Los investigadores han demostrado que el cerebro humano está programado para realizar cálculos avanzados, similares a los de las computadoras de alto rendimiento, para comprender el mundo a través de procesos de inferencia bayesianos. Los científicos ahora tienen un modelo matemático que refleja fielmente la forma en que el cerebro humano interpreta los datos visuales.
En un estudio reciente publicado en Nature Communications, investigadores de la Universidad de Sydney, la Universidad de Queensland y la Universidad de Cambridge desarrollaron un modelo matemático integral que contiene todos los componentes necesarios para realizar la inferencia bayesiana.
La inferencia bayesiana es un método estadístico que combina conocimientos previos con nueva evidencia para realizar conjeturas inteligentes. Por ejemplo, si sabes cómo es un perro y ves un animal peludo con cuatro patas, puedes usar tus conocimientos previos para adivinar que es un perro.
Esta capacidad inherente permite a los humanos interpretar su entorno con extraordinaria precisión y velocidad, a diferencia de las máquinas que pueden ser derrotadas con una simple medida de seguridad CAPTCHA cuando se les solicita que identifiquen una boca de incendio en un panel de imágenes.
"A pesar del atractivo conceptual y el poder explicativo de los métodos bayesianos, la forma en que el cerebro calcula las probabilidades es en gran medida un misterio", afirmó el Dr. Reuben Rideaux, de la Facultad de Psicología de la Universidad de Sydney e investigador principal del estudio.
"Nuestra nueva investigación arroja luz sobre este misterio. Descubrimos que la estructura básica y las conexiones dentro del sistema visual de nuestro cerebro se establecen de una manera que permite la inferencia bayesiana sobre los datos sensoriales que recibimos. Este hallazgo es significativo porque confirma que nuestros cerebros están inherentemente diseñados para esta forma avanzada de procesamiento, lo que nos permite interpretar nuestro entorno de manera más eficiente".
Los hallazgos del estudio no sólo confirman las teorías existentes sobre el uso del razonamiento bayesiano en el cerebro, sino que también abren la puerta a nuevas investigaciones e innovaciones que podrían aprovechar la capacidad natural del cerebro para el razonamiento bayesiano para aplicaciones prácticas que beneficien a la sociedad.
"Nuestra investigación, aunque se centró principalmente en la percepción visual, tiene implicaciones más amplias en los campos de la neurociencia y la psicología", dijo el Dr. Rideau. "Al comprender los mecanismos fundamentales que utiliza el cerebro para procesar e interpretar datos sensoriales, podemos allanar el camino para avances en campos que van desde la inteligencia artificial, donde imitar tales funciones cerebrales podría revolucionar el aprendizaje automático, hasta la neurología clínica, que puede proporcionar nuevas estrategias para futuras intervenciones terapéuticas".
El equipo de investigación, dirigido por el Dr. William Harrison, hizo el descubrimiento registrando la actividad cerebral de voluntarios mientras miraban pasivamente monitores cuidadosamente diseñados para provocar señales neuronales específicas relacionadas con el procesamiento visual. Luego diseñaron modelos matemáticos para comparar una serie de hipótesis en competencia sobre cómo el cerebro humano percibe la visión.