Tomar una decisión no es un proceso tan lineal como se pensaba. Una investigación reciente de la University of Illinois Grainger College of Engineering demuestra que incluso las áreas más simples del cerebro, dedicadas a procesar estímulos, tienen un rol activo en las elecciones que hacemos.
El estudio, publicado en PNAS y realizado con ratones, identificó señales vinculadas a la toma de decisiones en la corteza somatosensorial primaria, una región encargada de la percepción del tacto y estímulos como presión, temperatura o movimiento corporal.
Este hallazgo pone en tela de juicio la idea tradicional de que las decisiones se originan únicamente en zonas más complejas, como la corteza frontal. Según los investigadores, el cerebro no sigue una ruta única donde la información asciende a una “instancia final”; por el contrario, distintas regiones interactúan constantemente, influyéndose entre sí mientras procesan la información.
Una nueva forma de entender la decisión cerebral
Durante años, la neurociencia describió la toma de decisiones como un proceso jerárquico: las áreas sensoriales captan estímulos y los envían a regiones superiores para elegir una acción. El nuevo estudio propone una visión alternativa: las primeras etapas del procesamiento no solo reciben información, sino que también ayudan a interpretarla y a definir qué hacer.
Un ejemplo: al tocar una superficie caliente, el cerebro no percibe el calor primero y luego decide retirarse en una etapa posterior. Parte de esa “decisión” comienza a formarse desde el mismo momento en que se procesa la sensación, con múltiples regiones intercambiando información casi simultáneamente.
El profesor Yurii Vlasov explicó que el cerebro emplea lo que denomina “lazos de retroalimentación anidados”, circuitos que envían información de ida y vuelta entre distintas áreas, ajustando continuamente el procesamiento en lugar de seguir un camino fijo. “Queremos aprender de mil millones de años de evolución”, señaló Vlasov, en alusión a la posibilidad de aplicar estos principios a la tecnología.
Detalles del experimento
Para investigar, el equipo trabajó con ratones en entornos virtuales que exigían decisiones perceptivas: los animales debían interpretar estímulos y elegir entre opciones.
Mientras los ratones realizaban las tareas, los investigadores registraron la actividad cerebral en la corteza somatosensorial primaria. Los resultados mostraron que esta zona no solo reaccionaba a los estímulos, sino que también presentaba señales relacionadas con la elección que el animal estaba por realizar.
Además, se detectó que esta actividad era influenciada por otras áreas mediante circuitos de retroalimentación, indicando que la información fluye en múltiples direcciones, no en una sola.
El análisis reveló que estos intercambios ocurren en escalas de tiempo extremadamente breves, del orden de milisegundos —más rápido que un parpadeo—, lo que sugiere que el cerebro integra información y ajusta decisiones casi en tiempo real. En lugar de un proceso secuencial, el sistema funciona como una red donde distintas regiones trabajan coordinadamente, permitiendo mayor flexibilidad para modificar respuestas según nueva información.
Implicaciones para la inteligencia artificial
Uno de los aspectos más relevantes es el posible impacto en el desarrollo de inteligencia artificial. Actualmente, muchos sistemas se basan en modelos de procesamiento jerárquico, pero presentan limitaciones en adaptación y consumo energético.
Imitar la arquitectura cerebral, con sus circuitos de retroalimentación, podría mejorar el rendimiento de estos sistemas. La inteligencia natural procesa información de manera eficiente y consume menos energía que los sistemas artificiales actuales. Vlasov sostiene que incorporar estos principios permitiría desarrollar tecnologías más flexibles, capaces de adaptarse a nuevas situaciones sin grandes recursos computacionales.
A pesar de los avances, los científicos reconocen que queda mucho por entender. Los próximos pasos incluyen profundizar en la dinámica temporal de estas interacciones y descifrar el “código” neuronal. También será necesario analizar cómo estos mecanismos operan en otras regiones y contextos.
Fuente: Infobae