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Descubren forma de aprendizaje del cerebro basada en el ensayo y error

El método consiste en probar varias opciones hasta encontrar la que funciona y aprender de los fallos durante el proceso.
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Agencia EFE - Medios Regionales

Un equipo de científicos ha descubierto que el cerebro usa un mecanismo dual para aprender por el método ensayo y error, un hallazgo que explica cómo se forman los hábitos y que puede ayudar a sentar las bases de futuras estrategias para tratar afecciones como las adicciones o las compulsiones.

La investigación, realizada por neurocientíficos del University College de Londres (UCL), y hecha en ratones, también podría ayudar al desarrollo de terapias contra el párkinson.

El método de aprendizaje ensayo y error consiste en probar distintas opciones hasta encontrar una que funcione y aprender de los errores en el proceso.

"Hemos encontrado un mecanismo que creemos que es responsable de los hábitos. Una vez que se ha desarrollado una preferencia por una determinada acción, se puede pasar por alto el sistema basado en valores y simplemente confiar en la política por defecto de lo que se ha hecho en el pasado", lo que, además, libera al cerebro para hacer otras tareas, resume Marcus Stephenson-Jones, jefe de grupo de la SWC y autor principal.

Señales de dopamina

Los investigadores descubrieron una señal de dopamina (un neurotransmisor) en el cerebro que actúa como un tipo de señal didáctica diferente a la conocida hasta ahora.

Se sabía que las señales de dopamina en el cerebro forman errores de predicción de recompensa (EPR) que indican al individuo si una opción es mejor o peor de lo esperado (es el circuito que impulsa a los individuos a buscar placer).

En este nuevo trabajo, los especialistas descubrieron que en paralelo a los errores de predicción de recompensa, hay una señal dopaminérgica adicional, denominada error de predicción de la acción (APE), que actualiza la frecuencia con que se realiza una acción.

Estas dos señales de enseñanza proporcionan a los individuos (en este caso ratones) dos formas distintas de aprender a hacer una elección, aprendiendo a elegir la opción más valiosa o la más frecuente, concluye el estudio.

"Imagínese que va a la tienda de bocadillos de su barrio. La primera vez que vas, puedes tomarte tu tiempo para elegir un bocadillo y, dependiendo del que elijas, puede gustarte o no. Pero si vuelves a la tienda en muchas ocasiones, ya no pasas el tiempo preguntándote qué bocadillo elegir y, en cambio, empiezas a elegir uno que te gusta por defecto. Creemos que es la señal dopaminérgica APE la que te permite almacenar esta política por defecto", explica Stephenson-Jones.

Además, este sistema de aprendizaje recién descubierto proporciona una forma mucho más sencilla de almacenar información que tener que comparar directamente el valor de distintas opciones, lo que permite liberar al cerebro para realizar múltiples tareas.

Por ejemplo, una vez que has aprendido a conducir, también puedes mantener una conversación con alguien durante el trayecto. Mientras su sistema por defecto realiza todas las tareas repetitivas para conducir el coche, su sistema basado en valores puede decidir de qué hablar, explica el estudio.

"Hemos encontrado un mecanismo que creemos que es responsable de los hábitos".

Marcus Stephenson-Jones,, investigador.

El boom de la inteligencia artificial multiplica la basura electrónica

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Además del elevado consumo de energía y agua, la inteligencia artificial (IA) tiene un impacto medioambiental del que no se habla tanto: genera una gran cantidad de residuos electrónicos, y reciclarlos y recuperar sus metales críticos es costoso y no está tan extendido.

El desarrollo exponencial de esta tecnología ha aumentado la demanda de chips de procesamiento gráfico, necesarios para entrenar a los modelos de IA, capaces de producir contenido original a partir de datos previamente aprendidos.

"El ciclo vital de estos chips es de tres a cinco años. Significa que pasado ese tiempo, e incluso un poquito antes, se desechan", explica a EFE Ana Valdivia, profesora de IA del Instituto de Internet de la Universidad de Oxford, en Reino Unido, que afirma que este impacto concreto de la IA está "muy invisibilizado".

El costo de reciclar estos chips es alto, -no es económicamente viable para las empresas, dice Valdivia- por lo que gran parte de ellos acaban incinerados, con sus consecuentes emisiones contaminantes, o en vertederos.

Según el informe más reciente de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU), en 2022 se generaron en el mundo 62 millones de toneladas de residuos electrónicos, una cifra récord de la que solo el 22% fueron recogidos y reciclados.

La producción de basura electrónica aumenta cinco veces más deprisa que su reciclaje, alertó el informe, que señalaba que, si no se toman medidas, la cantidad de estos residuos podría aumentar más de un 33% al 2030.