El cerebro ajusta la tasa de aprendizaje según el entorno
Cada vez que recibimos retroalimentación, el cerebro actualiza su conocimiento y comportamiento en respuesta a cambios en el entorno. Sin embargo, si existe incertidumbre o volatilidad en el entorno, se debe ajustar todo el proceso.
En un nuevo estudio, los investigadores de Dartmouth descubrieron que no existe una sola tasa de aprendizaje para todo lo que hacemos, ya que el cerebro puede autoajustar sus tasas de aprendizaje mediante un mecanismo sináptico llamado metaplasticidad.
Los hallazgos refutan la teoría de que el cerebro siempre se comporta de manera óptima. Se ha pensado durante mucho tiempo que la forma en que el cerebro ajusta el aprendizaje está impulsada por el sistema de recompensa del cerebro y su objetivo de optimizar las recompensas obtenidas del entorno o por un sistema más cognitivo responsable de aprender la estructura del entorno.
Los hallazgos del estudio se publican en Neurona.
Los investigadores explican que las sinapsis son las conexiones entre las neuronas del cerebro y son responsables de transferir información de una neurona a la siguiente.
Cuando se trata de elegir al evaluar las recompensas potenciales, su valor aprendido de una opción en particular, que refleja cuánto le gusta algo, se almacena en ciertas sinapsis. Si obtiene comentarios positivos después de elegir una opción en particular, el cerebro aumenta el valor de esa opción al fortalecer las sinapsis asociadas.
Por el contrario, si la retroalimentación es negativa, esas sinapsis se debilitan. Sin embargo, las sinapsis también pueden sufrir modificaciones sin cambiar la forma en que transmiten la información a través de un proceso llamado metaplasticidad.
Estudios anteriores han sugerido que el cerebro se basa en un sistema dedicado para monitorear la incertidumbre en el entorno para ajustar su tasa de aprendizaje. Sin embargo, los autores de este estudio encontraron que la metaplasticidad por sí sola es suficiente para afinar el aprendizaje de acuerdo con la incertidumbre sobre la recompensa en un entorno determinado.
“Uno de los problemas más complejos en el aprendizaje es cómo adaptarse a la incertidumbre y los rápidos cambios que se producen en el entorno. Es muy emocionante descubrir que las sinapsis, los elementos computacionales más simples del cerebro, pueden proporcionar una solución sólida para tales desafíos ”, dijo la Dra. Alireza Soltani, profesora asistente de ciencias psicológicas y cerebrales.
“Por supuesto, elementos tan simples pueden no proporcionar una solución óptima, pero descubrimos que un modelo basado en la metaplasticidad puede explicar los comportamientos reales mejor que los modelos que se basan en la optimización”, agregó.
Este estudio demuestra que el aprendizaje se puede autoajustar y no requiere una optimización explícita o un conocimiento completo del entorno. Los autores proponen posibles implicaciones prácticas de sus hallazgos.
Para anomalías de comportamiento como la adicción, donde las sinapsis pueden no adaptarse de manera flexible, es posible que se requiera una retroalimentación diseñada más cuidadosamente para hacer que el sistema vuelva a ser plástico, lo que ilustra cómo la metaplasticidad puede tener una relevancia más amplia.
Fuente: Dartmouth College / EurekAlert
