La propiedad de la selectividad mixta se ha discutido a nivel computacional y ofrece una estrategia para maximizar el poder computacional agregando versatilidad al rol funcional de cada neurona. En un artÃculo publicado en Neuron los autores ofrecen una explicación mecanicista a nivel de implementación con base biológica para la selectividad mixta en los circuitos neuronales.
Para este trabajo definen selectividad mixta pura, lineal y no lineal y discuten cómo estas propiedades de respuesta se pueden obtener en circuitos neuronales simples.
Las neuronas que responden a múltiples variables estadÃsticamente independientes muestran una selectividad mixta. Si su actividad puede expresarse como una suma ponderada, entonces exhiben una selectividad mixta lineal; de lo contrario, exhiben selectividad mixta no lineal.
Las representaciones neuronales basadas en diversas selectividades mixtas no lineales son de alta dimensión; por lo tanto, confieren una enorme flexibilidad a un circuito neuronal de lectura simple. Sin embargo, un circuito neuronal simple no puede codificar todas las mezclas posibles de variables simultáneamente, ya que esto requerirÃa un número combinatoriamente grande de neuronas de selectividad mixta.
Los mecanismos de activación como las oscilaciones y la neuromodulación pueden resolver este problema seleccionando dinámicamente qué variables se mezclan y transmiten a la lectura.
Intramed explica que no todas las funciones cerebrales son complejas. No es necesario que lo sean. Las funciones simples se pueden realizar mediante arquitecturas simples o capas únicas. Ver un objeto acercándose, probar un veneno, detectar comida en el esófago y tragarla, y retroceder ante algo que causa daño a los tejidos son funciones simples que circuitos y células simples pueden realizar.
Las arquitecturas que sustentan estas funciones pueden tener propiedades sencillas o combinaciones simples de propiedades que cumplen esta función, muy parecida a una vÃa de ferrocarril que proporciona una ruta directa y sencilla. La falta de flexibilidad hace que estas funciones sean rápidas, eficientes y estereotipadas.
Por el contrario, los sistemas neuronales responsables del pensamiento y el comportamiento complejos exigen flexibilidad. El pensamiento inteligente es un pensamiento flexible. Todas las criaturas pueden reaccionar reflexivamente al medio ambiente. Pero los animales con sistemas nerviosos más complejos pueden cambiar su comportamiento integrando más parámetros en el proceso de toma de decisiones.
Adaptan el comportamiento continuo a la situación actual y a un conjunto de submetas y objetivos en constante cambio. También tienen en cuenta una historia acumulada de eventos que sesgan los umbrales de decisión. Esta capacidad de generalizar el comportamiento dependiente del contexto es crucial para nuestra capacidad de proyectar nuestro comportamiento hacia el futuro, permitiéndonos hacer y ejecutar planes.
Vea el texto completo y participe del debate en: Cómo el cerebro es lo suficientemente flexible para un mundo complejo. Intramed. Noticias – 13 mayo 2024 (debe registrarse en el sitio web).
