Anne K. Churchland (neurocientifica que realiza sus estudios de postdoctorado en el departamento de fisiologia y biofisica de la Universidad de Washington) hija fruto del matrimonio filosofico (en todos los sentidos) entre Patricia S. Churchland y Paul M. Churchland, ha publicado en "Nature" un articulo que examina la neurobiologia de la decision y que se suma a los esfuerzos de la neurociencia por entender el problema filosofico del libre albedrio o libertad.
Para entender como el cerebro toma decisiones y percibe el mundo los investigadores desde hace unas decadas empiezan a intuir que el cerebro utiliza estadistica de probabilidades de corte bayesiana (marco conceptual para hacer inferencias bsadas en informacion incierta).
El famoso Teorema de Bayes es un calculo de probabilidades que se utiliza para representar el grado de creencia o confianza que los eventos tienen antes de que sucedan tal y como suceden (probabilidad a priorica de un evento)
Por ejemplo, imagina que eres un metereologo y que quieres ver si va a llover (creyendo que de hecho va a llover). La fuerza de la creencia de que va a llover se puede representar entre los numeros reales 0 y 1 que representan la probabilidad que asignamos a nuestra creencia. En notacion simbolica es P(A)= la probabilidad de A, que va a llover, es cierta (equivale a 1, 0 que no es cierta). Ahora imagina que tenemos nueva informacion, como por ejemplo, el pronostico ofrecido por una maquina precisa que mide la presion atmosferica que nos indica si de hecho va a llover.
Dado esta nueva informacion nosotros queremos actualizar nuestra creencia previa (A, que va a llover)a la luz, o dado, que tenemos informacion positiva de la maquina. Enntonces escribimos P(A/B), que se lee, la probabilidad de A (que va allover) dado que B (que tenemos una confirmacion positiva ofrecida por la maquina).
El teorema de Bayes nos permite calcular ambos numeros: la prabilidad apirorica o la creencia que tenemos de un evento aleatorio por la porbabilidad de observacion de los hechos tal y como son.
Parece ser que nuestro cerebro es una maquina bayesiana y hay razonamiento probabilistico en las redes neuronales o inclusive neuronas singulares.
Churchland y el resto de coautores diseñando un experimento de discriminacion perceptual de dos o cuatro elecciones posibles, han estudiado las respuestas fisiologicaas y comportamentales de monos. Para todos estos tipos de eleccion la activacion en el area lateral intraparietal parece reflejar la acumulacion de evidencia por una u otra eleccion. La acumulacion de evidencias empieza a un nivel de actividad neuronal bajo, para todos los cuatro tipo de elecciones, llegando a un nivel comun al final de la decision. Cuanto mas grande sea el recorrido hasta llegar al nivel comun, mas eveidencias necesitan los sujetos para decidir. Y lo mas importante, que se observa una dependencia temporal en la activacion que impone un tiempo de expiracion para decidir observando que las diferencias entre los sujetos indica la eficacia y la reaccion temporal de estos.
Actualizacion: hay un post en el blog Mind Hacks que explora la idea de que las funciones cerebrales pueden interpretarse con la estadistica bayesiana.
4 comments:
Hola, no da tiempo a leer todo lo que sale al ciberespacio y menos si se sacan cinco o más post en una semana. Son muy interesantes a decir verdad y me vienen muy bien tener tanta información junta. Muy intereante lo de Koch, mucho lo del postdarwinismo (yo no hablaría de herejías sino de normal desarrollo de las ciencias; es decir, lo de siempre. Y hablaría de unas y otras teorías sin usar más el nombre de su fundador inicial ya que eso implica connotaciones ideológicas mnás que científicas, pero vamos...), y muy interesante lo de la base probabilística de los pronósticos (más allá de que las fórmulas puedan ser exhaustivas: me parece más importante en estos campos la visión global, quizá un tanto filosófica si se quiere, que la matematización que en todo caso no tiene por qué ser demostrativa de que contiene más cientificidad, además de que las matamáticas son cada vez más "sugerentes" que precisas (esas matemáticas o esa formalización es sin duda inevitable y útil, pero es difícil que sea "precisa" y demostrable -siguiendo a Gödel... ya sabemos lo que hay-)
En fin, en todo caso: muy valiosa información y muy buena selección y comentarios de la misma.
Dado el tema común, simplemente copio y pego el comentario que dejé sobre el mismo tema (otro experimento relacionado) tratado en el último post al día de hoy en El Cerebro de Darwin, blog de Brainy y compañía. Ahí te lo dejo:
"Desde mi punto de vista (me parece ridículo y ofensivo aparentar inmodestia) la cuestión estaba intuitivamente resuelta aunque limitada por imperativos ideológicos (esto significa itereses históricos, sociológicos, culturales, morales, míticos...) bastante difíciles de remover y normalmente sustituibles por nuevos constantemente. La ciencia sólo corrobora esas intuiciones que afloraron en muchas aproximaciones a veces confusas de muchos filósofos. Del mismo modo que el inconsciente precedería a lo consciente (tal vez reafirmando la decisión tendencial que aflora antes, por qué no, o corrigiendo a posteriori ante la incoherencia o contradicción, etc.) la filosofía (como capatación inicialmente innata de la realidad perseptible) se anticipa a la ciencia y la orienta, incluso en el plano de los experimentos. Think about!
Una filosofía que describa el mecanismo por el cual "nace" la ella misma, la ciencia, el mito, la religión, lo imaginario, etc., etc., debería dar cuenta mejor de las confusiones y permitir un mínimo de ideología. Eso ayudaría a reducir los debates repetitivos, los eternos retornos a las mismaas cuestiones. Como la del "libre albedrío" que a fin de cuentas es un concepto que sólo puede funcionar al mismo tiempo que el de Dios o equivalentes (como donador o permisivo de ese atributo). Esto es, algo contradictorio con la idea de proceso histórico-evolutivo.
Think about too!"
Gracias por el comentario Carlos.
Tienes toda la razon, la velocidad creciente del numero de noticias cientificas no solo en la blogosfera sino en los canales mas formales de noticias sobre nuevos descubrimientos, hallazgos etc. es vertiginosa. Espero que no sea el caso, pero empieza a parecer la falsificacion o produccion intencional de noticias inventadas o reeditadas que la prensa del corazon (o inclusive la prensa mas seria) realiza para vender mas.
La ciencia en general es mucho mas conservadora avanza despacio y no hay tantas revoluciones kuhnianas. En primer lugar, porque los cientificos "senior" no permiten que se desacredite sus teorias tan facilmente hasta que finalmente tras mucho pelear las deben aceptar si demuestran ser mas predictivas.
Sobre usar el nombre de los autores de las teorias tienes razon en decir que la ciencia con C mayuscula no es personalista. Hay muchos grandes biologos de bata blanca de laboratorio que no tienen porque saber lo que dijo Darwin, por ejemplo, para hacer sus experimentos.
Las matematicas se usan mas como una herramienta de coleccion de datos para clasificar, analizar e interpretar, en lugar de como una disciplina que hable sobre los fenomenos en si mismos porque se piense que la realidad habla el lenguaje matematico.
Suena válido pero yo creo que es un poco diferente de lo que es estadística y probabilidad debe ser un método diferente.
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