Un nuevo estudio concluye que las neuronas humanas individuales son capaces de realizar cálculos significativamente más complejos que los de otros mamíferos, ofreciendo una visión fresca de lo que hace único al cerebro humano.
¿Qué hace que el cerebro humano sea capaz de lenguaje, imaginación, matemáticas e invención?
Durante muchos años, la visión predominante era que el secreto de la inteligencia humana residía principalmente en la escala: la cantidad de neuronas en el cerebro humano -cerca de 100 mil millones- y la vasta red de conexiones entre ellas.
Pero un nuevo estudio sugiere que parte de la respuesta puede estar a una escala mucho menor: en el extraordinario poder computacional de las células cerebrales individuales.
Los investigadores descubrieron que las neuronas en la corteza humana son unidades de procesamiento de información significativamente más complejas (“microchips”) que las de otros mamíferos.
Los hallazgos sugieren que los bloques básicos de la corteza humana pueden ser en sí mismos singularmente poderosos, ofreciendo una posible explicación de cómo los humanos desarrollaron tales habilidades cognitivas excepcionales.
El estudio fue dirigido por los investigadores de la Universidad Hebrea, los profesores Idan Segev y Mickey London, junto con los estudiantes de doctorado Ido Aizenbud y Daniela Yoeli, en el Centro Edmond y Lily Safra para las Ciencias del Cerebro (ELSC), y en colaboración con el profesor Chris de Kock de la Universidad Libre de Ámsterdam.
“La gente suele pensar en una neurona como un simple interruptor que se enciende o apaga”, dijo Segev. “Lo que mostramos es que una sola neurona humana es en sí misma un dispositivo informático extraordinariamente sofisticado”.
Para hacer este descubrimiento, los investigadores desarrollaron una nueva forma de medir la complejidad computacional de neuronas individuales. Utilizando modelos informáticos avanzados e inteligencia artificial, evaluaron cuán difícil sería para una red neuronal artificial (RNA) de última generación aprender y reproducir el comportamiento de entrada/salida de una sola célula cerebral.
Cuanto más difícil sea para la red artificial “gemela” imitar la función de entrada-salida de la neurona, más potente es computacionalmente esa neurona.
Los resultados muestran que las neuronas corticales humanas tienen una notable ventaja computacional. Gracias a sus árboles dendríticos ricamente ramificados y a sus propiedades eléctricas distintivas, estas células pueden realizar cálculos sorprendentemente complejos sobre información entrante, como la entrada visual (por ejemplo, distinguir entre imágenes de gatos y perros).
Esto significa que una sola neurona cortical humana no es solo un simple bloque de construcción “encendido/apagado” en el cerebro; ya es una unidad informática sofisticada por sí misma, con capacidades computacionales equivalentes a las de una red neuronal profunda.
Los hallazgos desafían la visión tradicional de que la inteligencia surge principalmente del número de neuronas y las conexiones entre ellas. En cambio, sugieren que la sofisticación de las propias neuronas pudo haber jugado un papel importante en la evolución de la cognición humana.
El estudio también ofrece un nuevo marco sistemático y general para vincular la estructura física de las células cerebrales con sus capacidades computacionales, acercando a los científicos un paso más a entender cómo el cerebro humano da lugar al pensamiento, el aprendizaje y la cognición.
También podría inspirar una nueva generación de IA inspirada en el cerebro, construida a partir de unidades artificiales que son computacionalmente profundas y potentes, más parecidas a neuronas biológicas, y muy diferentes de las unidades altamente simplificadas que sustentan los sistemas de aprendizaje automático de última generación actuales.
El trabajo de investigación “Dendritic morphology and synaptic nonlinearities enhance functional complexity in human cortical neurons”, está publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
