetar las conexiones llevaría a la confusión. Exagerando, podemos imaginar una neurona en la retina que realice una mala conexión y active un músculo del cuello. Cada vez que el individuo abre el ojo, el cuello se mueve. No hay un mecanismo que permita la creación de neuronas y evite el caos. Y esto es fundamental en el desarrollo de posibles nuevas técnicas que pudieran permitir el cultivo y trasplante de neuronas.

Ventanas de maduración

Hemos visto que el desarrollo del sistema nervioso ocurre determinado por los genes en un primer lugar y es dependiente de la actividad en una segunda fase. También interviene el tiempo, las ventanas de maduración.

Los axones del ojo, que crecen hacia el tálamo y desde este al córtex visual, tienen unos meses para hacerlo, pasados los cuales ya no establecerán conexiones. Igual ocurre con muchas facultades cerebrales. Tienen una ventana de maduración que en general es de meses o algunos años. Un niño que nazca sin visión, nunca formará un córtex visual correcto. Por el contrario, un niño que pierda la visión a los siete años, prácticamente tendrá unas áreas de visión normales. Esto es muy importante en el caso de retinas artificiales en las que el momento de su implantación es determinante.

Algo similar ocurre con el lenguaje. Es una facultad innata que necesita estimulación desde el nacimiento. Cada aspecto del lenguaje tiene una ventana de maduración distinta. Hasta los dos años se aprenden mejor los sonidos de la lengua. Entre los dos y los cuatro años incrementamos nuestro vocabulario y las formas gramaticales se aprenden antes de los cinco años. Si suplimos una deficiencia de nacimiento con un implante coclear, la fecha en la que este se realice puede determinar si el niño dominará el lenguaje o tendrá una limitación el resto de su vida.

Las cuatro erres

El cerebro es maleable. Se desarrolla de forma sorprendente durante el embarazo hasta adquirir su notoria complejidad. Necesita estimulación para terminar de formarse en las ventanas de maduración. Y después sigue modificándose. En el caso de lesiones cerebrales puede haber una sustancial modificación de áreas cerebrales, aunque no similar a la que ocurre antes del nacimiento y los primeros meses de vida. Y en el caso del aprendizaje los cambios son constantes. Los dedos de un pianista tienen una representación cerebral mayor que los de cualquier otra persona. Los cambios cerebrales en los adultos ocurren constantemente, fruto de la actividad, y pueden resumirse en las cuatro erres.

Reforzamiento.– Las sinapsis existentes se refuerzan o se debilitan.

Reconexión.– Se crean nuevas sinapsis o se destruyen las existentes.

Recableado.– Las neuronas crean y destruyen ramas enteras donde se establecerán o perderán sinapsis.

Regeneración.– Eventualmente se crean neuronas en algunas regiones del cerebro.

Memoria

La memoria es la capacidad para almacenar y recuperar recuerdos y habilidades. Su correlato es el aprendizaje. Según su duración puede dividirse en memoria a corto plazo (de minutos a horas) y a largo plazo (de horas a días o a toda la vida). La diferencia molecular esencial entre ambas formas es que en la memoria a corto plazo se modifican proteínas existentes y en la memoria a largo plazo intervienen los genes que codifican nuevas proteínas.

Según sus contenidos, la memoria puede dividirse en:

Memoria implícita o procedimental.– Es la relacionada con hábitos o destrezas, como montar en bicicleta. Normalmente es inconsciente, es fácil de realizar y difícil de explicar con palabras. Es común a todos los animales.

Memoria explícita o declarativa.– Es la que llamamos normalmente memoria. Tiene que ver con lugares, hechos, personas y objetos. Su invocación es consciente y es fácil de describir con palabras. Es más compleja que la implícita y se da en animales superiores.

Determinados procesos pueden involucrar ambos tipos y se puede ejercer un control consciente de la memoria implícita; por ejemplo, cuando aprendemos a realizar una destreza, como jugar al tenis.

Tipos de memoria

Además de las anteriores, conviene considerar el concepto de memoria de trabajo.

Memoria implícita

Iván Pavlov descubrió tres tipos de memoria trabajando con perros: la habituación, la sensibilización y el condicionamiento clásico. Por ello recibió el Premio Nobel en 1904. Eric Kandel descubrió los mecanismos celulares, moleculares y genéticos de esas tres formas de memoria trabajando con una babosa marina llamada Aplysia. Por sus trabajos recibió el Premio Nobel en el 2000.

Habituación.– Cuando un estímulo trivial se presenta repetidamente, la respuesta al estímulo se reduce o desaparece. El animal aprende que el estímulo es irrelevante.

Sensibilización.– Cuando un estímulo nocivo se presenta, muchas respuestas no relacionadas con el estímulo se acentúan. Cuando el animal recibe un susto o un golpe, se prepara para la huida y reacciona excesivamente a cualquier otro estímulo.

Condicionamiento clásico.– Cuando un estímulo inocuo (neutro) se presenta aparejado con un estímulo nocivo o beneficioso (estímulo no condicionado) el animal aprende a asociar los dos de modo que el estímulo neutro pasa a ser estímulo condicionado y anticipa la llegada del estímulo no condicionado. A los perros de Pavlov se les presentaba el sonido de una campana (estímulo neutro) inmediatamente antes de la comida (estímulo incondicionado). Los perros aprendían a asociar ambos estímulos y después del entrenamiento salivaban cuando oían el sonido de la campana (ahora estímulo condicionado).

Además de estos tres modelos, Thorndike descubrió el condicionamiento instrumental u operante, en virtud del cual se asocian un estímulo, una respuesta y una recompensa (cuando realizo una acción en un ambiente determinado, recibo una recompensa). Los cuatro modelos de aprendizaje se han estudiado con extensión por el conductismo en la psicología del aprendizaje.

La memoria implícita se encuentra ubicada en los circuitos perceptivos, motores y emocionales.

La biología impone restricciones y facilidades a estos mecanismos. Por un lado, no es posible enseñar a una rana a volar. Por el contrario, hay aprendizajes que solo requieren un ensayo (asco de por vida a una comida que ha producido vómitos).

Memoria de trabajo (working memory)

El concepto de memoria de trabajo se introdujo para sustituir al de memoria a corto plazo, más impreciso. Se refiere a la memoria activa que se utiliza en los procesos conscientes. Es la responsable de que podamos retener un número de teléfono hasta apuntarlo o marcarlo, o de recordar el principio de una frase larga hasta que llegamos al final. Repitiendo la información, esta se puede retener durante más tiempo en la memoria de trabajo. Tiene tres componentes:

El ejecutivo central.– Decide a qué prestar atención y organiza la secuencia de operaciones.

El bucle fonológico.– Maneja y mantiene en memoria el material hablado y escrito.

El bloc de notas visuoespacial.– Maneja y mantiene las imágenes.

La memoria de trabajo se encuentra en la corteza prefrontal y sus contenidos se actualizan constantemente. Se alimenta tanto de los sentidos como de la memoria a largo plazo (que se encuentra distribuida por toda la corteza).

Es tentador imaginar que los contenidos de la memoria a largo plazo se transfieren a la memoria de trabajo, se modifican y se vuelven a almacenar en la memoria a largo plazo. Pero el cerebro no funciona así. Más bien, la memoria de trabajo activa las zonas del cerebro que contienen los recuerdos en una acción conjunta que llamamos conciencia.

Algunas de las características de la memoria de trabajo son: su capacidad es limitada (el número mágico de siete ítems), sus contenidos se actualizan permanentemente, es reverberante (para evitar que los contenidos decaigan), en buena medida es serial y no paralela, de modo que genera cuellos de botella y problemas de rendimiento. También se ha relacionado con el espacio de trabajo global (Global Workspace).

Memoria explícita

La memoria explícita o declarativa (por contraposición a la memoria implícita o procedimental) es la que llamamos normalmente memoria. Tiene que ver con lugares, personas y objetos (semántica), y con hechos (episódica). Su invocación es consciente y es fácil de describir con palabras. Es más compleja que la memoria implícita y se da en animales superiores.

El conocimiento de la memoria explícita se debe en buena medida al caso del paciente H. M. (Henry Gustav Molaison, cuyo auténtico nombre solo fue conocido tras su muerte en el 2009), del que se dice que es el paciente mejor estudiado de la historia. Brenda Milner lo trató durante años y su estudio ha sentado las bases para comprender los mecanismos de la memoria explícita.

H. M. sufrió una caída mientras montaba en bicicleta a causa de la cual empezó a tener frecuentes ataques epilépticos, que llegaron a un punto en el que no le permitían llevar una vida normal. Los médicos decidieron operarle y extirpar la zona del cerebro que le producía los ataques. La operación fue un éxito en lo relativo a la epilepsia, pero fatal en lo relativo a su memoria. La zona extirpada era el hipocampo y los resultados fueron:

Mantenía un buen recuerdo del pasado anterior a la operación.

Mantenía una buena memoria implícita. Es decir, aprendía nuevas destrezas.

Fue incapaz de generar nuevos recuerdos. Durante años visitó a Brenda Milner y cada día la saludaba como si fuera la primera vez que se veían.

El estudio del caso H. M. ofreció una idea clara de la estructura de la memoria explícita. En ella intervienen tres áreas:

La corteza prefrontal.– En ella reside la memoria de trabajo. Es donde manipulamos la información que proviene de los sentidos y de la memoria a largo plazo. Tiene que ver con la conciencia, se actualiza constantemente y admite pocos elementos simultáneos.

El hipocampo (la zona extirpada a H. M.).– Permite el paso de la memoria a corto plazo a memoria a largo plazo.

Las áreas sensitivas y de asociación de la corteza.– En ellas se almacenan los recuerdos a largo plazo.

Por lo tanto, no existe un almacén único de la memoria en el cerebro. Está distribuida por el córtex. Las mismas áreas que se emplean para percibir un objeto se usan para recordarlo. Para cada cosa que recordamos hay múltiples representaciones, una por cada modalidad sensorial. De una manzana recordamos (y almacenamos en un área distinta) el olor, el color, la forma, la textura, el sonido que hace al morderla, las situaciones que hemos vivido con manzanas... y, finalmente, la palabra manzana. Cada una de ellas es capaz de evocar al resto y traer el concepto manzana a la memoria de trabajo para permitirnos ser conscientes de la manzana. Si modificamos algunos de los aspectos o añadimos algún otro, el hipocampo ordena a las áreas involucradas su modificación.

En la memoria hay cuatro procesos:

Codificación (vivir nuevas experiencias, prestarles atención y relacionarlas con otras experiencias).

Consolidación (paso de memoria a corto plazo a memoria a largo plazo).

Almacenamiento (mantenimiento de la información almacenada).

Recuperación (recuerdo de la información almacenada).

La memoria tiene fases. En un principio la información es lábil y es fácil que se pierda. Con el tiempo y el uso se va consolidando. Esto se manifiesta en el caso de la amnesia retrógrada, en la que un golpe hace que perdamos memoria hacia atrás desde el momento del golpe y que la recuperemos al revés. Por otra parte, los recuerdos más antiguos se van olvidando. Es la llamada curva del olvido. En general recordamos mejor los acontecimientos más recientes, mientras que los distantes se van comprimiendo y los detalles se pierden.

¿Existe algún correlato biológico entre los mecanismos moleculares de la memoria implícita y la memoria explícita? Desde luego la memoria explícita en mamíferos es mucho más compleja que la implícita estudiada en invertebrados. La potenciación a largo plazo viene a responder parcialmente a la búsqueda de los mecanismos biológicos de la memoria explícita.

Sabemos que en la memoria explícita interviene el hipocampo. Estudiando la memoria se descubrió que una ráfaga de impulsos en algunas de las células del hipocampo provocaba un reforzamiento de las conexiones sinápticas que duraba desde varias horas hasta más de un día. Este fenómeno fue llamado potenciación a largo plazo. Posteriores estudios demostraron que tiene una fase precoz (memoria a corto plazo) y una fase tardía (memoria a largo plazo). Al igual que en la memoria implícita, la fase precoz no necesita la síntesis de nuevas proteínas y, como en la memoria implícita, la fase tardía implica a los genes y la síntesis de nuevas proteínas.

Parece pues que, aunque la memoria implícita y la explícita involucran distintos circuitos neurales, comparten semejantes mecanismos moleculares. La memoria a corto plazo modifica proteínas existentes y la memoria a largo plazo recluta a los genes para generar nuevas proteínas y producir cambios persistentes en la estructura neural.

Olvido y fabulación

«La vida sería imposible si todo se recordase. El secreto está en saber elegir lo que debe olvidarse.»

ROGER MARTIN DU GARD

«La memoria es el perro más estúpido, le tiras un palo y te trae cualquier cosa.»

RAY LORIGA

La memoria es una capacidad compleja susceptible de múltiples errores. Podemos no retener cosas nuevas, olvidar las antiguas o confundir los recuerdos. Nos movemos entre el aprendizaje, el olvido, la fabulación y la sugestión.

El saber sí ocupa lugar. Almacenamos ingentes cantidades de información que están representadas como neuronas y sinapsis en el cerebro. El paso del tiempo conlleva un olvido espontáneo y normal. El desuso de la información produce el decaimiento del recuerdo. Cuando las personas son preguntadas sobre acontecimientos de la actualidad, de forma sistemática recuerdan mejor los recientes que los ocurridos hace años. Es el olvido normal. De alguna forma sucede una especie de compresión, al estilo de lo que hacen los ordenadores con determinados archivos como las imágenes. Compresión con pérdida de información. Recordamos los sucesos, pero olvidamos los detalles. Extraemos lo más relevante y descartamos lo accesorio. Incorporamos lo importante a nuestra forma de pensar, cambiamos nuestras reglas mentales con los nuevos acontecimientos y luego vamos olvidando lo superfluo. Por el contrario, traer un recuerdo a la mente supone afianzarlo, de modo que no olvidamos con tanta facilidad aquello que recordamos con frecuencia. Recordar es también consolidar las sinapsis responsables del recuerdo.

La vejez tiene un componente de olvido normal. Es natural que en una vida llena de recuerdos, comparada con la de una persona joven, muchos se hayan perdido por decaimiento. Lo distintivo de la vejez es que también existe una dificultad para formar nuevos recuerdos. Este proceso, similar a lo que le ocurría a H. M., comienza en torno a los cuarenta años y es completamente normal. La enfermedad de Alzheimer en su fase inicial supone una pérdida patológica de la capacidad de adquirir nuevos recuerdos, que finalmente afecta a toda la memoria y a múltiples funciones.

El recuerdo es un proceso complejo en el que son necesarias las claves de recuperación. En el proceso de recuperación de un recuerdo, las claves pueden fallar y no somos capaces de recuperarlo. Esto ocurre incluso cuando sepamos que lo sabemos, en la llamada metacognición: lo tengo en la punta de la lengua. También podemos recuperarlo con algunos fallos en las claves. En concreto, son muy comunes los fallos en la atribución de la fuente, el lugar o el tiempo. Así, es posible recordar que yo lo hice cuando fue otro el protagonista.

Imaginar que realizamos una acción puede inducir a la creación de un falso recuerdo. Podemos creer que hemos realizado la acción cuando solo la hemos imaginado. Esto se llama efecto de la inflación de la imaginación. Observar a otros realizar acciones simples puede inducir a la creación de falsos recuerdos. El observador puede llegar a creer que es él quien realizó las acciones, cuando en realidad solo las vio realizar a otros… Los investigadores llaman a esto el efecto de la inflación de la observación. Diversos estudios muestran que nos cuesta distinguir si hemos realizado una acción, la hemos imaginado o hemos visto a otro realizarla.

A esto podemos unir la fabulación y la sugestión. El cerebro trata de ser coherente y para ello rellena datos que faltan en la memoria, al efecto de construir sucesos congruentes y sin contradicciones. La memoria fabula. Y es sugestionable. Muchos estudios muestran lo sencillo que es incorporar recuerdos completamente falsos en las personas. Si, por ejemplo, varios familiares cuentan una historia falsa en la que un sujeto es el protagonista, este tenderá a recordar el suceso como real, pese a ser completamente inventado. Y aún más ocurre en los niños: partiendo de una historia sencilla en la que aparece un hombre calvo, es fácil manipularla para que los niños acaben convencidos no solo de que tiene pelo, sino de que es pelirrojo. La memoria es poco fiable.

[Más información en el Apéndice.]

Funciones cerebrales

La actividad cerebral produce una amplia gama de funciones. Según el nivel de organización que elijamos, estas pueden ser más biológicas o más psicológicas.

En los siguientes capítulos presentaré algunas de ellas, partiendo de las funciones sensitivas y motoras de bajo nivel hasta la compleja integración que supone la conciencia.

Muchas, tanto biológicas como psicológicas, quedan fuera de esta exposición. Por ejemplo, el olfato, el gusto, el sexo o las creencias.

Las funciones cerebrales expuestas son:

Visión

Movimiento

Motivación, emoción y felicidad

Lenguaje

Música

La mente de los otros

El cerebro coherente

La enfermedad mental

La conciencia.

Visión

La visión es la detección y respuesta a la luz, así como su interpretación para que cobre sentido. La luz entra en el ojo a través de la córnea, pasa por la pupila y el cristalino y llega a la retina, donde se forma la imagen y se realiza un sofisticado procesamiento. La información se envía a través del nervio óptico al cerebro. Hace relevo en el tálamo y llega al córtex visual, donde es procesada y son extraídos los detalles de la escena visual, como la forma, el color, la profundidad y el movimiento. Una gran parte del córtex está dedicado al procesamiento de las señales visuales en una estructura jerárquica que va extrayendo aspectos cada vez más complejos de la escena, hasta detectar caras y objetos o permitir la lectura. Finalmente, la información visual se proyecta sobre áreas multimodales en las que se integra la información de varios sentidos, hasta manejar conceptos como cosas y personas.

La visión es un buen ejemplo del modo en el que el cerebro procesa la información de los sentidos, desde puntos de luz en la retina hasta caras, objetos o palabras escritas en la parte final del procesamiento visual.

Topografía

Uno de los principios que sigue el procesamiento visual es la representación topográfica. En una fotografía cada punto tiene otros puntos alrededor formando un mapa de puntos. La retina está ordenada de forma que, cuando observamos una escena visual, los puntos adyacentes en la escena están también representados próximos en la retina, de modo que el mapa de la escena visual se corresponde de forma aproximada en la retina. Esta organización topográfica se mantiene en el córtex visual: puntos próximos en la escena visual se representan cercanos en el córtex.

Jerarquía

Otro principio es el de la jerarquía. En el comienzo del procesamiento visual, en la retina, una neurona responde a un punto de luz. En el final, en la corteza visual, una neurona responde a una cara. Aunque ignoramos el detalle de cómo esto se produce en los pasos finales, conocemos bastante bien los pasos iniciales.

La retina consta de millones de neuronas organizadas en varias capas. La primera capa consta de los fotorreceptores, células con pigmentos que cambian el impulso luminoso en impulso nervioso. Hay 5 millones de estas células, llamadas conos, que son responsables de la visión en detalle y en color, y 120 millones de otros fotorreceptores, llamados bastones, que responden en situaciones de penumbra.

La última capa de la retina está formada por las células ganglionares. Estas neuronas tienen su cuerpo celular en el ojo. Sus axones forman el nervio óptico, salen del ojo y unen la retina con el córtex visual (aunque en realidad hacen relevo en el tálamo).

Los fotorreceptores se excitan con puntos de luz. Sin embargo, las células ganglionares realizan un procesamiento más sofisticado. Se excitan cuando un punto de luz está rodeado por puntos oscuros o, al revés, cuando un punto oscuro está rodeado de puntos de luz. Es decir, se excitan por el contraste centro-periferia. Esto implica que una célula ganglionar necesita la información de muchos fotorreceptores, de los que extrae e integra información.

Disparos de las células ganglionares

Cuando la información de las células ganglionares llega a la corteza visual se produce un nuevo procesamiento. La señal de varias células ganglionares de la retina se integra en una célula simple de la corteza. Esta célula simple se excita cuando en la escena visual aparece una línea, es decir, una sucesión de puntos. De nuevo, varias células de nivel inferior (células ganglionares de la retina que responden a puntos iluminados rodeados por puntos oscuros) excitan una única célula superior (célula simple del córtex que responde a puntos alineados).

Una célula simple responde a una línea en una posición concreta de la escena visual y con una orientación concreta. Varias células simples hacen conexión con una célula compleja. Esta célula responde a líneas en cualquier posición del campo visual, cumpliéndose de nuevo el principio de jerarquía por el que una neurona de nivel superior integra la información de varias neuronas de nivel inferior.

El procesamiento sigue y las siguientes neuronas en la jerarquía responden a líneas en cualquier posición y en cualquier orientación. En el siguiente nivel una neurona se excita cuando se presenta una línea en cualquier posición y orientación y, además, en movimiento. La integración prosigue y en cada nivel se extraen características más complejas del estímulo visual.

La forma de organización espacial de estas neuronas en el córtex es mediante columnas neocorticales, como en cualquier otra parte de la corteza. Las funciones simples están realizadas por columnas en la llamada área V1. Esta área envía información a otras áreas visuales llamadas V2, V3, V4 y V5. En el final del proceso, una neurona se excita cuando percibe un estímulo complejo, como una cara o una palabra escrita.

En todo momento el cerebro sabe desde cuál de los dos ojos le llega la información. Las columnas neocorticales del cerebro responden preferentemente a uno u otro ojo.

Columnas corticales de dominancia ocular

Qué y dónde

Existen dos tipos de neuronas en la retina que responden a distintas características del estímulo visual. Se llaman tipo P y tipo M. Las primeras responden a campos perceptivos pequeños y las segundas, a campos perceptivos grandes. Esta división continúa en el tálamo y en el córtex visual.

Las neuronas de tipo P siguen una vía que se llama vía del «qué» porque saben identificar qué objeto se ha visto. Las de tipo M siguen la vía del «dónde», llamada así porque posicionan dónde está el objeto.

Por la vía del «qué» identificamos las formas conocidas, como caras, palabras escritas u objetos. Es una vía rápida y precisa. Por la vía del «dónde» procesamos el movimiento y las características generales de la escena visual. Cuando una forma conocida se nos presenta borrosa o desfigurada, la vía del «qué» no sirve y necesitamos recurrir a la del «dónde», analizar la escena, extraer los detalles e identificar el objeto de una manera más lenta que cuando se puede usar la del «qué».

Reconocimiento de caras

Una de las habilidades más notables de los humanos es el reconocimiento de caras. Es una habilidad que compromete la supervivencia y que debemos hacer con exactitud y premura sin que ello dificulte el resto de operaciones mentales. Es decir, en paralelo. Reconocemos caras pese a que hayan cambiado con los años, con el maquillaje, con las gafas, con la barba, en distintas condiciones de iluminación, en distintos ángulos y en movimiento.

Es una habilidad evolutivamente muy antigua. Los monos Rhesus y los humanos procesamos las caras de una forma muy similar. Las investigaciones indican que es una habilidad que evolucionó hace 30 millones de años en un antepasado común que compartimos con los macacos.

Varias áreas cerebrales se relacionan con las caras. Una percibe la dirección de la mirada. Otra la carga emocional del rostro. El área de reconocimiento de caras se halla en el córtex temporal inferior, al final de la vía del «qué». Es el área unimodal (exclusivamente visual) de mayor jerarquía. Es decir, es el área visual que procesa imágenes más complejas antes de integrarse con otros sistemas sensoriales, como la audición, tacto u olfato. Otras formas de identificación de personas tienen lugar: la voz, la forma del cuerpo o el modo de moverse en los humanos. La principal, sin embargo, es el reconocimiento de caras.

Los déficits de conocimiento perceptivo se denominan agnosias. En la visión existe un amplio número de agnosias, dependiendo del área y funciones afectadas. Así, hay agnosia de los objetos, de los dibujos, del color o del movimiento. La imposibilidad de reconocimiento de caras se denomina prosopagnosia.

Movimientos de los ojos

Un conjunto de músculos permite la visión definida, que incluye la apertura y cierre de la pupila para aumentar o disminuir la cantidad de luz que entra en el ojo, la contracción del cristalino para enfocar el objeto, de modo que la imagen se forme correctamente en la retina, y los movimientos de los músculos extraoculares para orientar el ojo hacia el objeto.

Existen seis músculos extraoculares que controlan el movimiento de los ojos. Estos dan lugar a varios sistemas de movimiento de los ojos. Existe un sistema de fijación activa para mantener los ojos sobre un objeto estático. Los movimientos rápidos de sacudida, «movimientos sacádicos» o «sacadas», mueven los ojos rápidamente hacia un objeto situado en la periferia de la retina para situarlo en el centro de la fóvea. Los movimientos suaves de persecución son responsables de seguir un objeto que se mueve en el campo visual. Los movimientos de convergencia mueven cada ojo en sentido contrario, de modo que la imagen converja en las dos retinas y podamos tener una visión de profundidad. Finalmente, los movimientos vestibuloculares mantienen los ojos en la posición adecuada cuando movemos la cabeza.

Estos movimientos complejos de los ojos se coordinan entre sí y son activados y modulados por distintas áreas del cerebro, tanto en el córtex como primordialmente en áreas subcorticales.

[Más información en el Apéndice.]

Movimiento

La superioridad cognitiva humana frente a otros animales hace que con frecuencia olvidemos la complejidad del movimiento. Ningún animal es capaz de un repertorio tan amplio de movimientos como el que caracteriza a nuestra especie. Tocar el piano, correr, bailar, realizar una pirueta en un salto de trampolín o hablar es algo que ninguna otra especie tiene en conjunto entre sus habilidades motoras.

El control de nuestro cuerpo recluta un número de neuronas superior a cualquier otra función cognitiva. El córtex motor y premotor, el cerebelo con un número de neuronas mayor que todo el córtex, los ganglios basales, el tálamo y la médula espinal contribuyen a la compleja organización de movimientos humanos. La bipedestación representa un problema postural enorme y hace que seamos animales únicos.

Los movimientos pueden dividirse en reflejos, rítmicos y voluntarios. Muchos movimientos pueden ser controlados voluntaria o automáticamente. La respiración es automática, pero puede controlarse voluntariamente. Además, cuando hablamos, la respiración debe someterse a los mandatos del discurso.

Los músculos son controlados directamente por neuronas motoras que se encuentran en la médula espinal. Estas neuronas son a su vez controladas por otras redes superiores que se encuentran en el tronco del encéfalo y en la corteza motora.

Los reflejos incluyen la activación de músculos sinergéticos (que actúan juntos para realizar una acción) junto con la inhibición de los músculos antagonistas, como el extensor y flexor de la pierna que ya vimos en el reflejo rotuliano. Las interneuronas responsables también actúan sobre músculos situados en otras partes del cuerpo, por ejemplo en otra pierna. Para aplicar mayor o menor fuerza, existen dos mecanismos. Uno es una mayor frecuencia de disparos. El otro es reclutar más fibras musculares. Existen fibras de distinto tipo y según la fuerza necesaria se van reclutando las distintas fibras en un orden preestablecido.

Muchos comportamientos rítmicos están producidos por un oscilador, un generador central de patrones autónomo que marca el ritmo de contracción e inhibición de músculos. Además, la entrada sensorial produce un feedback o retroalimentación que modula el reflejo.

Se han postulado modelos con circuitos neurales que producen movimientos rítmicos. En ellos el papel de las sinapsis inhibitorias es fundamental. Sin embargo, el estudio de animales muestra que la generación central de patrones, incluso para los movimientos más simples, es bastante más compleja que los modelos propuestos e involucra a una red de neuronas mucho más compleja. Cuando el movimiento, por ejemplo de un gusano, implica múltiples segmentos con sus respectivas patas, los generadores de patrones centrales están a su vez coordinados por una red de interneuronas que aseguran que todas las patas se muevan coordinadamente.

La entrada sensorial proporciona feedback sobre el movimiento real y el movimiento previsto acomodando aquel a la realidad. También actualiza la situación si el entorno cambia, de modo que la acción muscular se adapta al nuevo entorno. El control motor en los vertebrados incluye muchas áreas que actúan tanto jerárquicamente (en serie) como en paralelo.

En conjunto, tanto las acciones motoras más simples como las más complejas suponen un desafío computacional colosal.

[Más información en el Apéndice.]

Motivación, emoción y felicidad

«Si quieres comprender la palabra felicidad, tienes que entenderla como recompensa y no como fin.»

ANTOINE DE SAINT-EXUPÉRY

«La emoción más antigua y más intensa de la humanidad es el miedo, y el más antiguo y más intenso de los miedos es el miedo a lo desconocido.»

HOWARD PHILIPS LOVECRAFT

La motivación y la emoción no son elegantes. Son reacciones complejas poco investigadas que ocupan escaso espacio en los libros de neurociencia. No hay simulaciones o modelos por ordenador de estados emocionales. Un ordenador no necesita motivación: lo enchufas y funciona. Es muy atractivo diseñar un modelo informático que reconoce patrones visuales (como caras), que resuelve pruebas complejas (como laberintos) o que permite volar. Pero nadie simula emociones. Las emociones pertenecen al bajo mundo, no están manejadas por el córtex sino por el cerebro primitivo. Son antiguas y todos los animales las sienten de una u otra forma. Aunque la motivación y la emoción no son elegantes, son esenciales para la vida.

Motivación es lo que nos mueve. Sin motivación no saldríamos de la cama, no viviríamos. Es el estado interno que guía la conducta con el fin de alcanzar un objetivo. El objetivo es satisfacer una necesidad.

Las necesidades han sido jerarquizadas por los psicólogos y un ejemplo de ello es la pirámide de Maslow. En el nivel inferior están las necesidades fisiológicas, que comprenden la respiración, la alimentación, el descanso, el sexo y la homeostasis. En el segundo nivel se encuentran las necesidades de seguridad, entre las que están la seguridad física, la de empleo o la de recursos. El tercer nivel incluye las necesidades de afiliación como la amistad y el afecto. El cuarto es el del reconocimiento y contempla la confianza, el respeto y el éxito. En la cima de la pirámide están las necesidades de autorrealización, que comprenden la moralidad, la creatividad, la espontaneidad o la resolución de problemas.

Miedo, sorpresa, asco, rabia, pena o alegría son algunas de las emociones que sentimos y que gobiernan nuestra vida. Las emociones nos permiten asociar una carga positiva o negativa a los estímulos y de esta forma dirigir nuestra conducta a los estímulos positivos y huir de los negativos. La emoción influye en la memoria, y los acontecimientos ligados a emociones se recuerdan mejor que los neutros. En un mundo neutro no sabríamos hacia dónde dirigirnos; en un mundo emocional, nuestros pasos son guiados. Las emociones se aprenden y se recuerdan. El miedo es una emoción antigua y universal. El condicionamiento del miedo es el experimento conductual más repetido en muchos tipos de animales.

La emoción es un estado afectivo que tiene dos componentes. El componente fisiológico incluye las respuestas físicas (placer, miedo…) y sus características corporales (frecuencia cardiaca, sudoración, relajación muscular, sequedad de la boca…). El componente cognitivo es el sentimiento consciente de la emoción. Como en otras funciones mentales, el componente fisiológico es evolutivamente antiguo, presente en todos los animales superiores, y se encuentra en estructuras profundas del cerebro. La representación mental de la emoción, su componente cognitivo, es propio de los humanos y reside en la corteza cerebral. La emoción es subcortical, pero es el córtex cerebral el que nos dice qué objeto nos produce la emoción.

La enfermedad más común en la que el estado de ánimo está alterado es la depresión. Millones de personas en el mundo sufren algún episodio depresivo grave a lo largo de su vida y con frecuencia los episodios son recurrentes. Se manifiesta por un desinterés hacia las cosas, infelicidad y angustia. En casos extremos lleva al desaliño, poco apetito, falta de deseo sexual y pensamiento ralentizado. Afecta más a las mujeres que a los hombres.

La felicidad es un estado de ánimo positivo que suele ser sinónimo de bienestar o alegría, y también de armonía, quietud o paz interior. Se acostumbra a considerar la felicidad como un estado relativamente duradero, más allá de una alegría puntual. En general se asocia la felicidad a la consecución de una meta deseada.

La felicidad es adaptativa. Sin embargo, no puede ser permanente. La felicidad es necesariamente cíclica. Tenemos necesidades, las satisfacemos, somos felices, tenemos necesidades… Cada ciclo es más amplio, las necesidades crecen, las respuestas evolucionan y la sociedad se hace más compleja. La felicidad es un balance homeostático entre la necesidad y la satisfacción.

Lenguaje

«Toda palabra dice algo más de lo que debiera y también menos de lo que debiera expresar.»

JOSÉ ORTEGA Y GASSET

El lenguaje es un fenómeno fascinante. Constituye la ventana de la mente, su parte más externa. Permite la comunicación de hechos. Pero también hace posible poner en contacto dos mentes, subjetivas por definición. Mediante el lenguaje podemos conocer lo que ocurre en la mente del otro y transmitirle lo que ocurre en la nuestra, objetivando en cierta forma la experiencia subjetiva.

Ha sido profusamente estudiado desde la Antigüedad tanto por la lingüística como por la lógica. La neurociencia comenzó a investigarlo con los trabajos de Paul Broca y Wernicke. Hoy sigue siendo un fenómeno muy complejo que abarca múltiples disciplinas.

El lenguaje es la capacidad de transformar ideas en signos que pueden comunicarse. Aunque está muy relacionado con el pensamiento, son funciones distintas. Existe el pensamiento sin lenguaje, como en el caso de bebés, primates, personas afásicas que han perdido el lenguaje o personas sanas que realizan pensamientos no verbales como cálculos numéricos.

El lenguaje animal, incluso el de los grandes simios, es sumamente limitado comparado con el humano. Aunque los chimpancés son capaces de manejar algunos signos, estos son muy escasos, agramaticales, y en general avanzan bajo la supervisión humana. El lenguaje complejo es exclusivamente humano.

Dado que en los animales no hay estructuras cerebrales similares a las humanas que produzcan lenguaje, el conocimiento neurocientífico del lenguaje se extrae de los estudios de lesiones cerebrales. Últimamente también se usa la neuroimagen como la resonancia funcional magnética (fMRI) y el electroencefalograma (EEG). La incapacidad para producir o entender el lenguaje como resultado de lesiones cerebrales se denomina afasia. En la afasia motora o de Broca, la persona es incapaz de producir el lenguaje. En la afasia de Wernicke hay un problema de comprensión del lenguaje. Por ello se atribuye al área de Broca la producción del lenguaje y al área de Wernicke su comprensión. Hay otras muchas afasias debido a la complejidad del fenómeno lingüístico. Existe también la entonación o prosodia y su déficit, la aprosodia. Aunque el hemisferio izquierdo es dominante en el lenguaje, el derecho también interviene en su producción y comprensión.

La escritura y la lectura son inventos humanos con una antigüedad que no supera los cinco mil años. Son secundarios al habla, que puede tener más de cien mil años. En el mundo existen millones de analfabetos. La vida sin lenguaje hablado puede ser muy limitada e inhumana, pero el lenguaje escrito no es un requisito en absoluto para una vida plena. Las dificultades para leer o escribir causadas por lesión o malfuncionamiento cerebral se denominan alexias o agrafías.

En la producción del lenguaje intervienen, además del cerebro, la respiración, los órganos fonadores y los articuladores.

Audición

En muchos animales la audición es más importante que la vista. En el caso de los seres humanos la importancia de la audición radica en que soporta el lenguaje. La audición traduce en señales neurales información, como la frecuencia o la dirección de la que proviene el sonido.

La transducción del sonido en los mamíferos se realiza por las células ciliadas de la cóclea en el oído interno. Desde ahí llega al córtex auditivo pasando por varios núcleos cerebrales.

Las ondas sonoras golpean el tímpano, que a su vez mueve los pequeños huesos del oído, causando una vibración en la ventana oval de la cóclea. La cóclea es un órgano cerrado lleno de fluido. La vibración en la ventana oval se transmite por el fluido y excita las células ciliadas. En cada oído hay un total de quince mil células ciliadas. El movimiento de estas células produce la apertura y cierre de canales iónicos y el comienzo de la señal nerviosa. Según estén situadas, las células de la cóclea responden a diferentes frecuencias de las ondas sonoras, permitiendo recoger, en el oído humano, un rango que oscila entre veinte y veinte mil veces por segundo.

La fuente de sonido se establece porque las ondas sonoras llegan a los dos oídos con un pequeño desfase temporal. Este desfase puede ser de hasta diez microsegundos, lo que sitúa a las células ciliadas del oído entre las de respuesta más rápida del organismo.

La pérdida de capacidad de transmisión de los huesos del oído medio provoca la sordera de transmisión. Las células ciliadas, como las neuronas, no se reproducen, y deben existir durante toda la vida para permitir una audición correcta. La pérdida de las células ciliadas es la principal causante de la sordera neurosensorial.

Características del lenguaje

El lenguaje es un sistema de comunicación que utiliza signos. El signo tiene dos componentes: el significante y el significado. El significante es la imagen sonora que quiere representar algo, es la palabra que decimos y escuchamos. El significado es aquello a lo que nos referimos cuando emitimos la palabra: el concepto, la idea. La relación entre significante y significado es arbitraria, consensuada entre los hablantes de una misma lengua y distinta para las diferentes lenguas. Existe un tercer elemento, el referente, aquello perteneciente al mundo exterior a lo que nos referimos con el concepto. El sonido «vaca» emitido es el significante. La palabra vaca que está en nuestra mente es el significado. El conjunto de las vacas reales es el referente. La abstracción es previa al lenguaje. Consiste en extraer las propiedades de todas las vacas (referente) y formar el concepto vaca (significado). Después, mediante el lenguaje unimos el significado «vaca» con el sonido emitido «vaca». Del mismo modo que los animales tienen un rudimento de lenguaje, también realizan abstracciones. Así, para las ovejas existen los lobos y para los perros existen los humanos.

Referente, significado y significante

Una de las características del lenguaje es que permite la creación de un número infinito de nuevos mensajes a partir de una cantidad limitada de elementos. Esto no es exclusivo de los lenguajes naturales. En el mundo de los ordenadores tan solo dos elementos, 0 y 1, han dado lugar a gigantescas cantidades de información.

Para que unos pocos elementos se puedan combinar en un mensaje con sentido son necesarias unas reglas que denominamos gramática. En concreto, la gramática de los lenguajes humanos se divide en fonología, morfología y sintaxis. El significado de las palabras es estudiado por la semántica.

Los ordenadores están comenzando a introducirse en el mundo del lenguaje. Los desafíos presentes son el reconocimiento de voz, la traducción y la comprensión del lenguaje.

Las lenguas

Cuando escuchamos a alguien hablar en una lengua que desconocemos, no entendemos nada y es fácil llegar a conclusiones erróneas como que la suya es una lengua muy difícil. Desde Chomsky y los estudios cerebrales comenzamos a entender un poco mejor la génesis y universalidad del lenguaje.

La capacidad para usar el lenguaje es innata. La lengua concreta que hablamos se aprende. Cualquier bebé sano puede aprender cualquier lenguaje con la debida estimulación. Lo hace, de hecho, de forma sorprendentemente fácil. Es capaz de aprender las regularidades del lenguaje, aunque los adultos le hablemos muy mal. Aprende cientos de palabras con enorme rapidez. Sus estructuras cerebrales están dispuestas para el lenguaje.

Todas las lenguas son equivalentes. Es el llamado principio de efabilidad, mediante el cual todo lo que se puede decir en una lengua se puede traducir a otra. Existen, eso sí, lenguas con mayor riqueza de palabras y expresiones que otras, dependiendo esencialmente del número de hablantes. Una lengua en un lugar remoto que hablen unos cientos de personas no tiene la riqueza del inglés o del español. Y por lo tanto, para traducir una frase a esa lengua se requerirán muchas más palabras que en la original, serán necesarios circunloquios. Imaginemos una lengua cuyos hablantes nunca han visto el mar. Es posible hablarles del mar, aunque serán necesarias largas explicaciones. El español en concreto cuenta con ochenta y ocho mil palabras, de las cuales un hablante medio conoce cinco mil y utiliza menos de mil.

Para comunicarnos fluidamente en una lengua debemos especializarnos en los sonidos de esta. Más que aprender, tenemos que olvidar los sonidos no significativos. Este fenómeno es llamado estrechamiento perceptivo en los bebés. Los bebés disminuyen la capacidad de discriminar sonidos no presentes en el habla materna durante el primer año de vida. Por ejemplo, los bebés japoneses de seis meses discriminan entre la l y la r. Pero cuando crecen y tienen un año han perdido esa capacidad de discriminar, al igual que los adultos, ya que en su idioma no son fonemas que distingan palabras. Paralelamente, agudizan la discriminación de fonemas que sí están presentes en su lengua. Este fenómeno es debido a la exposición a la lengua materna, es decir, al aprendizaje. Inicialmente son capaces de discriminar sonidos de cualquier lengua, pero a partir de los seis meses se especializan en lo que oyen. Igual ocurre con los hablantes del español. Un bebé de seis meses distingue entre la b y la v, pero cuando tiene un año responde a ambos sonidos de igual forma.

La sordera

Como hemos visto, la adquisición del lenguaje tiene dos requisitos: un cerebro predispuesto y un ambiente en el que exista el lenguaje. Ambos se dan en la mayoría de los seres humanos. Salvo anomalías, el cerebro está preparado para adquirir y usar el lenguaje, y el ambiente que rodea al niño constituye una inmersión permanente en el lenguaje: está entre personas que hablan y le hablan.

Las enormes complejidades del lenguaje no constituyen ningún problema para un niño. Entre los cero y los cinco años aprende sin dificultad el lenguaje al que está expuesto. Aunque la plasticidad del cerebro se conserva de por vida, no es siempre igual. Existen unas ventanas de aprendizaje o momentos críticos en los que el aprendizaje es más efectivo. De cero a dos años se aprende mejor la fonología, el conjunto de sonidos de la lengua. De dos a cuatro años el vocabulario crece de forma acelerada. De dos a cinco años se adquieren las estructuras gramaticales.

Después de las ventanas de aprendizaje todo es más difícil o incluso imposible. Cualquiera que haya intentado aprender una segunda lengua entiende la dificultad que conlleva. Reconocemos a un no nativo de nuestra lengua apenas haya pronunciado dos frases, aunque lleve años aprendiendo.

Llevado al extremo, un niño sordo sin ninguna atención especial, así como en los raros casos reportados de niños salvajes, no recibirá información auditiva. Por lo tanto, no adquirirá ningún lenguaje. Y su estructura mental no se desarrollará por completo. Probablemente su capacidad mental general se verá alterada sin remedio. Acciones posteriores no permitirán su recuperación, ya que ha superado las ventanas de aprendizaje.

Lo cierto es que un niño sordo, salvo que concurran otras anomalías, es un niño con unas capacidades mentales normales. Solo que no oye. Se llama sordo prelocutivo a aquel que tiene una pérdida auditiva, antes de haber aprendido a hablar, por una sordera congénita u ocurrida antes de los dos años de edad. Los niños sordos adecuadamente tratados no han de tener ninguna merma intelectual.

Un sordo oye poco y oye mal. Producir sonidos correctos es muy difícil si no se ha oído nunca. La calidad del habla depende de la calidad de la audición durante los primeros años de vida (natural o ayudada por prótesis).

Las prótesis auditivas existentes son: el audífono y el implante coclear. El audífono amplifica el sonido. Actualmente es muy usado también en la madurez. El implante coclear consiste en la implantación de un haz de electrodos en la cóclea unido a un dispositivo externo que cumple la función de la cóclea. Es muy útil cuando su uso es precoz, debido a la plasticidad del cerebro. Niños con sordera profunda, implantados precozmente y debidamente estimulados, alcanzan en la actualidad buenos niveles de comprensión y expresión oral.

El lenguaje oral es el lenguaje universal, por ello es necesario estimular su adquisición en la medida de lo posible (y es posible en la mayoría de los casos). El lenguaje escrito es fundamental para los sordos, más aún que para los oyentes. El niño debe aprender a hablar y escribir bien. Puede empezar a hacerlo desde los tres años. Para conocer la escritura hay que conocer la lengua oral. Es una traducción fonema a letra. Abre a los niños un universo nuevo de comunicación. Además se retroalimenta y ayuda a comprender y mejorar el habla.

La lengua de signos es una lengua distinta de la lengua oral. La lengua de signos española no es una traducción a los signos del español. Tiene su propia gramática y vocabulario. Es también distinta de otras lenguas de signos: hay una lengua de signos americana, otra española, otra catalana y todas son diferentes. Los niños sordos aprenden la lengua de signos sin esfuerzo, como lengua materna, del mismo modo que los oyentes aprenden el español, y está especialmente diseñada para su uso visual-gestual. Una persona que maneje el castellano y la lengua de signos española es, por tanto, bilingüe.

Existe una gran controversia sobre la lengua que debe utilizar un niño sordo: la lengua oral, la lengua de signos o ambas. Depende de cada niño, así como de su grado de sordera. Todos los educadores son oralistas en objetivo, aunque no siempre sea posible conseguirlo. En el pasado, un oralismo estricto supuso una gran desventaja para todos aquellos niños que no podían adquirir la lengua oral. Por el contrario, el uso exclusivo de la lengua de signos hace que el niño vea efectivamente reducido el entorno en el que se desenvuelve. En la actualidad tiene gran auge el neooralismo, que utiliza el lenguaje oral como prioritario, pero no excluyente, y usa ayudas aumentativas como la palabra complementada, el español signado y la lectura labial.

Música

«Puesto que ni la capacidad de disfrutar ni la de producir notas musicales tienen la menor utilidad para el hombre en sus hábitos cotidianos, hay que clasificarlas entre las facultades más misteriosas de las que está dotado.»

CHARLES DARWIN

La música es una actividad genuinamente humana y ubicua en nuestra sociedad. Es la más abstracta de las artes, en el sentido de que no tiene un referente externo como la pintura o la literatura, y guarda relación con otras muchas partes del comportamiento humano, singularmente con el lenguaje. Tiene además un fuerte componente matemático.

¿Para qué sirve el arte y en concreto la música? ¿Es la música únicamente humana? ¿Es un producto cultural o está en nuestra dotación genética? ¿Hay una experiencia exclusivamente musical o está compartida con otras facultades humanas?

Genes o cultura

La música es un producto cultural universal. Los instrumentos musicales más antiguos tienen más de treinta y cinco mil años. Los niños la aprenden sin dificultad. Aunque las distintas músicas suenen muy diversas, en realidad contienen muchos elementos comunes. Todas las culturas cantan, tocan tambores y bailan, y hay muchos conceptos iguales como el ritmo, el baile, el tono musical, las escalas, la repetición de estructuras y los cambios de timbre para expresar emociones.

Sin embargo, no es tan universal como el lenguaje. Existe el mundo sin música. Todos los niños aprenden a hablar, pero no todos son capaces de cantar o tocar un instrumento. Además, treinta y cinco mil años no es tiempo suficiente para asegurar que está en nuestra dotación genética. Hemos nacido para escuchar el lenguaje, y los sonidos musicales suenan parecidos al lenguaje. Los bebés prefieren el lenguaje y le prestan más atención que a la música. Los músicos son grandes ingenieros que construyen cosas que la gente quiere, gente con cerebros que evolucionaron antes de que la tecnología existiera, del mismo modo que ingenieros actuales construyen teléfonos inteligentes para cerebros que no han sido diseñados para su uso. Hay grandes áreas del cerebro que se activan con la música, pero no están dedicadas a ella. La música, la lectura o los videojuegos usan regiones que ya tenían otras funciones.

«Existen pocas dudas de que el orador apasionado, el bardo o el músico, cuando con sus variados tonos y cadencias excita las más intensas emociones de sus oyentes, usa los mismos mecanismos por los cuales sus antecesores medio humanos levantaban en el otro ardientes pasiones durante el cortejo y la rivalidad.»

CHARLES DARWIN

Dado que somos los únicos grandes simios con aptitudes para el ritmo y la melodía, es probable que sea una adquisición reciente y no haya áreas cerebrales dedicadas a la música. Las regiones musicales en los humanos se superponen con otras habilidades, por lo que parece que la música reutiliza áreas preexistentes. Como involucran muchas regiones, se entiende que alguien dotado para la música tiene un cerebro en general bien estructurado y merece la pena para su pareja sexual. Además, el contenido de las canciones versa en general sobre el amor, lo que parece indicar que es la atracción sexual y el romanticismo una de sus bases, algo que no se ve tanto en otras creaciones culturales.

Pero ¿se han encontrado genes musicales? No hay muchas investigaciones sobre genes y música. Como una habilidad general, no se puede encontrar un gen específico que explique la música, sino miles de genes. Los que se han encontrado están también relacionados con otras habilidades humanas no musicales.

¿Son tan distintas las músicas?

A primera vista parece que sí, que las músicas de distintas culturas son muy distintas entre sí. Sin embargo, un análisis más detenido pone en duda la afirmación.

Los primeros estudios son muy antiguos: vienen del filósofo griego Pitágoras y su escuela. La sexta cuerda de una guitarra, la de más arriba, pulsada al aire da la nota musical mi. Si dividimos esta cuerda por la mitad, vuelve a dar un mi más agudo. Entre ambas hay un intervalo de octava llamado simplemente una octava. Es decir, la octava musical, un concepto universal, se debe a un motivo físico. La octava es tan universal que incluye a los monos en un fenómeno llamado generalización de octavas. Los macacos tienden a juzgar dos melodías como iguales cuando las separa una o incluso dos octavas. Los pitagóricos fueron más allá y observaron que si acortamos una cuerda a 2/3 obtenemos una quinta, mientras que si la acortamos a 4/5 tenemos una tercera. Los intervalos de octava, quinta y tercera son profusamente usados en toda la música.

El oído humano discrimina doscientos cuarenta tonos distintos en una octava musical en el rango medio de frecuencias (veinte frecuencias en un semitono; ej.: mi-fa). Las escalas musicales europeas (y en general todas las del mundo) usan combinaciones de cinco y siete tonos. Las combinaciones posibles de doscientos cuarenta tonos distinguibles tomados de siete en siete son más de 100 000 millones. Un número gigantesco. Sin embargo, solo usamos una ínfima cantidad de todas las combinaciones posibles. El resto suena mal. Esto incluye no solo la música occidental, sino todas las músicas del mundo. Aunque parezcan muy distintas, usan intervalos y escalas muy semejantes. Además, la mayoría de las escalas musicales constan de cinco o siete tonos: son pentatónicas o heptatónicas.

Las escalas musicales suenan bien debido a propiedades físicas y acústicas de las notas. Nacemos con la predisposición a que la música existente nos guste. Preferimos unas escalas a otras (dentro de muy estrictos límites) por razones culturales. El buen gusto se aprende.

Psicología de la música

El cerebro es un generador de expectativas. Su valor adaptativo es innegable. Formulamos expectativas sobre la realidad (dónde estará mañana la caza o qué valor subirá en bolsa) y si acertamos obtenemos una recompensa (cazamos o ganamos dinero). Estas expectativas se generan en la mente de forma constante como un ejercicio mental. En música también las generamos y son inherentes al disfrute musical. Crear y romper expectativas, alternar la tensión y la relajación, sentir curiosidad por lo desconocido y sentirse cómodo en lo habitual son acontecimientos que abarcan la totalidad de la experiencia humana y que están presentes en la música.

Lo conocido nos produce comodidad o aburrimiento. Lo desconocido provoca curiosidad o temor. O todo junto: me muero de miedo viendo una película de terror, pero no puedo dejar de verla. De igual manera ocurre con la música. A veces deseamos la paz de una obra agradable que nos tranquiliza. Pero podemos encontrarla aburrida. Entonces recurriremos a una obra con sorpresas, disonancias y desafíos. Aunque puede llegar a producirnos desasosiego. No hay una fórmula mágica: tanto la tensión como la relajación tienen su momento y en su alternancia está el acierto. La presentación de tensiones que solo se resuelven al final es común a la música, a las historias que cuentan la literatura y el cine y a la vida misma.

El ritmo, como otros elementos de la música, es común a muchas actividades humanas. Pero tiene su máxima expresión en la música. El ritmo es tiempo, se inscribe en el tiempo, parcela el tiempo, lo divide. El ritmo es una repetición a intervalos regulares. En música es la repetición de sonidos fuertes o débiles.

El ritmo tiene una base biológica. Múltiples actividades biológicas están sujetas a ritmos. Los ritmos circadianos marcan la noche y el día. El corazón late entre una y dos veces por segundo, respiramos una vez cada tres segundos, el caminar normal es de dos pasos por segundo. En los ritmos musicales normales un compás dura uno o dos segundos.

Resulta contraintuitivo pero existe muy poca variedad en los ritmos musicales. La mayoría están compuestos de cuatro o dos partes, aunque los hay de tres partes y en menor medida de otras partes. Dos partes equivalen al paso, lo que tiene su lógica si queremos bailar con la música, y cuatro partes es 2 × 2. Y desde sus comienzos la música estuvo ligada a la danza. Desde luego cualquiera puede enumerar otros muchos ritmos donde hay algunas variaciones y donde las partes van sincopadas (la nota fuerte entra en la parte débil), generando distintas sensaciones de movimiento. Pero comparten una esencia común.

El ritmo es monotonía, es repetición. El balanceo de los bebés les produce sosiego. En los adultos la repetición de los mantras induce al trance. El ritmo es hipnótico, sugiere la continuación. Un ritmo simple de tambores o el de una discoteca puede mantener a los danzantes en actividad durante horas.

La emoción es un fenómeno clave en la experiencia musical. Sin emoción no hay música. La música activa áreas generales del cerebro relacionadas con la recompensa y el placer. Desde el punto de vista emocional la música no parece distinguirse mucho de otras experiencias humanas. El hecho de que patrones acústicos específicos influyan en nuestros estados emocionales no es una capacidad exclusiva de la música ni tampoco de los seres humanos. Sabemos desde Darwin que las vocalizaciones animales producen estados emocionales. Muchas de las llamadas de sumisión o afiliativas tienden a estar armónicamente estructuradas; las llamadas de atención, en su mayoría, tienden a subir en frecuencia, y las voces de agresión son cortas y de tipo staccato. Esto también ocurre en humanos. De nuevo parece que nuestras facultades musicales han reusado este mecanismo que no evolucionó originalmente para la música. Los estudios transculturales indican que los occidentales reaccionan a los ragas hindúes de forma parecida a los propios indios, usando claves comunes (el tempo, los cambios de tono y quizá otras).

De la teoría musical sabemos que las obras en tono mayor con tempo rápido suelen ser consideradas como alegres; las obras en tono menor y tempo lento suenan melancólicas y tristes, y las que tienen disonancias y tempo rápido inducen temor. El fenómeno más universal es el de las canciones de cuna o nanas.

No hay que olvidar la vivencia asociada a la música. Me gusta una canción, me emociono con ella porque me recuerda a mi primer amor o al verano que pasé con mis amigos. La asociación entre música y episodios de la vida es inseparable. También en vivencias colectivas como los soldados que van a la guerra, los deportistas en el podio o los oyentes de un concierto.

Si la percepción musical es intrigante, la interpretación musical es una conducta motora deslumbrante, incomprensible y difícil de seguir. Un concierto de piano que dure veinte minutos con compases de duración media (2 s por compás) y dieciséis notas por compás (ocho por cada mano) tendrá nueve mil seiscientas notas (20 × 30 × 16). El intérprete habrá aprendido la secuencia motora para nueve mil seiscientos movimientos de dedos, cada uno en su tiempo, en su lugar, con su duración y con su intensidad. Un desempeño sin duda fascinante.

La improvisación musical es un acto cuya contemplación nos deja perplejos. Pura creatividad, surge de la nada, navega por lo desconocido, deambula por el borde del abismo para regresar tranquilamente a casa. ¿Qué hace el cerebro? De la misma forma que un estudiante de idiomas aprende palabras, frases y estructuras gramaticales, que recombina después para comunicar mejor sus pensamientos, un músico memoriza patrones de notas, acordes y progresiones, que más tarde puede combinar para expresar sus ideas musicales. La perfección llega con miles de horas de práctica en la que muchos procesos se realizan de forma inconsciente y la conciencia se dedica al plan general.

Los análisis realizados con fMRI apuntan a que varias áreas están involucradas en la improvisación musical. Un gran número de patrones de notas y acordes aprendidos están disponibles de forma inconsciente. El intérprete elige algunos y descarta otros. La parte responsable de la autocensura se desactiva. La que responde a los estímulos externos eleva su umbral para no distraerse. La región responsable de la narrativa propia, relacionada con el lenguaje, se activa. Finalmente, los planes motores se ejecutan. Y el asombro arrebata a la audiencia.

La mente de los otros

«Las tres cuartas partes de las miserias y malos entendidos en el mundo terminarían si las personas se pusieran en los zapatos de sus adversarios y entendieran su punto de vista.»

MAHATMA GANDHI

Muchos animales son sociales. El ser humano es uno de ellos. Comprender la mente de los otros es imprescindible para organizar la sociedad y para sobrevivir en ella. A través del lenguaje podemos compartir experiencias con otras personas, pero además contamos con un importante arsenal innato para predecir sus conductas.

Teoría de la mente

Se llama teoría de la mente a la capacidad para comprender que otras personas poseen deseos, creencias o intenciones. Somos capaces de predecir de alguna manera la conducta del otro, realizando para ello una lectura mental.

La teoría de la mente, término poco afortunado, es también llamada psicología popular porque las personas comunes estiman la psicología de los demás. Somos psicólogos natos, capaces de predecir la conducta de nuestros semejantes y la de uno mismo.

Los estudios en esta área comenzaron trabajando con primates. Unos chimpancés, al observar a una persona en una jaula intentando conseguir un plátano, eran capaces de predecir la conducta humana. Se cree que atribuyen a los humanos intenciones y conocimientos. En concreto, se argumenta que el chimpancé «supone» que el actor humano «desea» conseguir el plátano y «sabe» cómo hacerlo. También se ha observado la importancia del contacto ocular entre chimpancés como parte de su interacción, una característica en común con los humanos.

El ejemplo más conocido de teoría de la mente es el test de Sally y Ana. Un niño observa la siguiente escena con dos muñecas, Sally y Ana. Sally toma una canica, la introduce en su cesta y sale de la habitación. Ana toma la canica de la cesta y la pone en su caja sin que Sally lo vea. Sally vuelve a entrar en la habitación. Se pregunta al niño ¿dónde buscará la canica Sally?

La mayoría de los niños menores de cuatro años y de los autistas no pasan el test y responden que Sally buscará la canica en la caja en la que la escondió Ana. Pasados los cuatro años los niños responden correctamente que Sally buscará la canica en su propia caja. Esto supone que el niño distingue entre su propia creencia (él ha visto y sabe que la canica está en la caja de Ana) y la creencia falsa de Sally (que piensa erróneamente que la canica está en la cesta donde la dejó).

Este ejemplo sencillo es un primer nivel de la teoría de la mente. Con el tiempo vamos incorporando recursos para resolver situaciones mucho más complejas. Entre ellas está mentir o utilizar la ironía.

Usamos muchas claves para leer la mente del otro y atribuirle conocimientos e intenciones. Una parte es cognitiva: sabemos en parte lo que el otro sabe. La comunicación no verbal es otra parte, en la que cabe destacar las expresiones faciales.

Siendo un síndrome complejo, el autismo se manifiesta en cierta forma por una deficiencia en la teoría de la mente. Las personas autistas tienen dificultades para tener en cuenta lo que el otro sabe, para «leer» sus intenciones, detectar el sentido figurado de una frase o comprender el engaño.

Las neuronas espejo

El descubrimiento de las neuronas espejo se realizó por casualidad. Un grupo de investigadores había implantado electrodos en el cerebro de un macaco para medir los movimientos de la mano mientras realizaba acciones manuales. En un momento, uno de los investigadores tomó un plátano y, de pronto, las neuronas registradas en el macaco empezaron a dispararse sin que el mono moviera la mano. Es decir, las neuronas responsables del movimiento de la mano en el macaco se disparaban no solo cuando este movía la mano, sino también cuando el mono veía mover la mano del investigador.

Las neuronas espejo se disparan tanto cuando el animal actúa como cuando ve actuar. De alguna forma parece que los planes motores se activan cuando vamos a realizar una acción y cuando observamos que la realizan. Probablemente también cuando pensamos en actuar. Las etapas iniciales de actuar, ver actuar y pensar en actuar son las mismas, pero cuando vemos actuar o pensamos en hacerlo, la conducta motora se bloquea en algún punto y no llegamos a realizar la acción motora.

El descubrimiento de las neuronas espejo ha supuesto una gran especulación, ya que induce a pensar que pueden estar detrás de la imitación, de la empatía, de la comprensión de las conductas de los otros y, en definitiva, de la teoría de la mente.

Apego moral y empatía

Además de comprender las creencias e intenciones de los otros, para ser seres sociales es necesario sentir lo mismo que ellos, acompañarlos en el sentimiento. Es el apego moral o empatía, la capacidad de ponerse en el lugar de otro y sufrir o gozar con él.

No solo sé que mi acción causará sufrimiento o placer al otro, sino que yo también sufro o disfruto por ello. De este modo somos capaces de establecer vínculos afectivos con el resto y crear la cohesión moral que permite existir a las sociedades. Dado que comprender y ponerse en el lugar de otro supone una ventaja en la integración social, a este conjunto de habilidades se le ha llamado inteligencia emocional.

La psicopatía es un desorden que impide a quien lo padece sentir empatía y ponerse en la situación emocional del otro. El otro deja de ser persona para pasar a ser cosa con la que no es posible la identificación.

Juicio moral

El juicio moral consiste en juzgar como buena o mala una acción. Pero más importante que el resultado de la acción es la intención que conlleva. Esto supone un complicado proceso mental en el que intervienen regiones del cerebro que evalúan tanto los resultados como las intenciones.

¿Qué acción es reprobable, aquella que causa daño sin quererlo o aquella que queriendo causarlo no lo hace? Mediante una técnica llamada estimulación transcraneal magnética (TMS) podemos inhibir selectivamente partes del cerebro. Una parte llamada unión tempoparietal derecha (RTPJ) está activa cuando pensamos en las intenciones, pensamientos y creencias de los otros. Inhibiendo mediante TMS esta zona, impedimos a los sujetos evaluar correctamente la intención del otro. En este caso, responden que las situaciones son moralmente reprobables o no dependiendo del resultado y no de la intención con la que se llevó a cabo.

El juicio moral puede complicarse hasta situaciones extremas. Son los llamados dilemas morales. Imagina que un tren avanza hacia un grupo de personas que morirán aplastadas por él. Tú puedes cambiar el curso de los acontecimientos. Si aprietas un botón, el tren cambiará de vía y aplastará a una única persona que está en la nueva vía, de forma que salvarías a cinco, pero una moriría. ¿Lo harías? Ahora imagina que las mismas personas están amenazadas, pero a tu lado se encuentra un individuo malencarado, sucio y con aspecto ebrio. Si lo empujas a la vía, morirá atropellado, el maquinista parará el tren y las otras cinco personas se salvarán. ¿Lo empujarías?

La mayoría de las personas responden que sí apretarían el botón causando la muerte de una persona para salvar a otras cinco. La mayoría responde que no empujaría al individuo malencarado, salvándolo y causando la muerte de los cinco. Una explicación consiste en que en el primer caso manipulas un botón, algo sin vida, y en el segundo caso manipulas directamente a una persona.

Los dilemas morales nos enseñan que los juicios son complejos, que evaluar las intenciones de los otros es esencial para la vida en sociedad y para la sociedad misma. Somos seres sociales y los mecanismos de identificación y apego constituyen una parte esencial de nosotros mismos.

El cerebro coherente

«… cuando la tiró de la cama [la propia pierna del paciente], sin explicarse cómo, cayó él también detrás de ella... y ahora la tenía unida al cuerpo.»

OLIVER SACKS

El cerebro es un órgano compuesto por millones de neuronas en el que se llevan a cabo simultáneamente multitud de procesos. Lejos de considerarlos separados, el cerebro necesita dar coherencia a todo este mundo disgregado. Quiere mantener una coherencia interna, producir una respuesta conductual coherente, ser coherente con la realidad exterior.

Hemos visto que una tarea como ver puede descomponerse una y otra vez en tareas más simples. En sentido contrario, todas las acciones simples se integran hacia una única experiencia coherente. El cerebro necesita crear relatos consistentes y convincentes. La unidad del cerebro es una ilusión imprescindible para dar sentido a una realidad que de otro modo sería caótica.

La búsqueda de coherencia se manifiesta en múltiples planos del funcionamiento del cerebro.

Cuando movemos rápidamente los ojos para situarlos en un punto distinto del anterior (movimiento sacádico), hay unos milisegundos en los que no procesamos información visual alguna. El cerebro completa las imágenes de forma retroactiva desde la nueva posición. Si llevamos la vista con rapidez hacia un reloj, parecerá que el primer segundo es algo más largo que los demás. El cerebro acumula el tiempo del movimiento sacádico a la nueva posición visual. Crea una ilusión de fluidez, que no existe, en la experiencia visual. Si miras tu imagen en el espejo y cambias la vista de un ojo a otro, no los ves moverse, solo percibes dos ojos estáticos.

Como vimos en los juicios morales, una estimulación transcraneal magnética hace que nuestra evaluación moral se vea afectada por efecto de un campo magnético externo. Lo más significativo es que, en todos los casos, los sujetos afirman que son ellos mismos los que han realizado el juicio de forma independiente, por más que sea evidente que han sido influidos por un aparato.

Sabemos que la memoria confabula. Rellenamos sus huecos con porciones de la realidad inventadas para construir un relato convincente. El cerebro nos engaña permanentemente. Necesitamos el autoengaño para sentirnos seguros y solo la tozuda realidad nos hace reconsiderar nuestras certezas.

El cerebro admite la discrepancia entre los distintos argumentos. Tomar la mejor decisión ayuda a sobrevivir. Sin embargo, una vez tomada la decisión, el peso de los argumentos cambia. Los contrarios se debilitan y los que soportan la decisión se afirman. El cerebro trata de ser coherente. Y mantendrá que la decisión tomada es la correcta, a menos que los argumentos en contra supongan un peligro que obligue a reconsiderar la decisión. Es la llamada teoría de la disonancia cognitiva. Tratamos de reducir la disonancia.

El yo

La manifestación máxima de la coherencia del cerebro es el yo. Estudiado por la lingüística, la filosofía, la psicología y la moderna neurociencia, el yo es una entidad imprescindible para la vida humana, estrechamente relacionada con la conciencia aunque distinta de ella.

Yo soy yo. En el lenguaje, el que habla, la primera persona. En la vida mental, el protagonista de la experiencia. El yo es único y continuo. Todo yo soy yo, mi mente y mi cuerpo. Nada del mundo exterior es yo. La frontera entre yo y el mundo es nítida. No hay otro yo, no hay dos yos. A la vez, el yo es continuo: yo soy el mismo de siempre desde que tengo recuerdos. He podido cambiar superficialmente, pero en esencia soy el mismo yo de siempre.

No parece que exista una única área cerebral responsable del yo. Muchas regiones intervienen en ello. Las lesiones de alguna de ellas provocan rupturas del yo sorprendentes e inimaginables para la experiencia normal.

El caso que cuenta Oliver Sacks es revelador. Una lesión cerebral en el área parietal hace que mueran las neuronas responsables de considerar la pierna como propia. Como resultado de ello, no solo el sujeto no siente o mueve la pierna. No la considera suya en modo alguno. Y, buscando la coherencia, piensa que se la han pegado al cuerpo. Pero es una coherencia imposible, lo que acaba generando extrañeza y terror en el paciente.

El síndrome de Capgras es igualmente sorprendente. Tras un daño cerebral, el paciente no es capaz de ligar un rostro conocido con las emociones que le corresponden. De este modo, cuando se presenta el rostro, por ejemplo del padre, la persona, buscando la coherencia, cree que es un impostor, un doble exacto, pero no la persona en sí. Peor aún, puede suceder con uno mismo. La persona reflejada en el espejo se parece extraordinariamente a mí, pero no suscita ninguna emoción, por lo que no puedo ser yo. No soy yo mismo, sino un impostor, lo que resulta en extremo desconcertante.

La ruptura del yo provoca una sensación pavorosa. Si lo más básico, el yo, no es seguro, ¿de qué me puedo fiar? Los estados psicóticos, en concreto los brotes esquizofrénicos, conllevan una ruptura de la experiencia del yo. En casos agudos el paciente tiene alucinaciones auditivas, oye voces que le influyen y le dicen qué debe hacer. La sensación de extrañeza, de alienación, de que todo es raro, puede desembocar en auténtico terror.

La enfermedad mental

Deseamos conocer el cerebro por pura curiosidad intelectual. También para procurarnos una vida mejor. Esto último es de especial relevancia en el caso de las enfermedades mentales.

Tradicionalmente, las enfermedades mentales se han dividido en neurológicas y psiquiátricas. El motivo fundamental es que los estudios del cerebro se realizaban en cadáveres y las técnicas no estaban muy desarrolladas. Así, cuando el daño cerebral era visible, como en la enfermedad de Alzheimer, el párkinson o la epilepsia, se consideraba neurológica, y cuando no se podía detectar, como en la esquizofrenia o en la depresión, la enfermedad era psiquiátrica y se dudaba sobre si podía tener causas orgánicas o eran meramente ambientales.

Los modelos animales han sido de relativa utilidad en el estudio de la enfermedad mental. Es complicado inducir depresión en el ratón y no hay forma de saber si tiene delirios esquizofrénicos en el caso de que tal cosa exista en los ratones.

Hemos nombrado algunas de ellas y destacado el rasgo más sobresaliente. Esto es, sin embargo, una simplificación. El autismo no es solo un déficit en la teoría de la mente, el párkinson acarrea más dificultades que el movimiento y la esquizofrenia no es exclusivamente un trastorno del yo.

Dado que nuestra mente es nuestro cerebro, todas las enfermedades mentales son enfermedades cerebrales, aunque eso no significa que la acción directa sobre el cerebro sea la mejor manera de tratarlas.

El cerebro es un órgano eléctrico y químico. El tratamiento más usado para combatir la enfermedad mental ha sido hasta el momento el farmacológico. Excepcionalmente y con resultados controvertidos se ha usado la cirugía, sobre todo en la extirpación de focos epilépticos. También en el tratamiento de tumores e ictus.

Los fármacos han supuesto un inmenso alivio para millones de personas que han visto como los síntomas de su enfermedad disminuían hasta permitirles una vida llevadera y satisfactoria en muchos casos. Sin embargo, el efecto de los fármacos es poco claro y difuso. Esto hace que causen efectos secundarios. La dopamina es beneficiosa en la enfermedad de Parkinson, pero un exceso de dopamina produce síntomas psicóticos de tipo esquizofrénico. El equilibrio bioquímico en el cerebro es complejo y los fármacos son útiles en muchas ocasiones, pero no siempre es así.

Además de las enfermedades neurológicas y psiquiátricas, existe una patología muy común en el ser humano. Es la relacionada con la vida cotidiana. Las consultas de los médicos están repletas de personas (más mujeres que hombres) con síntomas inespecíficos y ansiedad difusa. «No me encuentro bien, estoy deprimida, no sé qué me pasa.» Aunque en estos casos los fármacos pueden ayudar, se tiende a un consumo excesivo no siempre justificado.

La psicoterapia es muy efectiva en la resolución de muchos problemas comunes y ayuda en prácticamente todos los casos de enfermedad mental. Esto no quiere decir que la esquizofrenia pueda tratarse en exclusiva con psicoterapia, pero siempre ayuda. Se trata de comunicar los problemas que tenemos, lo que tiene un efecto beneficioso. Pero la psicoterapia ayuda sobre todo a tener una mejor higiene mental. Aprender a manejar los problemas diarios, enfrentar de forma nueva las situaciones perturbadoras, huir de los riesgos innecesarios, adquirir hábitos mentales saludables, mejorar la autoestima o rebajar la ansiedad son algunos de los logros que se pueden conseguir.

La enfermedad mental causa mucho sufrimiento a pacientes y familiares, pero la esperanza es grande, ya que su comprensión y tratamiento mejoran día a día.

La conciencia

«... en cada uno de nosotros, cuando estamos despiertos o dormidos, la conciencia siempre está activa en algún grado. Hay un flujo, una sucesión de estados [...] de conocimiento, sensaciones, deseos, deliberaciones, etc., que constantemente atraviesan y vuelven a atravesar por nuestra mente, y son la fuente de nuestra vida interior.»

WILLIAM JAMES

La conciencia[2] es el problema más complejo al que se enfrentan la filosofía y la ciencia. Es una paradoja, ya que por una parte no podemos dejar de ser conscientes en ningún momento y, por otra parte, no sabemos cómo definirla ni cómo aproximarnos a ella.

«Ser consciente de», «darse cuenta de», es su acepción más básica. «Tener algo en mente.» Otras definiciones se remiten a la anterior. Así, ser consciente de uno mismo (metaconciencia) es darse cuenta de lo que es «yo» y de lo que es ajeno.

Los filósofos de la mente

Mientras la ciencia está empezando a abordar el problema de la conciencia, es la filosofía la que lo ha encarado con más determinación. El filósofo de la mente David Chalmers ha distinguido entre el «problema fácil» y el «problema difícil» de la conciencia. El problema fácil es muy complejo. Trata de averiguar cómo el cerebro genera la conciencia, cuáles son los correlatos neurales de la conciencia, qué ocurre en nuestro cerebro para ser conscientes, qué áreas están involucradas, qué es imprescindible que ocurra y en qué secuencia.

El problema difícil consiste en que no somos capaces siquiera de imaginar cómo una actividad neuronal, física, es capaz de producir fenómenos subjetivos y aparentemente intangibles. Está claro que la conciencia y los estados mentales son una actividad cerebral o, como diría Francis Gall, el cerebro es el órgano de la mente. Esto nos remite al antiguo problema filosófico planteado por Descartes, el llamado dualismo mente-cuerpo: ¿son los estados mentales producto de la actividad neural?, ¿o son los estados mentales los que producen la actividad neural? ¿Son la misma cosa o son dos cosas distintas? En realidad son la misma cosa y, usando un símil, puede decirse que son dos caras de la misma moneda.

Según el filósofo John Searle, la conciencia es ontológicamente subjetiva y epistemológicamente objetiva. Lo que dicho en términos más coloquiales significa que, por un lado, la conciencia en esencia es subjetiva. Es algo que ocurre al sujeto y que no es observable desde fuera. La única forma de transmitir la conciencia es el lenguaje, contar al otro lo que me pasa por la cabeza. Pero, de otra parte, debe ser estudiada con métodos objetivos como cualquier otro campo de la ciencia. Encontrar estos métodos es un gran desafío.

La introspección

La conciencia es un flujo continuo de estados mentales, de pensamientos, un diálogo interior permanente. William James nombró algunas de sus características. Es personal. Fluye y cambia sin cesar. Tenemos la sensación de que es continua. Atendemos a algunos de los estímulos interiores y exteriores, y descartamos otros que no entran en la conciencia.

Durante décadas la introspección ha sido rechazada como objeto de estudio. Sin embargo, no solo los estados mentales existen, sino que son realmente el objeto de estudio. La introspección, la descripción del flujo de nuestros pensamientos es la materia prima para estudiar la conciencia. Aunque eso no significa que debamos aceptar sin más el relato que nos ofrecen las personas. Hay que analizar el contenido de la introspección críticamente.

A la introspección han venido a sumarse las técnicas de neuroimagen. La activación de distintas áreas cerebrales puede ser en alguna medida detectada por la tecnología actual. Correlacionando lo que nos dice el sujeto con diversas medidas cerebrales podemos avanzar en el estudio de la conciencia como hasta ahora no había sido posible.

Un simple relato introspectivo puede arrojar luz sobre diversos aspectos del problema. Pongamos un ejemplo.

Voy caminando por la calle de mi ciudad. Mi situación económica no es la mejor y el problema me tiene absorto. Entretanto respiro, camino, sorteo obstáculos y me paro en los semáforos. Mis retinas captan luces, mi córtex visual analiza formas y al final del proceso visual mi área de reconocimiento de caras va procesando todas las que veo. De pronto reconoce una cara conocida y llama a las puertas de la conciencia. Abandono mis pensamientos y presto atención a la cara. A mi conciencia acude el movimiento del cuerpo al que pertenece la cara, su nombre, su biografía y mi biografía vivida con esa persona. Resulta ser el hermano de una antigua novia. La biografía de mi antigua novia ocupa ahora mi conciencia y rescato algunos momentos vividos. También rescato el valor emocional asociado a esta persona, que es un valor intenso. Una persona se detiene inesperadamente delante de mí y presto atención a mis movimientos, ejecutando un plan motor para esquivarla. Una vez liberado del entorno inmediato, vuelvo a pensar en mi exnovia y en su hermano. Él no ha cambiado mucho, sigue teniendo el mismo aspecto simpático de siempre. Al poco tiempo, el interés decae y mi problema económico vuelve a llamar a la puerta de la conciencia, por lo que dejo de prestar atención al encuentro con la persona conocida y mis pensamientos se centran de nuevo en mi problema actual.

El acceso a la conciencia

Es sencillo acceder a la conciencia de los demás. Cada día lo hacemos muchas veces. Si sigues leyendo con atención estas líneas, yo estoy accediendo a tu conciencia y manipulándola.

Una de las características de la conciencia es que los contenidos entran y salen de ella con rapidez. Pueden nombrarse tres tipos de contenidos. Los que nunca entrarán en la conciencia son los relativos a funciones inferiores. Por ejemplo, la regulación de la temperatura corporal. Puede que sientas calor o frío, pero no puedes ser consciente de las órdenes para regular tu temperatura. En segundo lugar están todos los contenidos que podrían entrar en la conciencia. Por ejemplo, tu memoria a largo plazo, la enorme cantidad de recuerdos que tu cerebro almacena. Por último están los contenidos que han superado un umbral y están en este momento en tu conciencia.

La introspección no es suficiente para investigar la conciencia. Existen varios experimentos ingeniosos para manipular la conciencia. Uno de ellos es el enmascaramiento. Si presentamos a la vista una palabra tan solo cincuenta milisegundos, la reconocemos sin dificultad. Tan breve estímulo ha entrado en la conciencia. Sin embargo, si transcurridos otros 50 ms presentamos una secuencia de letras sin sentido, una máscara, entonces la palabra inicial no llega a ser consciente. El segundo estímulo, la máscara, nos impide ser conscientes del primero.

Realizando estas manipulaciones, preguntando al sujeto por su experiencia (su introspección) y midiendo datos de neuroimagen estamos empezando a relacionar lo que pasa físicamente por nuestra cabeza con nuestra experiencia mental.

Procesos conscientes e inconscientes

Una enorme parte de nuestra actividad mental transcurre de forma inconsciente. En el ejemplo anterior, ando, proceso información visual y sorteo obstáculos sin que estos procesos accedan a mi conciencia. Es más, el área de reconocimiento de caras trabaja sin descanso mientras existan caras que se presenten ante mis ojos.

Los procesos mentales ocurren de forma inconsciente solo si hay sistemas modulares independientes que puedan llevarlos a cabo, como el análisis de las caras o el mantenimiento de la respiración. Estos procesos no tienen por qué ser simples, pueden ser complejos e inconscientes como el reconocimiento de caras, un proceso muy elaborado.

Vemos por lo tanto que los procesos inconscientes son modulares y se desarrollan en paralelo. Por el contrario, los procesos conscientes son lentos y seriales. El resultado de una operación mental sirve como comienzo de la siguiente. Reconozco la cara, recupero la biografía, diseño un plan de acción…

Seleccionamos los estímulos que dejamos que entren en nuestra conciencia. Y es todo o nada. Una vez han entrado, la conciencia se ocupa de ellos. No hay estados intermedios de conciencia. Una muestra de ello es la rivalidad binocular. Si presentamos dos estímulos diferentes en cada ojo, por ejemplo una cara en el izquierdo y un objeto en el derecho, vemos uno u otro, pero no los dos a la vez ni una mezcla de ambos. Los contenidos se alternan en la conciencia.

Trabajando con el enmascaramiento y registrando la actividad cerebral mediante neuroimagen, hemos llegado a comprender algo más cómo un estímulo pasa a ser consciente y en qué se diferencia de uno inconsciente. En la situación experimental presentamos al sujeto dos estímulos en dos momentos distintos. Uno de ellos pasará a ser consciente, ya que no está enmascarado. Por el contrario, el segundo estímulo irá seguido de una máscara, por lo que no llegará a ser consciente.

Durante 300 ms los procesos consciente e inconsciente son semejantes. El córtex visual procesa ambos de la misma forma.

Alrededor de unos 500 ms después de presentado el estímulo, si este se hace consciente (porque en el experimento no ha sido seguido de una máscara), áreas distantes del cerebro se activan. Y lo hacen en sincronía, con una onda llamada gamma, una rápida oscilación de 50-100 Hz (hercios). Por el contrario, el estímulo inconsciente (que ha sido seguido de una máscara y no ha llegado a la conciencia) decae en intensidad y al cabo de 500 ms no han sido activadas otras áreas y no queda resto de actividad cerebral.

Espacio de trabajo global

Hemos visto que una característica del cerebro humano es la gran cantidad de neuronas excedentes, neuronas liberadas del control corporal, del procesamiento de las sensaciones y las órdenes motoras. El córtex frontal, situado encima de los ojos, contiene el 40 % de todas las neuronas corticales, está ricamente conectado con el resto del cerebro y se activa con el procesamiento consciente de la información.

La conciencia no se localiza en una única zona del cerebro. Distintos contenidos de conciencia activan distintas regiones cerebrales, pero el córtex frontal siempre interviene. Cada estado mental es un estado cerebral, entendiendo como tal una configuración concreta de neuronas activas. En cada momento la configuración de poblaciones neuronales activas es distinta, del mismo modo que en cada instante el contenido mental es distinto.

El filósofo Bernard Baars ha llamado a estas configuraciones mentales el espacio de trabajo global («global workspace») y el neurocientífico Stanislas Dehaene ha avanzado en su descripción neuronal.

El espacio de trabajo global es el conjunto de neuronas activas y sincronizadas en un momento dado. Muchos módulos cerebrales trabajan en paralelo de forma autónoma e inconsciente. Un contenido se hace consciente (una cara) cuando las neuronas que lo representan amplifican su actividad. Esto ocurre por la atención recibida desde arriba (el córtex frontal) y, como consecuencia, muchas áreas distantes entre sí (responsables del nombre, biografía…) se sincronizan de manera coherente a lo largo de todo el cerebro. Mediante esta sincronización, las distintas áreas pueden compartir información, y de este modo la información está disponible para distintas funciones: la evaluación emocional, la recuperación o almacenamiento a largo plazo, la acción intencionada y los planes motores.

La conciencia es necesaria para algunas tareas cognitivas como: a) aquellas que requieren el mantenimiento duradero de la información, ya que la fuerza de la excitación neuronal y por tanto del contenido mental decae con el tiempo; b) la combinación novedosa de operaciones mentales, y c) la generación espontánea de comportamiento intencionado.

Las imágenes inconscientes duran menos de un segundo. Las conscientes se pueden mantener el tiempo que deseemos. En el espacio de trabajo global las neuronas reverberan y permiten la prolongación temporal voluntaria del estímulo, como en la repetición de un número de teléfono. Puedes mantenerlo en la conciencia el tiempo que quieras, pero si lo dejas de atender, lo pierdes.

La atención es consustancial a la conciencia. Proporciona una amplificación de arriba abajo de los contenidos de la conciencia. Es necesaria una presentación mínimamente clara y duradera del estímulo para que se haga consciente. Una duración de 50 ms es suficiente. Pero con la atención centrada en otros estímulos, el nuevo no llega a ser consciente. Cuando un módulo cerebral quiere entrar en la conciencia necesita esta amplificación desde arriba. Supongamos que la conciencia es una sala de audiencias en la que un módulo solicita ser atendido. El control ejecutivo le pide: alza la voz. El módulo habla en voz alta, todos le oyen y su información pasa a ser accesible a los demás.

La conciencia o espacio de trabajo global proporciona un protocolo común basado en la sincronización de ondas cerebrales. Mediante este protocolo distintas áreas pueden compartir información, cosa que no hacen en los procesos inconscientes. La información no se traslada de un circuito a otro. Es accesible en su forma y lugar originales. El área del lenguaje es accesible para proporcionar el nombre, el área de reconocimiento de caras proporciona las configuraciones visuales conocidas, y los episodios biográficos responden a los requerimientos de la conciencia desde su zona original.

La conciencia puede liberarse de tareas complejas que deben ser planificadas conscientemente. Pueden luego realizarse de forma inconsciente mediante el aprendizaje. Mantenemos la atención mientras estamos aprendiendo a montar en bicicleta, pero después es posible hacerlo de manera inconsciente.

Otras consideraciones

El espacio de trabajo global es una aproximación al problema fácil. Queda, desde luego, por resolver el problema difícil: cómo algo físico, el cerebro, está relacionado con lo intangible de la mente.

Las diferencias entre las experiencias individuales, entre el rojo que tú ves y el que yo veo, son explicables por las diferentes historias individuales. Estamos preparados para mantener un conjunto de experiencias semejantes, pero mi estado cerebral siempre será distinto del tuyo y, del mismo modo, nuestras experiencias mentales son subjetivas y distintas. Lo sorprendente no es que tengamos experiencias distintas, sino más bien lo contrario, que sean semejantes. Y más aún: que el lenguaje permita comunicar nuestros mundos subjetivos y que yo sepa a qué te refieres cuando hablas del color rojo, a la vez que sé que tu rojo y el mío siempre serán distintos.

La conciencia del yo, la conciencia de que soy consciente, la metaconciencia no parecen suponer problemas mayores que la conciencia simple. Significan que el espacio de trabajo global está ocupado con contenidos relacionados con el propio cuerpo y la autobiografía. Cuando reflexionamos sobre nosotros mismos las áreas que procesan nuestro cuerpo y nuestra historia están activas, del mismo modo que podrían estarlo otras si pensamos en manzanas o caballos.

¿Somos los únicos seres conscientes? No hay motivo para pensar que no hay otros animales conscientes. La conciencia parece el resultado de disponer de neuronas excedentes liberadas del control corporal y listas para realizar habilidades cognitivas superiores. Esto también ocurre en otros animales, de modo notable en los mamíferos y en especial en los grandes simios. La conciencia no parece ser un asunto de todo o nada (la tienes o no), sino una propiedad de la que puedes disponer en distintos grados. Los grandes simios tienen también corteza frontal, aunque sensiblemente menor que la nuestra. Como hemos visto, la introspección y el lenguaje son esenciales para acceder al contenido de la conciencia de los demás y los animales carecen de lenguaje, de modo que no es sencillo averiguar qué pasa por su mente. Pero una observación de su cerebro y de su conducta nos permite suponer que algún tipo de conciencia poseen. ¿Cualquier animal? Todo aquel que posee una mascota estará tentado a decir que esta es consciente. No parece que el gusano C. elegans con sus trescientas dos neuronas tenga ningún excedente para generar conciencia. En algún punto de la escala animal esta apareció y ha dado formas cada vez más complejas hasta llegar al ser humano.

La conciencia es comparable a la casta dirigente de una sociedad avanzada. En una tribu de veinte miembros, cada uno debe preocuparse de sí mismo y su familia. Debe cazar, defenderse, construir su casa y sus herramientas. Cuando aumenta el número de miembros de la sociedad comienza la división del trabajo. Así, algunos son liberados de la caza y pueden dedicarse en exclusiva a la construcción de casas para sí y para los demás. Otros pueden convertirse en herreros y fabricar herramientas. Más tarde, otros pueden dedicar todo su tiempo y energía a pensar y organizar la sociedad. Las neuronas que producen conciencia se parecen a esa clase dirigente: han sido liberadas de las tareas de mantenimiento del cuerpo y pueden dedicar todo su tiempo y energía a pensar y organizar el futuro del individuo.

¿Tiene alguna ventaja evolutiva la conciencia? Desde luego tiene una ventaja clara: poder realizar experimentos mentales. La vida es compleja y peligrosa. Realizar experimentos o ensayar nuevas conductas en el mundo real puede llevar a la muerte. Disponer de un espacio de trabajo global en el que distintas informaciones pueden mantenerse y combinarse de una manera novedosa para aportar soluciones, sin que ello suponga la exposición a los peligros del mundo, representa una ventaja evolutiva colosal. La conciencia es el lugar idóneo para realizar simulaciones mentales.

Procesamiento de la información

El mayor invento de la humanidad

El mono bajó del árbol. Caminó sobre dos piernas, comenzó a cazar en grupo por las praderas y, con el paso de varios millones de años, se convirtió en hombre. Dominó el fuego, liberó sus manos y con ellas fabricó herramientas. Su cerebro multiplicó por tres su tamaño, desarrolló la conciencia y adquirió una facultad maravillosa que se convirtió en la más poderosa herramienta: el lenguaje. Hablando con los otros pudo decirles cómo se sentía, dónde estaba la caza y qué esperaba del futuro. En las noches, alrededor del fuego, los seres humanos se contaban historias reales o inventadas y realizaban experimentos mentales: ¿qué ocurriría si…? Ocasionalmente se reunían varios clanes y compartían sus experiencias pasadas, información del mundo y sus planes futuros. Otro humano denominó a esta especie Homo sapiens, el «hombre sabio», el que piensa, el que conoce.

Con el tiempo los humanos desarrollaron la agricultura y se establecieron en poblaciones que fueron creciendo en número de miembros. Las sociedades se fueron haciendo más complejas y se inició la división del trabajo. Los ciudadanos comenzaron a realizar transacciones comerciales y los gobiernos a cobrar impuestos. En Mesopotamia, hace cinco milenios alguien empezó a marcar en arcilla lo que se debía pagar y cobrar. Había nacido la contabilidad y, como subproducto de ella, el mayor invento de la humanidad: la escritura. Convencionalmente la aparición de la escritura marca el paso de la prehistoria a la historia.

Antes de la escritura el conocimiento se ceñía a lo que un humano tenía en su cabeza y la forma de transmisión requería que emisor y receptor estuvieran juntos. La escritura liberó el conocimiento del tiempo y el lugar. Un escritor podía referir la grandeza del rey en una columna de piedra y todo el que pasara por allí y supiera el código era capaz de conocer y admirar los hechos del gran rey. No solo el conocimiento se desligaba del tiempo y el lugar. También podía acumularse. De pronto el cerebro contaba con una memoria auxiliar en la que guardar y recuperar información. Y esta memoria no pertenecía a un cerebro, era compartida. Además superaba la capacidad de un solo cerebro y de toda una generación. Los seres humanos podían conocer la información que sus antecesores habían generado y añadir información propia al patrimonio común.

Muchos siglos después del nacimiento de la escritura, en el siglo XV, un herrero alemán, Johannes Gutenberg, inventó la imprenta de tipos móviles. A partir de entonces fue posible realizar múltiples copias de un escrito con un esfuerzo mucho menor que en el pasado. La imprenta, una evolución de la escritura, había situado a esta en una nueva dimensión. La acumulación y comunicación del conocimiento se aceleraban.

Cinco siglos después de la aparición de la imprenta, en el siglo XX, apareció una nueva evolución de la escritura: el ordenador. Como en el caso de la escritura, nació para resolver problemas de contabilidad y durante décadas esta ha sido su función principal. El ordenador ha permitido el crecimiento exponencial de la acumulación del conocimiento y su comunicación. Pero el ordenador es el equivalente a un hombre realizando anotaciones. No hay nada que un ordenador haga que no pueda hacerlo un humano con papel, lápiz y tiempo. Mucho papel, mucho lápiz y muchísimo tiempo. El ordenador, como la imprenta, es una evolución de la escritura, el mayor invento de la humanidad.

Tecnología de procesadores

«Creo que existe mercado para unos cinco ordenadores en todo el mundo.»

THOMAS WATSON

Presidente de IBM, 1943

Arquitectura Von Neumann

Los primeros ordenadores eran máquinas de contar. Aplicados al censo de los Estados Unidos consiguieron reducir el trabajo de siete años a tan solo dos. En un principio eran mecánicos y pronto se hicieron electrónicos. Gigantescas máquinas de contar de propósito general. Es decir, servían para varias cosas. El problema era que para que cambiaran de función había que cablearlas. Cambiar el programa significaba cambiar el cableado. Hasta que John von Neumann propuso una nueva arquitectura de ordenadores. Una arquitectura es el conjunto de principios básicos que definen cómo opera y qué puede hacer un ordenador. El cambio principal de la nueva arquitectura se llamaba programa almacenado.

El principio de programa almacenado consiste en situar el programa en el mismo soporte físico que los datos. Originalmente la memoria principal, y con el tiempo la memoria auxiliar como el disco duro. De este modo, no había que cablear otra vez la máquina, el programa se podía cargar en la misma memoria que los datos y el procesador ejecutaba las instrucciones del programa situadas en memoria. Un, de nuevo, enorme avance.

Otro avance fue la invención de los transistores. Son puertas lógicas que dependiendo del estado permiten el paso de corriente o lo cierran. La miniaturización de los transistores es uno de los factores principales del crecimiento de la capacidad de computación.

Funcionamiento de un ordenador

A simple vista un ordenador contiene una placa base en la que hay circuitos impresos y algunos elementos insertados en ella. Los principales son la CPU, la memoria y el bus. Enchufados a la placa base hay distintos periféricos, como el disco duro, el teclado, la pantalla y el ratón.

La CPU es la base de un ordenador. Sus siglas significan «unidad central de proceso». A veces se le llama chip, núcleo (en inglés core) o procesador, aunque los términos no son equivalentes.

La CPU realiza cálculos y mueve datos desde y hacia la memoria. Contiene unas pequeñas y rapidísimas memorias internas llamadas registros, distintas de la memoria principal. En los registros se almacenan todos los datos temporales, como la dirección de memoria en la que se encuentra la siguiente instrucción del programa que se va a ejecutar. En los registros están también los datos temporales de las operaciones aritméticas.

Además de operaciones aritméticas, el procesador realiza cálculos lógicos. Compara el contenido de un registro con el de otro y decide con qué instrucción del programa debe continuar.

La CPU se denomina chip, oblea o galleta y se fabrica como una pieza indivisible. Luego se inserta mecánicamente en la placa base y se conecta a través de los pins o patillas.

La memoria es un componente esencial del sistema. Ningún ordenador funciona sin memoria. Los registros internos son muy rápidos pero muy pequeños. La memoria almacena una cantidad mucho mayor de datos y programas que las que puede usar la CPU. La memoria también se inserta en la placa base. Suele llamarse memoria principal o RAM.

La placa base contiene además el bus (aunque hay varios buses, considero por simplicidad solo uno). El bus es un canal al que se conectan todos los componentes y permite el paso de información entre todos ellos.

El periférico más importante es el disco duro (aunque en la actualidad puede ser sustituido por memoria flash o pen drives y en el pasado se usaban cintas de ordenador). El disco duro contiene una cantidad mucho mayor de información que la memoria principal. El disco duro suele llamarse memoria auxiliar.

El funcionamiento estándar es el siguiente (y en esencia es también válido para los nuevos dispositivos como tabletas o teléfonos inteligentes). La CPU carga un programa desde el disco a la memoria RAM. Copia la primera instrucción del programa en sus registros y la ejecuta. Después, la siguiente y así sucesivamente. En un momento dado el programa necesita datos. La CPU carga los datos del disco duro en la memoria RAM. La CPU copia algunos datos de la memoria en los registros y realiza operaciones con ellos. Después continúa con la siguiente instrucción del programa. Eventualmente carga más datos del disco en la memoria y en determinados momentos realiza las operaciones inversas: escribe datos en la memoria y pasa los datos de la memoria al disco duro. Cuando todo ha terminado y el ordenador se apaga, la memoria se vacía y el único lugar donde permanece información es el disco duro.

Distintos niveles de memoria

Memoria es cualquier dispositivo que pueda almacenar información temporal o permanentemente. La arquitectura descrita arriba con registros, memoria principal o RAM y memoria auxiliar o disco duro es una simplificación. Hay muchas otras memorias intermedias llamadas en general memorias caché. Tres principios rigen la memoria dependiendo de la proximidad a la CPU. Cuanto más cerca más rápida, más cara y más pequeña. Así, los nuevos procesadores incluyen memorias caché que están dentro del chip y son mucho más rápidas que la memoria RAM. Estas memorias no son registros, sino memorias auxiliares del estilo de la RAM, pero en el procesador. Son caras, pequeñas y rápidas.

La velocidad de acceso es determinante para el uso de las memorias. El procesador es mil veces más rápido que la memoria RAM y esta es mil veces más rápida que el disco duro. De modo que siempre hay que evitar acudir al siguiente nivel. Mejor que los datos estén en el procesador. Y si no, mejor que estén en memoria. Lo más lento es acudir al disco duro a buscarlos.

Con frecuencia el disco duro también tiene caché. Es una memoria tipo RAM en la que se almacenan los datos leídos del disco, confiando en que en la siguiente operación de disco los datos estén en el caché del disco y no haya que leerlos del propio disco.

Chips, procesadores, cores, multicores y multihebra

El esquema anterior es el que ha gobernado la construcción de ordenadores durante años. En los últimos tiempos la tecnología ha permitido incluir varias CPU dentro del mismo chip. Así, el objeto físico que se inserta en la placa base se sigue llamando chip, se fabrica de una pieza y es indivisible. Ahora también se le llama procesador al chip. Este procesador o chip incluye varias CPU llamadas también cores o núcleos. De modo que un moderno procesador multicore es un chip con varias CPU. Cada uno de los cores es capaz de realizar separadamente las funciones descritas arriba, por lo que se considera que los cores trabajan en paralelo. Además, el chip tiene una mayor cantidad de memoria caché. Si un core deja una operación a medias, otro puede continuarla, para lo que necesita que los datos e instrucciones estén en el caché y no tener que ir a buscarlas en la memoria RAM, mil veces más lenta.

Los nuevos cores son además multihebra o multithread. Esto significa que dentro de un core hay más de una unidad de cálculo y, por lo tanto, un solo core puede realizar varios cálculos en paralelo. Los chips actuales contienen cores capaces de ejecutar hasta ocho instrucciones en paralelo.

Además del procesador principal, un ordenador suele llevar otros procesadores. La placa base contiene uno o varios procesadores auxiliares. La tarjeta de vídeo incorpora un potente procesador gráfico. En los ordenadores empresariales existe un procesador de entrada/salida. Las tarjetas de acceso a la red Ethernet o a discos de fibra suelen llevar sus propios procesadores. Hasta el GPS de un móvil tiene un pequeño procesador. Los ordenadores implementan una arquitectura de distintos procesadores que exceden el simple procesador principal.

Nanómetros, gigahercios y transistores

Cuanto más pequeño es un chip, más rápido funciona, menos energía gasta y más difícil es disipar el calor que genera. Esta es la carrera en la que llevamos años y parece no tener fin, aunque lo tiene.

Un transistor actual tiene el diminuto tamaño de treinta y dos nanómetros (un nanómetro, nm, es una milmillonésima parte de un metro: 0,000 000 001 metros). Se dice que un chip está construido con tecnología de treinta y dos nanómetros. En un chip actual caben 2000 millones de transistores.

Una unidad frecuente para medir la velocidad de una CPU es la frecuencia de su reloj. Todos los procesadores tienen un reloj interno que sincroniza todos sus componentes. La tecnología actual permite cores de 3 GHz; es decir, su reloj sincroniza a sus componentes 3000 millones de veces por segundo.

Futuro de los ordenadores. Ley de Moore

En 1965 Gordon Moore estableció la famosa ley que lleva su nombre y que luego corregiría. Según la ley de Moore, cada dos años se duplica el número de transistores que caben en una superficie concreta. Esto se traduce en un aumento de la densidad y de la velocidad, así como en una disminución de la energía consumida y del precio.

Sin embargo, la ley de Moore no es propiamente una ley. Es una predicción basada en observaciones. Hasta el momento ha venido cumpliéndose porque los ingenieros han realizado bien su trabajo, lo que incluye la investigación de nuevos materiales.

Los transistores son tan pequeños que comienza a haber fugas de electrones y es dudoso que la ley pueda seguir cumpliéndose. Conforme avancemos hacia los veintidós, catorce o menos nanómetros, la frontera del átomo se acercará. Esto no significa que la capacidad de computación no siga aumentando. Lo hará, pero basada en otros principios. Quizá ordenadores cuánticos, quizá ordenadores bioinspirados. Una de las características importantes de los ordenadores es que su capacidad final viene de un sistema bien balanceado en el que todos los elementos funcionan bien: la CPU, el bus, la memoria y, no menos importante, los programas.

Chip neuromórfico

Los ordenadores cuánticos están en fase de investigación. Nadie sabe hoy en día si llegarán a funcionar. Una alternativa propuesta es fabricarlos en tres dimensiones. En la actualidad los circuitos integrados son planos. Añadir una tercera dimensión puede aliviar los problemas de disipación de calor y empaquetamiento.

Un equipo de IBM ha diseñado y ha comenzado a fabricar chips bioinspirados o neuromórficos. El material del que están compuestos no es biológico, sino que siguen siendo chips de silicio, pero su arquitectura varía completamente. Las dificultades son múltiples. La principal es que supone una ruptura con la arquitectura Von Neumann, lo que implica que nada de lo construido en la actualidad en términos de hardware y software es compatible con el nuevo chip.

El chip consiste en una rejilla de neuronas y axones. En los puntos de cruzamiento se crean sinapsis. Se quiebra el esquema clásico de procesador y memoria. Cada sinapsis es cómputo y almacenamiento. De este modo, las sinapsis actúan en paralelo y la computación y memoria están distribuidas. Los procesadores actuales llegan hasta 5 GHz y las neuronas solo hasta 10 Hz, pero la capacidad global del cerebro es muy superior. La idea es sacrificar velocidad para ganar paralelismo en un chip que además sea reconfigurable. Los primeros prototipos ya están siendo fabricados; el tiempo dirá si es posible superar la arquitectura Von Neumann.

Procesamientos secuencial y paralelo. Multitarea

El procesamiento secuencial y el paralelo tienen una importancia trascendental en la eficiencia de los procesos que se realizan. Esto incluye los procesos realizados por el cerebro, por los ordenadores o por distintas organizaciones. Es importante fijarse también en las tareas. Unas se pueden procesar en paralelo y otras no.

Tareas

Se produce un procesamiento secuencial cuando una tarea se ejecuta después de otra. Es un proceso lento en el que si una tarea se retrasa, el sistema completo debe esperar. La ventaja es que es fácil de entender y de implementar.

En el procesamiento paralelo varios procesos ocurren al mismo tiempo, mejorando el rendimiento general del sistema. Su contrapartida es la complejidad. No siempre se pueden ejecutar en paralelo distintas tareas. Aunque se pueda, no siempre es fácil hacerlo. En principio, cuantos más nodos de procesamiento actúen en paralelo, más rápido irá el sistema. Hasta cierto punto. Lo común es que haya un límite en el que añadir más nodos no aumente la eficiencia, sino que incluso la reduzca. Imagina un camarero detrás de una barra. Si hay un segundo camarero todo va más rápido. Aunque no el doble de rápido (la cafetera, el friegaplatos y otros elementos hacen que no sea posible dividir el tiempo por dos). Sigue aumentando el número de camareros. Llega un número a partir del cual el rendimiento disminuye: se tropiezan, atienden al mismo cliente, se quitan los cafés de la cafetera…). Normalmente las tareas en paralelo tienen una fase secuencial al principio en la que se dividen las tareas y otra al final en la que consolidan resultados.

Ejemplos de tareas secuenciales:

Leer una novela (obligatoriamente una página detrás de otra, si no, el resultado varía).

Consultar el saldo, dar dinero, actualizar el saldo (en un cajero automático).

Ver a alguien, reconocerle, preguntarle por su familia.

Ejemplos de tareas paralelas:

Consultar entre varias personas palabras en la enciclopedia (personas en paralelo).

Contar los votos en un proceso electoral (mesas en paralelo).

Buscar los «López» en una base de datos (se divide la base de datos en trozos y se busca en paralelo).

Reconocer a una persona. Se analizan los rasgos faciales, el movimiento, los gestos, la voz, la entonación… en paralelo.

Ordenadores

La multitarea está presente en los ordenadores desde sus inicios. Aunque no suele ser una multitarea real, sino virtual. Por virtual se entiende algo que parece real pero no lo es.

Como hemos visto, la CPU es mil veces más rápida que la memoria y esta mil veces más rápida que el disco. En principio una CPU que está haciendo cálculos no atiende a ningún otro proceso. Hasta que requiere datos. Entonces se produce una interrupción de entrada/salida. Ordena la carga de datos del disco en la memoria y, en lugar de esperar, atiende a la siguiente tarea. Procesa las instrucciones de la segunda tarea hasta que, de nuevo, esta necesita datos de disco. Solicita la carga de datos y vuelve a la primera tarea.

Este proceso es una multitarea virtual. Cada tarea «cree» que tiene el procesador dedicado a ella, pero en realidad está compartido. Y la compartición es en base al tiempo. En cada momento el procesador solo se dedica a una tarea, pero en un tiempo largo ha atendido a varias tareas. El procesador realiza un cambio rápido entre tareas, más que una auténtica multitarea.

En ocasiones la multitarea puede tener un efecto negativo sobre el rendimiento global del sistema si los recursos no están bien balanceados. Un caso típico es la escasez de memoria RAM. Una tarea carga datos en memoria. La siguiente tarea carga otros datos en memoria, pero como no caben, antes ha de descargar los datos de la primera tarea. Es lo que se llama paginación. Debido a la escasez de memoria el sistema está paginando excesivamente datos del disco a la memoria y de la memoria al disco, algo muy ineficiente.

Haciendo de la necesidad virtud, los ordenadores se han movido del procesamiento secuencial al paralelo. Como hemos visto, hace tiempo que la miniaturización de los componentes HW está llegando a su fin. Cuanto más pequeños los chips, más rápidos y fiables, pero también se calientan más. Si no puedo fabricar procesadores más rápidos, ¿qué puedo hacer? La respuesta es poner más. Así, los chips han pasado de ser de un core a multicore. Los actuales chips son de dos, cuatro u ocho cores.

Pero hacer trabajar a ocho cores supone ejecutar tareas en paralelo. Existen dos tipos de soluciones: una es trabajar con varias tareas distintas en paralelo (una busca en Internet, otra dibuja en la pantalla, otra calcula un gráfico…). La otra posibilidad es que una tarea se descomponga en pasos paralelos que se ejecuten simultáneamente. Ya sabemos que esto es difícil. La programación paralela puede ser muy compleja, muchas tareas no lo permiten y los resultados no siempre son buenos (no escalan bien, es decir, a partir de cierto punto, a más cores, no hay más rendimiento). Así que es muy poco probable que un chip de ocho cores los tenga todos activos durante todo el tiempo.

Los ordenadores en general están infrautilizados y los domésticos sin duda. Un ordenador casero está casi siempre apagado y cuando está encendido tiene algunos picos puntuales de uso máximo de CPU, fuera de los cuales el consumo de procesador no llega al 10 %. Los ordenadores empresariales son mucho más eficientes en el uso de recursos. Aun así las ineficiencias son grandes.

El grado máximo de paralelismo y multitarea lo ofrecen los superordenadores. Se trata de ordenadores con decenas de miles de procesadores en paralelo. Ocupan habitaciones enteras, procesan petaflops y consumen megavatios.

Aun aplicando todas las tecnologías existentes (multitarea virtual, multihebra, multicore, procesadores auxiliares o superordenadores), los ordenadores son escasamente paralelos y poco multitarea comparados con el cerebro.

Cerebro

El cerebro es un órgano de procesamiento de información masivamente paralelo. Cientos de miles de millones de neuronas actúan simultáneamente, en paralelo.

Como vimos en las tareas del cerebro, una tarea como ver puede descomponerse una y otra vez en tareas más simples. Cada retina tiene millones de conos y bastoncillos que perciben la luz, la procesan y la envían a través del nervio óptico de forma simultánea. La corteza visual procesa de forma paralela esta información para reconocer puntos, rayas, rayas orientadas, rayas orientadas en movimiento, objetos o caras. Sin perjuicio de que otras áreas y neuronas puedan mantener el equilibrio corporal o escuchar una conversación. Los procesos inconscientes son modulares y simultáneos.

Pero el cerebro también procesa la información en serie, puesto que hay tareas que deben procesarse secuencialmente. Así, primero se percibe, luego se decide y luego se ejecuta. El pensamiento consciente es básicamente secuencial.

No podemos realizar dos tareas simultáneas si estas son muy demandantes cognitivamente. Se producen los llamados cuellos de botella o embudos. Podemos cambiar de una tarea a otra, pero esto conlleva un gasto adicional de recursos (como la paginación de los ordenadores). Una tarea interfiere en la otra y el rendimiento de ambas se ve afectado. Además, las posibilidades de error aumentan.

Si estamos muy enfrascados en una tarea demandante, bloqueamos la información que proviene de otras tareas. Prueba a calcular mentalmente el resultado de la operación 37 × 43 mientras sigues leyendo. No puedes. El cálculo mental es demasiado exigente, se produce un cuello de botella, debes dejarlo todo para completarlo. No hay multitarea. A pesar de todo, la multitarea se mantiene a otros niveles inferiores y, aunque estemos muy focalizados en un pensamiento, hay recursos disponibles para mantener el contacto con el exterior. Por muy concentrado que estés, si alguien grita «¡Fuego!» prestarás atención y olvidarás la tarea anterior.

¿Puedes andar y hablar a la vez? Sí, porque realizamos una de las tareas automáticamente. Andar no es una tarea que demande muchos recursos cognitivos. Está realizada por el tronco cerebral, la parte más primitiva del cerebro. Ello deja al córtex, la parte más evolucionada, libre para realizar otras tareas.

Las tareas motoras repetitivas pueden aprenderse. El cerebelo interviene en ello. Cuando aprendemos a montar en bicicleta, toda nuestra atención está puesta en la tarea. Con el tiempo aprendemos, la tarea se automatiza y somos capaces de hacerla de modo inconsciente, de forma que no requiere nuestra atención y el córtex puede dedicarse a otras cosas. Pero si encontramos obstáculos en la ruta, montar en bicicleta vuelve a ser cognitivamente demandante y debemos dedicar nuestra atención a esquivarlos, olvidándonos de lo que estábamos pensando.

La regla general es que los procesos conscientes y superiores (y más recientes evolutivamente) son lentos y seriales, mientras que los inconscientes e inferiores (más animales o más antiguos) son rápidos y ocurren en paralelo. Un proceso consciente es flexible y permite resolver problemas novedosos, pero como contrapartida requiere una enorme cantidad de recursos y su procesamiento es lento y secuencial.

Cerebro y ordenador. Semejanzas y diferencias

Memoria de trabajo (working memory), RAM y biblioteca

Es posible realizar una analogía a tres niveles entre el funcionamiento de una biblioteca, la memoria RAM de un ordenador y la memoria de trabajo (working memory) del cerebro. La mesa de trabajo de la biblioteca se parece a la memoria RAM y a la memoria de trabajo (WM). Las estanterías con libros se parecen al disco duro y a la memoria a largo plazo.

Imagina que vas a una biblioteca. Un bibliotecario maneja los libros en las estanterías y tú ocupas una mesa de trabajo. No puedes trabajar sin libros y a la vez no puedes trabajar con los libros que están almacenados en las estanterías. Cuando llegas, tu mesa está vacía y la limpias cuando te vas. Por un lado tienes:

la mesa de trabajo

la memoria RAM

la memoria de trabajo (WM) del cerebro.

Por otro lado:

las estanterías con los libros

el disco duro

la memoria a largo plazo.

Cuando llegas, tu mesa está vacía y pides al bibliotecario que te traiga unos libros, es decir, cargas la RAM con información del disco duro o traes a la memoria de trabajo los contenidos de la memoria a largo plazo. El acceso a la información en la mesa es rápido, del mismo modo que lo es en la RAM o en la memoria de trabajo. Procesas los contenidos, los comparas y los modificas. Después devuelves los libros actualizados a las estanterías (no lo hagas, por favor, lleva tu propio cuaderno), grabas la RAM en el disco duro o modificas los contenidos de la memoria a largo plazo. Finalmente la mesa de trabajo, la memoria RAM y la memoria de trabajo quedan vacías.

El proceso de carga de datos es análogo en los tres sistemas; es trabajoso y lento:

Lees el índice, seleccionas la ficha, se la das al bibliotecario que recorre las estanterías hasta dar con el libro y traértelo.

El ordenador lee el archivo de índices, busca el registro pedido, va al archivo de datos, lee el registro (y de paso otros muchos registros) y lo carga en memoria. Índice, archivo, fichero o registro son de hecho términos importados en la informática desde el mundo de los libros y el papel.

Buscar la información es un proceso penoso para el cerebro. Sabes que lo sabes (metacognición), lo tienes en la punta de la lengua, pero ahora no caes: ¿a quién tienes enfrente? Repasas la claves (índices): lo vi en un congreso, contaba chistes, su nombre empieza por e o por f, era conocido de alguien… Ah, sí, es Fernando. Y con el nombre traes a la memoria de trabajo otra información: ciudad, relaciones, deporte…

Una simple analogía en tres niveles, más válida entre los ordenadores y la biblioteca, cosas ambas creadas por nosotros. Una analogía más débil en el caso del cerebro.

Procesamiento de la información

Las diferencias entre cerebro y ordenador son muy evidentes. También resulta sencillo encontrar analogías entre ambos. La semejanza más importante es que los dos son procesadores de información. Tanto el cerebro como el ordenador tienen una estructura previa, reciben datos de entrada (input), los procesan y emiten una salida (output).

Los seres humanos hemos construido ordenadores para que procesen información. Y lo hacen de forma semejante a la nuestra.

Los ordenadores actúan como los humanos

Pocas personas aceptarán sin más la frase de arriba. La experiencia común es que se comportan de forma muy distinta a como lo hacemos nosotros. Sin embargo, la realidad es otra.

Los ordenadores no se comportan exactamente igual que nosotros, no realizan las mismas operaciones con las mismas repeticiones y en la misma secuencia. Pero, como vimos, no hay nada que haga un ordenador que una persona no pueda hacer con papel y lápiz.

Los ordenadores han sido diseñados y programados por personas. Siguen la lógica que los programadores han escrito. Siguen una lógica estrictamente humana. No podía ser de otra forma. Un ordenador no hace nada que el programador no haya pensado. Otra cosa es que el repertorio de acciones de un ordenador sea mucho más limitado que el de un humano. Esto lleva a que para conseguir un resultado funcionalmente igual el ordenador repita pasos sencillos múltiples veces.

Fuerza bruta

Con frecuencia se valora despectivamente el trabajo de los ordenadores utilizando el concepto de fuerza bruta. Los ordenadores no son inteligentes, carecen de intuición y logran resultados sorprendentes porque trabajan a una enorme velocidad y aplican fuerza bruta.

Siendo cierto lo anterior, se ignora un punto esencial en la comparación. Los humanos también aplicamos fuerza bruta. Nuestro cerebro está compuesto de neuronas mucho más lentas que los procesadores de silicio. Pero disponemos de 85 000 millones de ellas. ¿No es fuerza bruta el poder combinado de 450 billones de sinapsis?

Cuando averigüemos qué es la intuición o la conciencia, esas facultades aparentemente reservadas a los humanos y que los ordenadores parece que nunca poseerán, quizá concluyamos que no son sino producto de ejercer la fuerza bruta y que no somos sino máquinas más potentes y complejas que los ordenadores, pero no esencialmente distintas.

El problema del sustrato

«A menudo se da importancia al hecho de que las computadoras digitales modernas son eléctricas y que el sistema nervioso también lo es. […] la electricidad interviene en cuanto a la rapidez de la señal se refiere, así que no es de sorprender que la encontremos en ambos tipos de conexiones. […] el hecho de que se utilice electricidad resulta tan solo una semejanza muy superficial.»

ALAN TURING

Desde luego, la diferencia más evidente entre ordenador y cerebro es el sustrato. Uno está compuesto de materiales inertes y el otro es materia viva. Imposible confundirlos a simple vista. ¿Es esto una diferencia fundamental?

Como vimos, los primeros ordenadores eran mecánicos. Después se fabricaron ordenadores eléctricos. Cuando aún no se podían fabricar, Alan Turing era capaz de dibujarlos en papel y seguir las instrucciones de un programa que solo existía en su cabeza y sus bosquejos. El cerebro es eléctrico y bioquímico. El propio Turing restó importancia a que ambos, cerebro y ordenador, tuvieran un funcionamiento eléctrico. La evolución encontró un sistema más eficaz que los otros, la electricidad, el mismo que utilizamos en los ordenadores creados por nosotros.

Ni la electricidad es una semejanza sustancial ni el sustrato es una diferencia fundamental.

Pero aunque el sustrato no sea un problema conceptual supone un impedimento práctico de primer orden. La eficiencia energética del cerebro es apabullante. Consume tan solo 20 w, menos que la bombilla más pequeña. La media de los mayores superordenadores que pretendieran compararse en potencia a un cerebro es de 10 Mw, medio millón de veces más. A esto hay que añadir la refrigeración y el tamaño. Construir ordenadores semejantes al cerebro supone un reto tecnológico cuya resolución queda aún muy lejos.

Diferencias como sistema

La ventaja sustancial de los ordenadores es la velocidad de proceso. En comparación, las neuronas son dispositivos muy lentos. Por el contrario, los ordenadores carecen de algunos atributos esenciales del sistema nervioso: es reconfigurable, tolerante a fallos, paralelo y distribuido. En el cerebro no hay distinción entre hardware y software, ni tampoco entre programas y datos.

Entendidos el ordenador y el cerebro como un sistema completo, las diferencias entre ambos son enormes. Los ordenadores hacen lo que les pedimos que hagan. Solo recientemente estamos realizando simulaciones por ordenador del comportamiento del cerebro. Estas simulaciones son muy limitadas.

La simulación por ordenador se ha centrado en la inteligencia, dejando de lado otras facultades humanas. De ahí deriva que, como sistema, los ordenadores carezcan de algunas funciones muy notables.

Un ordenador no tiene motivación. Tampoco voluntad. No elige lo que quiere hacer. No tiene emociones que guíen sus pasos hacia un objetivo. No tiene conciencia. Nadie ha intentado que posea estas facultades. Esto no significa que estas facultades no puedan implementarse en un ordenador. Conceptualmente es posible y habrá intentos en el futuro; veremos si son exitosos. En la actualidad nada de todo ello existe, ni siquiera se ha intentado.

La plasticidad del cerebro no existe en los ordenadores. El cerebro crece y cambia constantemente. Desde un punto de vista mecánico, no hay perspectivas de que un ordenador se reconfigure o autorrepare, cosa que el cerebro hace de continuo.

El único aspecto de la plasticidad en el que se está trabajando es el aprendizaje. Existe un gran interés en construir programas que «aprendan» y, tras muchas promesas de la «inteligencia artificial», los esfuerzos están comenzando a dar sus primeros frutos.

[Más información en el Apéndice.]

Superordenadores

«Si tuvieras que arar un campo, ¿qué preferirías usar, dos fuertes bueyes o 1024 pollos?»

SEYMOUR CRAY

Fundador de Cray Research

Los superordenadores son la última frontera de la computación. Son sistemas de miles de procesadores trabajando en paralelo que realizan gigantescos cálculos numéricos y procesan ingentes cantidades de datos.

Un superordenador tiene entre mil y doscientas mil CPU. Decenas de armarios, cada uno con varias bandejas, en las que están alojados varios procesadores multicore e ingentes cantidades de memoria. Ocupan habitaciones e incluso edificios enteros, necesitan una refrigeración muy potente y consumen megavatios de electricidad.

La clave de los superordenadores es la computación paralela. Muchos núcleos trabajando simultáneamente para resolver un único problema. Para conseguirlo se enfrentan a enormes desafíos computacionales. Como hemos visto, crear programas que trabajen en paralelo sobre varios núcleos y que mantengan la eficiencia es complicado. Dividir el problema en partes supone una programación muy difícil. Y es complicado conseguir que escale bien, es decir, que al añadir nuevos núcleos el rendimiento mejore y no se estanque.

Para conseguirlo, además de realizar una buena programación, hay que diseñar un sistema bien balanceado. Esto incluye, además de los procesadores, la memoria y, muy importante, las redes de conexión interna entre los distintos nodos que han de proporcionar un ancho de banda suficiente. Es fundamental que si un nodo tiene que comunicarse con otro, ambos estén en el mismo chip, o si no en la misma bandeja o en el mismo armario. Igual ocurre con la memoria, si un núcleo debe leer un dato que está en otro armario, la comunicación será lenta, dando al traste con la eficiencia global.

Los superordenadores se han venido usando para aplicaciones de cálculo intensivo y simulación. Algunos ejemplos son la predicción del tiempo atmosférico, las simulaciones nucleares, la detección de bolsas de petróleo y gas, los cálculos financieros, la astronomía, la química o la física. Recientemente se han comenzado a usar para las ciencias biomédicas.

Aunque es el cálculo su punto fuerte, en los últimos tiempos se están dedicando también al análisis de gigantescas cantidades de datos. Es el fenómeno llamado Big Data.

Las medidas de rendimiento que se usan en supercomputación son múltiplos del flops, que significa «operación de coma flotante por segundo». Hace poco tiempo hemos rebasado la frontera de los veinte petaflops, lo que equivale a un millón de ordenadores personales. Las miradas están puestas en el exaflops (mil petaflops).

Como era de esperar, también se usan en la simulación de una de las estructuras más complejas existentes: el cerebro humano. Con sus 85 000 millones de neuronas y 450 billones de sinapsis, el cerebro es un candidato ideal para la supercomputación.

Inteligencia artificial

«El estudio tratará de avanzar en la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia pueden, en principio, describirse con tanta precisión que una máquina sea capaz de simularla. Se intentará encontrar la forma de que las máquinas sean capaces de utilizar el lenguaje, formar abstracciones y conceptos y resolver los tipos de problemas que ahora están reservados a los seres humanos, y mejorarlos. Pensamos que si un grupo selecto de científicos trabajan juntos durante un verano, se puede conseguir un avance significativo en alguno de estos problemas.»

JOHN MCCARTHY

(Conferencia de Dartmouth, 1956)

La inteligencia es un término difícil de definir, como sucede con el pensamiento, la mente o la conciencia. Definirla como la capacidad de entender o comprender es avanzar poco. Etimológicamente significa «capacidad de elegir». Su acepción de «capacidad para resolver problemas» es algo más práctica.

Desde luego los animales manifiestan inteligencia, sea cual sea el sentido que usemos para definirla. Sin duda resuelven problemas. Una prueba clásica de comportamiento con ratones es ponerlos en un laberinto para que encuentren la salida.

Las aproximaciones reduccionistas son muy útiles en ciencia. Dividir el problema, simplificarlo y estudiarlo. Es la aproximación que usamos en el estudio de la conciencia. Es la que propongo con la inteligencia.

Según este punto de vista, la inteligencia como capacidad para resolver problemas debe aplicarse tanto a humanos como a animales y ordenadores. Existen ratones mecánicos que resuelven laberintos de forma tan eficaz como los ratones biológicos. ¿Son inteligentes? Mi opinión es que sí. La inteligencia no es todo o nada, es cuestión de grado. Hay personas, animales y máquinas más o menos inteligentes.

La llegada de los ordenadores supuso la creación del concepto de inteligencia artificial y un enorme e ingenuo entusiasmo. Pronto resolverían los mismos problemas que los humanos. Los padres de la moderna computación, John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon, entre otros, acuñaron el término inteligencia artificial (IA) en la Conferencia de Dartmouth, en 1956.

El fervor se desvaneció pronto y la inteligencia artificial no cumplió ninguna de sus promesas. Se incorporaron términos y técnicas que parecían acercar la inteligencia de las máquinas a la humana, pero ninguno dio fruto. En la cuneta quedaron las redes neuronales, las máquinas que aprenden o los sistemas expertos. Tan solo la ciencia ficción mantuvo el entusiasmo, de una manera muy fructífera.

Sin embargo, los ordenadores siguieron creciendo y realizando operaciones progresivamente más complejas, ajeno su desarrollo a conceptos teóricos como el de inteligencia artificial.

Pero en los últimos tiempos las cosas han cambiado. Este capítulo hubiera sido muy distinto en el año 2005. El crecimiento de Internet, buscadores como Google, los teléfonos inteligentes e iniciativas como el ordenador Watson han modificado radicalmente el panorama.

La inteligencia artificial no es una disciplina distinta de la informática. Inteligencia artificial es simplemente inteligencia manifestada por una máquina. Y ya hay máquinas que resuelven problemas mucho más complejos que un laberinto para ratones. La inteligencia artificial es un hecho.

«Imitación funcional» frente a «simulación»

Existen dos aproximaciones distintas en el desarrollo de sistemas que se inspiran en las facultades humanas: la imitación funcional y la simulación.

La «imitación funcional» se plantea problemas humanos y trata de encontrar soluciones tan buenas o mejores que las humanas, aunque no pretende hacerlo al modo humano. Lo que importa es el resultado. Una calculadora es un ejemplo sencillo. Trataré de tres casos sobresalientes. Deep Blue y el ajedrez, Watson y el lenguaje natural y el auge de los teléfonos inteligentes.

La «simulación» pretende imitar el comportamiento humano en su totalidad y en la forma en la que se produce. No solo importa el resultado, sino el cómo se consigue. Su ambición, pocas veces admitida, es recrear la mente en una máquina. Voy a considerar dos ejemplos actuales, el más conocido de los cuales es el Human Brain Project (anteriormente conocido como Proyecto Blue Brain).

Como en el caso del dualismo mente-cuerpo o el planteamiento del problema fácil y el difícil de la conciencia, los filósofos opinan allí donde la ciencia se queda corta. John Searle ha distinguido entre la inteligencia artificial (IA) débil y la fuerte. La IA débil supone que no hay problema en asignar capacidades humanas a los ordenadores y que estos pueden superarnos en rendimiento, pero que no dejarían de ser imitaciones. Este es el ámbito que quiero tratar en la imitación funcional. La IA fuerte postula que la mente posee algo semejante a un programa y que no hay inconveniente en atribuir facultades humanas a los ordenadores. Trataré de ello en la simulación del cerebro por ordenador.

Imitación funcional

Deep Blue vs. Gary Kasparov

«En lugar de un ordenador que pensaba y jugaba al ajedrez como un ser humano, con la creatividad y la intuición humanas, consiguieron uno que jugaba como una máquina, evaluando sistemáticamente 200 millones de posibles movimientos por segundo y ganando por pura fuerza bruta.»

GARY KASPAROV

En 1997 el campeón del mundo de ajedrez Gary Kasparov se enfrentó a Deep Blue, un superordenador creado por IBM para jugar al ajedrez. Deep Blue era el sucesor de Deep Thought, que había sido derrotado un año antes por el campeón. El encuentro se desarrolló en Nueva York, precedido de una enorme expectación local y mundial. Las calles estaban adornadas con grandes retratos del campeón, los titulares de prensa recogían el evento y el mundo entero estaba pendiente del encuentro.

Kasparov era el representante del género humano frente a la máquina. Desde luego, las máquinas habían superado a los hombres en labores mecánicas y a nadie preocupaba que un coche, un tractor o un avión fueran más fuertes o rápidos que nosotros. Pero el ajedrez es el juego que mejor expresa la inteligencia humana. ¿Sería la máquina Deep Blue más inteligente que el humano más inteligente jugando al ajedrez? El operador que manejaba las piezas de Deep Blue jugaba con la bandera americana, mientras que Kasparov jugaba con la bandera rusa. A pesar de ello, todos los americanos apoyaban al ruso.

El desenlace es bien conocido. Kasparov venció la primera partida. En la segunda, Deep Blue dio una lección magistral de ajedrez y batió al maestro. Kasparov se quejó de que la máquina era demasiado humana, dejando entrever que había sido ayudada durante la partida por el equipo de IBM, lo cual nunca se demostró y no parece tener fundamento. Las tres siguientes partidas terminaron en tablas. En la sexta, última y decisiva, con el encuentro empatado, Kasparov se equivocó y Deep Blue barrió al ruso del tablero. La amenaza se había consumado, la máquina había derrotado al humano.

Deep Blue era un superordenador construido a propósito para jugar al ajedrez. Tenía incluso módulos de hardware especializado para dicho juego. Quince años después los ordenadores domésticos son apenas tres veces menos potentes que Deep Blue. Y ya no existe duda alguna. El campeón del mundo es una máquina. Más aún, cualquier ordenador doméstico pone en serios aprietos a los grandes maestros. El ajedrez parece un juego para ordenadores inventado por humanos quince siglos antes de que los ordenadores fueran creados.

Si hay un ámbito en el que se ha acusado a los ordenadores de ser poco humanos o poco inteligentes y usar la fuerza bruta es en el juego del ajedrez. No tienen intuición ni creatividad. ¿Por qué es más creativo un humano que juega mal y pierde que una máquina que no se equivoca, que ha analizado la jugada creativa y sabe que es mala? ¿Somos los humanos intuitivos y las máquinas no? ¿Usan ellas la fuerza bruta y nosotros somos creativos?

Creo que un análisis serio y desapasionado debe llegar a distintas conclusiones. Sobre la fuerza bruta ya he hablado. Es cierto que Deep Blue analizaba 200 millones de operaciones por segundo. No lo es menos que el cerebro de Kasparov cuenta con 450 billones de sinapsis. No es poca cosa. De los programas de ajedrez lo sabemos todo, los hemos creado nosotros. Del cerebro ignoramos mucho.

El ajedrez es un juego limitado pero inmenso. Solo la primera jugada de cada bando produce cuatrocientas posiciones distintas en el tablero. Para realizar el cálculo completo de las cinco primeras jugadas Deep Blue necesitaría ochocientas cincuenta y tres horas. Un programa de ajedrez necesariamente tiene que descartar posibilidades. El programa evalúa una posición. Si cuando evalúa la siguiente no encuentra buenas perspectivas de que sea mejor, la descarta sin analizarla por completo. Así, es posible que pierda la mejor jugada, pero descartará la inmensa mayoría de las malas y de este modo dedicará todos los recursos a analizar con mayor profundidad las jugadas más prometedoras (quizá nueve o diez movimientos).

¿Qué es la intuición humana? ¿No es acaso tomar elecciones sin analizar todas las posibilidades de forma exhaustiva y consciente?

Deep Blue supuso un enorme espaldarazo a la inteligencia artificial y la supercomputación. Su desarrollo desde entonces no ha cesado.

El ordenador Watson en el concurso de televisión Jeopardy

En febrero de 2011 un ordenador de IBM llamado Watson ganó a los dos mejores concursantes de la historia en un concurso de televisión norteamericano llamado Jeopardy. La historia de Deep Blue se repetía catorce años después. Con importantes variaciones.

El ajedrez es un juego de grandes posibilidades, aunque finito, con treinta y dos piezas y sesenta y cuatro casillas. Las reglas son explícitas, no ambiguas, y fáciles de definir matemáticamente. Jeopardy es un concurso de televisión en el que se usa lenguaje natural, humano, con ironía, dobles significados, cuyo ámbito de preguntas es enorme. Prácticamente cualquier tipo de pregunta es posible, desde historia hasta astronomía o celebridades. Requiere precisión, ya que la respuesta no puede ser ambigua. Dado que las respuestas erróneas restan puntos, también necesita confianza para decidir si apostar o no. Y una enorme velocidad, puesto que los concursantes responden en menos de tres segundos.

El interfaz natural de comunicación entre seres humanos es el lenguaje. Dispositivos como el teclado o el ratón existen porque los ordenadores no hablan o entienden. El lenguaje humano es impreciso, contextual, implícito y ambiguo. Todo lo contrario al funcionamiento común de los ordenadores. Además es universal, mientras que millones de personas en el mundo son analfabetas o no se acercan a los ordenadores.

Los ordenadores trabajan habitualmente con información estructurada. En general bases de datos en las que se encuentra distribuida en filas y columnas: nombre, apellido, calle, ciudad… Para que el ordenador pueda trabajar con ella, ha sido necesario tratarla, modificarla de modo que se pueda almacenar en bases de datos. Pero la mayoría de la información generada por humanos no es estructurada. Modificar toda la información existente para traducirla a un formato inteligible por los ordenadores es una labor ingente. La información que manejamos no está en bases de datos, sino en textos solo comprensibles por humanos. Hasta ahora.

El desafío de Watson era inmenso, muy superior al de Deep Blue. No se trataba solo de superar a los humanos o de mostrar más inteligencia en un aspecto concreto. El objetivo era batirles en el uso de la herramienta más humana: el lenguaje. Y lo hizo brillantemente. En dos días de encuentros televisados, respondió más preguntas, con más acierto y en menos tiempo que sus expertos rivales humanos. ¿Cómo lo hizo?

Partiendo de un principio muy humano. En nuestro mundo rara vez hay una sola respuesta correcta como la que se deriva de realizar una suma o una resta. En general nos movemos en un mundo ambiguo en el que, en el mejor de los casos, hay una respuesta mejor que otras. Watson comienza por analizar la pregunta y establecer múltiples hipótesis, como si se tratara de una tormenta de ideas en la que la mayoría de las hipótesis son descabelladas, algunas son razonables y una es la mejor. A continuación busca las evidencias disponibles que soporten las hipótesis. Por último establece una clasificación y la hipótesis mejor puntuada es la respuesta elegida.

Un aspecto esencial es que no hay un programa que realice todo el proceso. Hay múltiples programas o algoritmos que compiten entre sí. Uno analiza palabras clave, otro fechas, otro lugares, otro descompone palabras, otro realiza un análisis semántico exhaustivo, otro detecta relaciones y así hasta un centenar de ellos.

Otra característica esencial de Watson es que aprende. Cuando recibe la respuesta correcta, cambia la valoración de los algoritmos y el peso entre ellos. Es un aprendizaje sencillo. Es, sin embargo, el mejor logrado hasta la fecha. Esto introduce un cambio fundamental en nuestra relación con los ordenadores. En el futuro ya no será tan importante programar los ordenadores. Lo importante será entrenarlos, enseñarles cómo queremos que respondan.

Watson funcionó sobre un hardware que está en la frontera de la supercomputación. Digamos que es un superordenador pequeño o un ordenador comercial muy grande. Y maneja una gran cantidad de información, lo que llamamos Big Data. ¿O no? Veámoslo con detalle. Desconectado de Internet para el concurso, almacenaba 200 millones de documentos, un millón de libros. Esto incluye toda la Wikipedia, miles de novelas y un amplio repertorio de textos. Calculando sesenta líneas por página y cuarenta letras por línea, una página tiene dos mil cuatrocientos caracteres, cerca de 2,5 kilobytes. Doscientos millones de páginas son cerca de medio terabyte. Es decir, toda la información que Watson maneja cabe en el disco duro de un ordenador doméstico. ¿Dónde está el truco? El secreto está en que es información textual, que ocupa muy poco. Los discos duros actuales están repletos de información multimedia, imágenes, vídeo y audio, que ocupan mucho más. No obstante, analizar medio terabyte de datos y responder en menos de tres segundos es una proeza.

Watson ha puesto al día las promesas formuladas por los pioneros de la inteligencia artificial. Un esfuerzo económico y comercial, nuevas tecnologías de hardware y software, a la vez que una visión de futuro, han hecho posible lo que hasta el momento solo era imaginable por la ciencia ficción. Pero Watson no es un titánico esfuerzo encaminado a ganar un concurso de televisión. La aplicación de la tecnología de Watson al ámbito de la medicina es ya un hecho. Las finanzas o los centros de atención telefónica están en el camino y en un futuro próximo muchas industrias incorporarán tecnologías de inteligencia artificial derivadas de Watson.

Teléfonos inteligentes

Estamos rodeados de un número creciente de dispositivos inteligentes interconectados. Sensores que miden la temperatura, el tráfico o el consumo eléctrico. Es lo que llamamos internet de las cosas. Muy pronto habrá más dispositivos inteligentes interconectados que humanos conectados.

Los teléfonos inteligentes no son complejos dispositivos que pretendan exceder la capacidad humana. Sin embargo, están cambiando nuestra vida. Porque están a nuestro lado. El futuro próximo va a estar dominado por dos tecnologías emergentes: poderosos superordenadores remotos que analizan en segundos millones de datos provenientes de un sinfín de personas y sensores y amigables interfaces instalados en nuestros smartphones.

Los teléfonos inteligentes son la ventana por la que accedemos a la supercomputación. Pequeñas aplicaciones envían datos en bruto y reciben datos cocinados por superordenadores. Un ejemplo es el reconocimiento de voz. Tu móvil registra el sonido y lo envía por la red. Al otro lado un ordenador recibe el sonido y lo compara con millones de registros existentes. Lo traduce en un texto y lo envía de vuelta a tu móvil. A su vez, lo que tú has enviado alimenta al superordenador, cuya base de datos aumenta cada día.

Una aplicación plausible será la medicina. Existe una versión de Watson en pruebas realizando diagnóstico médico. Probablemente no será necesario acudir a una consulta para realizar la mayoría de las pruebas diagnósticas más comunes. Los signos vitales podrán registrarse con ayuda de aparatos caseros conectados a smartphones, sin necesidad de ser médico o enfermero ni pasar por la universidad. El número de aplicaciones médicas para teléfonos inteligentes no para de crecer. Una de ellas puede detectar cáncer de piel usando la cámara del teléfono. Ya disponemos de medidores de tensión caseros y estos periféricos aumentarán y se conectarán a los smartphones para medir el pulso, la respiración y algunos análisis de sangre, orina o saliva. En la actualidad, una parte importante de la población usa sus smartphones para ayuda médica y 200 millones de aplicaciones médicas han sido descargadas. Estos gadgets médicos se conectarán con las grandes bases de datos al objeto de recibir asesoramiento personalizado para nuestra salud. Quizá se trate de una pulsera que mida mis ritmos de sueño-vigilia, mi actividad deportiva, mi adicción al tabaco o mis niveles hormonales. Puede que mida las sustancias alergénicas en el aire y las cruce con mi genoma para avisarme del riesgo. Quizá no sirva solo para detectar problemas médicos, sino para orientar mejor una vida normal. Puede medir mi sudoración y decirme si me pongo nervioso delante de una chica o de mi jefe, o si balbuceo o mi voz es firme. Y el catálogo es inacabable. ¿Y cómo será el caso de las poblaciones subdesarrolladas con un médico para más de cien mil habitantes que se encuentra a 50 km y que ya disponen de smartphones?

Una tecnología a punto de llegar a nuestros smartphones es el asistente personal del estilo del popularizado como Siri. Ya existe, aunque tiene un amplio margen de mejora. El asistente personal tratará de entender mi voz, mi situación, mis deseos y mis órdenes. Sacará mis entradas para el cine, me recordará las citas y, basado en mi situación médica, me propondrá cambios en mi dieta o la visita al especialista. Los teléfonos inteligentes y otros dispositivos conectados a grandes ordenadores están cambiando nuestras vidas.

Simulación del cerebro

La utilidad de los modelos

La realidad es compleja. Para poder entenderla, a menudo utilizamos modelos. Un modelo es una representación de una parte de la realidad. Esta representación puede ser matemática, visual o conceptual. Puede ser un dibujo, una fórmula o un modelo por ordenador. Usando el modelo pretendemos analizar, explicar y predecir lo modelado.

Los modelos son muy usados en distintos campos de la ciencia. Se utilizan en las extracciones petrolíferas. Con un modelo de las bolsas de petróleo podemos predecir la mejor manera de extraer el crudo. El ejemplo más notable es el de las pruebas nucleares. Hasta 1996 se realizaron dos mil pruebas nucleares. Desde entonces solo tres. El resto de las pruebas se realizan sobre modelos de ordenador. Realizar pruebas nucleares reales es peligroso y caro. Las últimas pruebas realizadas tuvieron como objetivo validar el modelo. Una vez logrado esto, no se han vuelto a llevar a cabo.

Algunas de las características de los modelos son:

Usamos modelos para formular hipótesis acerca del funcionamiento del sistema nervioso. Para ello se requiere la recolección de datos experimentales.

A menudo descubrimos que carecemos de datos cruciales. En este sentido, un modelo se puede considerar como una herramienta para identificar lo que no sabemos.

Con frecuencia descubrimos inconsistencias y contradicciones ocultas durante la formulación del modelo. Por ello, un modelo sirve para validar la consistencia interna de la descripción de un fenómeno o función.

Si la confianza en el modelo es grande, pero las predicciones difieren de los experimentos, el modelo puede ser usado para falsear hipótesis.

Si los fenómenos que ocurren en el modelo son inesperados o no han sido observados previamente, un modelo puede sugerir nuevos experimentos.

Finalmente, un modelo se puede usar como una plataforma de integración de conocimientos, unificando datos experimentales de distintas fuentes de una manera consistente.

El cerebro es una realidad muy compleja. Para entenderla necesitamos un buen modelo. Hoy estamos muy lejos de conseguirlo, pero existen importantes iniciativas para lograrlo. Cada año se realizan miles de experimentos en el área de la neurociencia. Desde sustancias químicas que pueden producir medicamentos que curen hasta la vastedad del conectoma, los datos recogidos son ingentes.

El elemento básico para simular el cerebro es la neurona. Una vez que contamos con un modelo informático de neurona, vamos uniendo estas para crear redes cada vez más complejas hasta llegar a simular el cerebro.

Existen básicamente dos modelos informáticos de neurona: uno simple que integra los datos de entrada y decide si se dispara o no, y uno complejo que pretende plasmar en el espacio toda la rica forma de la neurona con su variedad de ramas dendríticas y axónicas.

Modelos de neurona

Establecer un modelo de una ley física resulta relativamente sencillo. En cambio, la realidad biológica es mucho más compleja de modelar. Sin duda, el modelo más detallado, elegante y eficaz en toda la biología es el modelo de neurona Hodgkin-Huxley.

Alan Hodgkin y Andrew Huxley recibieron el Premio Nobel en 1963 por su modelo del «potencial de acción», que investigaron en el axón gigante del calamar. El modelo era exquisito y formulado matemáticamente. Sobre el papel era posible predecir el comportamiento del potencial de acción y de su propagación a través del axón. Con la llegada de los ordenadores, resultó muy sencillo trasladarlo a un programa informático. Hoy existen múltiples simuladores neuronales basados en el modelo Hodgkin-Huxley.

Los modelos informáticos de neurona se agrupan en dos tipos. Uno es el modelo simple llamado conexionista, on-off o integrate & fire. El otro es el modelo complejo compartimental o realista.

El modelo conexionista utiliza una neurona abstracta, sin representación espacial. Un punto. Recibe la información de entrada de otras neuronas y se dispara o no, por lo que también se llama integrate & fire (integrar y disparar). Es ideal para simular grandes redes y ha estado vinculado a la inteligencia artificial y las redes neuronales. Tiene un coste computacional muy bajo, es decir, consume poco procesador. En determinados casos no se habla siquiera de neuronas, sino de elementos de decisión.

El modelo compartimental trata de representar una neurona real con toda su extensión física, su soma y sus ramas dendríticas y axónicas, llamadas compartimentos. Es, por tanto, realista y biológico. Cada compartimento es un circuito eléctrico equivalente que responde al modelo Hodgkin-Huxley: tiene resistencia, conductancia y voltaje. Puede simular distintos canales iónicos y, por lo tanto, neuronas con distinto comportamiento eléctrico. Es muy exigente computacionalmente.

Todos los modelos neuronales, tanto los conexionistas como los compartimentales, simulan también la plasticidad sináptica, es decir, pueden cambiar la fuerza de una sinapsis, fortalecerla o debilitarla, por lo que también simulan el aprendizaje.

Human Brain Project (Proyecto Blue Brain)

El Proyecto Blue Brain de la EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne), liderado por Henry Markram, es una de las iniciativas más ambiciosas en el mundo de la neurociencia. Su objetivo es modelizar el cerebro humano en su totalidad, basándose en que en la actualidad hay ya suficiente cantidad de datos neurocientíficos y que los ordenadores tienen la capacidad computacional necesaria para realizar la simulación.

Sus primeros pasos fueron repasar los experimentos y sistematizar los datos existentes para catalogar las neuronas por su morfología y propiedades eléctricas.

Usa un tipo de neurona biológicamente realista o compartimental y el enfoque es de abajo arriba, comenzando por la neurona. El siguiente nivel de simulación es la columna neocortical. Como sabemos, esta columna tiene diez mil neuronas y es un patrón que se repite a lo largo del córtex.

Usa un superordenador Blue Gene de IBM de diez mil procesadores, en los que modela las diez mil neuronas de la columna neocortical, una por procesador, ya que usa neuronas realistas que necesitan mucha capacidad de proceso. Su capacidad es de veintidós teraflops.

El plan es modelizar el cerebro humano en diez años con un supercomputador de un exaflops, mil petaflops, cincuenta mil veces más potente que el usado hasta el momento.

En 2013 se ha anunciado que el Proyecto Blue Brain ha evolucionado a un colosal proyecto de escala europea llamado Human Brain Project, del que hablaré más adelante.

Cognitive Computing

El departamento de Cognitive Computing de IBM, dirigido por Dharmendra S. Modha, es el responsable de crear el chip neuromórfico, del que hemos hablado, que pretende superar la arquitectura de Von Neumann. Ha realizado también una importante simulación cerebral.

En 2009, utilizando un sistema Blue Gene con 147 456 procesadores y 144 TB de memoria principal, lograron una simulación con 1000 millones de neuronas y 10 billones de sinapsis que aprenden. Esto supera la escala de la corteza cerebral del gato. La simulación se ejecutó de cien a mil veces más lenta que en tiempo real.

No se simula el córtex de un gato, ni se pretende hacerlo. Para ello deberíamos entender cómo funciona el cerebro de un gato, lo que está muy lejos de conseguirse. El valor de la simulación consiste en poner a punto un ordenador que puede realizar el cómputo, lo que desde el punto de vista informático es una tarea muy destacable.

La simulación corresponde al 4,5 % del córtex humano. Para ello usa medio petaflops (quinientos teraflops). La predicción es que en 2019 se alcanzará la capacidad necesaria para simular el córtex humano, un exaflops.

El cerebro es un simulador

¿Es posible simular el cerebro?

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 que el primero.

Mientras esto ocurre, podemos plantearnos filosóficamente si es posible la simulación. 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 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, sino otra cosa. 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 cuatro 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.

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 el comportamiento de un ordenador. ¿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.

Respecto al nivel de detalle de la simulación, este debe 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.

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 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.

[Más información en el Apéndice.]

Robot humanoide

«Codificados en los grandes y altamente evolucionados sistemas motor y sensorial del cerebro humano se encuentran 1000 millones de años de experiencia sobre la naturaleza del mundo y cómo sobrevivir en él. El proceso deliberado que llamamos razonamiento es, creo, la más fina capa del pensamiento, eficaz solo porque se apoya en este conocimiento sensoriomotor mucho más antiguo y poderoso, aunque habitualmente inconsciente. Todos somos prodigios olímpicos en las áreas perceptual y motora, tan buenos que hacemos que lo difícil parezca fácil. El pensamiento abstracto, sin embargo, es un truco nuevo, quizá con menos de cien mil años. Aún no lo hemos dominado. No es tan difícil, solo lo parece cuando tenemos que hacerlo.»

HANS MORAVEC

Investigador en robótica

e inteligencia artificial; futurista

Los robots son mecanismos que realizan funciones mecánicas y que parecen estar dotados de autonomía o propósito. Son comunes en cadenas de montaje o en actividades peligrosas para las personas. Una categoría de ellos es la de robots humanoides, que asemejan el cuerpo humano.

Como vimos, el movimiento es una de las tareas más complejas de las que se ocupa el cerebro e involucra una cantidad ingente de neuronas. La simulación de los movimientos humanos comporta una enorme complejidad. Los robots humanoides realizan torpes copias de las acciones humanas. La bipedestación es única en los humanos y un gran logro en el reino animal. Para los robots era una tarea irresoluble hasta hace bien poco. Aún ahora, caminar, correr, subir escaleras o sortear obstáculos comienzan a estar entre su repertorio de movimientos. La mayoría es incapaz de levantarse si se cae. Otras tareas, como el movimiento de prensión de los dedos o la coordinación oculomanual, presentan dificultades computacionales insuperables.

La creación de autómatas que realizan movimientos humanos es en la actualidad una anécdota y queda lejano el tiempo en el que puedan ser mayordomos o ayudantes domésticos.

Los robots humanoides pueden provocar un curioso fenómeno no relacionado con la inteligencia artificial, sino con las emociones. Es el llamado valle inquietante. Descrito en los años 70 en Japón, país muy aficionado a los robots, establece que las representaciones humanas (robots, imágenes, zombies, muñecos, personajes de videojuegos, avatares...) nos resultan más familiares, más identificables cuanto más se parecen a los humanos. Hasta que llegan a un punto en el que se vuelven muy repulsivas, extrañas o inquietantes. El nombre valle se refiere a la forma de la curva gráfica, ya que aumenta la familiaridad cuanto más parecido a los humanos, pero sufre un profundo valle cuando el robot se parece demasiado a los humanos. A veces son pequeños detalles los que marcan la diferencia. El más común es la textura de la piel. También, la calidad del movimiento y del habla, la prosodia o la sensación al tacto. Estudios con monos indican que también ellos tienen el mismo comportamiento. De alguna manera, estas imágenes casi humanas provocan a la vez la identificación y el rechazo. No mostramos rechazo hacia algo muy distinto, pero sí hacia algo casi igual. Parece estar relacionado con la enfermedad: es como si un robot humanoide muy parecido a nosotros fuera un humano enfermo que pudiera contagiarnos.

Singularidad

«En el plazo de unas pocas décadas, la inteligencia de las máquinas sobrepasará la inteligencia humana, llevándonos a la singularidad (cambios tecnológicos tan rápidos y profundos que representen una ruptura en la estructura de la historia humana).»

RAYMOND KURZWEIL

Futurista y abanderado de la «singularidad»

«Aunque suponemos que este tipo de singularidad algún día ocurrirá, no creemos que esté cerca. De hecho, creemos que será en una fecha muy lejana. […] Un cerebro adulto es una cosa finita, por lo que su funcionamiento básico, en última instancia, puede ser desvelado a través del esfuerzo humano. Pero si la singularidad llega en 2045, será debido a avances impredecibles, y no porque sea el resultado inevitable de un progreso exponencial producido por la ley de rendimientos acelerados.»

PAUL ALLEN

Cofundador de Microsoft y creador

del Allen Institute for Brain Science

La «singularidad» es el momento en el que la inteligencia artificial superará a la humana. El mundo cambiará de tal forma que los conocimientos actuales no permiten predecir qué ocurrirá a partir de ese momento. El progreso no se detendrá y a continuación las máquinas serán más inteligentes que toda la especie humana en su conjunto. Se utiliza por analogía con la singularidad física, en la que existe un punto en que las reglas de la física dejan de ser válidas; o con la singularidad matemática, en la que una función en un punto deja de estar bien definida.

La singularidad se basa en la ley de los rendimientos acelerados del científico y futurista Raymond Kurzweil. Esta ley se basa a su vez en la ya comentada ley de Moore, que ha demostrado ser válida hasta la fecha para los ordenadores. Según la ley de los rendimientos acelerados, el crecimiento tecnológico es exponencial. La ley de Moore se refiere tan solo al crecimiento de los ordenadores, mientras que la ley de los rendimientos acelerados que lleva a la singularidad se refiere a la tecnología en su totalidad.

Es difícil estar en contra de dicha ley. Los hechos del pasado la amparan y la predicción del futuro no es descabellada. Y si es cierta, es razonable pensar que las máquinas serán cada vez más inteligentes. Hasta el punto de que sean tan inteligentes como los humanos. Y después serán más inteligentes. Y luego lo serán mucho más.

Como ya vimos, hay que distinguir dos conceptos: la construcción de máquinas inteligentes que hemos llamado imitación funcional, que no tiene que asemejarse al cerebro, y la construcción de una máquina que simule el cerebro. Los detractores de la singularidad, que son muchos, no rebaten ninguno de los dos conceptos. La discusión es cuándo llegará.

¿Cuándo se simulará el cerebro?

Los números empleados por unos y otros son muy flexibles, no tanto por el progreso de la tecnología como por el desconocimiento del cerebro. ¿Cuál es la capacidad del cerebro, cuándo tendremos una máquina que lo simule, cuándo tendremos el conocimiento del cerebro además de la máquina?

Las fechas propuestas son más cercanas de lo que podría pensarse, aunque según avanza el tiempo todos los involucrados las retrasan. Una idea común es que será antes de 2050.

La predicción del departamento de Cognitive Computing de IBM, dirigido por Dharmendra S. Modha, es que tendremos una máquina con potencia equivalente al córtex del cerebro humano en 2019. La del Proyecto Blue Brain es similar. Nótese que ambos estiman una capacidad de cálculo de un exaflops. Sin embargo, el tipo de simulación neuronal del primero es diez mil veces menos exigente que el del segundo. Las cifras no coinciden en absoluto. Y tan solo hablan del córtex, que representa un 20 % del cerebro. Kurzweil, a su vez, ha retrasado la fecha hasta 2045.

Disponer de un superordenador con la potencia de cálculo equivalente a la del cerebro humano es una tarea colosal y la tecnología para conseguirlo aún no ha sido inventada, ni siquiera diseñada. Y sin embargo es el reto menor. El verdadero reto consiste en saber cómo funciona el cerebro y, por tanto, qué tendrá que hacer el supuesto superordenador.

Kurzweil también insiste en que el conocimiento del cerebro aumentará exponencialmente, pero esto está lejos de ser demostrado. Paul Allen (cofundador de Microsoft) y otros ponen de manifiesto la complejidad del cerebro. Según avanzamos en su conocimiento, las propias teorías científicas se hacen más complejas. Los conocimientos actuales son tan insuficientes que vamos a requerir de una aceleración masiva de nuestros avances no solo en un campo, sino en todos los relativos al cerebro, desde la genética hasta la filosofía. También la inteligencia artificial va a requerir de nuevas teorías y enfoques de investigación que hoy simplemente no podemos imaginar. El método de predicción de la fecha de la llegada de la singularidad es duramente criticado: se trata simplemente de que sea lo suficientemente lejana como para que nadie pueda reprochar a Kurzweil su incumplimiento.

Dos datos son esenciales para realizar una simulación del cerebro: uno es la descripción de los elementos, las neuronas y sinapsis, y otro es su conexión, el conectoma. Los proyectos Blue Brain y Cognitive Computing adolecen de desconocimiento en las dos áreas. Necesitamos conocer mejor las neuronas, clasificarlas en tipos adecuados y simularlas con corrección en toda su complejidad. Y además tenemos que descubrir la descomunal extensión del conectoma. Ya hemos hablado del diminuto gusano C. elegans con sus trescientas dos neuronas y sus 6418 sinapsis. Aunque resulte sorprendente, no existe ninguna simulación completa de C. elegans. Ello se debe en parte a que conocemos mal sus neuronas. Cada una de ellas es prácticamente distinta de las demás, excepto la gemela que ocupa la parte simétrica del cuerpo. Muchas de ellas no generan potenciales de acción y no conocemos bien si las sinapsis son excitadoras o inhibidoras. Pero, en todo caso, la pregunta surge inevitable: ¿cómo pretendemos simular el cerebro humano si no somos capaces de hacerlo con el gusano más simple que conocemos?

Test de Turing

«Propongo considerar la siguiente cuestión: ¿pueden pensar las máquinas?»

ALAN TURING

La maquinaria de computación y la inteligencia

Alan Turing (1912-1954), brillante matemático inglés, fue uno de los padres de la moderna computación, junto con Von Newmann, Shannon y otros. Su aportación más notable al desarrollo de los ordenadores fue la descripción de la máquina de Turing, un invento teórico que serviría de base a los ordenadores que se diseñarían y construirían con posterioridad.

En la Segunda Guerra Mundial descubrió el código de Enigma, la máquina de criptografía de los nazis, lo que ayudó a los aliados a ganar la guerra. El final de Turing fue trágico, pues fue condenado por homosexualidad. Optó por la castración química frente a la cárcel. Dos años después se suicidó.

Test de Turing

Turing, un matemático, acude a la revista Mind de psicología y filosofía para formularse una pregunta trascendente: ¿pueden pensar las máquinas? Los ordenadores apenas empezaban a existir, pero Turing vislumbró la posibilidad de que pudieran realizar funciones humanas como pensar. El artículo «Computing machinery and intelligence» fue publicado en 1950 y en él plantea la pregunta desde el comienzo. Dado que responderla supone definir los términos pensar y máquina, propone cambiar la pregunta por otra carente de ambigüedad. Describe para ello el juego de imitación. Un examinador hace preguntas a dos individuos que se hallan en otra habitación y se comunican por teletipo (el método ideal en tiempos de Turing; hoy sería teclado y pantalla). ¿Qué sucedería si una máquina tomara el papel de uno de ellos? ¿Sería capaz el examinador de descubrir a la máquina?

Turing describe a continuación el estado de los ordenadores de la época y se formula la pertinencia de la pregunta para concluir que en efecto es válido sustituir una pregunta por otra. De los argumentos en contra, señala el de la conciencia y apunta que «la única manera en que podríamos estar seguros de que una máquina piensa es ser la máquina y sentirse uno mismo pensar». Pero esta es una postura solipsista según la cual «la única forma de saber que un hombre piensa es ser ese hombre en particular».

Turing hace algunas observaciones interesantes. Predice que en cincuenta años, a final del siglo XX, las computadoras podrán superar el juego de imitación. No ocurre antes no porque el hardware no sea potente, sino porque hay que programar las máquinas y eso llevará cincuenta años. La predicción de Turing es completamente errónea. Ni las máquinas actuales ni las de un futuro próximo, ni mucho menos las de su época, pueden remotamente superar el test de Turing en una tarea verbal libre como propone.

«Creo que a finales del siglo el uso de las palabras y la opinión educada general se habrán modificado de tal manera que se podrá hablar de máquinas que piensan sin esperar que lo contradigan. […] Las consecuencias de que las máquinas pensaran serían demasiado terribles. Esperemos y creamos que no pueden hacerlo. […] Nos gusta creer que el hombre es, en cierto modo, superior al resto de la creación, pero sería mejor si pudiéramos demostrar que es necesariamente superior, puesto que así no habría peligro de que perdiera su posición dominante.»

ALAN TURING

La maquinaria de computación y la inteligencia

Test de Turing para tareas

El test de Turing es teórica y prácticamente válido si nos atenemos a tareas específicas. Ninguna máquina puede superarlo en la actualidad en un contexto verbal sin restricciones como planteó Turing, pero cada vez son más las tareas en las que las máquinas lo superan. De modo que sugiero reformular el test de Turing de la siguiente manera:

«Un ordenador supera el test de Turing para una tarea X cuando un juez humano no pueda distinguir entre un concursante humano y un concursante ordenador ejecutando la tarea X».

Los ordenadores superan el test de Turing en muchas tareas

La lista de tareas en las que los ordenadores superan el test de Turing no para de crecer. Cada día hay nuevas y sorprendentes incorporaciones. Los ordenadores no solo realizan tareas con la destreza de los humanos, sino que nos superan con creces en muchas de ellas. Algunas tareas hasta ahora solo reservadas a los humanos y consideradas de alto nivel se añaden al repertorio de los ordenadores para perplejidad de todos.

Las tareas mencionadas a continuación son solo un limitado catálogo que puede servir como ejemplo de un movimiento incesante. En la sección de Neurociencia vimos algunas de las sobresalientes facultades del cerebro humano. Es tentador preguntarse en qué medida los ordenadores han alcanzado o superado el rendimiento humano en dichas facultades. En algunas tareas la superación es palpable, mientras que en otras apenas se ha propuesto.

En general los ordenadores se desempeñan bien en tareas acotadas. En los entornos de ejecución abiertos, que por su naturaleza no han sido programados por completo, fracasan con mayor facilidad.

Los ordenadores están construidos por humanos para que nos descarguen de trabajo, realizando tareas humanas.– Por ello superan el test en multitud de tareas. Por ejemplo, todas las tareas de informática empresarial: contabilidad, control de almacén, nóminas y cálculos diversos. Durante medio siglo los ordenadores han sido máquinas de contabilidad.

Cálculo.– Ya en sus comienzos la ejecución de los ordenadores en tareas matemáticas superó a la del hombre. El propio Turing advirtió que lo único adicional que debería requerir un programa matemático era ralentizar su respuesta e introducir algún error para confundir al juez humano.

Ajedrez.– Desde que en 1997 Deep Blue ganó a Gary Kasparov se estableció un nuevo escenario en la relación hombre-máquina. Hoy los programas comerciales modernos no solo ganan a cualquier maestro, sino que ajustan su nivel (juegan deliberadamente peor) al de su contrincante para no desanimarle.

Música.– La música es un arte muy abstracto y matemático: el dominio ideal de los ordenadores. El uso de los ordenadores en la música abarca todo el espectro de este arte. Se usan para grabarla, almacenarla y producirla. Son sintetizadores de voces. Son instrumentos musicales. Organizan la música durante la composición con programas llamados secuenciadores. Reconocen canciones. Y componen. Los ordenadores son capaces de componer obras al estilo de Mozart o Beethoven, indistinguibles de las obras originales para los expertos. Es decir, son composiciones que superan el test de Turing ante los jueces más exigentes.

Visión.– La visión humana es muy compleja. Millones de neuronas trabajan en paralelo para reconocer formas, colores, movimiento, objetos, palabras, caras y expresiones. Ningún ordenador está en condiciones de realizar tan prodigiosa labor. Sin embargo, el intento ha comenzado. No hay un equipo que pretenda hacerlo todo, pero hay programas especializados que reconocen partes de la escena visual. Existe, por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres que permite extraer de una imagen un conjunto de letras y traducir la imagen a texto. El número de errores sigue siendo muy elevado y solo se enfrentan con texto impreso, no con manuscritos. También hay tentativas de reconocimiento de caras. Incluso de reconocimiento de emociones faciales. Y de objetos. La característica común es la poca fiabilidad. Solo en entornos muy bien delimitados trabajan con éxito. Una cara ligeramente girada con gafas y barba es reconocible por un humano, pero hoy es un problema difícil para un ordenador. No obstante, todo parece indicar que en un futuro próximo las cosas serán distintas.

Síntesis de voz.– Existe desde hace años y se realiza con bastante éxito. La lectura de textos no es muy complicada y la entonación es bastante acertada. La voz sintetizada sigue siendo poco natural y fácilmente reconocible como no humana, pero el sentido del discurso se capta sin problema.

El reconocimiento de voz ha avanzado enormemente en los últimos años.– Se trata de un asunto capital por las implicaciones económicas que tiene; acceder a millones de usuarios con facilidad es algo que interesa en muchos negocios. En el mundo hay millones de personas analfabetas, así como personas que no tienen contacto con los ordenadores. Para el resto, el lenguaje hablado es la forma natural de comunicación. Los elementos de comunicación de los ordenadores, por muy avanzados que sean, no dejan de ser un sustituto. El ratón, el teclado, la pantalla o la pantalla táctil son solo un sucedáneo de la voz humana. Reconocer la voz es enormemente complejo, incluso para los humanos. En un entorno de ruido nos veremos obligados a pedir a nuestro interlocutor que repita, hable más despacio y más claro. Los teléfonos inteligentes son una primera línea de reconocimiento de voz que se extenderá pronto a muchos dispositivos, como coches o electrodomésticos.

Vehículos autónomos.– La exploración espacial fue la primera en poner en marcha vehículos no tripulados. Los aviones no tripulados ya están funcionando. Ser capaz de construir coches que se manejen en el entorno caótico y cambiante de una ciudad es un desafío que ya está en marcha.

Manejo estadístico del lenguaje.– Los sistemas de manejo de textos tienen dos vertientes: la estadística y el entendimiento. Un buscador de Internet como Google recibe millones de peticiones diarias, cada una con una o varias palabras. El usuario hace clic en algunas de ellas proporcionando una valiosa información al buscador, que es capaz de relacionar unas palabras con otras y mejorar los resultados de búsqueda, siempre usando palabras. Un paso más lo constituyen los traductores online, el más conocido de los cuales es también el de Google. Google Translate no se basa en reglas gramaticales (como hacemos los humanos). Es una traducción estadística. El sistema aprende de traducciones humanas existentes. El principio es sencillo. Damos al traductor dos textos: «The Da Vinci Code» y «El Código Da Vinci». El sistema debe averiguar que The se traduce por «El» y que Code significa «Código». Si proporcionamos versiones electrónicas de ambos libros, el sistema tiene mucho material para comparar. El trabajo del personal de Google consiste en alimentar el sistema con todos los textos posibles. Solo los documentos de Naciones Unidas han proporcionado 200 000 millones de palabras. Otras muchas empresas están trabajando en sus propios traductores. Es un trabajo finito y al alcance de todos. Llegar al 99 % de precisión es cuestión de tiempo. El sistema también anima a los usuarios a introducir correcciones y traducciones alternativas.

Comprensión del lenguaje.– Se trata de usar las reglas gramaticales y, más aún, las relaciones entre palabras. Es el camino de las llamadas ontologías o la red semántica. Ahora de lo que se trata es de que el sistema reconozca que un coche se conduce, un hombre piensa y una vaca muge. Y de encontrar los miles de reglas que unen los conceptos humanos con sus particulares variantes y excepciones, y su distinta aplicación en cada lengua. El trabajo es monumental pero, de nuevo, ya ha empezado. Google también está dando pasos, aunque el ejemplo más sobresaliente es Watson. Ganar a humanos expertos en una tarea de lenguaje natural revela unos avances asombrosos. Watson distinguía bromas y dobles sentidos y ganó aplicando reglas complejas combinadas con reglas simples. La combinación de reglas y estadística situará a los ordenadores venideros en la senda de superar el test de Turing en la comprensión del lenguaje natural.

Generación del lenguaje.– Watson generaba unas respuestas simples, lejos de la rica interacción humana. En los últimos tiempos han surgido un conjunto de redactores automáticos de noticias que introducen a los ordenadores también en el mundo de la generación del lenguaje. Son artículos repetitivos de unos ocho párrafos que versan sobre el desempeño de equipos deportivos locales. Artículos que, basados en pocos datos, generan una noticia apenas un minuto después de acabado el encuentro. Artículos que pocos leen y ningún periodista escribiría. Con un resultado ajustado escriben que el equipo A ganó al B y con uno amplio redactan que A machacó a B. No son gran cosa, pero la carrera de generación del lenguaje por ordenador también ha comenzado.

Retos de futuro

Tal como lo propuso su autor, el test de Turing está lejos de superarse. El cerebro esconde aún muchos misterios que la ciencia no ha desvelado. Una máquina que no fuera descubierta en una charla sin restricciones sería prácticamente humana, y para que ello ocurra faltan décadas en el caso de que sea posible, algo que personalmente opino que sí ocurrirá.

Existen además enormes lagunas a las que ni siquiera nos hemos acercado. No hay intentos de simular facultades esenciales del ser humano, porque no es rentable hacerlo o porque no sabemos cómo.

Simular las emociones y la motivación no parece que reporte beneficio alguno. Hay que motivar a los seres humanos. A las máquinas basta con enchufarlas. Elegimos una u otra opción no solo porque nos parezca más racional, sino porque irracionalmente nos apetece, nos motiva, su balance emocional es mejor. Desarrollaremos máquinas emocionales o motivadas cuando económicamente resulte rentable entablar relaciones emocionales entre ordenadores y personas, cuando una máquina quiera motivarnos o convencernos o intente comprender nuestras motivaciones. Nada de ello existe hoy.

La conciencia es una materia especialmente escurridiza. Como vimos, apenas sabemos lo que es y para realizar un modelo sobre algo es imprescindible conocerlo bien. Teóricamente, filosóficamente, computacionalmente es muy atractivo preguntarse si es posible crear una conciencia artificial. Ningún ordenador ha dado la menor muestra de conciencia. Hubiera sido una sorpresa, ya que nadie lo ha intentado. En la vía de lo que hemos llamado imitación funcional, es posible que alguien cree un programa que haga una función similar a la que desempeña el cerebro y consiga un esbozo de conciencia. La otra opción es la de la simulación completa del cerebro del estilo del Proyecto Blue Brain: llegar a construir un cerebro como el humano, poner todas las cosas juntas y esperar que la conciencia emerja de la máquina, de la misma manera que emerge del cerebro humano.

Las máquinas avanzan y compiten con el ser humano en múltiples aspectos. Otras facetas humanas permanecerán ocultas a nuestro conocimiento y serán inimitables durante mucho tiempo por ingenios construidos por nosotros.

Interfaz cerebro-ordenador

BCI

BCI (del inglés brain computer interface) o interfaz cerebro-máquina es cualquier mecanismo que nos relaciona con los ordenadores. Puede ser un teclado, pantalla o ratón. En general se refiere a tecnologías en las que se lee el impulso nervioso más directamente. Poco a poco los interfaces están pasando de estar cerca de nosotros a tocarnos e incluso estar dentro de nosotros implantados.

La necesidad de tecnologías BCI es simple. Están ayudando a miles de personas con miembros amputados. También proporcionan nuevas perspectivas a personas con problemas neurológicos de todo tipo: paraplejia por accidente, sordera, ceguera, epilepsia, depresión o coma. El interés económico y social es inmenso.

La tecnología BCI puede ser de entrada o de salida. De entrada sucede cuando se ayuda a superar una determinada discapacidad sensorial, como la sordera. De salida ocurre cuando se suple la deficiencia de un miembro, como en una amputación o parálisis.

Consta de dos partes: la propia interfaz y la robótica asociada. Una silla de ruedas controlada por el pensamiento tiene un dispositivo que lee las órdenes del sujeto. Es el interfaz. La propia silla de ruedas es a su vez un complejo robot. Pongamos el caso de un miembro amputado sustituido por un brazo robótico. Las órdenes que el cerebro envía a un brazo sano son sumamente complejas y viajan a través de miles de neuronas. Un interfaz es capaz de captar tan solo unos pocos impulsos, en absoluto la riqueza de una orden cerebral. De modo que el brazo robótico es un sofisticado robot que responde a unos pocos impulsos y realiza la tarea de alargamiento, torsión de la muñeca, cierre de la mano y sensibilidad de los movimientos de forma semiautomática. De igual manera, una silla de ruedas recibe del interfaz el comando que le indica la dirección, pero tiene un mecanismo robótico para sortear obstáculos.

Cada semana la tecnología BCI genera sorprendentes titulares de prensa. Su futuro es extraordinario, como indica su vigoroso presente.

Tecnologías usadas por BCI

Algunas de las técnicas descritas en los capítulos de neuroimagen son en gran medida implantadas en la interfaz cerebro-ordenador. A estas se unen otras y la imaginación de los desarrolladores proporcionará más, sin duda.

El electroencefalograma (EEG) es una técnica barata, poco invasiva y que permite la movilidad. Un sencillo casco, que se puede poner y quitar sobre la cabeza, permite la lectura de las ondas cerebrales. Su inconveniente es que la resolución espacial es muy baja. Esto significa que no sabemos muy bien qué estamos midiendo. Un análisis matemático sofisticado proporciona algún dato adicional. El EEG es la base de la silla de ruedas movida con la mente. En una implementación sencilla: el sujeto piensa en letras o números, algo que el EEG detecta sin problemas. Entonces la silla se mueve o se detiene. Una opción más compleja consiste en medir una onda conocida llamada P300. Esta onda característica ocurre cuando el sujeto se encuentra con un acontecimiento esperado. De modo que presentamos al sujeto en una pantalla sucesivamente varios puntos de la habitación. Cuando aparece el deseado por el sujeto, su cerebro emite un P300, el EEG lo detecta y envía una orden a la silla, que se dirige al punto elegido. En el camino, la silla puede esquivar obstáculos, de forma que el sujeto está liberado de manejar constantemente la silla.

Otras implementaciones del EEG están en camino para medir, por ejemplo, la respuesta del individuo ante estímulos en el llamado neuromárketing o mejorar su concentración en tareas.

Un ejemplo mundialmente conocido de BCI es el del científico Stephen Hawking. Padece esclerosis lateral amiotrófica (ELA), una enfermedad que afecta a las neuronas motoras, que van degenerando progresivamente. Conlleva la pérdida de movilidad o parálisis y los músculos se atrofian. Los síntomas aparecen primero en brazos y piernas y se van extendiendo al resto de funciones motoras voluntarias. Con el tiempo aparecen problemas para hablar, tragar y respirar. La ELA no afecta a las neuronas sensitivas ni al entendimiento. También se mantiene el control de esfínteres, la función sexual y el movimiento de los ojos.

Hawking trabaja con un complejo mecanismo que es capaz incluso de generar voz. En el pasado podía mover los dedos y seleccionar letras. Con el tiempo perdió esta capacidad y el mecanismo pasó a registrar el movimiento de su mejilla. Está proyectado utilizar el movimiento de los ojos como nuevo interfaz.

El movimiento de los ojos es un mecanismo con el que se están realizando prometedores trabajos. Nuevos smartphones detectan la dirección de la mirada y la usan para realizar acciones que el sujeto espera, como pasar página en un documento. Aunque existen pocos casos de uso de la mirada en ayuda para discapacidades, es un campo obvio de investigación.

La voz es un interfaz del que ya hemos hablado y al que se unirán todo tipo de medidas fisiológicas. Es posible detectar cambios de sudoración, frecuencia de respiración y cardiaca… para desencadenar acciones apropiadas.

Aunque sin duda la estrella es la implantación de electrodos. Dispositivos que registran directamente la actividad nerviosa, escuchando el lenguaje de las neuronas, o producen impulsos en las neuronas, dándoles órdenes.

En el pasado estos dispositivos eran grandes, invasivos y pesados. Su miniaturización es permanente y donde antes solo cabía un electrodo hoy se puede implantar una matriz con una decena de ellos. La diferencia es enorme, ya que aumenta la riqueza de la señal recibida o emitida.

Siguen siendo muy invasivos y su implantación requiere abrir un agujero en el cráneo. En el caso de los miembros periféricos o en los ojos esto se simplifica un tanto. Necesitan también una pila que los alimente y demandan un mantenimiento periódico. Aunque todo esto está sujeto a permanentes avances.

El problema esencial de los electrodos implantados sigue siendo dónde registrar, qué registrar y cómo interpretar. No obstante, su futuro es muy prometedor.

Campos de aplicación

Los campos de aplicación de BCI son muy variados y cada día hay nuevas incorporaciones al catálogo. Pueden agruparse en prótesis de miembros amputados, restauración de funciones neurológicas perdidas, investigación y diversión (videojuegos).

Miembros amputados

La guerra es un acontecimiento terrible que deja muchos muertos cada año. También miles de personas sufren amputaciones de piernas y brazos. Los accidentes de tráfico y laborales suman una apreciable cantidad de personas con amputaciones. El coste humano y económico es enorme. La tecnología BCI está comenzando a ser una esperanza para miles de personas.

Las prótesis siempre han existido. Una pata de palo o un gancho en lugar de la pierna o la mano ayudan. Una legión de nuevos miembros robóticos está en camino para ayudar a las víctimas de amputaciones. Los miembros robóticos van adquiriendo nuevos grados de libertad. Manos que giran la muñeca, dedos que se mueven individualmente, prensión de los dedos de gran finura. En el caso de las piernas, tobillos articulados, piernas que se sincronizan para mantener el paso o que se adaptan a las irregularidades del camino.

La parte robótica del implante mejora día a día. El interfaz sigue siendo el mayor problema. El individuo tiene que aprender a mover el miembro, a menudo con órdenes muy poco naturales. La colocación del interfaz también varía y este puede situarse en el muñón, el cerebro u otra parte del cuerpo. Es necesario aún mucho trabajo experimental para aumentar su funcionalidad.

Silla de ruedas controlada por la mente

Las lesiones en la médula espinal como resultado de un accidente de circulación son trágicamente frecuentes. Dependiendo del lugar de la lesión, la persona puede perder la movilidad de las piernas o los brazos. Es posible que la persona no pueda hablar y vea su movilidad totalmente reducida.

Existen varias líneas de investigación basadas en EEG. El objetivo es proporcionar autonomía al sujeto y que pueda realizar mínimos desplazamientos con la silla. El EEG recoge las ondas generadas por el individuo y envía comandos a la silla para que se mueva.

Activación muscular en lesiones nerviosas

En una lesión medular se ha interrumpido la comunicación de la señal que el cerebro envía al músculo. Tanto el cerebro como el músculo están en principio intactos. ¿Por qué no restaurar la comunicación y usar los propios medios del paciente? Se trata de empalmar el nervio dañado. Esto es desde luego muy complejo, ya que supone un doble interfaz. De un lado, hay que leer la señal cerebral. De otro, estimular los músculos. Y hay que hacerlo de manera coordinada, si no un complejo movimiento como la locomoción no es posible. El reto es formidable, pero las ganancias esperadas para las personas afectadas también lo son.

Implante coclear y retiniano

El implante coclear es una realidad. Más de doscientas mil personas lo usan en todo el mundo. Ha supuesto un beneficio gigantesco para los sordos, que de otro modo hubieran visto su vida mental y social muy limitada. Un micrófono externo recoge los sonidos, que son interpretados y transmitidos al nervio auditivo.

El implante retiniano es una poderosa línea de investigación. Dependiendo del lugar de la lesión puede intentar suplantar una parte u otra de la retina. En la degeneración de los fotorreceptores, se coloca en su lugar y se mantiene el resto del ojo en uso. En una versión más primitiva, una cámara recoge las imágenes y estimula el nervio óptico. Su desarrollo es muy inferior al implante coclear, pero ya hay prototipos.

Un aspecto esencial para el éxito de los implantes cocleares y de retina es el momento en el que ocurren la lesión y el posterior implante. Como vimos, existen ventanas de maduración del sistema nervioso. Alguien sordo o ciego de nacimiento no formará adecuadamente su corteza auditiva o visual y se beneficiará poco del implante si este se realiza cuando el sujeto es adulto. Muchos casos de sordera son congénitos y el implante ha de realizarse de forma precoz para que ayude en el desarrollo del cerebro. Por el contrario, muchos casos de ceguera ocurren cuando el sujeto ya es adulto y ha formado correctamente las estructuras visuales de su cerebro.

Funciones mentales superiores

La implantación de electrodos intracraneales es una poderosa línea de investigación y tratamiento en enfermedades neurológicas poco tratables por otros métodos.

En el caso del párkinson se está procediendo a implantar electrodos que sirven de marcapasos para controlar los temblores asociados. En la epilepsia se pretende anticipar la aparición de la crisis y aplicar estimulación correctora. En la depresión severa, la estimulación cerebral profunda produce unas descargas constantes de baja intensidad que ayudan a mantener el ánimo alto. Si bien todas estas técnicas son experimentales, todo indica que un buen número de casos podrán ser tratados en el futuro con ellas.

Las técnicas de neuroimagen pueden servir incluso para diferenciar la muerte cerebral de otros casos similares. Es posible que alguien parezca estar en coma cuando en realidad no puede comunicarse, como en el llamado síndrome de aislamiento. Una adecuada utilización de la neuroimagen puede arrojar luz sobre estos enigmáticos casos.

Otras aplicaciones

La estimulación transcraneal magnética consiste en la aplicación de un fuerte campo magnético sobre el cerebro. Se realiza con una sencilla bobina portátil y no requiere siquiera el contacto con la cabeza. Es inocua y se utiliza preferentemente en investigación. Permite inhibir o activar una parte del cerebro e investigar así su función. Está también comenzando a ser utilizada en tratamientos de enfermedades psiquiátricas como la depresión.

El EEG ha comenzado a usarse en un conjunto de aplicaciones variadas. Mediante su uso se puede averiguar la respuesta que se produce ante determinados estímulos, por lo que es una herramienta de reciente utilización en el neuromárketing. También permite detectar la pérdida de atención, por lo que se puede usar para aprender a aumentar la concentración en personas con dificultades para centrarse en tareas que lo requieren.

Por último, aunque pueda resultar frívolo, la tecnología BCI comienza a usarse en el campo del entretenimiento. Ya existen videojuegos que utilizan estos innovadores aparatos.

Cerebro y ordenador. Otras implicaciones

Nuestro conocimiento del cerebro aumenta cada día. Aun así, es mucho lo que ignoramos. Una cosa clara es que muchas de las decisiones que tomamos son inconscientes e irracionales, en el sentido de que no siguen la secuencia lógica del razonamiento consciente. Nuestra elección está determinada por sesgos cognitivos que se han mostrado en múltiples estudios experimentales. La economía es un área de capital importancia en la sociedad y sabemos que muchas decisiones de los actores económicos, aunque aparentemente fundadas en la razón, están en realidad provocadas por prejuicios cognitivos en los que el miedo es un componente esencial.

¿Somos libres para decidir? Es una antigua pregunta filosófica que comienza a ser tratada por la ciencia. Si no lo somos, las consecuencias son muy importantes y abarcan muchos ámbitos, uno de los cuales es la legislación y los tribunales, que se basan en el principio de que somos responsables de nuestras decisiones. El área jurídica también se ve afectada por nuevos conocimientos de la neurociencia. La memoria es débil, por lo que hay que preguntarse por el valor de las declaraciones de los testigos. Y si las técnicas de neuroimagen avanzan, es posible que lleguemos a saber científicamente lo que pasa por la mente de un testigo o un acusado.

El desarrollo de los ordenadores tiene una influencia cada día mayor en nuestra sociedad. ¿Cuál es la importancia de la tecnología en el empleo, en el trabajo humano? ¿Seremos sustituidos por máquinas? Y, por otro lado, dado que nuestra exposición y contacto con la tecnología son crecientes, cabe preguntarse: ¿están cambiando las tecnologías como Internet y los smartphones la forma en la que pensamos?

La ciencia ficción es una rama muy fructífera de la ficción. ¿Influye en la ciencia? ¿Orienta los desarrollos científicos o al menos sirve de inspiración? ¿Cabe plantearse nuevos problemas éticos con el advenimiento de máquinas autónomas?

Un mayor conocimiento del cerebro tendrá implicaciones en distintas áreas de la vida y la sociedad más allá de la medicina. El desarrollo de los ordenadores está afectando ya a nuestra vida cotidiana. A continuación expongo algunos de los ámbitos en que esto puede ocurrir.

No quisiera dejar de mencionar dos gigantescos proyectos mundiales de comprensión del cerebro: el norteamericano BRAIN (siglas de Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies) y el europeo Human Brain Project.

Economía

«Lo que poco cuesta aún se estima menos.»

MIGUEL DE CERVANTES

Sesgos cognitivos

El cerebro no es lógico, es psicológico. Manifestamos una gigantesca cantidad de prejuicios cognitivos a la hora de tomar decisiones. Estos han sido estudiados y sometidos a experimentación y vienen a concluir que, dependiendo de nuestro estado y la forma de presentar la información, con frecuencia descartamos la solución más lógica y nos inclinamos por decisiones sesgadas. Estos sesgos son tan importantes que sus estudios han merecido la concesión de dos Premios Nobel de Economía. Todos estos estudios muestran la falta de coherencia entre las decisiones que toman los sujetos y la utilidad esperada. Esto introduce fundadas sospechas sobre la cientificidad de las decisiones en economía.

Un conocido sesgo es el de la lotería o las quinielas. En juegos de azar donde existe la banca, con un número de jugadas suficiente siempre gana la banca. La esperanza matemática es que de cada cien euros que jugamos perdemos treinta, que se llevan la banca o la hacienda pública. Pero millones de personas en el mundo participan en estos juegos.

Según la teoría de la perspectiva, no actuamos en abstracto, objetivamente, de forma absoluta, sino que lo hacemos en un marco de referencia. Comparamos con nuestro punto de partida. Así, arriesgamos para no perder, pero cuando se trata de ganar, optamos por lo seguro. El efecto de la dotación dice que valoramos más lo que poseemos que aquello de igual valor que no poseemos. La aversión a las pérdidas hace que sea mayor la insatisfacción por perder cien euros que la satisfacción por ganarlos.

Si con la opción A se salva el 50 % de un grupo de personas, mientras que con la B muere el 50 %, la mayoría elige la opción A, aunque el resultado de ambas es idéntico.

Al tomar una decisión pensando en una lengua extranjera, solemos ser más racionales, nos afectan menos los sesgos. Cuando se pretende manipular la decisión de un sujeto usando alguno de los sesgos más conocidos, es más efectiva si se realiza en la lengua nativa del sujeto que en una segunda lengua. Esto parece deberse a una mayor distancia emocional con el problema cuando no está planteado en la lengua nativa.

Aunque la razón nos indique lo contrario, tendemos a opinar como lo hace la mayoría. Gastamos más cuando manejamos pequeñas cantidades en lugar de grandes (monedas frente a billetes). Nos quedamos con la primera opción que se nos presenta antes que con las restantes en la lista. Una vez tomada una decisión, toman mayor peso los argumentos que la refuerzan y pierden peso los argumentos que la contradicen. Los demás tienen más sesgos cognitivos que nosotros. Los otros actúan menos libremente que nosotros. La autoridad tiene razón aunque la evidencia muestre lo contrario. Pensamos lo mismo que nuestros amigos sin que la evidencia lo demuestre. Si el dado ha caído dos veces seguidas en el cuatro, ya no caerá más. El producto que anuncia una mujer atractiva es mejor que el que anuncia un sujeto malencarado.

La economía es un campo en el que las predicciones fallan sistemáticamente. La opinión de los expertos tiene tan poco valor que de hecho no mejoran una predicción realizada por un ordenador o la basada en simples cálculos. Pero les creemos y hacemos lo que nos recomiendan.

Los monos capuchinos, que aprenden a manejar el dinero y a cambiarlo por alimentos, manifiestan parecidos sesgos cognitivos que los humanos, lo que parece indicar que tenemos prejuicios desde hace millones de años.

El catálogo de sesgos es inacabable. Su influencia en la economía es enorme y afecta no solo a los ciudadanos corrientes, sino a los líderes que toman decisiones trascendentales para el conjunto de la población. La economía se basa en la confianza, en el miedo y en el prejuicio. Más vale pájaro en mano que ciento volando. Mejor malo conocido que bueno por conocer. ¿Seguro?

Empleo

«La principal lección de treinta y cinco años de investigación en Inteligencia Artificial (IA) es que los problemas difíciles son fáciles y los problemas fáciles son difíciles. Las habilidades mentales de un niño de cuatro años de edad, que damos por sentado: reconocer un rostro, levantar un lápiz, caminar por una habitación, responder a una pregunta…, de hecho resuelven algunos de los problemas más difíciles de ingeniería jamás concebidos. […] A medida que aparece una nueva generación de dispositivos inteligentes, serán los analistas de valores, los ingenieros petroquímicos y los miembros de una junta de libertad condicional los que están en peligro de ser reemplazados por máquinas. Los jardineros, recepcionistas y cocineros tendrán asegurados sus puestos de trabajo en las próximas décadas.»

STEVEN PINKER

Psicólogo cognitivo

El avance de la tecnología, la capacidad cada día más poderosa de los ordenadores y el estado de la economía mundial, con un aumento de la desigualdad y del desempleo, hacen inevitable la pregunta: ¿qué ocurrirá con la fuerza laboral; seguirán existiendo los empleos; cómo será la economía del futuro?

A lo largo de la historia, la tecnología ha permitido la prosperidad, la productividad y la creación de riqueza. El arado romano permitió que tierras difíciles fueran labradas llevando alimentos a mucha población. También ha destruido empleo. El tractor y las máquinas cosechadoras sacaron a mucha gente del campo: ya no eran necesarios.

La mecanización siempre ha tenido detractores. El ejemplo más conocido es la falacia ludita. A principios del siglo XIX, tomando un líder inventado, Ned Ludd, los luditas se resistieron a la introducción de máquinas en los telares. Estas abarataban el trabajo y creaban desempleo. Los luditas destruían máquinas para evitarlo. Los economistas llaman falacia ludita a la idea errónea, según ellos, de que las máquinas destruyen empleo, ya que este se crea en otros sectores industriales. Más antiguo aún es el sabotaje, que viene del término sabot, zapato de madera que los trabajadores holandeses del siglo XV lanzaban a las máquinas para inutilizarlas.

El código de barras es un ejemplo de lo contrario, de cómo la tecnología puede crear empleo. Facilitó la localización y movimiento de productos por todo el mundo. Gracias a esta sencilla tecnología se han creado millones de puestos de trabajo en todo el planeta. La realidad de prosperidad relativa en la que vivimos, con una riqueza mayor que la que nunca ha existido, no hubiera sido posible sin la tecnología. Hoy todo el mundo tiene un móvil, incluso en países pobres, y hay menos hambre que nunca (aunque el esfuerzo que queda es gigantesco).

La tecnología ha tenido un enorme impacto en la productividad. En Occidente no existe problema de abastecimiento de ningún producto (aunque existan problemas medioambientales graves), hay de todo, todo es barato. Dicho de forma menos rotunda, la mayoría de bienes y servicios básicos están al alcance de todo el que tenga algo de dinero, lo que significa que lo básico está disponible para los que tienen un empleo, un trabajo por el que perciben dinero. ¿Y el trabajo está asegurado?

Un buen número de opiniones se han vertido en los últimos tiempos en un país poco sospechoso de socialismo, EE. UU., con títulos tan reveladores como ¿Se han vuelto obsoletos los empleos? o La carrera contra la máquina. Algún futurista vaticina que se perderán nada menos que 2000 millones de empleos hasta 2030, la mitad de los trabajos de todo el mundo.

Constantemente escuchamos que la formación es esencial, que los puestos que se destruyen son los manuales, los de bajo nivel intelectual, que hay que saber idiomas, ser médico o abogado. ¿Son conocimientos que protegen del desempleo?

Existen varias tecnologías y modelos que observar. Uno es la impresión 3D. ¿Tendremos impresoras que fabriquen cualquier cosa haciendo innecesarias las cadenas de montaje? Más común es el modelo de autoservicio. Cada vez menos gente es atendida por una persona. No vas al banco. Operas tú, humano, a través de la red con una máquina. Y sacas tu billete de avión en modelo autoservicio. Los ejemplos de autoservicio son inacabables: el banco, el supermercado, la gasolinera…

Hemos revisado la potencia y nuevas habilidades del ordenador Watson. Ha sido contratado por el mayor seguro de salud americano. ¿Para qué? Para ayudar en el diagnóstico médico. Un trabajo de alto nivel. También por el Citygroup, uno de los mayores bancos mundiales. ¿Su función? Ayudar en la detección de fraude, entre otras tareas. También un trabajo de alto nivel. Respecto de los idiomas, herramientas como Google Translator no paran de mejorar. Cuando en los próximos años sus traducciones sean tan buenas como las humanas, ¿alguien querrá hacerse traductor?

Paradójicamente, muchos empleos de bajo nivel son insustituibles. La robótica humanoide está en pañales. Nadie espera ser atendido por un camarero robot. Un autómata no puede colocar los objetos de una habitación, desplazarse por el metro de una ciudad, ayudar a un anciano o arreglar una cañería.

El mundo está cambiando y es probable que sobren productos y falte empleo. Pretender un cambio económico en el que haya reparto de trabajo y riqueza se me antoja tan radical como la imposición del modelo soviético en el siglo pasado. Pero no parece que el pleno empleo vaya a volver.

Pese a todo, la formación y la cualificación serán siempre necesarias, para buscar un empleo, para mejorar en el empleo. Y, sobre todo, para disfrutar de una vida más plena.

Libre albedrío

«No hay en la mente un absoluto libre albedrío, sino que la mente es determinada por el desear esto o aquello, por una causa determinada a su vez por otra causa, y esta a su vez por otra causa, y así hasta el infinito. […] Los hombres se creen libres porque son conscientes de sus voluntades y deseos, pero son ignorantes de las causas por las cuales son llevados al deseo y a la esperanza.»

BARUCH SPINOZA

Filósofo racionalista del s. XVII

¿Existe el libre albedrío, la libre elección o lo que los anglosajones llaman free will? El libre albedrío constituye uno de los problemas más antiguos de la filosofía y aún hoy es más un terreno para la especulación que para la certeza. El filósofo John Searle describe el libre albedrío como la creencia de que

«a menudo podríamos haber hecho algo distinto de lo que hicimos».

Nos sentimos libres

Estamos construidos así. La experiencia subjetiva de libertad es consustancial al ser humano. Ningún razonamiento podrá cambiarnos. Aunque nos pensemos determinados, nos sentiremos libres.

También creemos conocer los límites de nuestra libertad. No puedo volar. Y siento una coacción para no realizar determinados actos: delinquir, no asistir al trabajo o decir algo inconveniente.

Implicaciones difícilmente asumibles

La religión cristiana, la legislación y nuestra sociedad están basadas en el principio de responsabilidad, que a su vez implica libertad. El sujeto es libre de elegir entre el bien y el mal y será recompensado por lo primero y castigado por lo segundo.

Si no existe el libre albedrío, ¿significa que no hay moral? ¿Cómo podemos hablar de decisiones correctas o equivocadas? ¿Cómo podemos castigar a alguien si no es responsable de sus actos? ¿No sería como castigar a alguien por hacer algo mientras le apuntábamos con una pistola a la cabeza?

La neurociencia ayuda, pero no da una respuesta

Benjamín Libet realizó un experimento en 1983 que ha venido a considerarse una de las principales negaciones del libre albedrío. Se pidió a los sujetos que movieran una mano cuando quisieran. El acto muscular era registrado por un electromiograma (EMG). Se registró también, con un electroencefalograma (EEG), el momento en el que la señal cerebral se producía. Y se pidió a los sujetos que estimaran en qué momento habían tomado su decisión. La secuencia de acontecimientos resultante fue: el EEG muestra el inicio de la acción motora. 300 ms después el sujeto es consciente de la decisión. 200 ms después el músculo se mueve. Este experimento parece indicar que primero decidimos inconscientemente y después tomamos conciencia de lo decidido.

Otros experimentos, usando fMRI, van en la misma línea. Más chocante es el uso de TMS (estimulación transcraneal magnética). Se preguntó a los sujetos qué mano querían mover. Aplicando un campo magnético TMS en un hemisferio cerebral, se conseguía que el sujeto moviera la mano contraria (controlada por el hemisferio estimulado). Lo sorprendente del caso es que los sujetos decían haber elegido libremente en todos los casos, pese a que habían sido determinados externamente por el experimentador.

¿Prueban estos experimentos que el libre albedrío no existe? No lo parece. Muestran que la toma de decisiones es un proceso complejo en el que hay elementos conscientes e inconscientes. Indican con claridad que la mente y el cerebro son la misma cosa y que responden a causas físicas, como cualquier otro ser en el universo. Por otra parte, se refieren a decisiones simples. Casarse o comprar un piso son decisiones en las que median muchos pensamientos conscientes en un largo proceso. Estos experimentos no son concluyentes y sacan el problema del ámbito de la neurociencia, aunque indican una dirección clara.

El libre albedrío no existe

Desde luego es una opinión. Como he dicho, choca contra la experiencia subjetiva. Pero los argumentos racionales me llevan a sostenerla.

¿Qué es el libre albedrío? Una supuesta entidad inmaterial, consciente, primera causa (o causa incausada) que actúa al margen de las leyes materiales que gobiernan el mundo. Algo así como un yo independiente dentro de mí mismo. Una especie de centro de control que evalúa los datos, toma decisiones y manda al cuerpo actuar. ¿«El fantasma de la máquina»?

A mi entender lo anterior es claramente falso. Somos nuestro cerebro, que a su vez es una entidad material que se rige por las leyes de la naturaleza. Como todo sistema natural, si conocemos por completo su estado actual y las variables que sobre él influyen, podemos predecir su estado futuro.

Se ha hablado de la indeterminación de la mecánica cuántica como soporte del libre albedrío. Pero la mecánica cuántica se circunscribe a la microescala, a lo atómico. La manzana no es libre de caer y el cerebro no es libre de decidir. Llamamos libertad al desconocimiento de todas las causas que influyen en un sistema complejo como es el cerebro. El libre albedrío es una ilusión.

Es un problema del dominio de la filosofía

La propia idea de «libre elección» es complicada. Si es motivada, es en alguna medida causada, determinada. Y no puede ser azarosa o casual. En este caso hablaríamos de «albedrío casual», no libre.

Así, el problema se adentra en el mundo de la filosofía, donde siempre ha residido, y bordea el de la física y la neurociencia. El determinismo causal y el azar. Ni siquiera en física hay una postura clara y definida sobre el problema. El mundo microscópico parece indeterminado, pero el macroscópico es determinado.

Neurociencia, leyes y tribunales

Los avances en neurociencia comienzan a tener implicaciones en los juicios y los sistemas legales. La poca fiabilidad de la memoria de los testigos, la utilización de escáner cerebral, el cerebro adolescente, la adicción a las drogas o los cerebros con malformaciones plantean nuevos retos a la justicia. Y en un orden filosófico más profundo late la pregunta: ¿somos responsables de nuestros actos?

La memoria de los testigos

La ejecución de Troy Davis en septiembre de 2011 se basó, entre otras cosas, en el testimonio de los testigos. Con el tiempo, siete de los nueve testigos cambiaron su testimonio. La ronda de identificación fue irregular y parece que los recuerdos de los testigos fueron claramente contaminados.

En una serie de estudios clásicos, Elizabeth Loftus demostró lo sencillo que es manipular los recuerdos. La memoria no es fotográfica, es siempre una reconstrucción, una recreación que se altera por las circunstancias del momento y las sucesivas invocaciones. Además es fabulativa: rellenamos las lagunas para relatar un recuerdo coherente. Algunos de los experimentos de Loftus son palmarios. Después de ver un vídeo, se preguntó a unos sujetos experimentales a qué velocidad iba el coche rojo al «colisionar» con el blanco, y a otros sujetos a qué velocidad iba el coche rojo al «machacar» al blanco. Para los segundos, la velocidad era significativamente mayor. En otro de los estudios, se presentaron a los sujetos informes por escrito de cuatro acontecimientos de su infancia. Uno era falso, pero contado por un familiar cercano. Un tercio de los sujetos afirmaban recordar el acontecimiento falso.

En otra serie de experimentos, los sujetos observaron a otros realizar unas acciones simples y ellos mismos realizaron otras. Al cabo de un tiempo, los sujetos no sabían cuáles habían realizado ellos y cuáles habían visto. Con frecuencia confundimos lo que nos ha sucedido, lo que hemos visto y lo que hemos imaginado.

La memoria es poco fiable y los juicios basados en testimonios deben poner en cuestión la validez de estos.

El escáner cerebral

El polígrafo (también llamado detector de mentiras) se inventó en 1921. Se ha usado con frecuencia en los juicios y, dependiendo de cada país, se admite como prueba o no. En general es considerado como un instrumento de poca validez científica. ¿Existe algo mejor?

El escáner cerebral mediante resonancia funcional magnética (fMRI) es la joya de la neuroimagen. Permite en esencia saber qué áreas del cerebro son más activas durante una determinada tarea. Es lo más próximo a leer la mente que existe. Se puede averiguar dónde ha estado una persona (eligiendo entre pocas localizaciones), en qué objeto pensaba (entre unos pocos) o qué está viendo (algunas letras). Su precisión es tosca y requiere un análisis estadístico, porque las distintas imágenes del mismo hecho no coinciden plenamente. En los últimos tiempos se ha planteado como detector de mentiras en los tribunales. Siempre ha sido rechazado, pero el camino está abierto. Además de saber qué áreas se activan en el cerebro ante la presentación de un estímulo (visual, auditivo...) es necesario saber qué significa la activación: ¿reconoce el estímulo?, ¿no lo reconoce?, ¿se sorprende?

Los últimos estudios indican que es muy sencillo engañar a un detector de mentiras basado en la fMRI. En un estudio se usó 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 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.

Pero otro experimento muestra lo fácil que es engañar a un escáner con sujetos entrenados. Debían mover ligeramente el dedo de una mano o de un pie en tres de las seis 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 ante la fecha de nacimiento o mover el dedo ante 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.

Un caso adicional de aplicación de la fMRI es el de los pacientes en coma o en estado vegetativo persistente. Según la legislación de distintos países, es posible en estos casos retirar el tratamiento que mantiene artificialmente la vida del paciente. Pero ¿qué ocurre si una de las partes pide un escáner cerebral para demostrar que el paciente está consciente? ¿Cómo se determina la conciencia a través de la fMRI? ¿Se le puede retirar la asistencia artificial que lo mantiene con vida?

El cerebro criminal, adolescente o adicto

¿Existe un cerebro criminal? En general no, pero hay casos en que esta pregunta debe ser considerada. Como el caso de un profesor pedófilo con un tumor, que perdió sus hábitos delictivos cuando este fue extirpado. Es raro encontrar una correlación tan clara, pero a veces ocurre. ¿Y en los psicópatas? Estos se caracterizan por tener poca empatía, por no ser capaces de ponerse en el lugar del otro. Tienen una amígdala (responsable de las emociones, ansiedad y miedo) menor, aunque distinguen lo bueno de lo malo. El caso de los actos compulsivos es distinto: suelen ser personas con la corteza prefrontal (responsable de la planificación de los actos, pero también de la inhibición de los instintos) disminuida.

La adicción, causa de muchos delitos, secuestra el sistema de recompensas y conduce a una búsqueda compulsiva de la droga, a pesar de las malas consecuencias que ello conlleve.

Especial relieve tiene el cerebro adolescente. El Tribunal Supremo de EE. UU. ha decidido que no se puede condenar a pena capital a los adolescentes, porque su cerebro es inmaduro. Y, en efecto, el cerebro no para de madurar hasta los veinte años. Los adolescentes están aprendiendo las normas sociales y tienen dificultades para predecir las consecuencias de sus actos. En un estudio se mostró que tardan 300 ms más que los adultos en decidir si algo es bueno o malo y que las áreas cerebrales involucradas son muy distintas.

El libre albedrío

Las leyes se basan en que somos responsables de nuestros actos. Si la neurociencia llegara a demostrar que no existe el libre albedrío, que todos nuestros actos están determinados, se plantea una trascendental pregunta: ¿qué sentido tiene el castigo si no podemos elegir, si no somos responsables de nuestros actos?

Ética para robots

Cada día se desarrollan máquinas y robots más potentes. ¿Tiene sentido plantearse una ética para robots? En la medida en que estos ingenios vayan ganando autonomía, es probable que la respuesta acabe siendo afirmativa.

En 1942 Isaac Asimov formuló las tres famosas leyes de la robótica: 1) Un robot no puede hacer daño a un humano; 2) Un robot obedecerá las órdenes humanas, a menos que estas contradigan la primera ley; 3) Un robot protegerá su propia existencia, excepto si esto entra en conflicto con la primera y segunda ley.

Estas leyes resultan visionarias, ya que aún no existen robots autónomos, pero a la vez ingenuas, debido a que una buena parte de las máquinas robóticas que se diseñan están pensadas para matar.

Cada día se diseñan y construyen nuevos robots. Pulgas que graban, arañas espías o cuadricópteros que vuelan. Los drones del ejército americano ya no solo realizan misiones de vigilancia. Van cargados con mortíferas bombas. Los trenes sin conductor proliferan. El vehículo autónomo está a punto de invadir nuestras calles.

El punto de inflexión es el momento en que estas máquinas sean autónomas. Los drones están teledirigidos. Un humano decide el objetivo y el momento. Pero, como sabemos, cuando los dispositivos se multiplican, su control desborda a los operadores y acaban siendo dotados de autonomía. Un ejemplo de ello es el coche autónomo. Ningún humano lo supervisará. Incluso diseñados para matar, los robots pueden tener alguna ventaja: no sienten odio ni deseo de venganza, no cometen violaciones, no toman decisiones en caliente. Una característica de los soldados es el abuso añadido a su función principal.

Para implantar un modelo en un ordenador has de tener claro el modelo. Para implantar ética en un robot, has de tener clara la ética. Miles de leyes han sido necesarias para la convivencia humana porque unas simples reglas éticas no sirven. ¿Cómo implementar en los robots algo que no está claro en los humanos?

Internet cambia nuestra mente

Nuestro cerebro cambia constantemente con cada experiencia: mientras pasa una persona delante de nosotros, cuando vemos la televisión, al leer este libro (confío en que sea para bien) o al dormir. Pequeños o grandes cambios, cambios temporales o permanentes. No puede constituir ninguna sorpresa que, dado el tiempo que dedicamos a Internet, la Red esté cambiando nuestro cerebro.

El recuerdo y la búsqueda

En un estudio se pidió a los sujetos que realizaran una serie de tareas. A un grupo se le dijo que los resultados se guardarían y al otro que no. El primero apenas recordaba los hechos y el segundo recordaba mucho más.

Sabemos que la información está en la Red. Internet es nuestro disco duro. La información está al alcance de nuestros dedos, en el teléfono que está en nuestro bolsillo. No realizamos esfuerzos por recordar las cosas. Todo nuestro trabajo consiste en saber localizarlas. En otro estudio se mostró que los sujetos recordaban mejor las carpetas en las que habían almacenado la información que la información misma.

Esto tiene un efecto en la escuela. Cada día es menos relevante aprender de memoria. Y parece que es menos útil. El saber sí ocupa lugar y esfuerzo y no debemos malgastarlo en cosas que podemos encontrar en Google. En este sentido, tenemos que aprender creativamente y comprender los datos, más que memorizarlos. Sintetizar y analizar la información, en lugar de recordar hechos. La memoria es una compresión en la que sí se pierde información (como bajar la calidad de una imagen).

Pero todo tiene una contrapartida. Existe una capacidad mental llamada metacognición: sé que lo sé, aunque ahora no lo recuerde. Google es su gran aliado. Sin embargo, tengo que haber estudiado historia y haberla olvidado para saber que existieron unos reyes, buscar la información y ponerla en contexto. No saber nada porque todo está en la Red es un inmenso error.

La multitarea y la concentración

Es un tema muy controvertido. Surfeamos en la Red a la vez que vemos la televisión, ponemos un mensaje o escribimos en Twitter. Estamos permanentemente en modo multitarea. Hacemos muchas cosas a la vez… y ninguna bien. El cerebro está diseñado para realizar tareas en paralelo, siempre que estas sean sencillas: andar, comer o ver. Pero a la hora de realizar tareas complejas es un cuello de botella. Como hemos visto, unas tareas interfieren en las otras y todas se ven afectadas. Desde luego puede argüirse que el resultado global mejora: en el mismo tiempo hacemos más cosas, aunque todas un poco peor. El problema surge cuando el modo multitarea es sistemático y perdemos la capacidad de concentrarnos en una sola cuando requiere mucho esfuerzo, como leer un libro: simplemente la abandonamos.

Desde que aparecieron las herramientas digitales escribimos mucho más, es algo innegable. Pero también leemos de una forma distinta. Ya no lo hacemos de izquierda a derecha sino de arriba abajo, saltando entre títulos, subtítulos y negritas. Escogemos lo que creemos relevante y saltamos a otro tema. Ponemos atención, pero solo parcial. Y cuando el texto es largo, sea impreso o digital, nuestra mente empieza a vagar. E incluso cuando nos desconectamos, nuestro cerebro sigue enganchado. La falta de concentración y el pensamiento fragmentado persisten, interrumpiendo el trabajo, la relación con la familia o los amigos y el tiempo offline.

Nos interesa lo novedoso

Con el bombardeo de información estamos obligados a seleccionar lo relevante y, en este sentido, lo hacemos mejor. Ya no leemos lo que hay, sino que seleccionamos y elegimos. Pero estamos enganchados a la recompensa fácil. Las herramientas digitales proporcionan un refuerzo inmediato, la demora en la satisfacción es intolerable y, por el contrario, estar conectados resulta imprescindible.

Y además es un proceso muy rápido. En un estudio se mostró que en apenas cinco horas de Internet nuevos usuarios ya mostraban los mismos hábitos que los expertos. Según un experimento, los usuarios persistentes de Internet tienden a pasar por alto información antigua y valiosa, y en su lugar prefieren buscar nueva información.

¿Es esto malo o bueno?

El uso es bueno, y el abuso malo. Un rato con la consola es bueno y tres horas diarias no. Tener una dieta variada es saludable y comer solo bollos perjudicial. El nuevo universo digital no es dañino ni nos limita. Por el contrario, nos estimula y nos permite tener una visión más amplia y más rica del mundo en que vivimos. No solo es enriquecedor, sino, además, imprescindible. Basta un poco de control y mesura para disfrutar de todo.

Ciencia ficción

Nada de lo que has leído es ciencia ficción. Lo que he mostrado está basado en estudios y experimentaciones. Algunos datos son sólidos y otros más irrelevantes. Ciertas predicciones son concluyentes y otras más discutibles, pero nada es fruto de la ficción.

La ficción, la novela, los cuentos, las películas, el teatro, las series, los videojuegos no solo son útiles y prácticos. Son imprescindibles para el desarrollo del individuo y la especie humana. La ficción es un experimento mental que me permite vivir un mundo imaginario y buscar respuestas en él, expandir mi mente, hacerme más humano.

La ficción crea la realidad. Las cosas ocurren porque pensamos en ellas, las imaginamos, queremos que sean de una determinada forma y orientan nuestros actos.

Quiero rendir un tributo a la ciencia ficción. El último medio siglo ha producido un fascinante conjunto de historias de ciencia ficción. Historias que nos muestran mundos improbables pero posibles. Historias que nos plantean problemas, experimentos mentales que nos vemos obligados a resolver.

La ciencia ficción orienta a la ciencia. Pone metas que los científicos tienen en su horizonte. Emplaza a las compañías a desarrollar productos que ya hemos visto en el cine. Los usuarios quieren tener esos dispositivos en sus manos. Los publicistas asocian los nuevos gadgets con objetos aparecidos previamente en ficción.

No todo lo que se ha escrito en ciencia ficción ocurrirá. Pero cada vez es más evidente que algo de todo ello ocurrirá: la ficción se hará realidad.

Dos gigantescos proyectos de comprensión del cerebro

El cerebro está de moda. Dos iniciativas a ambos lados del Atlántico invertirán ingentes cantidades de dinero en su investigación. El Proyecto Blue Brain ha dado paso a una iniciativa europea llamada Human Brain Project. Del lado americano se ha lanzado el denominado BRAIN (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies).

La Unión Europea invertirá 1000 millones de euros en los próximos diez años para estudiar el cerebro. El Human Brain Project es el heredero del Proyecto Blue Brain. No se trata de simular el cerebro, aunque este es uno de sus objetivos. La meta última es comprenderlo. Para ello están involucrados más de ochenta socios europeos y mundiales, pequeños laboratorios y grandes empresas de tecnología. Además de comprender el cerebro y simularlo, se pretende mejorar la supercomputación y la nanotecnología. Y como vimos en el Cognitive Computing, desarrollar nuevos chips bioinspirados que cambien la arquitectura Von Neumann.

En EE. UU. tienen similares inquietudes. El enorme éxito del Proyecto Genoma Humano los anima a ello. La secuenciación del genoma ha supuesto enormes beneficios médicos, pero también un fantástico retorno de la inversión. Inspirados en ello, el proyecto BRAIN invertirá 3000 millones de dólares en diez años.

¿Coincidencias? Muchas. Ambos invierten cifras gigantescas. Ambos tienen un plazo de una década. En los dos intervienen decenas de socios. En los dos casos el estudio del cerebro cobra una importancia fundamental para el futuro.

La investigación cerebral está muy fragmentada. Es necesaria una gran coordinación. También un nuevo impulso. Y mucho dinero. Para llegar a la Luna o secuenciar el genoma no valían pequeños pasos. Hizo falta más. Un compromiso a la altura de la colosal tarea. Lo que se pretende es registrar simultáneamente la actividad de cada uno de los cientos de miles de millones de neuronas presentes en un cerebro humano. Antes o después lo conseguiremos y estos dos proyectos son una iniciativa imprescindible para desvelar el mayor enigma del universo conocido: el cerebro humano.

Omega

El cerebro humano cambia a ritmo evolutivo. Su evolución es gigantesca, comparada con el resto del mundo animal. En apenas unos millones de años hemos triplicado el tamaño de nuestro cerebro y adquirido habilidades mentales, como el lenguaje y la conciencia, asombrosas y difícilmente explicables.

Comparada con la evolución de los ordenadores y la tecnología, la evolución del cerebro es casi nula. Unos pocos cambios cada miles de años. Por el contrario, el cambio tecnológico es exponencial. Hace cinco mil años inventamos la escritura. Hace quinientos, la imprenta. Hace cincuenta, los ordenadores.

El ritmo de evolución de la tecnología hace difícil predecir lo que ocurrirá en el futuro próximo, más aún en el lejano. Cerebro y ordenador: ¿mundos convergentes? Si llegan a serlo no se deberá a los cambios que experimente el cerebro, muy modestos para los plazos urgentes de la vida moderna. Convergerán debido a la rápida evolución de la tecnología que probablemente alcance y luego supere la capacidad cognitiva humana en algún punto del futuro.

Somos animales. Compartimos con ellos todas las características de la vida. Nuestras células son iguales, así como nuestro metabolismo e incluso nuestros anhelos y objetivos. Nuestro genoma es muy semejante al resto de los animales. El diminuto C. elegans contiene neuronas básicamente equivalentes a las nuestras. Desde el comienzo de la escala evolutiva hasta nosotros, los elementos que nos unen son muchos. Si nos comparamos con nuestros primos lejanos, los grandes simios, la similitud es enorme. Compartimos con ellos entre el 95 y el 99 % del genoma. El esquema básico del cerebro es similar en todos los mamíferos. De los chimpancés nos separa el mayor volumen encefálico, el mayor número de neuronas y el resultado de ello: las facultades humanas superiores.

Ni aun las facultades mentales pueden considerarse exclusivamente humanas. Todo parece ser cuestión de grado. Los grandes simios tienen un lenguaje muy primitivo y el nuestro es más sofisticado y complejo. Otros aspectos como la visión o la vida social aún se distinguen menos. Incluso la suprema función mental, la conciencia, es un fenómeno compartido. No podemos saber qué piensan los animales, pero negarles algún tipo de conciencia es negar la evidencia científica y el sentido común.

Con esfuerzo y sufrimiento hemos averiguado que la tierra no es el centro del universo, que no somos el fruto último de la creación, que nuestro cerebro es limitado y que una gigantesca parte de nuestra vida mental es irracional e inconsciente. Sabemos que somos animales algo más listos de lo normal. No somos únicos.

De pronto, fruto de nuestro ingenio, hemos creado unos nuevos seres, máquinas inanimadas que se estropean y no funcionan si no están conectadas a una fuente de alimentación. Vemos como realizan funciones sorprendentes, antes exclusivamente al alcance de los humanos, pero pensamos que son simples trozos de metal y plástico. Jamás los ordenadores llegarán a ser semejantes a los humanos, decimos con desdén. Negando la evidencia de que juegan mejor al ajedrez, calculan mejor y nos superan en un número creciente de tareas, seguimos pensando: son máquinas y nosotros humanos; nunca nos igualarán. ¿En qué no nos igualarán? La realidad es que nos han rebasado en muchas áreas. Para mantener la ficción creemos que hay aspectos exclusivamente humanos inaccesibles a las máquinas: los sentimientos, la comprensión, el lenguaje, la conciencia. Sabemos que los animales poseen estas facultades en menor medida que los hombres. Y queremos pensar que las máquinas nunca las poseerán. Un ciego deseo que ignora la realidad. El problema no es que ignoremos lo que los ordenadores pueden llegar a hacer. El problema es que no sabemos quiénes somos. Somos unas máquinas biológicas extremadamente hábiles en comparación con el mundo que nos rodea. Nada más. Y nada menos. Pero no somos inimitables.

¿Qué nos traerá el futuro? Esto es más complicado o sencillo de prever dependiendo de si el área es de rápida evolución (como los ordenadores) o de lentos descubrimientos (como la neurociencia), así como del plazo (si es corto, medio o largo).

El cerebro es extremadamente complejo. Los hallazgos en neurociencia son constantes, pero siguen un ritmo pausado. No es probable que a corto plazo, digamos cinco años, asistamos a revelaciones extraordinarias que nos hagan replantearnos nuestros conocimientos.

El área de la biología molecular y genética es especialmente fructífera, y cada mes las revistas de investigación publican estudios sobre genes, moléculas y los efectos de estos sobre el comportamiento neuronal, presentando hipótesis sobre su repercusión en la conducta y en la enfermedad. En un plazo de tiempo corto, los individuos conoceremos nuestro genoma individual, lo que abrirá las puertas a un mejor conocimiento de nosotros mismos, así como a un tratamiento individualizado de las enfermedades.

El descubrimiento de los circuitos cerebrales, su conectividad o conectoma es esencial. En primer lugar, porque la conexión entre los elementos es tan importante como los elementos en sí. También porque la enorme complejidad de los circuitos cerebrales hace que lo que sabemos sea en realidad minúsculo. Un motivo de esperanza es el foco y el dinero invertido. En los últimos tiempos el conectoma ha saltado a la fama. Esto hace que el esfuerzo y el dinero se hayan multiplicado. Las nuevas técnicas aplicadas al descubrimiento del conectoma permiten pensar que su avance será muy rápido.

Con una base molecular y genética muy sólida y un mapa de conexiones creíble y extenso, podemos comenzar a crear modelos por ordenador fiables. Más allá de otras pretensiones futuristas, los modelos del cerebro son imprescindibles para su comprensión. Necesitamos la ayuda de los ordenadores para comprender el cerebro, para alimentarlo con la descomunal cantidad de datos que vamos conociendo, pero que hay que poner en relación y en perspectiva. Necesitamos los ordenadores de la misma forma que los necesitamos para simular y predecir fenómenos de complejidad similar o menor, como las reacciones nucleares, el big bang, el tiempo atmosférico o los movimientos financieros globales.

Un área donde es esperable encontrar a corto plazo avances modestos, pero muy espectaculares y de gran aplicación, es en BCI. Digo que serán modestos porque en muchos casos se tratará de ingeniería más que de investigación; el desarrollo de un microimplante no muy distinto de los cientos de chips que nos rodean. Y creo que serán espectaculares porque, aplicados a la solución de discapacidades físicas que limitan la vida de millones de personas, su beneficio será enorme. El implante coclear es una realidad a la que seguirán otros muchos dispositivos. Implantes de retina, soluciones prácticas a amputaciones de piernas y brazos y a lesiones de la médula espinal y, a más largo plazo, implantes cerebrales para luchas contra enfermedades psiquiátricas clásicas. La tecnología BCI proporciona titulares semanales y el público los acoge con interés e incluso entusiasmo. En el futuro aumentará el número de inventos, su utilidad y su beneficio.

En el dominio de la computación, cualquier predicción es arriesgada a corto, medio o largo plazo. Lo que he llamado imitación funcional, el desarrollo de dispositivos que realicen funciones similares a las humanas, aunque de forma distinta, goza de una vitalidad enorme. El catálogo de tareas en las que las máquinas superan el test de Turing no para de crecer. Las máquinas que hablan, entienden o traducen evolucionan día a día. El auge de los teléfonos inteligentes conectados a superordenadores nos abastece permanentemente de nuevas y sorprendentes funciones. Desde el médico en el bolsillo al asesor personal en el bolsillo, asistimos a un imparable ascenso de los servicios personales. Dentro de este brillante panorama, la robótica humanoide es el hermano pobre; mucho han de cambiar las cosas para que estos simpáticos aparatos sirvan para algo práctico.

La simulación completa del cerebro es algo que llegará, pero aún tendrá que esperar tiempo. He tratado de mostrar que no existen impedimentos teóricos que eviten que sea posible, para terminar concluyendo que el cerebro humano es susceptible de ser simulado en su totalidad, incluyendo la conciencia. Pero esto no ocurrirá antes de que transcurran varias décadas. Dos son los problemas que afronta la simulación del cerebro. De un lado, no existen los ordenadores que puedan llevar a cabo tan titánica tarea; la capacidad de cómputo de un cerebro humano es miles de veces superior a la del mayor superordenador actual. Siendo este un problema grande, es el menor de ellos. Para simular el cerebro necesitamos saber cómo funciona. Hemos avanzado mucho en su conocimiento, pero el camino que resta para completar la tarea es enorme.

El mundo mejora, siempre he sido optimista. Esto sin ignorar que en lugares geográficos, en determinadas áreas y en ciertas épocas las cosas empeoran y el mundo va hacia atrás. Pero globalmente mejora. El avance de la neurociencia en el descubrimiento del cerebro es fascinante. Toda la verdad que hallemos nos ayudará. Saber que somos seres con un comportamiento básicamente inconsciente, supervisado por una leve capa de racionalidad, es bueno. Saber que nuestro cerebro es tan fascinante como limitado es positivo. El conocimiento neurocientífico ayudará a millones de personas con dificultades de movilidad y expresión. Y afrontará antes o después, con un arsenal terapéutico exitoso, el tormentoso problema de la enfermedad mental. Millones de personas sufren patologías mentales que los hacen muy infelices. Aunque estamos muy lejos de la comprensión cabal de las afecciones mentales, nuestro conocimiento avanza y el pronóstico de los enfermos mejora día a día.

No solo la enfermedad mental se ve beneficiada del conocimiento del cerebro. La vida de cada uno de nosotros también. Conocer mejor las necesidades y los anhelos del ser humano, lo que nos hace felices e infelices nos ayuda a llevar una vida mejor. La irracionalidad o la compulsión al consumo, los mensajes sesgados de los medios hacen que adquiramos malos comportamientos. La salud física y mental depende en gran parte de hábitos saludables. Nunca hemos disfrutado globalmente de una salud mejor. Aun así, siempre hay áreas de mejora. Un aspecto de esencial importancia es el envejecimiento. Finalmente nos hemos dado cuenta de que somos muchos y vamos a ser muy mayores. Enfrentarse a un final de la vida digno es un enorme desafío colectivo.

Muchas personas desconfían de los ordenadores o sienten franca aversión hacia ellos. No es reprochable, cada uno disfruta de lo que le apetece. Pero no suponen ninguna amenaza. Hemos creado máquinas para que nos ayuden, así ha sido y así será. Los ordenadores están a nuestro servicio y su propósito es que todos tengamos una existencia más satisfactoria, facilitando nuestra vida y trayendo el conocimiento a la punta de nuestros dedos. El futuro será mejor, más feliz y más pleno, en buena medida gracias a los ordenadores.

Apéndice

Breve historia de la neurociencia

1649 - René Descartes establece el dualismo cuerpo-mente y describe la glándula pineal como el lugar de encuentro entre ambas sustancias. Tres siglos y medio después el debate sigue abierto.

1755 - J. B. Le Roy utiliza la terapia electroconvulsiva para las enfermedades mentales.

1774 - Franz Anton Mesmer usa por primera vez el «magnetismo animal», llamado posteriormente hipnosis y mesmerismo.

1791 - Luis Galvani publica su trabajo sobre la estimulación eléctrica en los nervios de ranas. Propone que la contracción muscular está generada por corrientes eléctricas.

1808 - Franz Joseph Gall publica su trabajo sobre la frenología. Aunque el método y el resultado de la frenología son erróneos, su orientación acertada da comienzo al localizacionismo. Según Gall todos los procesos mentales son biológicos y provienen del cerebro y, además, cada área del cerebro tiene una función específica.

1817 - James Parkinson publica Ensayo sobre la parálisis trepidante.

1824 - Marie-Jean-Pierre Flourens realiza ablaciones en el cerebro para estudiar su función. No encuentra relación entre la parte extirpada y su función. Sus conclusiones son antilocalizacionistas. Desarrolla la anestesia.

1838 - Theordor Schwann describe las células que forman las vainas de mielina en el sistema nervioso periférico (células de Schwann). También postula la teoría celular, según la cual todos los tejidos vivos y los órganos de los animales comparten una unidad estructural y funcional común: la célula.

1848 - Phineas Gage sobrevive a un accidente en el que una varilla de hierro se incrusta en su corteza prefrontal.

1849 - Hermann von Helmholtz, siguiendo las investigaciones de Galvani, descubre que la electricidad es el medio de transmitir las señales nerviosas y mide la velocidad de conducción eléctrica en los nervios: veintisiete metros por segundo.

1859 - Charles Darwin publica El origen de las especies.

1861 - Paul Broca descubre la que se conocerá como área de Broca, zona del cerebro dañada en pacientes que no pueden hablar. Es una prueba a favor del localizacionismo.

1872 - George Huntington describe los síntomas de una corea hereditaria llamada corea de Huntington.

1873 - Camillo Golgi publica sus trabajos sobre el método de tinción del nitrato de plata. En 1906 recibirá, junto con Cajal, el Premio Nobel.

1874 - Carl Wernicke publica su trabajo sobre las afasias. Descubre la zona cuya lesión provoca alteraciones en la comprensión del lenguaje (área de Wernicke). Sus investigaciones, complementarias de las de Broca, ayudan a entender el procesamiento del lenguaje y estimulan el localizacionismo.

1876 - Francis Galton emplea los términos nature and nurture para explicar herencia y ambiente. Utiliza por primera vez la comparación entre gemelos como método de estudio.

1877 - Jean-Martin Charcot, médico especializado en enfermedades nerviosas, precursor de la psicopatología, es el fundador de la neurología moderna y profesor de Freud. Practica la hipnosis. Publica Lecciones sobre las enfermedades del sistema nervioso. Describe la esclerosis lateral amiotrófica (enfermedad de Charcot).

1878 - Harmon Northrop Morse sintetiza el acetomifeno (paracetamol).

1878 - Louis-Antoine Ranvier describe las interrupciones regulares en la vaina de mielina (nodos de Ranvier).

1884 - Georges Gilles de la Tourette, alumno de Charcot, describe la enfermedad de los tics (síndrome de Tourette).

1885 - Hermann Ebbinghaus publica Sobre la memoria. Mide el aprendizaje y la memoria en humanos con métodos rigurosamente experimentales, algunos de los cuales aún se usan hoy.

1886 - En 1886 Zeiss construye lentes con resolución en el límite de la luz visible.

1887 - Sergei Korsakoff describe síntomas característicos en los alcohólicos.

1890 - William James publica su monumental obra Principios de psicología.

1891 - Wilhelm von Waldeyer acuña el término neurona (descubierta por Cajal).

1896 - Emil Kraeplein distingue entre demencia precoz (esquizofrenia) y psicosis maníaco-depresiva (desorden bipolar). Anteriormente acuñó los términos neurosis y psicosis.

1897 - Felix Hoffmann sintetiza la aspirina.

1898 - Edward Lee Thorndike publica Inteligencia animal. Describe la ley del efecto, base del condicionamiento operante o instrumental. Es alumno de William James y precursor del conductismo.

1900 - Sigmund Freud publica La interpretación de los sueños.

1902 - Julius Bernstein, electrofisiólogo, discípulo de Helmholtz, propone la teoría de la membrana porosa, en la que se vislumbra la idea de los canales iónicos. Establece que hay una diferencia de potencial entre el interior y el exterior de la célula nerviosa, incluso cuando la célula está en reposo. Mide su valor en setenta milivoltios.

1904 - Ivan Pavlov recibe el Premio Nobel. Descubre el condicionamiento clásico. En el curso de sus investigaciones descubre también la habituación y la sensibilización. Es, junto con Thorndike, precursor del conductismo.

1905 - Alfred Binet y Theodore Simon realizan el primer test de inteligencia.

1906 - Alois Alzheimer describe la degeneración presenil (bautizada después por su colega Kraepelin como «enfermedad de Alzheimer»).

1906 - Santiago Ramón y Cajal recibe el Premio Nobel, junto con Camillo Golgi, por la estructura del sistema nervioso. Cajal, padre de la neurociencia, es el neurocientífico más citado y uno de los mejores científicos de todos los tiempos. 1) Establece que las neuronas son células individuales y no un continuo. 2) Propone que las neuronas se comunican entre sí en sitios concretos (llamados sinapsis por Sherrington). 3) Introduce el principio de la especificidad de las conexiones, que estipula que las neuronas no se conectan indiscriminadamente, sino que forman conexiones específicas unas con otras, y que estas conexiones son fijas y definidas para cada especie. 4) Desarrolla el principio de la polarización dinámica, según el cual el flujo de corriente va desde las dendritas (entrada) hasta el axón (salida).

1909 - Korbinian Brodmann describe cincuenta y dos áreas corticales distintas por sus características citoarquitectónicas (las áreas de Brodmann). También contribuye a establecer la división de la corteza en seis capas horizontales. Hace estudios comparativos de las áreas en mamíferos. Se dice que realizó sus estudios en un solo cerebro.

1911 - Eugen Bleuler acuña el término esquizofrenia.

1913 - John B. Watson publica Psicología tal como la ve un conductista. Es el comienzo del conductismo. En 1920 John B. Watson y Rosalie Rayner publican experimentos sobre el condicionamiento clásico del miedo (experimentos con el Pequeño Albert).

1921 - John Augustus Larsen y Leonard Keeler desarrollan el polígrafo.

1929 - Hans Berger publica sus hallazgos sobre el primer electroencefalograma. Descubre las ondas alfa.

1929 - Walter B. Cannon acuña el término homeostasis.

1932 - Max Knoll y Ernst Ruska inventan el microscopio electrónico.

1932 - Edgar Douglas Adrian y Charles S. Sherrington reciben el Premio Nobel por sus trabajos sobre la función de las neuronas. Sir Charles Scott Sherrington descubre que es posible inhibir las neuronas además de excitarlas, y que la integración de esas señales determina la acción del sistema nervioso. Realiza múltiples aportaciones a la neurociencia. Acuña los términos sinapsis y propiocepción (sitúa esta en el cerebelo). Describe la rigidez en el gato descerebrado. Estudia las bases neurales del comportamiento reflejo. Edgar Douglas Adrian registra el potencial de acción de una neurona y advierte que en todas las neuronas es igual y que es una señal «todo o nada».

1936 - Henry Hallett Dale y Otto Loewi reciben el Premio Nobel por sus trabajos sobre la transmisión química entre las neuronas y aíslan la acetilcolina en la unión nervio-músculo. Posteriormente, la acetilcolina es identificada como un neurotransmisor.

1938 - B. F. Skinner publica El comportamiento de los organismos, en el que describe el condicionamiento operante o instrumental.

1938 - Albert Hofmann sintetiza el LSD.

1938 - Ugo Cerletti y Lucino Bini tratan a pacientes con electrochoque.

1948 - Walter Rudolph Hess recibe el Premio Nobel. Estimulando el mesencéfalo es capaz de modificar respuestas autónomas como la respiración o la circulación.

1949 - Egas Moniz recibe el Premio Nobel por sus trabajos sobre la lobotomía, seguidos posteriormente por Walter Freeman.

1949 - Donald Olding Hebb publica La organización del comportamiento. Establece el principio de que «las neuronas que se disparan juntas se conectan entre sí».

1950 - Karl Lashley publica En busca del engrama. Sostiene la teoría antilocalizacionista de que no hay zonas específicas dedicadas a la memoria y que las neuronas actúan mediante una acción en masa.

1952 - Se publica The Diagnostic and Statistic Manual of Mental Disorders (DSM) por la American Psychiatric Association. El peso de la psiquiatría pasa de Europa a EE. UU.

1953 - Eugene Aserinski y Nathaniel Kleitman describen los movimientos rápidos de los ojos (en inglés, REM, de «rapid eye movements») durante el sueño.

1953 - Stephen Kuffler publica sus trabajos sobre la organización centro-periferia y on-off de los campos receptivos de las células ganglionares de la retina. Es la base de los trabajos de Hubel y Wiesel.

1956 - Rita Levi-Montalcini y Stanley Cohen descubren que las neuronas liberan factores de crecimiento que estimulan y regulan el desarrollo del sistema nervioso. Reciben el Premio Nobel en 1986.

1957 - Brenda Milner publica el caso del paciente H. M. Trascendental trabajo en el que se muestra la importancia del hipocampo en la transferencia de memoria a corto plazo a memoria a largo plazo.

1957 - W. Penfield y T. Rasmussen crean el famoso homúnculo sensorial y motor.

1957 - Vernon Benjamin Mountcastle descubre las columnas corticales, base del trabajo de Hubel y Wiesel.

1957 - Noam Chomsky publica su tesis Estructura lógica de la teoría lingüística, en la que postula una gramática universal. Gramática transformacional y generativa.

1961 - Georg von Békésy recibe el Premio Nobel por sus trabajos sobre la cóclea.

1962 - James Watson y Francis Crick reciben el Premio Nobel por el descubrimiento de la estructura del ADN en 1953. Después nada volvió a ser igual.

1963 - John Carew Eccles, Alan Lloyd Hodgkin y Andrew Fielding Huxley reciben el Premio Nobel por sus trabajos sobre los mecanismos de la membrana celular. En 1952 Hodgkin y Huxley describen la técnica de la pinza de voltaje (voltage clamp). Formulan matemáticamente las reacciones iónicas del potencial de acción.

1968 - Alexander Romanovich Luria publica La mente de un mnemonista, un pequeño libro acerca de una gran memoria.

1969 - Se acuña el término neurociencia y se crea la Society for Neuroscience (SfN). En 1967 se usa el término psicología cognitiva y a finales de los años 70 se usa el término neurociencia cognitiva.

1970 - Julius Axelrod, Bernard Katz y Ulf Svante von Euler comparten el Premio Nobel por sus trabajos sobre los neurotransmisores. Katz aporta pruebas directas de que la acetilcolina liberada por la neurona motora origina y explica todas las etapas del potencial sináptico.

1973 - Konrad Z. Lorenz, Nikolaas Tinbergen y Karl von Frisch obtienen el Premio Nobel por sus trabajos sobre la etología.

1973 - Timothy Bliss y Terje Lomo describen la potenciación a largo plazo (LTP). Una estimulación intensa en el hipocampo lleva a un reforzamiento sináptico que dura horas o días.

1974 - Se obtiene la primera resonancia nuclear magnética de un ratón.

1981 - David Hunter Hubel y Torsten N. Wiesel reciben el Premio Nobel por sus estudios del sistema visual. Es el avance más importante en la organización de la corteza cerebral desde Cajal.

1981 - Roger Wolcott Sperry recibe el Premio Nobel por sus estudios sobre la función de los hemisferios cerebrales.

1990 - Segi Ogawa y colegas desarrollan la resonancia funcional magnética (fMRI).

1991 - Erwin Neher y Bert Sakmann reciben el Premio Nobel por el desarrollo de la técnica de pinzamiento de membrana (patch-clamp) para medir canales iónicos individuales.

1992 - Giacomo Rizzolatti describe las neuronas espejo.

1993 - Se identifica el gen responsable de la enfermedad de Huntington.

2000 - Arvid Carlsson, Paul Greengard y Eric Kandel comparten el Premio Nobel. Kandel estudia la memoria y las formas de aprendizaje pavlovianas a nivel celular, molecular y genético.

2004 - Linda B. Buck y Richard Axel comparten el Premio Nobel por sus descubrimientos sobre el sistema olfatorio.

2005 - Olaf Sporns acuña el término conectoma para referirse al mapa integral de las conexiones nerviosas trabajando con la variante de la resonancia nuclear magnética llamada diffusion tensor imaging (DTI).

2007 - Mario Capecchi y Oliver Smythies reciben el Premio Nobel por el desarrollo en 1990 de la tecnología de desactivación de genes (gene knockout) que pronto se aplica a la neurociencia.

2008 - Osamu Shimomura, Martin Chalfie y Roger Y. Tsien reciben el Premio Nobel de Química por el descubrimiento de la proteína verde fluorescente (GFP, del inglés green fluorescent protein).

2010 - La optogenética recibe galardones como el método del año.

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Neuroimagen

Implantación de electrodos intracraneales

La implantación de electrodos intracraneales proporciona la fuente más fiable de neuroimagen. Hace décadas que es posible medir la corriente en el interior y el exterior de una célula mediante la implantación de electrodos. Con todo detalle conocemos las propiedades eléctricas del impulso nervioso y su secuencia temporal. En general los electrodos se implantan in vitro, es decir, en células que se han extraído de un cuerpo (a veces se trabaja con células generadas por ingeniería genética).

La implantación de electrodos intracraneales se realiza también in vivo en animales o en humanos, bajo muy estrictas circunstancias, ya que es altamente invasiva: hay que abrir el cráneo e introducir los electrodos. El caso más frecuente es la epilepsia, en la que se usan los electrodos para encontrar el foco epiléptico antes de extirparlo, así como para asegurarse de que no se tocan áreas vitales. En estas ocasiones se usan los electrodos ya implantados para realizar experimentos conductuales.

La neuroimagen basada en electrodos es muy invasiva y es cara. Su resolución temporal y espacial es excelente, de modo que sabemos con gran exactitud lo que está ocurriendo en el área registrada.

El implante coclear para sordos, la implantación de retinas artificiales para ciegos o la implantación de miembros prostéticos (como brazos y piernas en amputados) abre un mundo de esperanza para personas impedidas y son algunos de los ejemplos del uso de electrodos. El homúnculo de Penfield es otro ejemplo.

Electroencefalograma (EEG) y magnetoencefalograma (MEG)

El electroencefalograma (EEG) fue usado por primera vez en 1929 por Hans Berger (que también registró las ondas alfa) y es una de las técnicas más usadas de neuroimagen. Las neuronas generan electricidad. Esta electricidad traspasa el cráneo y el cuero cabelludo y puede medirse en el exterior de la cabeza. Ello se realiza colocando hasta una veintena de electrodos repartidos por la superficie de la cabeza. De esta forma medimos en todas las áreas del cerebro: frontal, temporal, parietal y occipital.

La señal que medimos es débil (microvoltios en comparación con milivoltios de la neurona), ya que el cráneo y el cuero cabelludo son buenos aislantes. Es, además, de poca resolución espacial: de los miles de millones de neuronas solo registramos las que están debajo del electrodo y cada uno de estos registra miles de neuronas. Pero tiene otras ventajas. Es barato y poco invasivo. En la actualidad se utiliza un casco de goma que se coloca sobre la cabeza y puede usarse en casi cualquier circunstancia. Tiene además una excelente resolución temporal, es decir, mide en milisegundos.

Son características las ondas que genera y que reflejan el estado de consciencia del individuo:

delta (lentas), de menos de 4 Hz

theta, de 4-8 Hz

alpha, de 8 a 12 Hz

beta, de aproximadamente 14-30 Hz

gamma, de 30-80 Hz.

Tiene múltiples aplicaciones diagnósticas: epilepsia, coma, muerte cerebral, tumores… También es muy usado en investigación. Comienza a usarse como interfaz cerebro-computador (BCI) en personas impedidas.

Es de gran importancia el aparato matemático usado para analizar las ondas EEG y comprender lo que muestran los datos.

Una técnica pareja es la magnetoencefalografía (MEG). En ella se miden los campos magnéticos generados por el cerebro, obteniendo resultados similares al EEG. La diferencia es que las ondas magnéticas pasan mejor que las señales eléctricas a través del cráneo y cuero cabelludo, y se obtiene una señal más precisa. A su vez, la resolución espacial es mucho mayor, manteniéndose la resolución temporal. Es, sin embargo, más cara que el EEG, ya que en lugar de utilizar baratos cascos es necesario un complejo aparato que registra los campos magnéticos con fidelidad.

Resonancia magnética (MRI)

Las imágenes obtenidas por resonancia magnética han supuesto un avance fundamental en el conocimiento del cerebro, tanto si se trata de una imagen estática proporcionada por resonancia magnética (MRI), como si se analiza la actividad del cerebro usando resonancia funcional magnética (fMRI) o si lo que se pretende es encontrar las vías neurales del cerebro o conectoma usando la técnica diffusion tensor imaging (DTI).

La resonancia magnética es un excelente ejemplo de trabajo interdisciplinar. Se basa en principios físicos, tiene un análisis matemático formidable y sus datos los analizan los médicos. Es una técnica clave en neuroimagen. Se somete el tejido a un potente campo magnético estático. A continuación se le da un pulso electromagnético. Los átomos resuenan de distinta forma según el tejido en el que se encuentren. Los datos se analizan según un complejo modelo matemático. De esta forma podemos obtener una imagen de los tejidos del interior de un sujeto. En oposición a la radiografía, desvela tejidos blandos. La imagen es tridimensional.

Las imágenes que proporciona son estáticas. Es no invasivo, aunque incómodo. Hay que introducir al sujeto dentro de un gran aparato que a veces produce claustrofobia. El coste del aparato es elevado. Su resolución espacial es buena.

Se usa para todo tipo de tejidos, y en el caso del cerebro permite ver imágenes de su interior, así como apreciar anomalías como tumores o ictus.

Con el mismo aparato, pero variando el análisis matemático, obtenemos otras dos técnicas de neuroimagen fundamentales hoy en día: la resonancia funcional magnética (fMRI) y el conectoma (DTI).

Resonancia funcional magnética (fMRI)

Con base en la resonancia magnética, la resonancia funcional magnética es la estrella de la neuroimagen. Es capaz de reflejar cambios en la imagen cerebral basados en la actividad neuronal. Podemos ver qué áreas se activan cuando el sujeto realiza una tarea mental y, por lo tanto, correlacionar áreas cerebrales y conducta.

Para obtener las imágenes se utiliza una técnica llamada BOLD-fMRI. Esta técnica mide el consumo de oxígeno en un área. Asumiendo que un mayor consumo de oxígeno supone una mayor actividad neuronal, podemos saber qué área está más activa durante una tarea.

La fMRI tiene varias limitaciones. Mide el consumo de oxígeno del cerebro con una resolución de un voxel (aproximadamente, un cubo de 2 mm de lado). No mide la actividad neuronal, esta se infiere a partir del consumo de oxígeno. La resolución espacial es muy alta (aunque en un voxel caben cientos de miles de neuronas). Un problema (entre otros) es que la resolución temporal es muy baja (1 s, frente a las neuronas que disparan en la frontera de 1 ms). Otro problema es que, en general, se usan análisis estadísticos realizados con varios sujetos. Esto ha dado lugar a interpretaciones dudosas de los datos. A pesar de ello, la resonancia funcional es hoy una técnica insustituible, ampliamente usada y de gran proyección.

Diffusion tensor imaging (DTI), conectoma

Basada en la resonancia magnética, la diffusion tensor imaging (DTI) es una técnica de neuroimagen que permite ver el sentido de las fibras de axones de la materia blanca cerebral, facilitando así la producción de un mapa de conexiones o conectoma.

El agua difunde igual en todos los sentidos. A menos que se encuentre con barreras. Dentro de un axón el agua difunde bien en el sentido del axón, pero lo hace mal contra las paredes mielinizadas. Con la resonancia magnética podemos conocer cómo difunde el agua y, por tanto, el sentido del axón.

La materia blanca está compuesta por fibras de millones de axones que conectan las distintas partes del cerebro. Siguiendo estas fibras podemos saber cuál es el mapa de conexiones. Dado que el nivel de conectividad es uno de los grandes desconocidos del cerebro, el conectoma es un paso vital para conocer su estructura y comportamiento.

Reconstrucción 3D de series de imágenes de microscopio

No es una técnica para ver imágenes funcionales del cerebro. Es una mejora de la técnica clásica del microscopio. El método consiste en poner una muestra de tejido nervioso en el microscopio. Tras tomar una imagen, un microtomo (una fina cuchilla de diamantes) o un haz de iones corta una delgada capa. El microscopio toma otra imagen y el microtomo vuelve a cortar otra sección. Después se analizan todas las tomas y se reconstruye una imagen tridimensional del tejido. El nivel de detalle es muy grande y pueden verse las sinapsis entre neuronas.

Lesiones cerebrales

El estudio de lesiones cerebrales no se considera una técnica de neuroimagen ni permite ver imágenes funcionales o estáticas del cerebro. Pero ha constituido desde los comienzos de la neurociencia un instrumento esencial para el estudio del cerebro. La lesión de una parte del cerebro permite inferir su función. El caso de los enfermos de Broca y de Wernicke permitió avanzar en el conocimiento del lenguaje y las áreas involucradas. Nuestro conocimiento sobre el funcionamiento de la memoria se debe en gran medida al estudio del paciente H. M., al que se le extirpó el hipocampo. En 1848 el capataz Fineas Gage estaba trabajando cuando una explosión provocó que una barra de hierro saliera disparada y le atravesara el córtex prefrontal. El capataz sobrevivió, pero su personalidad y su juicio cambiaron, y su caso permitió avanzar en la comprensión de tan importante región cerebral. En el caso de la epilepsia, además de permitir la implantación de electrodos intracraneales, se han usado técnicas quirúrgicas para eliminar el foco epiléptico o evitar su propagación, como en el corte del cuerpo calloso que une los dos hemisferios y que ha dado paso al estudio de cerebros divididos.

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Genética

Los ratones knockout, las proteínas fluorescentes (GFP), los vectores virales o la optogenética son algunas poderosas herramientas recientes.

El ratón de laboratorio no es un producto de ingeniería genética, sino de selección genética. El cruce de individuos durante generaciones ha permitido cepas genéticamente puras. Cuando se utilizan en experimentos se puede descartar el factor genético, ya que todos son iguales y, por tanto, se pueden atribuir las diferencias a otros factores (por ejemplo, al fármaco suministrado).

El ratón knockout es un ratón en el que se ha sustituido una parte de su ADN para eliminar la acción de alguno de sus genes. De este modo podemos saber para qué sirven los genes suprimidos. La creación del ratón es compleja, ya que hay que crear el ADN resultante; introducirlo en células madre del ratón (el ratón, llamado Quimera, contendrá una mezcla de células, algunas con el ADN original y otras con el nuevo ADN) y aparear el ratón tantas veces como sea necesario para conseguir cepas puras con el nuevo ADN. Se dispone ya de múltiples cepas de ratones knockout y su número va creciendo. En 2007 Mario R. Capecchi, Martin Evans y Oliver Smithies recibieron por ello el Premio Nobel de Medicina.

Una medusa emite luz a causa de una proteína llamada GFP, proteína verde fluorescente. El gen que produce GFP está aislado y se puede incorporar al ADN de otras células, que se vuelven fluorescentes y pueden ser cómodamente observadas por un microscopio óptico. Nuevas proteínas fluorescentes se han aislado y con una combinación de ellas se logran múltiples colores. De este modo podemos ver estructuras cerebrales complejas en las que cada neurona tiene un color distinto.

La modificación puede hacerse en el genoma y después producir un individuo en el que todas sus células tienen el gen cambiado. Pero también puede hacerse en un animal vivo. Para ello se utiliza un vector, un agente que introduce un nuevo gen en determinadas células. Es el caso de los virus, organismos especializados en cambiar el código genético de las células que infectan. Modificamos un virus para quitarle su acción patógena y añadimos el gen de nuestro interés. Luego infectamos con el virus las células en las que deseamos realizar la sustitución genética.

Optogenética

En 1979, el Premio Nobel Francis Crick proponía que el gran reto de la neurociencia es la necesidad de controlar un tipo de célula del cerebro, dejando inalteradas las demás. Los estímulos eléctricos usan electrodos demasiado rudimentarios que estimulan un área grande e imprecisa, y las drogas son lentas e inespecíficas. La solución parece estar en la luz.

La optogenética es una mezcla de óptica y genética. Basada en el estudio de algas, el sistema parece tan simple como brillante: canales iónicos que se excitan con la luz y provocan que las neuronas se disparen con la luz. Una única proteína codificada por un único gen tiene dos partes, cada una de las cuales realiza una función. Una parte de la proteína responde a la luz. La otra es un canal iónico de membrana como los existentes en todas las neuronas, que son responsables del impulso eléctrico o potencial de acción. Cuando la proteína recibe luz, el canal se abre y la neurona se dispara. Insertando este gen en el ADN de la neurona, la controlamos a voluntad con destellos luminosos y una precisión de milisegundo. Necesitamos también tecnología de emisión de luz profunda para llegar al fondo del cerebro de mamíferos en movimiento libre.

Ahora se están usando proteínas mutantes que responden a distintos colores. También proteínas rápidas y lentas: las primeras disparan potenciales de acción de hasta doscientas veces por segundo, mientras que las segundas provocan estados de excitación o reposo con un solo destello. Asociando estas proteínas ópticas a receptores bioquímicos específicos y usando virus como vectores, podemos infectar un determinado tipo de neurona sin afectar al resto, estableciendo así un control aún más selectivo. También están empezando a usarse una mezcla de electrodos y fibra óptica para registrar la actividad de las neuronas. De este modo puede registrarse la actividad eléctrica de un área a la vez que la estamos estimulando ópticamente.

A medida que esta técnica esté disponible nuevas aplicaciones irán surgiendo. Una de ellas es la validación de los métodos actuales. La fMRI, por ejemplo, es un conjunto de medidas con un análisis complejo. Ahora, en combinación con la optogenética, se puede hacer una validación cruzada de ambas técnicas. Los estudios en enfermedades como párkinson, esquizofrenia y autismo están empezando.

Hemos sido capaces de producir el vuelo en moscas del vinagre modificando solo las neuronas responsables del reflejo de volar. Así, con un destello, la mosca vuela. Pero hemos dado un paso más. Asumiendo un esquema teórico en el que existe un módulo cerebral «actor» que decide el comportamiento, y un módulo «crítico» que informa de los resultados, hemos buscado las neuronas de este crítico y las hemos modificado. Con un simple pulso de luz se puede alterar la recompensa de este crítico y conseguir que el animal aprenda. Esto cambia el paradigma, ya que somos capaces de variar la recompensa y, por tanto, el comportamiento con simples destellos.

Hemos retocado el genoma del gusano C. elegans para introducir la optogenética. Conocemos todas sus neuronas y además es transparente. Podemos hacer que avance, se detenga o incluso que ponga huevos con un pulso de luz en un entorno de movimientos libres.

Usando un gen de un microorganismo del mar Muerto, se produce una proteína que, cuando se expone a las señales eléctricas de la neurona, emite luz, permitiendo a los científicos rastrear la propagación de las señales dentro de la célula. Esto permite reemplazar la clásica técnica de implantación de microelectrodos para registrar el comportamiento de la neurona. De modo que podemos excitar a la neurona con luz y además registrar con luz su excitación.

Genomas animales

Compartimos con la mosca Drosophila melanogaster un 60 % del genoma.

Con el ratón compartimos un 75 % del genoma. Nuestras líneas evolutivas se separaron hace 90 millones de años.

Las concordancias entre el genoma del hombre (secuenciado en 2006) y el de los grandes simios están entre el 95 y el 99 %.

La similitud entre el genoma de dos seres humanos es del 99,5 %.

El genoma del macaco se secuenció en 2007. Nos separamos evolutivamente del macaco hace 25 millones de años.

El genoma del orangután se secuenció en 2011. Nos separamos evolutivamente del orangután hace 12 millones de años.

El genoma del gorila se secuenció en 2012. Nos separamos evolutivamente del gorila hace 9 millones de años.

El genoma del chimpancé se secuenció en 2005. Nos separamos evolutivamente del chimpancé hace 5,5 millones de años.

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La neurona

La neurona en cifras

Masa de una neurona sensorial grande: 1 microgramo (0,000 001 g).

Diámetro de una neurona: desde 4 micras (célula granular) hasta 100 micras (neurona motora).

Diámetro del núcleo neuronal: 3 a 18 micras.

Velocidad de conducción del potencial de acción: 0,6-120 m/s.

Velocidad de transporte de una bomba sodio/potasio: 200 Na iones/s; 130 K iones/s.

Número total de bombas de sodio de una neurona pequeña: 1 millón.

Espesor de la membrana neuronal: 5 nanómetros.

Superficie de 85 000 millones de neuronas (el cerebro humano): 25 000 m² (cuatro campos de fútbol).

Tamaño de la hendidura sináptica: 30 nanómetros.

Número de moléculas de neurotransmisor en una vesícula sináptica: 5000.

Estructura de la neurona

El sistema nervioso está compuesto por dos tipos de células: las células de glía y las neuronas. Se denomina células de glía a distintos tipos de células que, entre otras cosas, sirven de soporte a las neuronas. Conforme se va conociendo más de ellas, va aumentando la importancia que se les atribuye en el conjunto del sistema nervioso.

La neurona tiene características distintivas del resto de células del organismo. Transmiten la señal nerviosa y tienen formas muy diversas entre sí, pero claramente diferenciadas del resto de las células del cuerpo.

La neurona tiene tres partes diferenciadas: las dendritas, el soma y el axón.

Las dendritas son ramificaciones del cuerpo celular. Suelen ser gruesas cerca del soma y estrechas en el extremo. Suelen ser ramificadas. Lo normal es que haya muchas. Los axones de otras neuronas forman sinapsis en las dendritas. Las dendritas son la entrada del impulso nervioso. A menudo tienen finas ramificaciones llamadas espinas dendríticas, donde los axones establecen las sinapsis.

El soma es el cuerpo de la neurona. Es el lugar donde se encuentra el núcleo y es responsable de las funciones metabólicas de la neurona.

El axón es una prolongación, generalmente única, que solo tiene ramificaciones al final. La unión del axón con el soma se denomina cono axónico y es el lugar donde se decide si la neurona se dispara o no. El axón es en ocasiones muy largo. Por ejemplo, el que inerva el músculo de un dedo del pie mide más de un metro. Si el soma de una neurona fuera un balón de fútbol, el diámetro del axón mediría 10 cm y su longitud podría alcanzar los 50 km. Dado que el centro metabólico es el soma, hay sustancias que tienen que realizar un largo viaje desde el soma hasta el final del axón, y viceversa.

Las neuronas se clasifican de acuerdo a diversos criterios. Por su papel en la transmisión pueden ser aferentes, si encaminan el impulso hacia el sistema nervioso central (sensitivas); eferentes, si el camino es hacia el exterior (motoras), e interneuronas, si están en medio (la mayoría). Pueden clasificarse de acuerdo al neurotransmisor que utilizan (glutaminérgicas, dopaminérgicas…). La clasificación puede obedecer a la forma de transmisión eléctrica, tipo «todo o nada», del potencial de acción o, por el contrario, pueden exhibir una respuesta gradual. En el extremo del sistema nervioso existen mecanorreceptores en los sentidos, que transforman la energía física (luz, sonido, temperatura…) en señal nerviosa (mecanismo llamado transducción), y en la unión neuromuscular, en la que la neurona hace sinapsis con el músculo, provocando su contracción.

Membrana neuronal

Las características especiales de la neurona vienen sobre todo de su membrana. La membrana aísla el interior del exterior y permite el paso de determinadas sustancias a su través. Una de sus consecuencias es que hay una diferencia de potencial eléctrico entre el interior y el exterior de la membrana. El paso selectivo de iones cargados eléctricamente a través de la membrana genera la conducción nerviosa.

Los distintos segmentos de la membrana (en el soma, en cada una de las ramas dendríticas y en las partes del axón) pueden considerarse circuitos eléctricos equivalentes, con conductores o resistencias, baterías y condensadores. Estos circuitos eléctricos equivalentes y su comportamiento son esenciales para la modelización por ordenador de la neurona.

La diferencia de potencial eléctrico entre el interior y el exterior de una neurona en reposo es de 70 mV, siendo el interior negativo respecto del exterior. Hay además una diferencia entre los iones de fuera y dentro de la membrana. En el exterior hay más iones sodio (Na+) y cloro (Cl–) y en el interior hay más iones potasio (K+).

En la membrana hay multitud de poros que dejan pasar los iones. Se llaman canales iónicos. Cada tipo de canal permite el paso de un tipo de ion. Estos canales se abren y cierran cambiando la polarización de la membrana (diferencia de potencial). Un canal es una proteína que se encuentra en la membrana y que tiene dos partes. Una de ellas es el poro que deja o no pasar el ion según esté abierto o cerrado. La otra parte de la proteína se encarga de abrir o cerrar el poro dependiendo de dos circunstancias. En los canales «dependientes de voltaje» esta parte de la proteína se activa cuando detecta un cambio de voltaje en las inmediaciones. Entonces ordena al poro que se abra o cierre. Estos canales se encuentran a lo largo de la membrana y son responsables de la transmisión de la señal nerviosa en la neurona. En los canales «dependientes de ligando» la segunda parte de la proteína se activa cuando se une a ella un elemento químico (un neurotransmisor). Este es el caso de las sinapsis, en las que el neurotransmisor se une a una parte de la proteína que ordena al poro abrirse para permitir el paso de iones.

Para mantener la concentración de iones dentro y fuera de la membrana se necesita un transporte activo de estos. Ello se realiza mediante la bomba de sodio/potasio, que mueve iones sodio hacia el exterior e iones potasio hacia el interior. El consumo energético de las bombas de sodio/potasio, y en general del comportamiento bioeléctrico de la neurona, es muy grande y supone una parte fundamental de las calorías ingeridas en los alimentos.

Potencial de acción

El potencial de acción es el mecanismo más utilizado para la transmisión de la señal nerviosa en la neurona. Su descubrimiento, basado en los circuitos equivalentes, y su formulación matemática merecieron la concesión del Premio Nobel en 1963 a Alan Hodgkin y Andrew Huxley. Desde entonces este modelo se llama modelo de Hodgkin y Huxley del potencial de acción.

Además del potencial de acción existe un potencial gradual y progresivo que se da en las dendritas y soma y en los axones de algunas neuronas. Por el contrario, el potencial de acción es de tipo «todo o nada». En el mecanismo del potencial de acción la señal se regenera en cada canal iónico, no se transmite eléctricamente como en un cable. De este modo, la fuerza de la señal es igual al principio y al final del axón.

En un determinado punto del axón, el canal de sodio detecta voltaje en la zona anterior de la membrana y, cuando el voltaje anterior supera un umbral, se abre el canal permitiendo el paso de Na+. Esto genera que el potencial de la membrana se invierta, pasando a ser positivo dentro de la neurona. A esto se le llama despolarización. Cuando alcanza un pico de +45 mV, el canal de Na+ se cierra. Entonces comienza la repolarización. Con el canal de Na+ cerrado, el canal de potasio se abre y empiezan a fluir iones de K+ hacia el exterior, hasta devolver la membrana a su potencial de reposo de –70 mV. Durante un tiempo después la membrana está en un periodo refractario en el que no es posible un nuevo potencial de acción. El ciclo completo dura un milisegundo.

Cuando acaba el potencial de acción, el segmento siguiente de la membrana detecta el cambio de potencial y a su vez comienza un potencial de acción, propagándose de este modo el potencial de acción a lo largo del axón y regenerándose en cada punto. El ritmo máximo de disparo de una neurona se sitúa en los cuatrocientos potenciales de acción por segundo.

En los axones largos de los vertebrados la membrana está recubierta de vainas de mielina, que aumentan la velocidad de propagación y disminuyen el gasto energético. Cuanto mayor diámetro tiene el axón, más rápida es la conducción.

Receptores sinápticos

En la neurona postsináptica existen dos tipos de receptores. Su diferencia es esencial porque determinan la respuesta por un lado, y la memoria por otro.

Receptores «ionotrópicos» o de único mensajero. Son canales iónicos «dependientes de ligando». Constan de dos partes. En la primera se fija el neurotransmisor y activa la segunda parte, que abre el poro por el que entran los iones y cambia la polarización de la membrana. Son rápidos y determinan la respuesta inmediata del animal.

Receptores «metabotrópicos» o de segundo mensajero. Tienen también dos partes. La primera es igual que en los anteriores, un lugar donde se fija el neurotransmisor. La segunda parte es intracelular y desencadena una cascada bioquímica que produce distintos cambios en la neurona postsináptica. Tienen una acción moduladora de la respuesta nerviosa y pueden producir cambios más lentos y más estables en la neurona e incluso la activación de genes en el núcleo celular, y tienen efecto sobre la memoria y el aprendizaje.

Tipos de receptores

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Redes

Redes de gran escala

Se han propuesto varias redes a gran escala relacionadas con tareas concretas, con estados generales o incluso con la conciencia. Para que actividades de nivel superior, como pensar en algo, puedan suceder, muchas áreas cerebrales lejanas entre sí deben coordinarse. Las propuestas de redes suelen basarse en los resultados de la neuroimagen, como los electrodos intracraneales, la fMRI y el EEG. Típicamente se pide a los sujetos experimentales que realicen una tarea mental, se mide la actividad de distintas regiones cerebrales y se observa cuáles se activan de forma sincronizada. También se trata de buscar los caminos anatómicos que indiquen que hay conexiones o fibras nerviosas que unan las distintas áreas. A continuación muestro alguno de los modelos teóricos propuestos.

La «red neuronal por defecto» (default mode network, DMN) es la red que se activa cuando, estando despiertos, no pensamos en nada concreto. Se piensa que es un conjunto de regiones cerebrales que, según qué literatura se consulte, incluye parte del lóbulo temporal medial, del córtex medial prefrontal y del córtex parietal medial. Está relacionada con la actividad autorreferencial y reflexiva que incluye específicamente la recuperación de la memoria episódica, el habla interna y la imagen mental, y con la teoría de la mente. Las tareas típicas de este estado de ensoñación suelen ser introspectivas, no relacionadas con un estímulo exterior concreto, relativas al «yo», visualización del futuro o recuerdo del pasado. El cerebro solo consume un 5 % menos cuando no estamos centrados en una tarea concreta. Esto evidencia que está muy activo aunque digamos que está en reposo. Durante la actividad orientada a conseguir objetivos (tareas como calcular, hallar una solución o buscar una cara) el cerebro activa las áreas concretas involucradas y la, así llamada, red orientada a tareas (TPN, task positive network). Cuando dejamos vagar el pensamiento, estas áreas se desactivan y se activa la DMN, también llamada TNN (task negative network). Se cree que es necesaria la desactivación de la DMN para la reasignación de los recursos cognitivos en el cerebro, con el fin de centrarse más en la tarea y suprimir los pensamientos no relacionados o irrelevantes.

Una serie de expresiones se han usado para definir la conciencia o el estado consciente: el espacio de trabajo global, la memoria de trabajo, el ejecutivo central o el espacio de trabajo neuronal global. La idea que subyace es que así como distintos fenómenos ocurren de forma simultánea, independiente e inconsciente, una red global es necesaria para los procesos conscientes. Esta red distribuida es un espacio global con conexiones a larga distancia que se activan de una forma coordinada. Las áreas que se activan simultáneamente comparten un protocolo común o una sincronización, y la información de unas partes es accesible por otras. En el centro de esta red se encuentra el córtex prefrontal a modo de coordinador, pero ello no supone que sea el área de la conciencia.

Respecto del mapa de conexiones a larga distancia, se han realizado múltiples estudios de conexiones en el cerebro del mono macaco. En su conjunto se llaman CoCoMac (collation of connectivity data on the macaque brain). Los investigadores han realizado más de cuatrocientos estudios durante cincuenta años, en los que han identificado más de 6000 regiones cerebrales y más de 16 000 conexiones. Tras una revisión del conjunto, se observan 383 regiones en el córtex, tálamo y ganglios basales, con 6602 conexiones distintas entre los nodos. Uno de los hallazgos fundamentales es que el córtex prefrontal es un elemento topológicamente central como integrador y distribuidor de la información. El otro hallazgo es que la red puede reducirse a una red central donde unos pocos elementos concentran la mayoría de las conexiones. Un estudio similar se está realizando con humanos usando la técnica de neuroimagen diffusion tensor imaging (DTI) y tratando de averiguar qué está conectado con qué. El resultado arroja conclusiones semejantes: unas regiones concentran la mayoría de las conexiones y, entre todas, el nodo central parece ser el córtex prefrontal.

Conectoma

Anatómicamente es posible seguir las fibras de axones y observar sus conexiones a simple vista. Pero a una resolución muy baja. Además, las fibras se superponen unas a otras en tres dimensiones formando un enmarañado ovillo. La autorradiografía histológica permite teñir y seguir una fibra concreta. Siempre en análisis post mortem. En ambos casos el análisis es laborioso y limitado. La resonancia magnética ha cambiado el panorama con la técnica de neuroimagen llamada diffusion tensor imaging (DTI). El conectoma no sería un mapa completo y detallado de sinapsis. Estas están aún a un nivel más bajo. Sería más bien un mapa a gran escala. El proyecto es aún más ambicioso. Pretende bajar al nivel de la microscopía electrónica usando las tomas en serie del microscopio. Es un proceso muy laborioso en el que la toma de datos puede llevar décadas. Hay programas informáticos de análisis de los datos recogidos. El objetivo es detectar, seguir e identificar completa e inequívocamente cada una de las neuronas de la imagen, así como sus conexiones o sinapsis. El programa realiza automáticamente la detección de las neuronas. Pero se pierde. Se necesita la colaboración de personas que ayuden al programa a seguir su análisis. El programa «aprende» y se espera que cada vez resuelva más imágenes conflictivas.

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El cerebro

El cerebro en cifras

Algunos números del cerebro humano:

Peso: 1,5 kg.

Número total de neuronas: 85 000 millones (85 000 000 000).

Número total de células no neuronales: 85 000 millones.

Peso de la corteza cerebral: 1,2 kg.

Número total de neuronas de la corteza cerebral: 16 000 millones.

Tamaño relativo de la corteza cerebral: 80 % del peso del cerebro.

Número relativo de neuronas en la corteza cerebral: 20 % del número de neuronas del cerebro.

Peso del cerebelo: 150 g.

Número de neuronas del cerebelo: 70 000 millones.

Tamaño relativo del cerebelo: 10 % del peso del cerebro.

Promedio de sinapsis por neurona: 5000.

Número de sinapsis en el cerebro: 450 billones (450 000 000 000 000).

El cerebro humano representa un 2 % de la masa corporal.

Estructura del sistema nervioso

El sistema nervioso se divide en dos partes: sistema nervioso central y sistema nervioso periférico.

El sistema nervioso periférico tiene a su vez dos partes: el sistema nervioso somático, que contiene las neuronas sensitivas, y el sistema nervioso autónomo, que controla las vísceras y músculos lisos (parasimpático) y la respuesta de huida (simpático).

El sistema nervioso central contiene la médula espinal y el encéfalo. Este, a su vez, está compuesto de tronco cerebral (protuberancia y bulbo raquídeo), cerebelo, mesencéfalo, diencéfalo (tálamo e hipotálamo) y telencéfalo (hemisferios cerebrales, ganglios basales, amígdala e hipocampo). Todas estas partes están rodeadas de cavidades, llamadas ventrículos, llenas de líquido.

La médula espinal transcurre a través de toda la columna vertebral y transporta la información aferente y eferente desde el cuerpo al encéfalo. Es responsable también de algunos actos reflejos. Contiene sustancia gris (cuerpos celulares) en el exterior y sustancia blanca (axones) en el interior, al revés que el encéfalo.

La protuberancia y el bulbo son la continuación de la médula espinal hacia el cerebro. Son responsables de la regulación de funciones vitales como la respiración, tragar, el latido cardiaco, la presión sanguínea o la temperatura de la sangre. Contienen la entrada y salida de los doce nervios craneales que envían y reciben información del cuello y la cabeza. El mesencéfalo es un punto de unión de importantes sistemas motores como el cerebelo, los ganglios basales y los hemisferios cerebrales. Contiene la sustancia negra, afectada en la enfermedad de Parkinson. Tiene partes del sistema auditivo y visual y controla el movimiento de los ojos. La protuberancia, el bulbo y el mesencéfalo en conjunto regulan los estados de vigilia y somnolencia.

El cerebelo contiene el mayor número de neuronas del encéfalo. Está conectado con la médula espinal, los hemisferios cerebrales y los órganos del equilibrio del oído. Contribuye a mantener el equilibrio, a la planificación y ejecución de movimientos voluntarios, al aprendizaje de los movimientos, y posiblemente juegue un papel en tareas cognitivas y el lenguaje. También filtra las sensaciones que se envían a la corteza, eliminando las irrelevantes o esperables.

El diencéfalo está recubierto por los hemisferios cerebrales, de modo que no es visible desde el exterior. Está compuesto de dos partes: el tálamo y el hipotálamo. El tálamo es una importante estación de relevo y procesamiento inicial de las sensaciones. Tiene también importancia en los estados de atención y conciencia. El hipotálamo ayuda a mantener la homeostasis y regula las funciones autónomas (comer, beber…). También segrega hormonas que causan múltiples conductas. Es un componente esencial en la motivación.

Los ganglios basales son estructuras que rodean el tálamo. Juegan un papel esencial en el control de los movimientos voluntarios. La amígdala está relacionada con las emociones. El hipocampo desempeña una función importante, posibilitando el paso de la memoria a corto plazo a memoria a largo plazo.

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Plasticidad del cerebro

Desarrollo del sistema nervioso

Existen dos pasos en la creación de neuronas o neurogénesis. En primer lugar, las células se forman por división simétrica, en la que una precursora da lugar a otras dos precursoras. De esta forma el crecimiento es exponencial. Después llega la división asimétrica, en la que una precursora da lugar a otra precursora y una neurona que migra a su posición final. Todas las neuronas originadas de la misma precursora forman una columna neocortical. Esto significa que unos pocos genes que aumenten el número de divisiones simétricas causarían el gran aumento de superficie cortical propio de los humanos, mientras que la división asimétrica puede mantenerse, por lo que el córtex de los humanos tiene las mismas características que el de los primates, derivadas de la división asimétrica, pero es mucho más extenso debido a la división simétrica.

Mecanismos celulares, moleculares y genéticos de la memoria implícita

Como hemos visto más arriba, en la neurona postsináptica existen dos tipos de receptores. Los receptores ionotrópicos son canales que se activan por un neurotransmisor y que permiten el paso de iones. Los neurotransmisores más comunes en el cerebro son el excitador glutamato y el depresor GABA. La duración de su acción es de milisegundos. Los receptores metabotrópicos son activados por un neurotransmisor (serotonina, dopamina...) o una hormona. Activan una sustancia química en el interior de la célula (segundo mensajero), la cual inicia la respuesta global de la célula. La acción de los receptores metabotrópicos suele ser más intensa, más extensa y más persistente que la de los receptores ionotrópicos. Su duración es de segundos o minutos.

En la memoria intervienen los segundos mensajeros, que producen una modificación del estado de la célula cuya duración va desde segundos a toda la vida.

La memoria a corto plazo implícita supone una modificación en la eficacia de las sinapsis. En la memoria a corto plazo los segundos mensajeros modifican proteínas existentes que aumentan o disminuyen la eficacia sináptica. No hay síntesis de nuevas proteínas.

En la memoria a largo plazo implícita participan muchas de las mismas moléculas que en la memoria a corto plazo. Algunos de los segundos mensajeros viajan hasta el núcleo celular, activan los genes y producen nuevas proteínas. La memoria a largo plazo implícita supone creación o eliminación de sinapsis.

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Visión

La visión en cifras

Tiempo medio entre parpadeos = 2,8 segundos.

Duración media de un parpadeo = 0,3 segundos.

Diámetro del cristalino = 9 milímetros.

Número de fotorreceptores en la retina = 5 millones de conos y 130 millones de bastones.

Número de células ganglionares en la retina = 1 millón.

Número de fibras en el nervio óptico = 1,2 millones.

Número de células en el córtex visual = 280 millones.

Longitud de onda de la luz visible por humanos = 400-700 nanómetros.

Cantidad de luz necesaria para excitar un bastón = 1 fotón.

Cantidad de luz necesaria para excitar un cono = 100 fotones.

Densidad de conos en la fóvea = 200 000/mm².

Área de la retina = 2500/mm².

La retina

La retina contiene fotorreceptores que transforman la energía lumínica en impulsos nerviosos en un proceso llamado transducción. Los dos tipos de fotorreceptores se denominan bastones y conos. Los bastones responden con muy poca luz y son efectivos en penumbra. Son más numerosos que los conos y se encuentran en la periferia del ojo. Los conos son responsables de la visión detallada y del color. Se encuentran condensados en el centro de la retina, en la región llamada fóvea. Los conos y bastones utilizan fotopigmentos para transducir la señal luminosa en impulso eléctrico.

La retina contiene cinco tipos de células: fotorreceptores, células horizontales, células bipolares, células amacrinas y células ganglionares.

Retina según Cajal

Con sus 5 millones de conos, 120 millones de bastones y las cinco capas de neuronas, cada retina es un fabuloso centro de procesamiento de información. Los impulsos nerviosos llegan al cerebro tras un importante trabajo de análisis de la señal luminosa. Las células ganglionares tienen sus centros celulares en la retina y envían sus axones (que forman el nervio óptico) hasta el tálamo, donde conectan con otras neuronas que llevan la información al área visual primaria V1.

Las células bipolares tienen un campo visual compuesto por un conjunto de conos o bastones organizados en un modo centro-periferia. Las de tipo «centro encendido -periferia apagada» responden cuando los fotorreceptores del centro del campo visual de la célula bipolar reciben luz, pero los de la periferia no. Por el contrario, las de tipo «centro apagado - periferia encendida» se excitan cuando la periferia tiene luz y el centro no. De esta manera, las células bipolares no responden a la luz, sino al contraste, algo esencial para distinguir formas. De igual forma, las células ganglionares, última etapa de la retina, también son centro-periferia.

Las células ganglionares no solo mandan información de contraste centro-periferia al cerebro. Hay también otra división, las células P o parvocelulares y las células M o magnocelulares. Las células P tienen campos receptivos pequeños y procesan el detalle y el color, mientras que las M tienen campos receptivos grandes y procesan el movimiento. Esta división en células P y M se mantiene en el tálamo, en el córtex visual primario, y es responsable de dos vías distintas de procesamiento de la imagen: la vía del qué y la vía del dónde.

El tálamo (en concreto el núcleo geniculado lateral del tálamo) es una estación de relevo de las fibras nerviosas desde la retina hasta el área visual V1. Recibe sin embargo más aferencias desde el córtex que desde la propia retina, lo que se interpreta como que el córtex visual envía señales al tálamo para que modere o amplifique los impulsos que vienen de la retina. El tálamo mantiene una representación topográfica de la retina, esto es, áreas adyacentes en la retina (y en la escena visual) están juntas en el tálamo. A su vez, separa las vías M y P.

Antes de llegar al tálamo, ya se ha producido el cruce de axones en el quiasma óptico, que separa la visión de la escena visual izquierda y derecha. Cada ojo, que ve la escena visual completa, se puede dividir en dos campos: el próximo a la nariz y el próximo a la oreja. Los axones de las células ganglionares que responden al hemicampo nasal cruzan de hemisferio en el quiasma óptico y envían sus señales al tálamo opuesto, mientras que los del hemicampo periférico se mantienen en el mismo hemisferio sin cruzar. De este modo, el hemisferio izquierdo recibe la información del campo visual derecho de los dos ojos, y viceversa.

Cruzamiento del nervio óptico según Cajal

El córtex visual

Las células en el córtex visual requieren estímulos visuales más complejos para excitarse que las de la retina. Mientras que las células ganglionares de la retina responden a puntos configurados como centro encendido - periferia apagada, las células simples del córtex responden a barras de luz posicionadas correctamente en el campo visual y orientadas adecuadamente. A su vez, las células complejas del córtex responden a bordes orientados correctamente, pero en cualquier posición del campo visual.

Cada neurona muestra propiedades distintas de las neuronas que le sirven de entrada. A esto se le llama propiedad emergente. Así, una célula ganglionar de la retina responde a puntos de luz. Varias células ganglionares de la retina envían información a una célula simple del córtex, que responde no a un punto de luz, sino a una línea en una posición determinada. De manera similar, varias células simples del córtex envían información a una célula compleja del córtex. Esta célula compleja responde a una línea en cualquier posición.

La estructura del córtex formada por columnas neocorticales se mantiene en el córtex visual. Las aferencias del tálamo llegan a la capa cuarta del córtex. Desde esta se distribuye a otras capas donde la señal se procesa de forma más compleja, hasta que finalmente la señal abandona la columna hacia otras áreas corticales.

Cada célula controla a las de nivel inferior en una estructura jerárquica. A su vez, responde a un campo visual mayor que contiene más puntos de luz, de los que obtiene características más complejas que las células inferiores. Así una célula compleja del córtex responde a bordes y controla a varias células simples del córtex, que responden a líneas orientadas. Cada célula simple recibe el impulso de las células del tálamo, que a su vez controlan las células ganglionares de la retina que responden a puntos de luz centro encendido - periferia apagada. Cada célula ganglionar controla las células bipolares y estas controlan los fotorreceptores.

El córtex visual está organizado de tres formas: topográficamente, por cada ojo y por características del estímulo. Topográficamente, porque el córtex visual contiene un mapa de la retina en el que puntos de luz próximos se representan en columnas adyacentes (a su vez, la retina contiene un mapa de la escena visual en el que puntos próximos de la escena visual se representan en neuronas próximas en la retina). Las columnas responden a estímulos de un ojo preferentemente, por lo que se llaman columnas de dominancia ocular. Finalmente, cada columna es una columna de orientación que responde a una barra de luz orientada específicamente.

Qué y dónde. Vías magnocelular y parvocelular

El córtex visual está formado por cinco áreas. Cada una es responsable de un procesamiento más complejo del estímulo que la anterior. La corteza visual primaria V1 recibe los impulsos que provienen del tálamo (y este de la retina) y se proyecta hacia la zona de asociación V2. Esta se proyecta a su vez a la V3, V4 y V5.

La división en vías magnocelular (M) y parvocelular (P) se origina en la retina, se mantiene en el tálamo y llega a la corteza visual, dando lugar a dos tipos distintos de procesamiento de la información. Como vimos, las células P tienen campos receptivos pequeños y procesan el detalle y el color, mientras que las M tienen campos receptivos grandes y procesan el movimiento.

En el córtex las dos vías continúan divididas, dando lugar a la vía del «dónde» y la vía del «qué». Las células M generan la vía parietal o dorsal y son responsables de dónde están los objetos y cómo se mueven. Las células P originan la vía ventral o temporal y son responsables del «qué», es decir, de qué objeto es visto.

Si bien la separación no es rigurosa, una hipótesis sugerente es que la vía ventral o del «qué» progresa hacia un reconocimiento cada vez más complejo de objetos. Así, se mantiene la jerarquía de niveles anteriores y cada neurona tiene un campo perceptivo mayor que las previas, es más selectiva a la forma, y esta es reconocida con independencia de la posición que ocupe en el campo visual. De modo que empezamos reconociendo puntos, luego líneas, después bordes, luego formas, más tarde objetos, caras y finalmente expresiones. Si tenemos problemas en el proceso, recurrimos a la vía del «dónde» para analizar las características concretas del estímulo visual, lo que supone un procesamiento menos especializado y más lento. Por ejemplo, un texto escrito a máquina sigue la vía del «qué», pero si está escrito a mano, seguirá la vía del «dónde».

Al final de la vía del «qué» se encuentran varias áreas con distintas responsabilidades. Una es el área de reconocimiento de objetos. Cuando aprendemos a leer, parte de esta área se modifica un poco para convertirse en un área de reconocimiento de letras.

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Movimiento

El tronco cerebral interviene en el control postural y genera patrones de movimientos relacionados con la locomoción. No es capaz por sí solo de iniciar movimientos. Está controlado por estructuras superiores.

El córtex motor controla el tronco cerebral. También es capaz de actuar directamente sobre las neuronas motoras que controlan los músculos. El córtex premotor planifica los movimientos complejos, entre otros los movimientos guiados por la vista.

Los ganglios basales son grandes estructuras que, junto con el tálamo, son esenciales para el movimiento, aunque su función no está clara. Su perturbación produce enfermedades motoras, como las de Parkinson o Huntington.

El cerebelo, la estructura con más neuronas, ayuda a mantener la postura, coordinar los movimientos de los ojos y la planificación de conductas motoras complejas. Es también el lugar donde se aprenden las conductas motoras. El cerebelo compara la acción planificada con la acción ejecutada para reducir el error del movimiento.

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Cerebro y ordenador. Semejanzas y diferencias

Diferencias de arquitectura y funcionamiento

Cerebro

Ordenador

Unidades de computación replicadas: neuronas y sinapsis

Programa almacenado

Modo mixto analógico-digital

Digital

Sustrato biológico tolerante a fallos

Circuitos frágiles

Asíncrono

Síncrono

Paralelo

En serie

Distribuido

Centralizado

Lento

Rápido

Reconfigurables

Conectado por cables

Especializadas

De uso general

No hay distinción entre programas y datos

Distinción entre programas y datos

No hay hardware y software

Distinción entre hardware y software

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Simulación del cerebro

Cognitive computing

Las características neurocientíficas del simulador llamado C2 son:

Usa neuronas conexionistas integrate & fire de un solo compartimento.

Incluye sinapsis excitatorias e inhibitorias en una ratio 4:1.

Usa los cuatro neurotransmisores sinápticos más comunes en el córtex.

Las sinapsis incorporan plasticidad, es decir, modifican su fuerza.

Se simulan columnas neocorticales con los seis niveles de la corteza cerebral.

Las características computacionales son:

En cada paso del tiempo (ej.: 1 ms) deben recalcularse completamente el estado de todas las neuronas y sinapsis.

Las sinapsis se disparan una vez por segundo (1 Hz) como media.

Se realizan 2¹³ actualizaciones de los estados de las sinapsis por segundo. El estado de la sinapsis se actualiza tanto si dispara la célula postsináptica como la presináptica (para soportar la plasticidad).

El tamaño de la memoria está determinado por el número de sinapsis más que por el de neuronas. Cada sinapsis ocupa 16 bytes.

Cuando una neurona dispara, un mensaje se envía a cada neurona con la que tiene una sinapsis. Esto hace que el flujo de mensajes en el sistema sea enorme. Mantener el trabajo de las comunicaciones en niveles aceptables requiere los mejores algoritmos computacionales disponibles.

Unas neuronas disparan más y otras menos. Distribuir la carga entre los distintos procesadores es esencial para que el sistema esté bien balanceado.

Cada uno de los 147 456 procesadores alberga 10 969 neuronas y 60 millones de sinapsis.

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Agradecimientos

Este libro es fruto de la influencia que han ejercido en mí muchas personas. Por un lado están todas las fuentes en las que he bebido: brillantes divulgadores y una pléyade de investigadores, los auténticos héroes de la ciencia. Por otro lado están los amigos con los que he conversado hasta formar y modificar mis ideas.

Las charlas con José Antonio López, psicólogo y biólogo, me animaron a retomar la pasión por el cerebro. Javier Puebla, escritor, siempre ha alentado mi interés por la escritura. Vicente Baos, médico y bloguero, me ha guiado en el descubrimiento de las nuevas formas de expresión que ofrece Internet. Con Rafael Estremera he disentido muy provechosamente.

La lectura preliminar y primera corrección del libro se la debo a Charo Rodríguez, José Luis Hernández, Iñaki Orbe y Carlos Burgos.

Mi agente literaria, Alicia González Sterling, creyó en el libro y junto con mi editora, Adelaida Herrera, hicieron posible su publicación.

Estoy especialmente agradecido a todos los lectores de mi blog que me han hecho sentir que hay alguien al otro lado.

Notas

[1] Utilizo el término conciencia como consciencia, en su acepción de «ser consciente, darse cuenta», no en la acepción de «conciencia moral», o «conocimiento interior del bien y del mal».

[2] Véase nota anterior.

Cerebro y ordenador.
¿Mundos convergentes?
Antonio Orbe

No se permite la reproducción total o parcial de este libro, ni su incorporación a un sistema informático, ni su transmisión en cualquier forma o por cualquier medio, sea éste electrónico, mecánico, por fotocopia, por grabación u otros métodos, sin el permiso previo y por escrito del editor. La infracción de los derechos mencionados puede ser constitutiva de delito contra la propiedad intelectual (Art. 270 y siguientes del Código Penal).
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© del diseño de portada, David Olloqui, 2014

© del prólogo Juan Antonio Zufiria, General Manager IBM Global Technology
Services Europa y Miembro de la Real Academia de Ingeniería de España, 2014

© de las imágenes de interior Marina Orbe y Antonio Orbe, 2014

© Antonio Orbe, 2014

© Editorial Planeta, S. A., 2014
Av. Diagonal, 662-664, 08034 Barcelona (España)
www.planetadelibros.com

Primera edición en libro electrónico (epub): julio de 2014

ISBN: 978-84-08-13122-9 (epub)

Conversión a libro electrónico: Víctor Igual, S. L.,
www.victorigual.com