proporciona un catálogo convincente de diseños de alucinaciones y también sugiere el porqué del diagrama de la instalación que la naturaleza ha des...

proporciona un catálogo convincente de diseños de alucinaciones y también sugiere el porqué del diagrama de la instalación que la naturaleza ha desarrollado para la capa V1 de la corteza. Imagina uno de los parches y supón que «ve» un pequeño segmento de una línea horizontal. Sus conexiones inhibitorias locales eficazmente votan por la dirección más plausible para esta línea, la dirección que recibe la señal más fuerte gana y todas las otras orientaciones se suprimen. Pero ahora ese parche envía señales excitadoras a los parches que son sensibles a la misma orientación, influenciándolos a favor de dicha orientación. Y envía esta señal solo a los parches que están a lo largo de la continuación de la dirección que ha seleccionado. El resultado claro es que, como vimos, este parche extiende la dirección de la línea provisionalmente a lo largo de la corteza. Si la extensión es correcta, el siguiente parche reforzará esta elección de la dirección. Sin embargo, si el siguiente parche detecta una señal fuerte en una dirección diferente, entonces esto anulará la señal de orientación que estaba intentando extenderse. En resumen, las células nerviosas están conectadas de modo que integran partes locales de sus bordes en líneas más largas de la forma más convincente. Cualquier pequeño hueco en esta línea se rellenaría por una señal excitadora, sin embargo, si la línea cambia de dirección, las señales inhibitorias locales confirmarán que esto ha sucedido y harán una nueva elección. Por lo tanto, el resultado final es que V1 crea una serie de contornos (líneas exteriores de las características principales de la imagen). En el año 2000, John Zweck, un matemático de la Universidad de Maryland, y Lance Williams, un experto en computación de la Universidad de Nuevo México, usaron exactamente el mismo truco matemático para idear un algoritmo eficiente para su trabajo en visión artificial. La aplicación era la finalización de un contorno, rellenando las partes de los bordes de la imagen que faltaban, por ejemplo, donde parte de un objeto se escondía tras otro, como el perro parcialmente tapado por la farola. La neurociencia es una de las áreas más activas de la biología matemática. Los investigadores están trabajando en una enorme variedad de temas: cómo funcionan las neuronas, cómo se unen durante el desarrollo, cómo el cerebro aprende, cómo funciona la memoria, cómo se interpreta la información que nos llega de los sentidos... Incluso aspectos más escurridizos del cerebro humano, tales como su relación con la mente, la conciencia, el libre albedrío, también se están investigando. Las técnicas empleadas incluyen la dinámica, las redes y la estadística. En paralelo a estos desarrollos teóricos, los biólogos han hecho mayores avances en técnicas experimentales para estudiar lo que el cerebro está haciendo. Hay, en la actualidad, varios modos de visualizar la actividad del cerebro en tiempo real, de hecho, observar qué partes del cerebro están activas y cómo la actividad pasa de una región a otra. Pero el cerebro es tremendamente complejo y por ahora es probablemente mejor centrarnos en características específicas del sistema nervioso, más que tratar de entender el conjunto completo de una sola vez. Nuestro cerebro es tan complicado que, irónicamente, puede ser insuficiente para entender... nuestro cerebro.