Habiéndose considerado a la electrónica como la rama de la tecnología que estudia el procesamiento, almacenamiento y transmisión de información codificada eléctricamente, es posible considerar a la neurociencia desde este punto de vista. En este caso, ha de ser la ciencia que estudia el comportamiento del cerebro humano a partir del nivel neuronal. La información procesada, almacenada y transmitida por el cerebro no sólo ha de estar codificada eléctricamente, sino también químicamente.

 

Aunque, en realidad, no existen fenómenos eléctricos o químicos, sino fenómenos naturales descriptos por la física o por la química, o por ambas.  C.U.M. Smith escribió: “Ya hemos dejado claro que las consideraciones sobre el movimiento de iones de un medio acuoso, están muy lejos, de las consideraciones del ingeniero electrónico, sobre los movimientos de electrones a lo largo de un conductor metálico y en los semiconductores. De la misma manera vemos al avanzar en nuestro estudio que la estructura y el funcionamiento del cerebro vivo, son radicalmente distintos, en muchos aspectos, de un computador electrónico. Tan diferentes, desde luego, como pueden ser seis caballos de un motor de seis caballos” (De “El cerebro”- Alianza Universidad).

 

   Mientras que en el siglo XIX la biología centró su interés principalmente en la célula, y en el siglo XX en la genética, en el siglo XXI lo hará respecto de la neurociencia. 

   

 

 

 

 La postura monista considera la existencia de una sustancia única como base de toda nuestra actividad psíquica. Esta sustancia ha de estar regida por leyes naturales idénticas a las de sus componentes finales, es decir, estará gobernada por las leyes de la física y de la química. Una postura distinta es la de quienes suponen la existencia, además del sustrato material mencionado, del alma, o algún ente no regido por dichas leyes.

 

   A partir de la postura monista aparece una continuidad natural entre las diversas ramas de la ciencia experimental y la neurociencia, por lo que a esa postura adhiere la mayoría de los investigadores sobre este tema. Sin embargo, al no existir una teoría general que confirme en forma definitiva las suposiciones filosóficas previas, aún queda la posibilidad de establecer alguna descripción que contemple entidades ajenas a las conocidas por la ciencia actual, por lo que tal descripción quedaría fuera del marco científico.

 

    Los aspectos históricos y filosóficos acerca de la dualidad y el monismo han sido tratados en la sección PENSAMIENTO (Materialismo e idealismo) en www.geocities.com/pompiliozigrino

 

 

  

 

No sólo es posible establecer descripciones del comportamiento humano a partir del nivel neuronal, ya que existen también descripciones del tipo “caja negra”, en las cuales se ignoran completamente los intrincados fenómenos neuronales y, aún así,  se puede disponer de una descripción bastante cercana a la realidad.

 

   El concepto de “caja negra” proviene de la cibernética e implica descripciones del tipo estímulo-respuesta que permiten describir sistemas complejos con una aceptable exactitud. Así, estamos habituados a utilizar a un televisor, que para nosotros es una “caja negra”. Ignoramos totalmente lo que contiene su interior, pero, sin embargo, podemos utilizarlo adecuadamente en cuanto dominamos los vínculos estímulo-respuesta que se establecen cuando accionamos alguno de sus controles.

 

   Dada la enorme variedad de acciones posibles, incluso la existencia de elaborados pensamientos emergentes de nuestros cerebros, es imprescindible disponer de una adecuada teoría del tipo “caja negra” que ha de ser una guía que orientará las investigaciones a nivel neuronal (dentro de la caja negra).

 

   Esta situación es similar a la existente antes de la aparición de las leyes del mundo atómico. Los modelos de átomo surgieron de la necesidad de explicar los distintos espectros electromagnéticos (de líneas), que caracterizan a cada elemento químico. La espectroscopia del siglo XIX fue una etapa previa a la aparición de la mecánica cuántica. El modelo de átomo (dentro de la caja negra) debía responder adecuadamente al comportamiento exterior manifestado por dichos espectros.

 

   La teoría que, supuestamente, podrá orientar la investigación a nivel neuronal, ha de ser una teoría del conocimiento que haga explícitas las operaciones básicas de la mente. Ella orientará las investigaciones emprendidas (de la misma forma en que las desorientará en caso de ser errónea). Una teoría del tipo mencionado aparece en la sección Conocimiento (Teoría del conocimiento).

 

 

 

Una vez que se ha superado el problema del monismo y la dualidad, aparece un problema algo similar. Tal problema implica la posibilidad de la existencia de la localización de las funciones cerebrales, por una parte, o bien la posibilidad de que cada función mental utilice, para su efectiva realización, todo el cerebro.

 

  Se estima que el cerebro posee unas 100.000 millones de neuronas; un número similar al de la cantidad de estrellas por cada galaxia y también el de la cantidad de galaxias por universo. La localización de las funciones ha de provenir del agrupamiento de cierta cantidad de neuronas, mientras que el holismo implicará el agrupamiento en un solo conjunto. Posiblemente exista un término medio entre localización y holismo.

 

   Sería más fácil describir al cerebro si pudiésemos asociar cada función a una parte determinada del mismo, de la misma manera en que los distintos órganos del cuerpo humano (corazón, hígado, etc.) cumplen con una tarea especializada. Sin embargo, existen evidencias de que, en algunos casos, al deteriorarse una parte del cerebro, otras partes pueden reemplazarla para que se siga cumpliendo la función original. Esto no ocurre cuando falla el corazón, por ejemplo, siendo un caso en el que las funciones están estrictamente localizadas. Howard Gardner escribió: “De acuerdo con los estudios de Luria, ninguna función es cumplida totalmente por una región específica; tampoco (como sostenía Lashley) participan todas las regiones en un pie de igualdad en cada función. Más bien ocurre que en un comportamiento determinado participan varias regiones anatómicas, pero cada una de ellas hace una contribución característica e irreemplazable. Así, en el caso del dibujo, el hemisferio izquierdo es el responsable del dominio de los detalles, en tanto que el derecho proporciona el sentido global de la forma. De ahí que el tipo de anomalías que presentan los dibujos de un sujeto revele, en general, el lugar en que padece una lesión cerebral. Ha quedado atrás, entonces, la afirmación simplista de que uno de los hemisferios cumple cierta función y el otro hemisferio la función opuesta, y se ha pasado a una postura más elaborada, según la cual cada hemisferio, o cada región dentro de un hemisferio, hace su aporte característico para una actividad dada” (De “La nueva ciencia de la mente” – Ed. Paidós).

 

   Existen casos en los que pareciera existir una especialización, como es el sector responsable del lenguaje. Así, cuando una parte del cerebro se deteriora, algo va a perturbarse (la memoria, la motricidad, la conducta, etc.) pero ello se deberá, o bien a que tal región es la responsable de la función perturbada, o bien porque se ha roto un vínculo que impide cumplir con la función en cuestión (en la visión holista). En el libro mencionado aparece la siguiente opinión de Richard L. Gregory: “Si a un aparato de radio se le quitan algunas de las diversas resistencias que lo componen, puede emitir ruidos extraños, pero de ello no ha de concluirse que la función de las resistencias es inhibir los aullidos (…). En la región meridional, los ferrocarriles británicos conforman un complejo sistema de vías férreas, casillas de señales, estaciones y sistemas de control. Si se rompe un tramo de las vías en Waterloo, o si hay una falla en la provisión de energía o cualquier otro desliz en la cabina de control central allí situada, el tráfico puede sufrir perturbaciones en toda una vasta zona, pero no por ello diremos que la función del sistema está localizada en la estación generadora de energía (…) o en la cabina de control central (,,,). Todos los elementos son esenciales”.

 

 

 

 

Es posible considerar, tanto a la electrónica como a la neurociencia, como partes de la cibernética, siendo ésta la rama de la ciencia que estudia el control y la comunicación en organismos, animales y máquinas. En primera instancia, parece poco importante que a una determinada actividad científica la consideremos, o no, como parte de tal o cual rama ya establecida. Sin embargo, es interesante tener presente la actitud que hemos de adoptar, ya que muchas ideas previas surgidas de la cibernética podrán servir de referencia y orientación para emprender tales estudios.

 

   Un concepto importante asociado a la cibernética es el de realimentación negativa. Este proceso es el que permite a los organismos cumplir ciertas finalidades o propósitos. Howard Gardner escribió: “Los autores (Wiener y otros) incorporaron una noción que entonces fue revolucionaria; si una máquina posee retroalimentación, es legítimo decir que «persigue metas», y si  es capaz de calcular la diferencia entre esas metas y su desempeño efectivo, puede luego reducir tales diferencias. Así pues, para ellos las máquinas estaban «dotadas de propósitos»” (De “La nueva ciencia de la mente”).

 

   De todas formas, las analogías deben servir para orientar al pensamiento, en vez de suponer que son procesos estrictamente similares. Kart Lashley escribió: “El cerebro ha sido comparado con la computadora digital porque la neurona, como un conmutador o una válvula, cierra o no cierra un circuito; pero allí termina la similitud. En la computadora digital, toda conmutación tiene un efecto constante, y de gran magnitud en proporción con el producto total de la máquina. El efecto de la neurona, en cambio, varía en relación con el grado en que se recupere de la fase refractaria y con su estado metabólico. Las neuronas que intervienen en una acción cualquiera suman millones, de modo tal que la influencia de cada una de ellas es desdeñable (…). Es posible prescindir de cualquier célula del sistema (…). El cerebro es una máquina analógica, no digital. Es probable que el análisis de sus actividades integradoras deba efectuarse en términos estadísticos” (Citado en “La nueva ciencia de la mente” de H. Gardner).

 

    Se han propuesto dos leyes básicas para la estructura neuronal, y se deben a Lorente de No, quien fuera alumno de Santiago Ramón y Cajal. Ellas son:

 

1)      La ley de la pluralidad de las vinculaciones, la cual enuncia que entre grupos de células nerviosas en el cerebro nunca hay una sola vía directa, sino numerosas vías de unión que corren a través de neuronas intermedias.

2)       La ley de la reciprocidad de las vinculaciones, que dice así: “Cuando un grupo de células nerviosas envía fibras a otro grupo, este grupo a su vez envía al primero fibras recurrentes por vía directa o indirecta (a través de neuronas intermedias).

 

Wolfgang Wieser escribió respecto de estas leyes: “…Esta interpretación morfológica, entonces, proporciona un esquema de las vinculaciones nerviosas según el cual la retroalimentación debe desempeñar un papel decisivo” (De “Organismos, estructuras y máquinas” – EUDEBA).

 

    En el libro mencionado aparece lo siguiente: “Primer principio de los sistemas adaptativos: retroalimentación. Segundo principio de los sistemas adaptativos: la ultraestabilidad”. De ahí que el cerebro, como el principal órgano de adaptación que poseemos, ha de utilizar sistemas realimentados en su funcionamiento, tanto en su comportamiento general (descrito por un modelo de tipo “caja negra”) como en sus detalles, como se expresó anteriormente. De ahí que una futura “teoría del cerebro” consistirá, posiblemente, en la adecuada descripción del vínculo entre tales sistemas realimentados.

 

    Mientras que la gran complejidad asociada a la electrónica analógica se fundamenta en el transistor (como dispositivo amplificador), y la gran complejidad asociada a la electrónica digital se fundamenta también en el transistor (como elemento conmutador de dos estados), es posible que la enorme complejidad del cerebro se fundamente, además de la neurona, en algún proceso relativamente sencillo, siendo el principal “candidato” el de la realimentación negativa.

 

    Podemos hacer una analogía entre un control industrial computarizado y el propio ser humano. En el primer caso se dispone de sensores que miden, por ejemplo, la velocidad de giro de un motor térmico, la temperatura, la presión del vapor, etc. Estos sensores transmiten información al procesador, el cual toma decisiones enviando señales a distintos controles permitiendo corregir el estado del motor en caso de que ello sea necesario. En el caso del ser humano, tenemos la situación descripta por Michael A. Arbid: “…consideraremos el sistema nervioso como una vasta red de neuronas, distribuidas en estructuras muy elaboradas con interconexiones extremadamente complejas. Esta red recibe entradas desde un gran número de receptores: los bastones y conos de los ojos, los receptores de dolor, tacto, calor y frío de la piel, los receptores de esfuerzos musculares, etc., que transforman los estímulos procedentes del cuerpo mismo o del mundo exterior en patrones de impulsos eléctricos que proporcionan información en dicha red. Estos impulsos interaccionan a su vez con los complejísimos patrones que viajan por las neuronas y dan lugar a la emisión de impulsos que controlan a los efectores, tales como nuestros músculos y glándulas, para dar las respuestas. Así pues, tenemos un sistema de tres etapas: receptores, red neuronal y efectores” (De “Cerebros, máquinas y matemáticas”).

 

 

 

 

Wolfgang Wieser escribió: “La válvula electrónica y las neuronas tienen de común la propiedad de amplificación y de conmutación unificadora y, al igual que las sinapsis, la válvula electrónica permite el pasaje del impulso en un solo sentido”. (El término “válvula” puede hacerse extensivo incluso al transistor).

 

  Recordemos que la célula nerviosa elemental es la neurona, en cuya estructura distinguimos un núcleo, cierta cantidad de dendritas (a través de las cuales recibe información de otras neuronas), un axón (a través del cual emite un pulso eléctrico que constituye información del tipo “todo o nada”) y cierta cantidad de fibras en el extremo del axón (encargadas de transmitir la información mencionada a otras neuronas o a otras células nerviosas).

 

    W. Wieser escribe: “Ahora bien, el rendimiento de un sistema depende no sólo del número de elementos conmutadores, sino también del tiempo de reacción, es decir, del número de señales que pueden ser transmitidas por unidad de tiempo. Este número de señales está limitado  en el sistema nervioso por el periodo refractario, o sea el intervalo de tiempo, entre dos impulsos, durante el cual una neurona no puede ser excitada. Este intervalo de tiempo alcanza a 10^-2 segundos. Por el contrario, las válvulas electrónicas y los transistores poseen tiempos de reacción de 10^-6 a 10^-7 segundos. En este caso, el sistema artificial es superior al natural en un factor de 10⁴ a 10⁵”.

 

   “En una palabra, puede decirse que en el aspecto puramente cuantitativo la superioridad del cerebro reside en la cantidad de las posibles conexiones por unidad de volumen, y la superioridad de las máquinas electrónicas, en la velocidad y frecuencia de la transmisión de señales. De esta situación resulta que la complejidad del sistema nervioso debe alcanzarse acentuando el principio de las conexiones paralelas o del orden espacial, y la  complejidad de las máquinas electrónicas acentuando el principio de las conexiones seriadas o del orden temporal”

 

   “Hemos comentado, hasta ahora, casi exclusivamente, formas de transmisión de mensajes «temporales» o seriados. Las sucesiones de impulsos transmiten mensajes en secuencia temporal, y la riqueza de mensajes depende de la velocidad de conducción del impulso y del tiempo de reacción. Las máquinas electrónicas en las que las señales se transmiten casi a la velocidad de la luz, pueden enviar por algunos pocos conductores una enorme cantidad de mensajes. El sistema nervioso, por el contrario, con una velocidad de conducción de, a lo sumo, 200 m por segundo, está más limitado en su rendimiento. Por otra parte, la riqueza en mensajes que debe transmitir un organismo viviente es incomparablemente mayor que el de una máquina. Debe introducirse un nuevo principio: el del orden espacial de los elementos de conducción y conmutación del sistema nervioso. La transmisión de mensajes se cumple por nervios, y cada nervio consta de miles y centenares de miles de fibras nerviosas. Así el mensaje individual se transporta no sólo por impulsos sucesivos en el tiempo de una única fibra, sino, también, por sucesiones de impulsos que corren unos junto a los otros en numerosas fibras nerviosas paralelamente conmutadas, por lo cual el mensaje estará fraccionado tanto temporalmente como espacialmente. Además, según ya hemos dicho, un nervio consta de fibras de diverso grosor, esencialmente de fibras gruesas A, medianas B y delgadas C. La velocidad de conducción es proporcional al diámetro de la fibra; por lo tanto, las series de impulsos de las fibras A llegarán antes que las de las fibras B y C a las primeras sinapsis y neuronas. Con ello resulta otra estructuración temporal más de las señales transmitidas dentro del haz nervioso”.

 

   “Dado que la excitabilidad de las fibras de conducción rápida es mayor que la de las fibras de conducción lenta, un estímulo débil desencadenará impulsos primeramente sólo en las fibras gruesas A. Con intensidad de estímulo creciente serán excitadas, también, las fibras más delgadas hasta que, por último, como un órgano tocado en forttisimo, que deja escuchar todos los registros, vibra el sistema nervioso en su totalidad” (De “Organismos, estructuras, máquinas”).

 

   

 

 

Los modelos matemáticos permiten establecer descripciones aproximadas cuya primera utilidad consiste en permitirnos razonar sobre la realidad representada. Respecto de la neurona, se han establecido diversos modelos. Uno de los primeros fue el de McCulloch-Pitts, del cual se establece una breve descripción (que aparece en el libro “Cerebros, máquinas y matemáticas” de Michael A. Arbid – Ed. Alianza):

 

“La neurona es una célula y por tanto tiene un núcleo contenido en el soma o cuerpo de la célula. Podemos imaginar las dendritas como unos filamentos muy finos, más delgados que el axón, y el propio axón como un cilindro estrecho que transporta los impulsos desde el soma a otras células. El axón se divide en una delicada estructura arboriforme, cada una de cuyas ramas termina en un pequeño bulbo que casi toca las dendritas de otra neurona. Estos puntos de cuasi-contacto se denominan sinapsis. Los impulsos que llegan a una sinapsis establecen señales eléctricas graduadas en las dendritas de la neurona sobre la que incide la sinapsis; la transmisión interneuronal es unas veces eléctrica y otras por difusión de productos químicos. Una determinada neurona sólo disparará un impulso eléctrico a lo largo de su axón si el número de impulsos que llegan a los bulbos terminales de sus dendritas durante un corto periodo de tiempo, denominado periodo de sumación latente, es suficiente. Estos impulsos pueden ayudar o impedir el disparo de un impulso, y se llaman, respectivamente, excitadores e inhibidores. La condición para la activación de una neurona es que la excitación supere a la inhibición en una cantidad crítica, llamada umbral de la neurona. Si asignamos un cierto peso positivo a cada sinapsis excitadora y un cierto peso negativo a cada sinapsis inhibidora, podemos decir que

 

una neurona se activa sólo si el peso total de las sinapsis que reciben impulsos durante el periodo de sumación latente es superior al valor del umbral. (1.1)

 

   Entre un periodo de sumación latente y el paso del correspondiente impulso axonal a los bulbos terminales hay un pequeño retardo, de modo que la llegada de los impulsos a las dendritas de una neurona no determina la activación de su axón, sino un corto periodo de tiempo después.

 

   Después de pasar un impulso por el axón, hay un tiempo, denominado periodo refractario, durante el cual el axón es incapaz de transmitir ningún impulso. Por tanto, durante un espacio de tiempo igual a un periodo refractario sólo puede atravesar el axón un impulso. Si elegimos como unidad de tiempo precisamente el periodo refractario de la neurona, podemos determinar el comportamiento de ésta especificando si ha disparado durante los intervalos de tiempo primero, segundo, tercero, etc. Llegamos así al supuesto simplificador de que nuestra neurona (muy alejada ya de la realidad) sólo puede dispararse en los instantes t = 1, 2, 3, 4,…unidades de tiempo a partir de un origen conveniente. A continuación aceptamos el supuesto (crudo, desde luego) de que podemos utilizar la misma escala discreta de tiempos para todas las neuronas de nuestra red. Esto es, suponemos que el comportamiento de nuestra red queda completamente determinado por el patrón de activación de cada neurona en los instantes t = 1, 2, 3,…De la misma forma, suponemos que la activación axonal de una neurona queda determinada por el patrón de activación de entradas (inputs) en sus sinapsis un momento antes (en nuestra escala de tiempo).”

 

“Las consideraciones neurofisiológicas altamente simplificadas que establecimos en el apartado anterior conducen al modelo de neurona de McCulloch-Pitts:

 

   Definición 1. Un módulo (o neurona formal) es un elemento con  m entradas  x₁,….., x_m  (m ≥ 1) y una sola salida d. Está caracterizado por  m+1  números, su umbral  θ, los pesos  w₁, …., w_m donde  w_i  está asociado a  x_i . El módulo opera dentro de una escala discreta de tiempo  t = 1, 2, 3, 4, …y la activación de su salida en el instante  n+1  queda determinada por la activación de sus entradas en el instante n de acuerdo con la regla siguiente (1.1). El módulo envía un impulso a lo largo de su axón en el instante  n+1  si y sólo si el peso total de las entradas estimuladas en el instante  n  supera el valor del umbral de la neurona.”

 

   Definición  2. Una red modular es una colección de módulos, todos ellos con la misma escala de tiempos, interconectados a base de ramificar la salida de cada módulo en un cierto número de líneas y conectar algunas de ellas, o todas, a las entradas de otros módulos. Así pues, una salida puede conducir a varias entradas, pero una entrada sólo puede proceder de una salida como máximo.”

 

En cuanto a la frecuencia con que son emitidos los pulsos eléctricos, a través de los nervios, C.U.M. Smith escribió: “…las diferencias en la intensidad de un estímulo dado, se traducen por variaciones de la frecuencia de los impulsos sensoriales. En términos muy generales, cuanto más intenso sea el estímulo, mayor será la frecuencia con que los impulsos viajan por el nervio. De hecho, la relación exacta entre los estímulos sensoriales y la frecuencia del impulso es bastante complicada. Primero tenemos que tener en cuenta el fenómeno de la adaptación sensorial. Resulta que la frecuencia de los impulsos en un nervio sensorial expuesto a un estímulo constante, disminuye con el tiempo” (De “El cerebro” – Alianza Editorial SA).

 

   Hasta el momento hemos considerado que la neurona actúa al “todo o nada”, como los circuitos electrónicos digitales. De ahí que no tendría mayor interés la forma de los pulsos eléctricos, ya que sólo ha de ser importante la presencia, o no, de uno de estos pulsos. Sin embargo, en los libros especializados aparece un estudio detallado del espectro de Fourier asociado a esos pulsos eléctricos. Ello implicaría que las neuronas emitirían diferentes formas de onda, por alguna razón, diferenciándose de las demás. Esto crea una complejidad adicional y también permite ampliar la capacidad de procesamiento de información por parte del cerebro.

 

 

 

 

El cerebro de los primeros hombres debió servirles para adaptarlos a las funciones básicas tales como huir o protegerse del frío y del calor, comandar sus brazos y piernas, dirigir la vista, etc. Al evolucionar a través del tiempo, seguramente se agregaron funciones adicionales tales como la capacidad de abstracción. Esta capacidad habría de permitirnos descubrir leyes naturales inaccesibles al resto de los seres vivientes. Aparece la “vida inteligente” lográndose mayores niveles de adaptación.

 

   La parte interna de nuestro cerebro ha de ser la responsable de la adaptación “gruesa” (similar a la de los demás seres vivientes), mientras que la parte exterior ha de ser la responsable de la adaptación “fina” (que ha de ser la que permitirá la adaptación cultural del hombre al orden natural). Gordon Rattray Taylor escribió al respecto: “He presentado el cerebro como si poseyera dos únicos niveles, pero el neurólogo estadounidense Paul MacLean le asigna tres, a los que da los pintorescos nombres de Imagen Grabada, Leteo y Gurú: el primero concierne al pasado, el segundo al presente y el tercero al futuro. Sin embargo, piensa en términos evolutivos más que estructurales. Hay al principio el cerebro de reptil, que obra por instinto, de acuerdo con la sabiduría acumulada de lo pretérito; luego el cerebro sencillo de mamífero, que reacciona a las situaciones presentes; y, finalmente, el cerebro humano, capaz de planear lo venidero. Esta concepción es muy plausible, pues nuestra corteza se ocupa no sólo del análisis cuidadoso de lo que acontece, sino también de las esperanzas y probabilidades.” (De “El cerebro y la mente” – Ed. Planeta SA).

 

 

 

 

 

En el modelo del comportamiento humano descrito bajo el título Conocimiento (Teoría del conocimiento), aparecen dos operaciones básicas a las que se denominó COMPARAR y AGRUPAR. Veremos si existe algún indicio de ellas a partir del conocimiento interno del cerebro. En cuanto a la primera operación, es posible asociarla a las entradas que poseen las neuronas, en las cuales aparecen varios axones (de otras neuronas) que tratan de activarla, mientras que otros tratan de inhibirla. El resultado final (que la neurona se active o no) depende de la comparación (o resta) entre la cantidad de activadores e inhibidores.

 

    Respecto de la atención prestada a la gran cantidad de información que recibimos continuamente, resulta evidente que establecemos una selección rigurosa. Sólo nos queda en la mente lo que resulta de interés. De ahí surge cierta jerarquización de la información, lo que equivale a establecer agrupamientos con cierto criterio de selección. Esta operación ha de ser la más elemental del conjunto de neuronas, aunque todavía no se tiene una respuesta definitiva a la cuestión. Gordon Rattray Taylor escribió: “Que el cerebro refina sin reposo la cantidad de información que absorbe, se desprende de que, cuando miramos un objeto o una escena, solemos extraer una impresión general de lo más llamativo”. “Esto revela algo significativo sobre la actuación del cerebro. Trabaja con jerarquías o, mejor dicho, con estructuras metidas unas dentro de otras. Si se tiene una pintura y se destruye parte de ella, esta porción se pierde del todo, pero se conserva el resto; en cambio, el cerebro la conserva entera, si bien nubla los pormenores. Esto sirve de paralelo de lo antes expresado sobre su modo de actuar: tras un daño general, no desaparece por completo la capacidad de una función, sino que todo se hace un poco menos bien”.

 

 

 

 

 

Hasta ahora hemos visto que las neuronas trabajan al todo o nada, es decir, emiten un pulso eléctrico (spikes, en inglés) o no lo emiten. De ahí que, en primera instancia, sería innecesario tener presente las pequeñas diferencias de las formas de esos pulsos eléctricos. Sin embargo, han aparecido en la literatura especializada algunos libros que hacen un estudio detallado de la forma de estos pulsos. Se les aplica el análisis de Fourier como si se tratase de los circuitos de pulsos utilizados en la electrónica.

 

    Este hecho abre una perspectiva nueva, ya que cada mensaje podrá ser aceptado por las neuronas que reconozcan algún formato especial, mientras que rechazarán al resto. La complejidad aumenta también con este proceso.

 

 

 

 

 

El canadiense Donald Hebb propuso un interesante modelo en el cual establece que las neuronas forman agrupamientos, ya que cada una de ellas puede activar a 10.000 neuronas y puede ser activada también por unas 10.000 neuronas. Supongamos un conjunto de neuronas como el graficado abajo:

 

 

x x x x x x x x x x  x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x

 

 

Supongamos que el cerebro recibe cierto estímulo, una letra H por ejemplo. Esa información activará el grupo coloreado en el grupo total de neuronas. Cuando reciba otra letra, u otro símbolo parecido a una H, se activarán algunas de las neuronas del grupo anterior (que son comunes con la nueva imagen), pero también las neuronas comunes activarán a todo el grupo.

 

   En este caso, las operaciones agrupar y comparar se hacen más evidentes. Incluso se afirma que las partes del cerebro asociadas a la memoria y a la procesadora de imágenes, se encuentran en un mismo sector. El proceso esquematizado antes hace evidente esta situación.

 

   En forma similar a cómo las neuronas se agrupan por conexión, es posible que también se agrupen distinguiendo la forma de los pulsos que les son aplicados. Sería otra forma de agrupamiento superpuesto con el anteriormente descripto.