conexionismo

IX. Redes Neuronales Para Explicar El Cerebro

Cuando nos enfrentamos con la difícil tarea de comprender los presupuestos, tesis y alcance del conexionismo muy pronto se nos presenta la siguiente pregunta: los modelos conexionistas, ¿qué quieren explicar, la mente o el cerebro? ¿Son modelos de la mente o del cerebro? Una respuesta que habitualmente se ofrece es que las redes conexionistas se han desarrollado en el campo de la psicología para explicar habilidades y competencias mentales (percepción, lenguaje, pensamiento, ...); ese tipo de redes pertenecen a la psicología y son modelos de la mente; frente a ellas, se indican ejemplos de redes creadas en el marco de la neurociencia para dar cuenta de procesos puramente cerebrales (y, en este caso, son por lo tanto modelos del cerebro).

Con el término “psicobiología” podemos referirnos al enfoque que intenta explicar el mundo de la mente y la conducta a partir de elementos, estructuras y procesos biológicos. Una parte importante de esta disciplina incluye el estudio de la influencia que sobre la psíque tienen las substancias químicas, tanto exógenas como endógenas (por ejemplo el influjo de los neurotransmisores en la conducta). Pero parece claro que también el estudio de cómo la arquitectura y procesos del sistema nervioso influyen en la mente y la conducta (lo que cabría llamar psiconeurología) debe formar parte de la psicobiología. En el momento actual de la ciencia disponemos ya de explicaciones “biologistas” para dar cuenta de importantes fenómenos psicológicos, y no sólo en el ámbito de los trastornos de conducta; no es arriesgado afirmar que en el campo de la percepción este enfoque ya nos permite explicar algunos fenómenos perceptuales (por ejemplo, simplemente el hecho de poder percibir colores, o la distinción de contornos a partir de peculiaridades del procesamiento neural como la del efecto de la inhibición lateral, ...). Aunque la siguiente tesis exigiría, naturalmente, un análisis cuidadoso parece que el conexionismo tiene como destino formar parte de la psicobiología (o psiconeurología) antes que de lo que tradicionalmente entendemos por psicología.

El conexionismo oscila entre las siguientes posiciones:

la Inteligencia Artificial: si las redes que se construyen no intentan reproducir el funcionamiento real del cerebro y buscan, simplemente, imitar competencias típicamente humanas, entonces no tenemos psicobiología pero tampoco psicología, tenemos una tecnología que nos faculta para construir arquitecturas que puedan ser implementadas en sistemas físicos no biológicos como los ordenadores y los robots (por ejemplo para el reconocimiento de textos, el reconocimiento del habla, el movimiento preciso en un entorno poco amigable, ...);
la biología: si se construyen redes que quieren ser fieles a los mecanismos y estructuras reales de nuestro sistema nervioso, y se las utiliza para dar cuenta de competencias tradicionalmente atribuidas a la mente (lenguaje, percepción, memoria, ...); este enfoque no es psicología (al menos psicología mentalista) sino psiconeurología y, por supuesto, sus descubrimientos pueden tener relevancia en Inteligencia Artificial.

El conexionismo parece ser una teoría que apela al cerebro para explicar competencias atribuidas tradicionalmente a la mente. Con esto se quiere sugerir que desde el conexionismo se defiende la tesis de que lo mental no tiene un estatuto propio, que la vida mental no posee un tipo de regularidades que puedan dar lugar a una disciplina independiente de la biología (más exactamente de las ciencias del sistema nervioso). En esta línea de interpretación se incluyen, por ejemplo, las tesis de dos de los representantes más destacados en el campo de la reflexión teórica sobre el sentido, valor y límites del conexionismo, los Churchland.

Por otro lado, la idea de que es preciso comprender el funcionamiento de las estructuras nerviosas para dar cuenta de los procesos mentales (es decir, la idea de que las redes conexionistas han de ser modelos del cerebro) se encuentra en los orígenes mismos del conexionismo y ha dado lugar a redes neuronales e hipótesis que gozan de cierto apoyo experimental; citemos algunos ejemplos:

la regla de aprendizaje descubierta por Hebb quería describir el modo real en que se relacionan las neuronas en el cerebro para formar asociaciones estables entre ellas;
en su obra de 1947 How We Know Universals: The Perception of Auditory and Visual Formas, McCulloch y Pitts, defendieron la tesis de que las redes neuronales de los córtices auditivo y visual eran capaces de reconocer propiedades invariantes del mismo patrón, que las redes neuronales del colículo superior (involucrado en el control del movimiento de los ojo) podían generar el patrón a partir de ejemplos de dicho patrón, y presentaron una descripción abstracta de dichas redes;
Taylor propuso las redes que llevan su nombre para explicar la memoria asociativa y afirmó que las áreas de asociación de la corteza cerebral y el tálamo contenían dichas redes;
y en este mismo contexto hay que situar las teorías del cerebelo, del hipocampo y del neocortex defendidas por Marr a finales de los sesenta y principios de los años setenta:

* el funcionamiento del cerebelo es semejante a las redes asociativas direccionables por contenido (ACAMs), y gracias a dicho funcionamiento los animales pueden realizar movimientos voluntarios delicados y precisos;

* el hipocampo es el soporte físico de la memoria a corto plazo o memoria de trabajo, y puede clasificar patrones y recuperar un patrón a partir de datos fragmentarios porque es también un ACAM;

* las representaciones que nos formamos de las clases y subclases de objetos se basan en el hecho de que el neocortex tiene una estructura y mecanismo similares al del Perceptrón.

La figura siguiente representa la red propuesta por Marr para explicar el funcionamiento del cerebelo (tomado de Stephen R. Graubard, comp. El nuevo debate sobre la inteligencia artificial).

células granulares (g); son las únicas células excitatorias, el resto son inhibitorias;

células de Golgi (Go) controlan los umbrales de las células granulares;

células de cesta (Ba): controlan los umbrales de las células de Purkinje (Pu)

células estrelladas (S): controlan los umbrales de las células de Purkinje (Pu)

La red se comporta como una red ACAM y asocia los patrones de las fibras musgosas (MF) y de las células en pendiente (CF).

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