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¿Existe una correlación entre el total de neuronas y la inteligencia?

¿Existe una correlación entre el total de neuronas y la inteligencia?



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Gracias por mirar.

En primer lugar, no soy un biólogo, solo un lego curioso, así que me disculpo de antemano si esta no es una "buena" pregunta. Por favor, no me rechaces en el olvido.

Leí hoy que el cerebro humano tiene alrededor de 100 mil millones de neuronas y eso me hizo preguntarme: ¿ese número es bastante estándar para todos o alguien como, por ejemplo, Einstein, tiene muchas más neuronas que este tonto póster?

Pregunta

¿Existe una correlación entre el recuento total de neuronas y la inteligencia, o la inteligencia depende más de la forma en que se utilizan las neuronas, o de algún otro factor como la experiencia previa, en lugar de su recuento total?

¿Se puede responder esta pregunta?

Hay dos puntos de vista muy válidos publicados como respuestas a continuación, pero parece que simplemente no tenemos una respuesta sólida a esta pregunta en este momento, así que dudo en seleccionar una respuesta "correcta".


Se estima que hay 100 mil millones de neuronas dentro del cerebro humano. En general, una pequeña variación en el número de neuronas no debería afectar demasiado a los individuos, sin embargo, cuando hay una pérdida más significativa, como una lesión cerebral o en algunas formas de demencia, las capacidades cognitivas disminuyen. Entonces, en este sentido, sí, el número de neuronas se relaciona con la inteligencia. Sin embargo, esta variación no es lo que explica la variación general de inteligencia en la población.


No conozco ninguna correlación entre el número de neuronas en la corteza y la inteligencia. Esta pregunta está plagada de controversias porque se ha trabajado muy poco en ella, pero se ha especulado mucho. Algunos han sugerido que la conectividad entre las neuronas es lo que es importante más que el número que es lógicamente posible, pero que aún no está respaldado por pruebas definitivas.


A diferencia de una computadora, la velocidad a la que cualquier cerebro puede realizar un cálculo está relacionada con la cantidad de sinapsis que atraviesa. Esto significa que menos sinapsis en serie se correlacionan con una disminución del tiempo de reacción.

Un ejemplo de menos neuronas que se correlacionan con una disminución en el tiempo de reacción se ejemplifica en las neuronas sensoriales. Todos los cuerpos de las células nerviosas sensoriales están ubicados en los ganglios dorsales de la columna. Aquí solo las proyecciones de células nerviosas individuales llegan a nuestros tejidos. Además, es solo en los ganglios, los núcleos y la corteza donde vemos células nerviosas adicionales. Esto se debe a que cada célula nerviosa en serie introduce latencia.

La latencia en nuestros circuitos sensoriales y motores es muy importante para la supervivencia. Nuestra inteligencia está limitada por la presión de tener un tiempo de reacción deseable. El tiempo de reacción correlaciona la inteligencia. Ésta es la razón por la que las pruebas de este tipo están cronometradas.

Hay otro factor en la inteligencia relacionado con el número de neuronas: un aumento de materia gris significa un aumento de materia blanca. Se ha especulado que los humanos casi hemos alcanzado el límite de nuestra capacidad cognitiva, ya que se ha alcanzado nuestra capacidad para almacenar materia blanca.

Parece que estamos ocupando la zona de Ricitos de Oro de la inteligencia, donde el tiempo de reacción, el consumo de energía y la materia blanca se encuentran en un equilibrio casi óptimo. Es el equilibrio de estas cosas, la sofisticación de los circuitos mismos lo que determina la inteligencia, no el recuento de neuronas.

Aquí hay un enlace de noticias sobre quedarse sin espacio para la materia blanca

Aquí hay un estudio que correlaciona el tiempo de percepción con el tiempo de reacción.


No hay duda de que existe una correlación aproximada entre el recuento de neuronas y la capacidad de inteligencia en un forma general de mirar el "espectro" de especies biológicas fuera de de los humanos. consulte la lista de animales de Wikipedia por número de neuronas. por ejemplo, en amplias diferencias, como comparar insectos con primates, etcétera. También existe una correlación aproximada del recuento de neuronas con la masa corporal y el recuento total de células en animales. sin embargo, dentro de una sola especie, las pequeñas variaciones en el recuento de neuronas probablemente no tengan mucho efecto sobre la inteligencia general. También se sabe que el homo neanderthalensis, el precursor de ~ 30k años de [homo sapiens] tenía una cavidad cerebral más grande y, por lo tanto, presumiblemente más neuronas pero aparentemente menos capacidad intelectual que el homo sapiens, posiblemente un factor en su extinción debido a presiones evolutivas competitivas. incluso varias especies de gorilas tienen una masa cerebral más grande y, posiblemente, cantidades más grandes de neuronas (bajo la suposición aproximada de que la densidad de neuronas por masa no variaría mucho).

También se cree que el tamaño del cerebro se ha visto afectado por la presión evolutiva de un cráneo más pequeño que tiene que encajar cómodamente a través del canal del parto como una restricción. Otro aspecto a estudiar es el sistema nervioso entérico en el ser humano que tiene una gran cantidad de neuronas pero no parece exhibir una gran "inteligencia" medible en el sentido clásico de guiar el comportamiento animal, pero posiblemente utiliza un procesamiento significativo para manejar el control gastrointestinal. .

Otro aspecto de la pregunta a considerar: muerte celular programada en el sistema nervioso en desarrollo. un gran número de neuronas muere durante el desarrollo natal normal en "ventanas críticas" y esto parece mostrar que biológicamente, el número total de neuronas aparentemente no es una medida clave o un controlador de la inteligencia (de lo contrario, las presiones evolutivas tenderían a disminuir esto). el sistema nervioso parece desarrollar neuronas "adicionales" más de lo "necesario" para el buen funcionamiento del organismo humano.


Neurociencia e inteligencia

Neurociencia e inteligencia se refiere a los diversos factores neurológicos que son en parte responsables de la variación de la inteligencia dentro de las especies o entre diferentes especies. Una gran cantidad de investigación en esta área se ha centrado en la base neuronal de la inteligencia humana. Los enfoques históricos para estudiar la neurociencia de la inteligencia consistieron en correlacionar parámetros externos de la cabeza, por ejemplo, la circunferencia de la cabeza, con la inteligencia. [1] También se han utilizado medidas post-mortem de peso y volumen cerebral. [1] Las metodologías más recientes se centran en examinar los correlatos de la inteligencia dentro del cerebro vivo mediante técnicas como la resonancia magnética (MRI), la resonancia magnética funcional (fMRI), la electroencefalografía (EEG), la tomografía por emisión de positrones y otras medidas no invasivas de la estructura cerebral. y actividad. [1]

Los investigadores han podido identificar correlatos de inteligencia dentro del cerebro y su funcionamiento. Estos incluyen el volumen cerebral general, [2] el volumen de la materia gris, [3] el volumen de la materia blanca, [4] la integridad de la materia blanca, [5] el espesor cortical [3] y la eficiencia neural. [6] Aunque la base de evidencia para nuestra comprensión de la base neuronal de la inteligencia humana ha aumentado enormemente en los últimos 30 años, se necesita aún más investigación para comprenderla por completo. [1]

La base neuronal de la inteligencia también se ha examinado en animales como primates, cetáceos y roedores. [7]


Revisar

  1. Identifica las tres partes principales de una neurona y sus funciones.
  2. Describe la vaina de mielina y los ganglios de Ranvier. ¿Cómo permite su disposición que los impulsos nerviosos viajen muy rápidamente a lo largo de los axones?
  3. ¿Qué es una sinapsis?
  4. Definir neurogénesis. ¿Cuál es el potencial de neurogénesis en el cerebro humano?
  5. Relacionar las neuronas con diferentes tipos de tejidos nerviosos.
  6. Comparar y contrastar neuronas sensoriales y motoras.
  7. Identificar el papel de las interneuronas.
  8. Para cada tipo de neurona a continuación, identifique si es una neurona sensorial, una neurona motora o una interneurona.
    1. Una neurona de la médula espinal recibe información táctil y luego la transmite a otra neurona de la médula espinal que controla el movimiento de un músculo del brazo.
    2. Una neurona que toma la información del sabor de su lengua y la envía a su cerebro.
    3. Una neurona de la médula espinal estimula la contracción de un músculo.
    1. Neuronas sensoriales
    2. Neuronas blancas
    3. Neuronas del sistema nervioso periférico
    4. Células gliales

    La inteligencia se correlaciona con menos conexiones neuronales, no más, encuentra un estudio

    17 de mayo (UPI) - Las personas más inteligentes pueden presumir de más neuronas que las de inteligencia promedio, pero sus cerebros tienen menos conexiones neuronales, demuestra una nueva investigación.

    Los neurocientíficos en Alemania reclutaron a 259 participantes, tanto hombres como mujeres, para realizar pruebas de coeficiente intelectual y obtener imágenes de sus cerebros. Las pruebas proporcionaron una medida de la inteligencia de cada participante, mientras que la dispersión de la orientación de neuritas y las imágenes de densidad revelaron la cantidad de dendritas, o conexiones neuronales, en el cerebro de cada participante.

    La investigación reveló una fuerte correlación entre el número de dendritas en la corteza cerebral de una persona y su inteligencia. Los participantes más inteligentes tenían menos conexiones neuronales en su corteza cerebral.

    Los investigadores confirmaron la correlación en una encuesta de seguimiento utilizando datos obtenidos del Proyecto Human Connectome, incluidos puntajes de CI e imágenes cerebrales de 500 personas.

    "La suposición ha sido que los cerebros más grandes contienen más neuronas y, en consecuencia, poseen más poder computacional", dijo Erhan Genç, investigador de Ruhr-University Bochum, en un comunicado de prensa.

    Sin embargo, estudios previos han demostrado que los cerebros de las personas más inteligentes presentan menos actividad neuronal durante la toma de pruebas que los de las personas menos inteligentes.

    "Los cerebros inteligentes poseen conexiones neuronales delgadas pero eficientes", concluye Genç. "Por lo tanto, cuentan con un alto rendimiento mental con una baja actividad neuronal".

    Los hallazgos, publicados esta semana en la revista Nature Communications, son los últimos en sugerir que diferencias relativamente pequeñas a nivel microestructural del cerebro pueden explicar diferencias significativas en términos de funcionalidad y rendimiento.

    Estudios anteriores han revelado vínculos entre la longitud y el aislamiento de las conexiones dendríticas y las habilidades cognitivas de una persona.


    3 Estimación de la inteligencia animal por encuesta: Resultados

    3.0.1 Encuesta piloto

    Aquí presentaremos solo los resultados del panel pequeño, sin embargo, los datos completos de esta sección se pueden encontrar en el archivo complementario.

    El uso de herramientas, la dinámica de grupo y el juego surgieron como las categorías más importantes, de acuerdo con la calificación de los participantes, con navegación y rango de amplificación y selección de refugio calificadas como las menos importantes. En la mayoría de las categorías, especialmente aquellas calificadas como más importantes, hubo un fuerte acuerdo en que Samiri , Ara y Psittacus superado Aotus . También hubo un acuerdo razonablemente bueno de que Saimiri y Ara superado Psittacus . Finalmente, Saimiri generalmente superado Ara , aunque el efecto fue menos fuerte que en las otras comparaciones.

    Figura 2: Los campos sin puntajes (“Cuidado de crías” para Aotus) indican que se encontraron datos insuficientes para componer una descripción del comportamiento de ese animal.

    Dados estos datos, los participantes parecieron encontrar nuestro primate de cerebro pequeño, Aotus , para mostrar el comportamiento menos inteligente, y descubrió que nuestro primate de cerebro grande, Saimiri , para mostrar el comportamiento más inteligente, aunque dentro de un rango similar al de nuestro pájaro de cerebro grande, Ara .

    3.0.2 Encuesta final

    Entre las cuatro categorías, los participantes informaron que nuestras descripciones del uso de herramientas proporcionaron la mayor evidencia de inteligencia, especialmente en comparación con la categoría menos informativa (navegación y selección de refugio). Esto se alineó bien con el patrón de respuestas dentro de la categoría de uso de herramientas, donde hubo un fuerte acuerdo entre los participantes sobre el orden de clasificación de los comportamientos de uso de herramientas, y las diferencias entre las medias de comportamiento de uso de herramientas fueron las más grandes de cualquier categoría. Los dos géneros de cerebro más grande, Saimiri y Ara , fueron claros ganadores en este caso, y los participantes no informaron diferencias significativas entre estos dos.

    La dinámica social y el cuidado de los jóvenes no se distinguieron claramente entre sí por la calificación de importancia, sin embargo, los participantes respondieron de manera bastante diferente a la evidencia presentada en estas categorías. Todos los géneros incluidos ( Saimiri , Ara y Psittacus ) obtuvieron aproximadamente el mismo puntaje promedio para Cuidado de jóvenes, sin diferencias significativas entre ellos. Sin embargo, para la dinámica social hubo claras diferencias entre los géneros de cerebro más pequeño, Aotus y Psittacus , así como el ave de cerebro más grande y el primate de cerebro más pequeño. Teniendo en cuenta la comparación significativa en el límite entre Saimiri y Ara en esta categoría ( p = 0,06 ), parecería que los participantes calificaron a las aves en general ligeramente más alto que a los primates en dinámica social. Por último, la navegación y la selección de refugios se consideraron menos importantes, pero no obstante, hubo claras diferencias en las puntuaciones de comportamiento entre aves y primates, con primates superando a las aves, y no hubo diferencias significativas entre tamaños.

    Diferencias de medias
    Uso de herramientas frente a selección de navegación / refugio Uso de herramientas vs dinámica social Uso de herramientas versus cuidado de los jóvenes Navegación / selección de refugio vs dinámica social Navegación / selección de refugio versus cuidado de los jóvenes Dinámica social vs Cuidado de los jóvenes
    1.0 + -0.2 (p & lt0.001) 0,6 + -0,2 (p & lt0,001) 0,8 + -0,2 (p & lt0,001) -0,4 + -0,2 (p & lt0,01) -0,2 + -0,2 (p = 0,13) 0,2 + -0,2 (p = 0,32)

    Saimiri contra Ara Saimiri contra Aotus Saimiri contra Psittacus Ara contra Aotus Ara contra Psittacus Aotus vs Psittacus
    Uso de herramientas 0,1 + -0,4 (p = 0,79) 3,7 + -0,4 (p & lt0,001) (ver Saimiri vs Aotus) 3.6 + -0.4 (p & lt0.001) (ver Ara vs Aotus) N / A
    Selección de navegación / refugio 1.0 + -0.4 (p & lt0.01) -0,5 + -0,4 (p = 0,29) 0,5 + -0,4 (p = 0,13) -1,5 + -0,4 (p & lt0,001) -0,5 + -0,3 (p = 0,15) 1.0 + -0.4 (p & lt0.01)
    Dinámica social -0,8 + -0,4 (p = 0,06) 0,6 + -0,4 (p = 0,16) -0,3 + -0,4 (p = 0,51) 1,4 + -0,4 (p & lt0,001) 0,5 + -0,4 (p = 0,19) -0,9 + -0,4 (p & lt0,01)
    Cuidado de los jóvenes 0,1 + -0,3 (p = 0,83) No medido -0,3 + -0,3 (p = 0,38) No medido -0,4 + -0,3 (p = 0,27) No medido

    Figura 3: Los campos sin puntajes (“Cuidado de crías” para Aotus) indican que se encontraron datos insuficientes para componer una descripción del comportamiento de ese animal.

    En general, los participantes de esta muestra parecieron encontrar las diferencias más grandes e importantes entre los dos animales de cerebro grande y los dos de cerebro pequeño, no entre los dos primates y las dos aves. Sin embargo, calificaron a las aves ligeramente más alto en comportamiento social, mientras que los primates fueron calificados ligeramente más alto en navegación y selección de refugio.

    Es posible que, dado que la sección de uso de herramientas comparó instancias de un comportamiento con la ausencia de un comportamiento similar, las diferencias en la puntuación se hayan inflado, en relación con la comparación entre un comportamiento de uso de herramientas y un comportamiento no relacionado en un animal que no usa herramientas. De hecho, es probable que los animales que no utilizan herramientas en nuestra muestra tengan algún comportamiento de resolución de problemas similar al uso de herramientas en su repertorio, que era simplemente lo suficientemente sutil como para que los investigadores no lo observaran. Este tipo de comportamiento podría verse como un precursor del desarrollo del uso espontáneo de herramientas complejas, y es probablemente lo que permite a los cautivos Psittacus para aprender a resolver problemas de tipo herramienta en un entorno de laboratorio. No obstante, es sorprendente que ambos géneros de cerebro más grande tuvieran una fuerte evidencia de uso espontáneo de herramientas, ya sea un componente regular de su vida diaria o un uso impresionantemente nuevo para un objeto desconocido, mientras que no hay informes de los géneros de cerebro más pequeño. en la naturaleza mencionaron comportamientos de resolución de problemas comparables.


    La paradoja del cerebro de elefante

    Durante mucho tiempo nos hemos considerado en el pináculo de las habilidades cognitivas entre los animales. Pero eso es diferente de estar en el pináculo de la evolución en varias formas muy importantes. Como señaló Mark Twain en 1903, suponer que la evolución ha sido un largo camino que ha llevado a los humanos como su logro supremo es tan absurdo como suponer que el propósito de la construcción de la Torre Eiffel era poner esa última capa de pintura en su punta. . Además, la evolución no es sinónimo de progreso, sino que simplemente cambia con el tiempo. Y los humanos ni siquiera son las especies más jóvenes y de evolución más reciente. Por ejemplo, más de 500 nuevas especies de peces cíclidos en el lago Victoria, el más joven de los grandes lagos africanos, han aparecido desde que se llenó de agua hace unos 14.500 años.

    Aún así, hay algo único en nuestro cerebro que lo hace cognitivamente capaz de ponderar incluso su propia constitución y las razones de su propia presunción de que reina sobre todos los demás cerebros. Si somos nosotros los que ponemos a otros animales bajo el microscopio, y no al revés, 1 entonces el cerebro humano debe tener algo que ningún otro cerebro tiene.

    Hola guapo: Desde finales de la década de 1960, los psicólogos han especulado si la capacidad de reconocerse a sí mismo en un espejo era indicativa de inteligencia y autoconciencia. James Balog / Getty Images

    La masa pura sería el candidato obvio: si el cerebro es lo que genera la cognición consciente, tener más cerebro solo debería significar más habilidades cognitivas. Pero aquí el elefante en la habitación es, bueno, el elefante, una especie que tiene un cerebro más grande que los humanos, pero que no está equipada con comportamientos tan complejos y flexibles como los nuestros. Además, equiparar un mayor tamaño del cerebro con una mayor capacidad cognitiva presupone que todos los cerebros están hechos de la misma manera, comenzando con una relación similar entre el tamaño del cerebro y la cantidad de neuronas. Pero mis colegas y yo ya sabíamos que no todos los cerebros eran iguales. Los primates tienen una clara ventaja sobre otros mamíferos, que radica en un giro evolutivo de los eventos que resultó en la forma económica en que se agregan neuronas a su cerebro, sin los aumentos masivos en el tamaño celular promedio que se observa en otros mamíferos.

    También sabíamos de cuántas neuronas estaban hechos los diferentes cerebros, por lo que pudimos reformular "más cerebro" y probarlo. El gran número de neuronas sería el candidato obvio, independientemente del tamaño del cerebro, porque si las neuronas son las que generan la cognición consciente, entonces tener más neuronas debería significar más capacidades cognitivas. De hecho, aunque alguna vez se pensó que las diferencias cognitivas entre especies eran cualitativas, con una serie de capacidades cognitivas que alguna vez se creyó que eran exclusivas de los humanos, ahora se reconoce que las diferencias cognitivas entre humanos y otros animales son una cuestión de grado. Es decir, son diferencias cuantitativas, no cualitativas.

    ¿El cerebro del elefante africano, más de tres veces más pesado que el nuestro, tenía realmente más neuronas que nuestro cerebro?

    ¿Están justificados los experimentos con animales?

    Por Grigori Guitchounts

    La rata se quedó quieta en medio de su jaula, moviéndose solo en respuesta a mi toque, e incluso entonces solo como en cámara lenta. Mi sujeto, GRat66, tenía unos meses de edad, y excepto por su larga cola desnuda. LEE MAS

    Nuestro uso de herramientas es impresionantemente complejo, e incluso diseñamos herramientas para hacer otras herramientas, pero los chimpancés usan ramitas como herramientas para cavar en busca de termitas, los monos aprenden a usar rastrillos para alcanzar comida que está fuera de la vista y los cuervos no solo dan forma a los cables para Úselos como herramientas para obtener alimentos, pero también manténgalos seguros para su posterior reutilización.Alex, el loro gris africano propiedad de la psicóloga Irene Pepperberg, aprendió a producir palabras que simbolizan objetos, y los chimpancés y los gorilas, aunque no pueden vocalizar por razones anatómicas, aprenden a comunicarse con el lenguaje de señas. Los chimpancés pueden aprender secuencias jerárquicas: juegan juegos en los que deben tocar cuadrados en orden ascendente de los números mostrados anteriormente, y lo hacen tan bien y tan rápido como humanos altamente entrenados. Los chimpancés y los elefantes cooperan para conseguir alimentos que están lejos y no pueden ser alcanzados por sus propios esfuerzos. Los chimpancés, pero también otros primates, parecen inferir el estado mental de los demás, un requisito para mostrar un comportamiento engañoso. Incluso las aves parecen tener conocimiento del estado mental de otros individuos, ya que las urracas almacenan abiertamente la comida en la presencia de los espectadores y luego la recuperan y la trasladan a un lugar secreto tan pronto como los espectadores se hayan ido. Chimpancés y gorilas, elefantes, delfines y también urracas parecen reconocerse en el espejo, utilizándolo para inspeccionar una marca visible colocada en sus cabezas.

    Estos son descubrimientos fundamentales que atestiguan las capacidades cognitivas de las especies no humanas, pero estas observaciones únicas no sirven para los tipos de comparaciones entre especies que necesitamos hacer si queremos descubrir de qué se trata el cerebro. que permite a algunas especies lograr hazañas cognitivas que están fuera del alcance de otras. Y aquí nos encontramos con otro problema, el más grande en este punto: cómo medir las capacidades cognitivas en una gran cantidad de especies y de una manera que genere mediciones que sean comparables en todas esas especies.

    Un estudio de 2014 probó el autocontrol, una capacidad cognitiva que se basa en la parte asociativa prefrontal de la corteza cerebral, entre varias especies animales, en su mayoría primates, pero también pequeños roedores, carnívoros como perros, el elefante asiático y una variedad de especies de aves. Descubrieron que el mejor correlato con el desempeño correcto en la prueba de autocontrol era el volumen cerebral absoluto, a excepción del elefante asiático, que, a pesar de ser el cerebro más grande del grupo, fracasó estrepitosamente en la tarea. Me vienen a la mente varias razones, desde "No le importaba la comida o la tarea" hasta "Le gustaba molestar a sus cuidadores al no actuar". (Me gusta pensar que la razón por la que es tan difícil entrenar a los monos para que hagan cosas que los humanos aprenden fácilmente es su consternación por la obviedad de la tarea: “Vamos, ¿quieres que me mueva para hacer precisamente eso? ¡algo más difícil de hacer! ¡Dame videojuegos! ")

    Brainiac: Suzana Herculano-Houzel busca aprender exactamente qué tiene el cerebro humano que le permite realizar maniobras mucho más complejas de lo que parecen hacer otros cerebros animales. Aquí, ella da una charla TED. James Duncan Davidson, cortesía de TED

    La posibilidad más interesante para mí, sin embargo, es que el elefante africano podría no tener todas las neuronas prefrontales en la corteza cerebral que se necesitan para resolver tareas de decisión de autocontrol como las del estudio. Una vez que reconocimos que los cerebros de primates y roedores están hechos de manera diferente, con diferentes números de neuronas para su tamaño, predijimos que el cerebro de elefante africano podría tener tan solo 3 mil millones de neuronas en la corteza cerebral y 21 mil millones de neuronas en el cerebelo. en comparación con nuestros 16 mil millones y 69 mil millones, a pesar de su tamaño mucho mayor, si estuviera construido como el cerebro de un roedor.

    Por otro lado, si estuviera construido como el cerebro de un primate, entonces el cerebro del elefante africano podría tener la friolera de 62 mil millones de neuronas en la corteza cerebral y 159 mil millones de neuronas en el cerebelo. Pero los elefantes no son ni roedores ni primates, por supuesto que pertenecen al superorden Afrotheria, al igual que varios animales pequeños como la musaraña elefante y el topo dorado que ya habíamos estudiado, y determinamos que sus cerebros, de hecho, escalaban mucho. como cerebros de roedores.

    Entonces, aquí había una prueba muy importante: ¿el cerebro del elefante africano, más de tres veces más pesado que el nuestro, tenía realmente más neuronas que nuestro cerebro? Si lo hiciera, entonces mi hipótesis de que los poderes cognitivos vienen con un gran número absoluto de neuronas sería refutada. Pero si el cerebro humano todavía tuviera muchas más neuronas que el cerebro de elefante africano mucho más grande, entonces eso apoyaría mi hipótesis de que la explicación más simple para las notables habilidades cognitivas de la especie humana es el notable número de sus neuronas cerebrales, igualado por ningún otro. , independientemente del tamaño del cerebro. En particular, esperaba que el número de neuronas fuera mayor en el humano que en la corteza cerebral del elefante africano.

    La lógica detrás de mis expectativas era la literatura cognitiva que durante mucho tiempo había aclamado a la corteza cerebral (o, más precisamente, la parte prefrontal de la corteza cerebral) como el único asiento de la cognición superior: razonamiento abstracto, toma de decisiones complejas y planificación para el futuro. . Sin embargo, casi toda la corteza cerebral está conectada al cerebelo a través de bucles que unen el procesamiento de la información cortical y cerebelosa, y cada vez más estudios han implicado al cerebelo en las funciones cognitivas de la corteza cerebral, con las dos estructuras funcionando. en tándem. Y, debido a que estas dos estructuras juntas representan la gran mayoría de todas las neuronas en el cerebro, las capacidades cognitivas deberían correlacionarse igualmente bien con la cantidad de neuronas en todo el cerebro, en la corteza cerebral y en el cerebelo.

    Es por eso que nuestros hallazgos para el cerebro del elefante africano resultaron ser mejores de lo esperado.

    Sopa de cerebro por galón

    El hemisferio cerebral de un elefante africano pesa más de 2.5 kilogramos, lo que significaba que obviamente tendría que cortarse en cientos de trozos más pequeños para procesarlos y contarlos, ya que convertir cerebros en sopa para determinar la cantidad de neuronas en su interior funciona con trozos de no más. de 3 a 5 gramos de tejido a la vez. Quería que el corte fuera sistemático, en lugar de al azar. Anteriormente habíamos utilizado una cortadora de fiambres para convertir un hemisferio del cerebro humano en una serie completa de cortes delgados. El cortador era maravilloso para separar las circunvoluciones corticales, pero tenía un gran inconveniente: demasiada materia del cerebro humano permanecía en su hoja circular, lo que excluía las estimaciones del número total de células en el hemisferio. Si queríamos saber el número total de neuronas en el hemisferio cerebral de elefante, teníamos que cortarlo a mano, y en rodajas más gruesas, para minimizar las eventuales pérdidas hasta el punto de hacerlas insignificantes.

    ¿Por qué gastar $ 100,000 cuando un cuchillo de carnicero de mano haría el trabajo lo suficientemente bien?

    Y así comenzó el día en la ferretería, donde mi hija y yo (las vacaciones escolares acababan de comenzar) fuimos a buscar soportes en L que sirvieran como marcos sólidos, planos y regulares para cortar el hemisferio del elefante, además del cuchillo más largo que podía sostener. en una mano. (Esta era una oportunidad que no debía perderse para un joven adolescente, que años después podría decir: "Oye, mamá, ¿recuerdas el día en que cortamos el cerebro de un elefante?") Primero cortamos los refuerzos estructurales de los soportes en L y luego hizo que el cerebro de elefante encajara dentro. Claro, hay máquinas elegantes de $ 100,000 que harían el trabajo a la perfección, pero ¿por qué gastar tanto dinero cuando un cuchillo de carnicero de mano haría el trabajo lo suficientemente bien?

    Dejé el hemisferio plano en la parte superior del banco, enmarcado dentro de los dos soportes en L. Un estudiante sostuvo los marcos en su posición mientras yo mantenía el hemisferio hacia abajo con mi mano izquierda y cortaba firme pero suavemente a través del cerebro con la derecha, en movimientos hacia adelante y hacia atrás. Varios cortes más tarde, también en la mitad posterior y en el cerebelo, y teníamos un "pan" de cerebro de elefante completamente cortado sobre nuestra mesa: 16 secciones a través del hemisferio cortical, ocho a través del cerebelo, más todo el tronco del encéfalo y el bulbo olfatorio gigantesco de 20 gramos (10 veces la masa del cerebro de una rata) que yace por separado.

    Contando neuronas: Suzana Herculano-Houzel y sus estudiantes hicieron una sección transversal de un cerebro de elefante, que se muestra aquí, para determinar la cantidad de neuronas que tiene y compararlo con lo que se encuentra en el cerebro humano. Cortesía del autor

    A continuación, tuvimos que separar las estructuras internas (cuerpo estriado, tálamo, hipocampo) de la corteza, luego cortar la corteza en trozos más pequeños para procesarlos y luego separar cada uno de estos trozos en materia gris y blanca. En total, teníamos 381 piezas de tejido, la mayoría de las cuales aún eran varias veces más grandes que los 5 gramos que podíamos procesar a la vez. Era, con mucho, la mayor cantidad de tejido que habíamos procesado. Una persona que trabaje sola y procese una pieza de tejido por día necesitaría más de un año, sin parar, para terminar el trabajo. Claramente, esto tenía que ser un esfuerzo de equipo, especialmente si quería tener los resultados en no más de seis meses. Pero, incluso con un pequeño ejército de estudiantes, estaba tardando demasiado: pasaron dos meses y solo se había procesado una décima parte del hemisferio cerebral. Había que hacer algo.

    El capitalismo vino al rescate. Hice algunas matemáticas y me di cuenta de que me sobraban unos $ 2,500, aproximadamente $ 1 por gramo de tejido para procesar. Reuní al equipo y les hice una oferta: cualquiera podría ayudar y todos serían recompensados ​​económicamente con la misma cantidad. Rápidamente se formaron pequeñas asociaciones, con un estudiante haciendo la molienda, el otro haciendo el conteo y ambos compartiendo las ganancias. Funcionó de maravilla. Mi esposo visitaba el laboratorio y comentaba, asombrado, sobre la multitud de estudiantes en el banco, charlando animadamente mientras trabajaban (hasta entonces, trabajaban principalmente en turnos, siendo un laboratorio pequeño). Jairo Porfírio se hizo cargo de los grandes lotes de tinciones de anticuerpos, hice todos los recuentos de neuronas en el microscopio y, en poco menos de seis meses, procesamos todo el hemisferio cerebral del elefante africano, como estaba planeado.

    He aquí que el cerebro del elefante africano tenía más neuronas que el cerebro humano. Y no solo unas pocas más: un total de tres veces la cantidad de neuronas, 257 mil millones a nuestras 86 mil millones de neuronas. Pero, y este fue un enorme, inmenso "pero", un enorme 98 por ciento de esas neuronas estaban ubicadas en el cerebelo, en la parte posterior del cerebro. En todos los demás mamíferos que habíamos examinado hasta ahora, el cerebelo concentraba la mayoría de las neuronas cerebrales, pero nunca mucho más del 80 por ciento de ellas. La distribución excepcional de neuronas dentro del cerebro de elefante dejó 5.600 millones de neuronas relativamente exiguas en toda la corteza cerebral. A pesar del tamaño de la corteza cerebral del elefante africano, los 5.600 millones de neuronas que contiene palidecieron en comparación con el promedio de 16.000 millones de neuronas concentradas en la corteza cerebral humana, mucho más pequeña.

    Así que aquí estaba nuestra respuesta. No, el cerebro humano no tiene más neuronas que el cerebro de elefante, que es mucho más grande, pero la corteza cerebral humana tiene casi tres veces más neuronas que la corteza cerebral de elefante, que es dos veces mayor. A menos que estemos dispuestos a admitir que el elefante, con tres veces más neuronas en su cerebelo (y, por lo tanto, en su cerebro), debe ser más capaz cognitivamente que los humanos, podríamos descartar la hipótesis de que el número total de neuronas en el cerebro. el cerebelo era de alguna manera limitante o suficiente para determinar las capacidades cognitivas de un cerebro.

    Entonces solo quedaba la corteza cerebral. La naturaleza había realizado el experimento que necesitábamos, disociando el número de neuronas de la corteza cerebral del número de neuronas del cerebelo. Las capacidades cognitivas superiores del cerebro humano sobre el cerebro de elefante pueden atribuirse simplemente, y sólo, al número notablemente grande de neuronas en su corteza cerebral.

    Si bien no tenemos las medidas de las capacidades cognitivas necesarias para comparar todas las especies de mamíferos, o al menos aquellas para las que tenemos un número de neuronas corticales, ya podemos hacer una predicción comprobable basada en esos números. Si el número absoluto de neuronas en la corteza cerebral es la principal limitación para las capacidades cognitivas de una especie, entonces mi clasificación prevista de especies por capacidades cognitivas basada en la cantidad de neuronas en la corteza cerebral se vería así:

    que es más intuitivamente razonable que la clasificación actual basada en la masa cerebral, que coloca a los animales como la jirafa por encima de muchas especies de primates, así:

    Resulta que hay una explicación simple de cómo el cerebro humano, y solo él, puede ser al mismo tiempo similar a otros en sus limitaciones evolutivas y, sin embargo, tan diferente al punto de dotarnos de la capacidad de ponderar nuestra propios orígenes materiales y metafísicos. Primero, somos primates, y esto otorga a los humanos la ventaja de un gran número de neuronas agrupadas en una pequeña corteza cerebral. Y en segundo lugar, gracias a una innovación tecnológica introducida por nuestros antepasados, escapamos de la restricción energética que limita a todos los demás animales a la menor cantidad de neuronas corticales que puede proporcionar una dieta cruda en la naturaleza.

    Entonces, ¿qué tenemos que no tenga ningún otro animal? Un número notable de neuronas en la corteza cerebral, la más grande que existe, no alcanzable por ninguna otra especie, digo. ¿Y qué hacemos que ningún otro animal hace, y que creo que nos permitió acumular esa notable cantidad de neuronas en primer lugar? Cocinamos nuestra comida. El resto —todas las innovaciones tecnológicas posibilitadas por ese extraordinario número de neuronas en nuestra corteza cerebral y la consiguiente transmisión cultural de esas innovaciones que ha mantenido la espiral que convierte las capacidades en habilidades en ascenso— es historia.

    Suzana Herculano-Houzel es una neurocientífica brasileña. Es profesora asociada y jefa del Laboratorio de Anatomía Comparada, Instituto de Ciencias Biomédicas, Universidad Federal de Río de Janeiro.

    Extraído de La ventaja humana: una nueva comprensión de cómo nuestro cerebro se volvió notable por Suzana Herculano-Houzel publicado este mes por The MIT Press. Reservados todos los derechos.


    Contenido

    Una ciencia de la conciencia debe explicar la relación exacta entre los estados mentales subjetivos y los estados cerebrales, la naturaleza de la relación entre la mente consciente y las interacciones electroquímicas en el cuerpo (problema mente-cuerpo). El progreso en la neuropsicología y la neurofilosofía se ha producido al centrarse en el cuerpo en lugar de en la mente. En este contexto, los correlatos neuronales de la conciencia pueden verse como sus causas, y la conciencia puede considerarse como una propiedad dependiente del estado de algún sistema biológico indefinido, complejo, adaptativo y altamente interconectado. [5]

    Descubrir y caracterizar los correlatos neuronales no ofrece una teoría de la conciencia que pueda explicar cómo los sistemas particulares experimentan algo en absoluto, o cómo y por qué están asociados con la conciencia, el llamado problema difícil de la conciencia, [6] pero comprender el NCC puede ser un paso hacia tal teoría. La mayoría de los neurobiólogos asumen que las variables que dan lugar a la conciencia se encuentran en el nivel neuronal, regido por la física clásica, aunque algunos estudiosos han propuesto teorías de la conciencia cuántica basadas en la mecánica cuántica. [7]

    Existe una gran redundancia y paralelismo aparente en las redes neuronales, por lo que, mientras que la actividad en un grupo de neuronas puede correlacionarse con un percepto en un caso, una población diferente podría mediar un percepto relacionado si la población anterior se pierde o se inactiva. Puede ser que cada estado subjetivo fenoménico tenga un correlato neuronal. Cuando el NCC puede ser inducido artificialmente, el sujeto experimentará la percepción asociada, mientras que la perturbación o inactivación de la región de correlación para una percepción específica afectará la percepción o hará que desaparezca, dando una relación de causa-efecto desde la región neural a la naturaleza. de la percepción.

    ¿Qué caracteriza a la NCC? ¿Cuáles son los puntos en común entre el NCC para ver y para oír? ¿Involucrará el NCC a todas las neuronas piramidales de la corteza en un momento dado? ¿O solo un subconjunto de células de proyección de largo alcance en los lóbulos frontales que se proyectan a las cortezas sensoriales en la espalda? ¿Neuronas que se disparan de forma rítmica? ¿Neuronas que disparan de forma sincrónica? Estas son algunas de las propuestas que se han adelantado a lo largo de los años. [8]

    La creciente capacidad de los neurocientíficos para manipular neuronas utilizando métodos de biología molecular en combinación con herramientas ópticas (por ejemplo, Adamantidis et al. 2007) depende del desarrollo simultáneo de ensayos conductuales apropiados y organismos modelo susceptibles de análisis y manipulación genómicos a gran escala. Es la combinación de este análisis neuronal de grano fino en animales con técnicas de imágenes cerebrales y psicofísicas cada vez más sensibles en humanos, complementadas con el desarrollo de un marco predictivo teórico sólido, lo que con suerte conducirá a una comprensión racional de la conciencia, una de las más importantes. misterios centrales de la vida.

    Hay dos dimensiones comunes pero distintas del término conciencia, [9] uno que involucra excitación y estados de conciencia y el otro involucrando contenido de la conciencia y estados conscientes. Ser consciente de cualquier cosa que el cerebro deba estar en un estado relativamente alto de excitación (a veces llamado vigilancia), ya sea en la vigilia o en el sueño REM, vivido vívidamente en los sueños, aunque por lo general no se recuerda. El nivel de excitación cerebral fluctúa en un ritmo circadiano, pero puede verse influenciado por la falta de sueño, las drogas y el alcohol, el esfuerzo físico, etc. un movimiento de ojos o un giro de cabeza hacia la fuente de sonido). Los médicos utilizan sistemas de puntuación como la Escala de coma de Glasgow para evaluar el nivel de excitación de los pacientes.

    Los estados de alta excitación se asocian con estados conscientes que tienen un contenido específico, ver, escuchar, recordar, planificar o fantasear con algo. Los diferentes niveles o estados de conciencia están asociados con diferentes tipos de experiencias conscientes. El estado "despierto" es bastante diferente del estado de "sueño" (por ejemplo, este último tiene poca o ninguna autorreflexión) y del estado de sueño profundo. En los tres casos, la fisiología básica del cerebro se ve afectada, como también lo está en estados alterados de conciencia, por ejemplo, después de tomar drogas o durante la meditación, cuando la percepción consciente y la percepción pueden mejorar en comparación con el estado normal de vigilia.

    Los médicos hablan de estados alterados de conciencia como en "el estado comatoso", "el estado vegetativo persistente" (PVS) y "el estado mínimamente consciente" (MCS). Aquí, "estado" se refiere a diferentes "cantidades" de conciencia externa / física, desde una ausencia total en coma, estado vegetativo persistente y anestesia general, hasta una forma fluctuante y limitada de sensación consciente en un estado mínimamente consciente como sonambulismo o durante un ataque epiléptico parcial complejo. [10] El repertorio de estados conscientes o experiencias accesibles a un paciente en un estado mínimamente consciente es comparativamente limitado. En la muerte cerebral no hay excitación, pero se desconoce si se ha interrumpido la subjetividad de la experiencia, más que su vínculo observable con el organismo.La neuroimagen funcional ha demostrado que partes de la corteza todavía están activas en pacientes vegetativos que se presume que están inconscientes [11], sin embargo, estas áreas parecen estar funcionalmente desconectadas de las áreas corticales asociativas cuya actividad es necesaria para la conciencia.

    El potencial riqueza de la experiencia consciente parece aumentar desde el sueño profundo hasta la somnolencia y la vigilia total, como podría cuantificarse utilizando nociones de la teoría de la complejidad que incorporan tanto la dimensionalidad como la granularidad de la experiencia consciente para dar una explicación teórica de la información integrada de la conciencia. [12] A medida que aumenta la excitación conductual, también aumenta el rango y la complejidad de la conducta posible. Sin embargo, en el sueño REM hay una atonía característica, baja excitación motora y es difícil despertar a la persona, pero todavía hay una alta actividad cerebral metabólica y eléctrica y una percepción vívida.

    Muchos núcleos con firmas químicas distintas en el tálamo, el mesencéfalo y la protuberancia deben funcionar para que un sujeto esté en un estado suficiente de excitación cerebral para experimentar cualquier cosa. Por tanto, estos núcleos pertenecen a los factores habilitadores de la conciencia. A la inversa, es probable que el contenido específico de cualquier sensación consciente particular esté mediado por neuronas particulares en la corteza y sus estructuras satélites asociadas, incluidas la amígdala, el tálamo, el claustrum y los ganglios basales.

    La posibilidad de manipular con precisión las percepciones visuales en el tiempo y el espacio ha hecho de la visión una modalidad preferida en la búsqueda del NCC. Los psicólogos han perfeccionado una serie de técnicas: enmascaramiento, rivalidad binocular, supresión continua de destellos, ceguera inducida por movimiento, ceguera al cambio, ceguera por falta de atención, en las que la relación aparentemente simple e inequívoca entre un estímulo físico en el mundo y su percepción asociada en la privacidad de la mente del sujeto se trastorna. [13] En particular, un estímulo puede suprimirse perceptivamente durante segundos o incluso minutos a la vez: la imagen se proyecta en uno de los ojos del observador pero es invisible, no se ve. De esta manera, se pueden aislar los mecanismos neuronales que responden a la percepción subjetiva en lugar del estímulo físico, lo que permite rastrear la conciencia visual en el cerebro. en un ilusión perceptiva, el estímulo físico permanece fijo mientras que la percepción fluctúa. El ejemplo más conocido es el Cubo de necker cuyas 12 líneas se pueden percibir en una de dos formas diferentes en profundidad.

    Una ilusión perceptiva que se puede controlar con precisión es rivalidad binocular. Aquí, una imagen pequeña, por ejemplo, una rejilla horizontal, se presenta al ojo izquierdo, y otra imagen, por ejemplo, una rejilla vertical, se muestra en la ubicación correspondiente en el ojo derecho. A pesar del constante estímulo visual, los observadores ven conscientemente que la rejilla horizontal se alterna cada pocos segundos con la vertical. El cerebro no permite la percepción simultánea de ambas imágenes.

    Logothetis et al [15] registraron una variedad de áreas corticales visuales en monos macacos despiertos realizando una tarea de rivalidad binocular. Se puede entrenar a los monos macacos para que informen si ven la imagen de la izquierda o de la derecha. La distribución de los tiempos de conmutación y la forma en que el cambio de contraste en un ojo afecta a estos deja pocas dudas de que los monos y los humanos experimentan el mismo fenómeno básico. En la corteza visual primaria (V1), solo una pequeña fracción de células modulaba débilmente su respuesta en función de la percepción del mono, mientras que la mayoría de las células respondían a uno u otro estímulo retiniano sin tener en cuenta lo que el animal percibía en ese momento. Pero en un área cortical de alto nivel, como la corteza temporal inferior a lo largo de la corriente ventral, casi todas las neuronas respondieron solo al estímulo perceptivamente dominante, de modo que una célula "facial" solo se disparó cuando el animal indicó que vio la cara y no la patrón presentado al otro ojo. Esto implica que NCC involucra neuronas activas en la corteza temporal inferior: es probable que sean necesarias acciones recíprocas específicas de neuronas en la corteza temporal inferior y partes de la corteza prefrontal.

    Varios experimentos de resonancia magnética funcional que han explotado la rivalidad binocular y las ilusiones relacionadas para identificar la actividad hemodinámica subyacente a la conciencia visual en humanos demuestran de manera bastante concluyente que la actividad en las etapas superiores de la vía ventral (p. Ej., El área de la cara fusiforme y el área del lugar parahipocampal) como así como en regiones tempranas, incluyendo V1 y el núcleo geniculado lateral (LGN), siguen la percepción y no el estímulo retiniano. [16] Además, varios experimentos de resonancia magnética funcional [17] [18] y DTI [19] sugieren que V1 es necesario pero no suficiente para la conciencia visual. [20]

    En un fenómeno de percepción relacionado, supresión de flash, la percepción asociada con una imagen proyectada en un ojo se suprime al mostrar otra imagen en el otro ojo mientras permanece la imagen original. Su ventaja metodológica sobre la rivalidad binocular es que el momento de la transición perceptual está determinado por un desencadenante externo más que por un evento interno. La mayoría de las células en la corteza temporal inferior y el surco temporal superior de los monos entrenados para informar su percepción durante la supresión de flash siguen la percepción del animal: cuando se percibe el estímulo preferido de la célula, la célula responde. Si la imagen todavía está presente en la retina pero está suprimida perceptivamente, la célula se queda en silencio, aunque se activan las neuronas de la corteza visual primaria. [21] [22] Los registros de una sola neurona en el lóbulo temporal medial de los pacientes con epilepsia durante la supresión de flash también demuestran la abolición de la respuesta cuando el estímulo preferido está presente pero perceptualmente enmascarado. [23]

    Dada la ausencia de cualquier criterio aceptado de los correlatos neuronales mínimos necesarios para la conciencia, la distinción entre un paciente vegetativo persistente que muestra transiciones regulares de ondas de sueño y puede moverse o sonreír, y un paciente mínimamente consciente que puede comunicarse (en ocasiones ) de una manera significativa (por ejemplo, mediante movimientos oculares diferenciales) y que muestra algunos signos de conciencia, a menudo es difícil. En la anestesia global, el paciente no debe experimentar un trauma psicológico, pero el nivel de excitación debe ser compatible con las exigencias clínicas.

    La resonancia magnética funcional dependiente del nivel de oxígeno en sangre ha demostrado patrones normales de actividad cerebral en un paciente en estado vegetativo después de una lesión cerebral traumática grave cuando se le pidió que se imaginara jugando al tenis o visitando habitaciones en su casa. [25] Las imágenes cerebrales diferenciales de pacientes con tales alteraciones globales de la conciencia (incluido el mutismo acinético) revelan que la disfunción en una red cortical generalizada que incluye áreas asociativas medial y lateral prefrontal y parietal se asocia con una pérdida global de la conciencia. [26] El deterioro de la conciencia en las convulsiones epilépticas del lóbulo temporal también se acompañó de una disminución del flujo sanguíneo cerebral en la corteza de asociación frontal y parietal y un aumento en las estructuras de la línea media, como el tálamo mediodorsal. [27]

    Las lesiones bilaterales relativamente locales de las estructuras subcorticales de la línea media (paramediana) también pueden causar una pérdida completa de la conciencia. [28] Por tanto, estas estructuras habilitar y controlan la excitación cerebral (determinada por la actividad metabólica o eléctrica) y son correlatos neurales necesarios. Un ejemplo de ello es la colección heterogénea de más de dos docenas de núcleos a cada lado del tronco encefálico superior (protuberancia, mesencéfalo y en el hipotálamo posterior), denominado colectivamente sistema de activación reticular (RAS). Sus axones se proyectan ampliamente por todo el cerebro. Estos núcleos, colecciones tridimensionales de neuronas con su propia citoarquitectura e identidad neuroquímica, liberan neuromoduladores distintos como acetilcolina, noradrenalina / norepinefrina, serotonina, histamina y orexina / hipocretina para controlar la excitabilidad del tálamo y el prosencéfalo, que median la alternancia entre vigilia y sueño, así como el nivel general de excitación conductual y cerebral. Sin embargo, después de tal trauma, eventualmente la excitabilidad del tálamo y el prosencéfalo puede recuperarse y la conciencia puede regresar. [29] Otro factor habilitante para la conciencia son los cinco o más núcleos intralaminares (ILN) del tálamo. Estos reciben información de muchos núcleos del tronco encefálico y se proyectan con fuerza, directamente a los ganglios basales y, de una manera más distribuida, a la capa I de gran parte del neocórtex. Las lesiones bilaterales comparativamente pequeñas (1 cm 3 o menos) en el ILN tálamo eliminan por completo la conciencia. [30]

    Muchas acciones en respuesta a estímulos sensoriales son rápidas, transitorias, estereotipadas e inconscientes. [31] Podrían considerarse reflejos corticales y se caracterizan por respuestas rápidas y algo estereotipadas que pueden tomar la forma de un comportamiento automatizado bastante complejo como se ve, por ejemplo, en ataques epilépticos parciales complejos. Estas respuestas automáticas, a veces llamadas comportamientos zombies, [32] podría contrastarse con un modo consciente más lento y de uso múltiple que se ocupa más lentamente de los aspectos más amplios y menos estereotipados de las entradas sensoriales (o un reflejo de estos, como en las imágenes) y toma tiempo para decidir sobre los pensamientos y respuestas. Sin tal modo de conciencia, se requeriría una gran cantidad de modos zombies diferentes para reaccionar ante eventos inusuales.

    Una característica que distingue a los humanos de la mayoría de los animales es que no nacemos con un extenso repertorio de programas conductuales que nos permitan sobrevivir por nuestra cuenta ("prematuridad fisiológica"). Para compensar esto, tenemos una capacidad incomparable para aprender, es decir, para adquirir conscientemente tales programas por imitación o exploración. Una vez adquiridos conscientemente y suficientemente ejercitados, estos programas pueden automatizarse en la medida en que su ejecución ocurra más allá de los dominios de nuestra conciencia. Tomemos, como ejemplo, las increíbles habilidades motoras finas que se ejercen al tocar una sonata para piano de Beethoven o la coordinación sensoriomotora necesaria para conducir una motocicleta por una carretera de montaña con curvas. Tales comportamientos complejos son posibles solo porque un número suficiente de los subprogramas involucrados pueden ejecutarse con un control consciente mínimo o incluso suspendido. De hecho, el sistema consciente puede interferir algo con estos programas automatizados. [33]

    Desde un punto de vista evolutivo, claramente tiene sentido tener tanto programas de comportamiento automatizados que se pueden ejecutar rápidamente de manera estereotipada y automatizada, como un sistema un poco más lento que permite tiempo para pensar y planificar comportamientos más complejos. Este último aspecto puede ser una de las principales funciones de la conciencia. Sin embargo, otros filósofos han sugerido que la conciencia no sería necesaria para ninguna ventaja funcional en los procesos evolutivos. [34] [35] Nadie ha dado una explicación causal, argumentan, de por qué no sería posible para un organismo no consciente funcionalmente equivalente (es decir, un zombi filosófico) lograr las mismas ventajas de supervivencia que un organismo consciente. . Si los procesos evolutivos son ciegos a la diferencia entre función F siendo realizado por un organismo consciente O y organismo no consciente O *, no está claro qué ventaja adaptativa podría proporcionar la conciencia. [36] Como resultado, una explicación exacta de la conciencia ha ganado el favor de algunos teóricos que postulan que la conciencia no evolucionó como una adaptación, sino que fue una exaptación que surgió como consecuencia de otros desarrollos como el aumento del tamaño del cerebro o el reordenamiento cortical. [37] En este sentido, la conciencia se ha comparado con el punto ciego de la retina, donde no es una adaptación de la retina, sino simplemente un subproducto de la forma en que se conectan los axones de la retina. [38] Varios estudiosos, incluidos Pinker, Chomsky, Edelman y Luria, han indicado la importancia del surgimiento del lenguaje humano como un importante mecanismo regulador del aprendizaje y la memoria en el contexto del desarrollo de la conciencia de orden superior.

    Parece posible que los modos zombies visuales en la corteza utilicen principalmente la corriente dorsal en la región parietal. [31] Sin embargo, la actividad parietal puede afectar la conciencia al producir efectos de atención en la corriente ventral, al menos en algunas circunstancias. El modo consciente de la visión depende en gran medida de las áreas visuales tempranas (más allá de V1) y especialmente de la corriente ventral.

    La corteza humana puede realizar un procesamiento visual aparentemente complejo (como la detección de animales en escenas naturales y desordenadas) en 130-150 ms, [39] [40] demasiado breve para que se produzcan movimientos oculares y percepción consciente. Además, reflejos como el reflejo oculovestibular tienen lugar en escalas de tiempo aún más rápidas. Es bastante plausible que tales comportamientos estén mediados por una onda de actividad de picos en movimiento puramente de retroalimentación que pasa desde la retina a través de V1, hacia V4, IT y la corteza prefrontal, hasta que afecta a las neuronas motoras de la médula espinal que controlan la presión con los dedos ( como en un experimento de laboratorio típico). La hipótesis de que el procesamiento básico de la información es feedforward se apoya más directamente en los cortos tiempos (aproximadamente 100 ms) necesarios para que aparezca una respuesta selectiva en las células de TI.

    Por el contrario, se cree que la percepción consciente requiere una actividad neural reverberatoria más sostenida, muy probablemente a través de la retroalimentación global de las regiones frontales del neocórtex a las áreas corticales sensoriales [20] que se acumula con el tiempo hasta que supera un umbral crítico. En este punto, la actividad neuronal sostenida se propaga rápidamente a las regiones corticales parietal, prefrontal y cingulada anterior, tálamo, claustrum y estructuras relacionadas que apoyan la memoria a corto plazo, la integración multimodal, la planificación, el habla y otros procesos íntimamente relacionados con la conciencia. La competencia impide que más de uno o un número muy reducido de percepciones estén representados de forma simultánea y activa. Esta es la hipótesis central de la teoría de la conciencia del espacio de trabajo global. [41] [42]

    En resumen, mientras que la actividad neuronal rápida pero transitoria en el sistema tálamocortical puede mediar un comportamiento complejo sin sensación consciente, se supone que la conciencia requiere una actividad neuronal sostenida pero bien organizada que depende de la retroalimentación corticocortical de largo alcance.

    El neurobiólogo Christfried Jakob (1866-1956) argumentó que las únicas condiciones que deben tener correlatos neurales son las sensaciones directas y reacciones que se denominan "entonaciones". [ cita necesaria ]

    Los estudios neurofisiológicos en animales proporcionaron algunas ideas sobre los correlatos neuronales del comportamiento consciente. Vernon Mountcastle, a principios de la década de 1960, se propuso estudiar este conjunto de problemas, al que denominó "el problema Mente / Cerebro", mediante el estudio de la base neural de la percepción en el sistema sensorial somático. Sus laboratorios en Johns Hopkins fueron de los primeros, junto con Edward V.Evarts en NIH, en registrar la actividad neuronal de los monos que se comportan. Impresionado por la elegancia del enfoque de estimación de magnitud de SS Stevens, el grupo de Mountcastle descubrió tres modalidades diferentes de sensación somática que compartían un atributo cognitivo: en todos los casos, la tasa de activación de las neuronas periféricas se relacionaba linealmente con la fuerza de la percepción obtenida. Más recientemente, Ken H. Britten, William T. Newsome y C. Daniel Salzman han demostrado que en el área MT de los monos, las neuronas responden con una variabilidad que sugiere que son la base de la toma de decisiones sobre la dirección del movimiento. Primero demostraron que las tasas neuronales predicen decisiones utilizando la teoría de detección de señales, y luego que la estimulación de estas neuronas podría predisponer la decisión de manera predecible. Ranulfo Romo siguió estos estudios en el sistema sensorial somático, para confirmar, utilizando una percepción y un área cerebral diferentes, que una pequeña cantidad de neuronas en un área cerebral subyacen a las decisiones perceptivas.

    Otros grupos de laboratorio han seguido el trabajo fundamental de Mountcastle relacionando las variables cognitivas con la actividad neuronal con tareas cognitivas más complejas. Aunque los monos no pueden hablar sobre sus percepciones, se han creado tareas de comportamiento en las que los animales realizan informes no verbales, por ejemplo, al producir movimientos de manos. Muchos de estos estudios emplean ilusiones perceptivas como una forma de disociar sensaciones (es decir., la información sensorial que recibe el cerebro) de las percepciones (es decir., cómo los interpreta la conciencia). Los patrones neuronales que representan percepciones en lugar de meras aportaciones sensoriales se interpretan como un reflejo del correlato neuronal de la conciencia.

    Usando tal diseño, Nikos Logothetis y sus colegas descubrieron neuronas que reflejan la percepción en el lóbulo temporal. Crearon una situación experimental en la que se presentaban imágenes contradictorias a diferentes ojos (es decir., rivalidad binocular). En tales condiciones, los sujetos humanos reportan percepciones biestables: perciben alternativamente una u otra imagen. Logothetis y sus colegas entrenaron a los monos para que informaran con los movimientos de sus brazos qué imagen percibían. Las neuronas del lóbulo temporal en los experimentos de Logothetis a menudo reflejaban lo que percibían los monos. Las neuronas con tales propiedades se observaron con menos frecuencia en la corteza visual primaria que corresponde a etapas relativamente tempranas del procesamiento visual. Otro conjunto de experimentos que utilizaron la rivalidad binocular en humanos mostró que ciertas capas de la corteza pueden excluirse como candidatas al correlato neuronal de la conciencia. Logothetis y sus colegas cambiaron las imágenes entre ojos durante la percepción de una de las imágenes. Sorprendentemente, la percepción se mantuvo estable. Esto significa que la percepción consciente se mantuvo estable y al mismo tiempo cambió la entrada principal a la capa 4, que es la capa de entrada, en la corteza visual. Por lo tanto, la capa 4 no puede ser parte del correlato neuronal de la conciencia. Mikhail Lebedev y sus colegas observaron un fenómeno similar en la corteza prefrontal de los monos. En sus experimentos, los monos informaron la dirección percibida del movimiento del estímulo visual (que podría ser una ilusión) haciendo movimientos oculares. Algunas neuronas de la corteza prefrontal representaban desplazamientos reales del estímulo y otras representaban desplazamientos percibidos. La observación de las neuronas relacionadas con la percepción en la corteza prefrontal es consistente con la teoría de Christof Koch y Francis Crick, quienes postularon que el correlato neural de la conciencia reside en la corteza prefrontal. Los defensores del procesamiento neuronal distribuido probablemente pueden cuestionar la opinión de que la conciencia tiene una localización precisa en el cerebro.

    Francis Crick escribió un libro popular, "The Astonishing Hypothesis", cuya tesis es que el correlato neuronal de la conciencia se encuentra en nuestras células nerviosas y sus moléculas asociadas. Crick y su colaborador Christof Koch [43] han buscado evitar los debates filosóficos asociados con el estudio de la conciencia, enfatizando la búsqueda de "correlación" y no de "causalidad". [ necesita actualización ]


    Los cerebros de las aves son densos y están llenos de neuronas

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    Los pájaros son inteligentes.Utilizan herramientas, participan en el aprendizaje social, planifican el futuro y hacen una variedad de otras cosas que alguna vez se pensó que eran exclusivamente de los primates. Pero cientos de millones de años de evolución separan a los mamíferos de las aves y, estructuralmente, sus cerebros se ven muy distintos. Además, está todo el asunto del tamaño. Si miras la cabeza de un pájaro, está claro que no hay mucho espacio para el hardware mental en ella. Entonces, ¿cómo se las arreglan las aves con cerebros más pequeños?

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    Mientras que otros estudios han abordado muchas de las diferencias estructurales, se publicó uno nuevo esta semana en PNAS muestra que, hasta cierto punto, el tamaño no importa. Sus autores muestran que las aves acumulan neuronas en sus cerebros en densidades muy por encima de las densidades en los cerebros de los mamíferos, colocando algunos cerebros de aves relativamente compactos en el mismo ámbito que los de los primates en lo que respecta al recuento total de células.

    Y lo curioso es que probablemente deberíamos haber sabido que este era el caso.

    Si observa un cerebro aviar típico sin saber mucho sobre cerebros, en su mayoría quedará impresionado por el tamaño (o la falta de él). Algunos de los cerebros más pesados ​​de las aves se encuentran en los guacamayos y pesan menos de 25 gramos. El cuervo, un ave grande con una merecida reputación de inteligencia, tiene un cerebro que suele rondar los 15 g. Eso está en el mismo vecindario que un conejo.

    Sin embargo, si conoce la neuroanatomía, otras cosas se destacarán. Muchas de las estructuras que asociamos con una cognición superior en los mamíferos (y especialmente en los primates) no están claramente ahí o se ven bastante diferentes en las aves, lo que sugiere que la cognición de las aves tiene que ser radicalmente diferente de la cognición en los mamíferos.

    Pero a medida que identificamos las proteínas que actúan como reguladores clave del desarrollo del cerebro de los mamíferos, descubrimos que las mismas proteínas también están presentes en las aves. El seguimiento de su expresión a medida que se desarrolla el cerebro nos ha permitido determinar que algunas de las estructuras cerebrales que se ven físicamente diferentes en aves y mamíferos en realidad tienen la misma historia de desarrollo y expresan el mismo conjunto de genes cuando maduran. Finalmente, la manipulación de la actividad de estos genes afecta los cerebros de aves y mamíferos de manera similar.

    Entonces, las mismas piezas básicas parecen estar presentes tanto en aves como en mamíferos, lo que deja el problema de la potencia bruta. Los cerebros de los mamíferos son simplemente mucho más grandes que parece inevitable que puedan hacer más cosas.

    Pero el tamaño no lo es todo. Las capacidades neuronales parecen basarse en la cantidad de neuronas presentes, así como en la cantidad de conexiones que pueden establecer. ¿Podrían las aves simplemente meter más neuronas en la misma cantidad de espacio físico y así hacer más con un cerebro más pequeño?

    Deberíamos haber esperado que la respuesta fuera afirmativa. Resulta que los animales voladores tienden a reducir el tamaño de sus genomas en comparación con sus parientes no voladores. Este es el caso tanto de los murciélagos como de las aves. Una consecuencia de este genoma más pequeño es que las células que llevan estos genomas terminan siendo más pequeñas también. Esa tendencia se ha utilizado para argumentar que el grupo de dinosaurios que evolucionó hasta convertirse en aves ya había experimentado una reducción del genoma durante millones de años antes.

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    Pero también podríamos haber aplicado esa lógica a las neuronas. Si las células de las aves son más pequeñas, se pueden comprimir más células en el mismo volumen. En esas circunstancias, un cerebro pequeño no sería tan complicado como parece. Pero la lógica solo te lleva hasta cierto punto, por lo que un equipo de investigadores se propuso contar todas las neuronas en el cerebro de una variedad de aves, principalmente de los pájaros cantores, los córvidos y los loros.

    Los pájaros cantores pequeños, que pesan tan solo 4,5 g, realmente tienen cerebros pequeños. Sus cerebros pueden pesar tan poco como un tercio de gramo y solo contienen alrededor de 100 millones de neuronas. Pero las aves más pesadas pueden tener cerebros que pesan más de una docena de gramos y contienen más de 2 mil millones de neuronas. En promedio, las aves tienen el doble de neuronas por unidad de masa que los mamíferos. Entonces, un ave llamada cresta dorada, que Wikipedia presenta como "un ave paseriforme muy pequeña", pesa un poco más del 10 por ciento de un ratón promedio, pero tiene más del doble de neuronas.

    Los cerebros más grandes de los loros, por el contrario, pesan 20 g, aunque la masa corporal de los loros es similar a la de los pájaros cantores más pesados. El cerebro del loro también tiene más de 3 mil millones de neuronas. De hecho, cuando se trata de los córvidos y loros más grandes, los autores escriben que "su número total de neuronas es comparable al de los monos pequeños o los ungulados mucho más grandes".

    Esas células también tienen una distribución interesante: a medida que se agregan más células, se agregan preferentemente a una región del cerebro llamada palio, que en los humanos maneja cosas como el razonamiento espacial, el lenguaje y la memoria. Como resultado, esta área tiene una cantidad impresionante de celdas. Cuervos y keas (un tipo de loro que lo hace viven en los fiordos) tienen más neuronas en el palio que un mono capuchino. Un guacamayo tiene más que un mono rhesus.

    Al igual que ocurre con el tamaño y el peso, no existe una relación simple entre la cantidad de neuronas en un cerebro y sus capacidades. Pero el trabajo ciertamente presenta un argumento de que no deberíamos asumir que los procesos de pensamiento de las aves tienen que estar limitados por el tamaño de sus cerebros. Y los autores incluso sugieren que podría haber algunas ventajas con más neuronas agrupadas más juntas, las señales no deberían tener que viajar tan lejos antes de llegar a su destino. Por lo tanto, las aves pueden realizar el procesamiento de información un poco más rápido que los mamíferos.


    Los seguidores reflejan a sus líderes, literalmente

    Quizás el descubrimiento reciente más sorprendente en la neurociencia del comportamiento es la identificación de neuronas espejo en áreas muy dispersas del cerebro. Los neurocientíficos italianos los encontraron por accidente mientras monitoreaban una célula particular en el cerebro de un mono que se disparaba solo cuando el mono levantaba el brazo. Un día, un asistente de laboratorio se llevó un cono de helado a la boca y provocó una reacción en la celda del mono. Fue la primera evidencia de que el cerebro está salpicado de neuronas que imitan, o reflejan, lo que hace otro ser. Esta clase de células cerebrales previamente desconocida funciona como Wi-Fi neuronal, lo que nos permite navegar por nuestro mundo social. Cuando detectamos consciente o inconscientemente las emociones de otra persona a través de sus acciones, nuestras neuronas espejo reproducen esas emociones. En conjunto, estas neuronas crean una sensación instantánea de experiencia compartida.

    Las neuronas espejo tienen una importancia particular en las organizaciones, porque las emociones y acciones de los líderes impulsan a los seguidores a reflejar esos sentimientos y acciones. Los efectos de activar los circuitos neuronales en el cerebro de los seguidores pueden ser muy poderosos. En un estudio reciente, nuestra colega Marie Dasborough observó dos grupos: uno recibió retroalimentación negativa sobre el desempeño acompañada de señales emocionales positivas, es decir, asentimientos y sonrisas, el otro recibió retroalimentación positiva que fue entregada de manera crítica, con el ceño fruncido y los ojos entrecerrados. En entrevistas posteriores realizadas para comparar los estados emocionales de los dos grupos, las personas que habían recibido retroalimentación positiva acompañada de señales emocionales negativas informaron sentirse peor acerca de su desempeño que los participantes que habían recibido retroalimentación negativa de buen carácter. En efecto, la entrega era más importante que el mensaje en sí. Y todo el mundo sabe que cuando la gente se siente mejor, se desempeña mejor. Por lo tanto, si los líderes esperan obtener lo mejor de su gente, deben seguir siendo exigentes pero de manera que fomenten un estado de ánimo positivo en sus equipos. El viejo enfoque del palo y la zanahoria por sí solo no tiene sentido neuronal, los sistemas tradicionales de incentivos simplemente no son suficientes para obtener el mejor rendimiento de los seguidores.

    A continuación, se muestra un ejemplo de lo que funciona. Resulta que hay un subconjunto de neuronas espejo cuyo único trabajo es detectar las sonrisas y las risas de otras personas, provocando sonrisas y risas a cambio. Un jefe que es autocontrolado y sin sentido del humor rara vez involucrará esas neuronas en los miembros de su equipo, pero un jefe que se ríe y establece un tono relajado pone esas neuronas a trabajar, provocando risas espontáneas y uniendo a su equipo en el proceso. Un grupo unido es aquel que se desempeña bien, como ha demostrado nuestro colega Fabio Sala en su investigación. Descubrió que los líderes de alto desempeño provocaban la risa de sus subordinados tres veces más a menudo, en promedio, que los líderes de desempeño medio. Estar de buen humor, según otras investigaciones, ayuda a las personas a recibir información de manera eficaz y a responder de manera ágil y creativa. En otras palabras, la risa es un asunto serio.

    Sin duda, marcó la diferencia en un hospital universitario de Boston. Dos médicos a los que llamaremos Dr. Burke y Dr. Humboldt estaban en disputa por el puesto de CEO de la corporación que dirigía este hospital y otros. Ambos dirigían departamentos, eran excelentes médicos y habían publicado muchos artículos de investigación ampliamente citados en prestigiosas revistas médicas. Pero los dos tenían personalidades muy diferentes. Burke era intenso, concentrado en la tarea e impersonal. Era un perfeccionista implacable con un tono combativo que mantenía a su personal continuamente nervioso. Humboldt no era menos exigente, pero era muy accesible, incluso juguetón, al relacionarse con el personal, los colegas y los pacientes. Los observadores notaron que las personas sonreían y se burlaban entre sí, e incluso decían lo que pensaban, más en el departamento de Humboldt que en el de Burke. En contraste, los talentos apreciados a menudo terminaban abandonando el departamento de Burke, la gente sobresaliente gravitaba hacia el clima laboral más cálido de Humboldt. Reconociendo el estilo de liderazgo socialmente inteligente de Humboldt, la junta de la corporación hospitalaria lo eligió como el nuevo CEO.


    Neuronas por raza

    Con todos mis artículos recientes sobre las neuronas y el tamaño del cerebro, ahora me hago la siguiente pregunta: ¿las neuronas difieren según la raza? Las razas del hombre difieren en la mayoría de las demás variables, ¿por qué no en esta?

    Como quisiéramos, existen diferencias raciales en el total de neuronas cerebrales. En 1970, un anti-hereditario (Tobias) estimó el número de & # 8220 neuronas en exceso & # 8221 disponibles para diferentes poblaciones para procesar información corporal, que Rushton (1988 1997: 114) promedió para encontrar: 8.550 para los negros, 8.660 para los blancos y 8.900 para los asiáticos (en millones de neuronas en exceso). Una diferencia de 100-200 millones de neuronas sería suficiente para explicar las diferencias raciales en el rendimiento, por ejemplo. Dos, estas diferencias también podrían explicar las diferencias en inteligencia. Rushton (1997: 133) escribe:

    Esto significa que, según esta estimación, los mongoloides, que tienen un promedio de 1.364 cm3, tienen 13.767 millones de neuronas corticales (13.767 x 109). Los caucasoides que promedian 1.347 cm3 tienen 13.665 millones de neuronas, 102 millones menos que los mongoloides. Los negroides que promedian 1.267 cm3, tienen 13.185 millones de neuronas cerebrales, 582 millones menos que los mongoloides y 480 millones menos que los caucasoides.

    Por supuesto, la cita de Rushton sobre Jerison, lo dejaré en paz ahora que sabemos que el cociente de encefilación tiene problemas. Rushton (1997: 133) escribe:

    La diferencia de 500 millones de neuronas entre los mongoloides y los negroides son probablemente todas & # 8220 neuronas en exceso & # 8221 porque, como se mencionó, los mongoloides suelen ser más cortos en altura y más livianos que los negroides. La diferencia mongoloide-negroide en el tamaño del cerebro a través de tantos procedimientos de estimación es sorprendente

    Por supuesto, pequeñas diferencias en el tamaño del cerebro se traducirían en diferencias en el recuento neuronal (en los cientos de millones), que luego afectarían la inteligencia.

    Además, dado que los blancos tienen un mayor volumen en su corteza prefrontal (Vint, 1934). Utilizando la definición favorita de inteligencia de Herculano-Houzel & # 8217, del físico del MIT Alex Wissner-Gross:

    La capacidad de planificar el futuro, una función importante de las regiones prefrontales de la corteza, puede ser clave. Según la mejor definición que he encontrado hasta ahora, presentada por el físico del MIT Alex Wissner-Gross, la inteligencia es la capacidad de tomar decisiones que maximicen la libertad de acción futura, es decir, decisiones que mantienen la mayoría de las puertas abiertas para el futuro. (Herculano-Houzel, 2016: 122-123)

    Puede ver la diferencia en el comportamiento y la acción en las carreras, cómo una raza tiene la capacidad de tomar decisiones para maximizar la capacidad de acción futura y las personas con una corteza prefrontal más pequeña no tienen esta capacidad (o se verá muy obstaculizada debido a a su pequeño tamaño y cantidad de neuronas que posee).

    Con un lóbulo frontal más pequeño, menos desarrollado y menos neuronas generales en él que un cerebro perteneciente a un europeo o asiático, esto puede explicar las diferencias raciales generales en inteligencia. La diferencia de unos pocos cientos de millones de neuronas puede ser la pieza que falta en el rompecabezas. Las neuronas transmiten información a otros nervios y células musculares. Las neuronas tienen cuerpos celulares, axones y dendritas. Cuantas más neuronas (que también están empaquetadas en un cerebro más pequeño, densidad de empaquetamiento de neuronas) en el cerebro, mejor conectividad tendrá entre las diferentes áreas del cerebro, lo que permitirá tiempos de reacción rápidos (los asiáticos vencieron a los blancos que vencieron a los negros, Rushton y Jensen , 2005: 240).

    Recuerde que dije que el cerebro usa bien una cierta cantidad de vatios. Supongo que las diferentes razas usarían una cantidad diferente de energía para su cerebro debido al diferente número de neuronas en ellas. Su cerebro no es tan caro metabólicamente. Los cerebros más grandes son más inteligentes que los cerebros más pequeños SÓLO PORQUE existe una mayor probabilidad de que haya más neuronas en el cerebro más grande que en el más pequeño. Con la capacidad craneal media (negros: 1267 cc, 13,185 millones de neuronas, blancos: 1347 cc, 13,665 millones de neuronas y asiáticos: 1,364, 13,767 millones de neuronas). (Rushton y Jensen, 2005: 265, tabla 3). Como puede ver, estas diferencias son suficientes para explicar las diferencias raciales en el rendimiento.

    Un cerebro más grande significaría, más probablemente, más neuronas que luego podrían alimentar el cerebro y el cuerpo de manera más eficiente. Cuantas más neuronas tenga, es más probable que sean inteligentes, ya que tienen más vías neuronales. Las capacidades craneales promedio de las razas muestran que existen diferencias neuronales entre ellas, y estas diferencias neuronales son la causa de las diferencias raciales, siendo el tamaño del cerebro en sí solo un proxy, no un indicador real de la inteligencia. El tamaño del cerebro no importa tanto como la cantidad de neuronas en el cerebro.

    Una diferencia en el cerebro de 100 gramos es suficiente para dar cuenta de 550 millones de neuronas corticales (!!) (Jensen, 1998b: 438). Pero eso ignora las diferencias sexuales y la densidad neuronal. Sin embargo, supongo que habrá al menos pequeñas diferencias en el recuento de neuronas, especialmente a partir de los datos de Rushton. Raza, evolución y comportamiento. Jensen (1998) también escribe en la página 439:

    No he encontrado ninguna investigación sobre las diferencias raciales en la densidad de neuronas que, como en el caso de las diferencias de sexo, compensaran la diferencia racial en el peso o volumen del cerebro.

    Entonces, la densidad neuronal por peso del cerebro es un gran indicador.

    Las diferencias raciales en la inteligencia no se reducen al tamaño del cerebro; se reducen a la cantidad total de neuronas en el cerebro, las diferencias de tamaño en ciertas partes del cerebro críticas para la inteligencia y la cantidad de neuronas en esas partes críticas del cerebro. Todavía no he encontrado una fuente que hable sobre el número diferente de neuronas en el cerebro por raza, pero cuando lo haga, actualizaré este artículo. Por lo que sabemos, podemos suponer que los negros tienen menos densidad de empaquetamiento, así como un número menor de neuronas en su PFC y corteza cerebral. La psicopatía se asocia con anomalías en el PFC, ¿tal vez, junto con menos inteligencia, los negros serían más propensos a ser psicopáticos? Esto también se hace eco de lo que dice Richard Lynn sobre la raza y la personalidad psicopática:

    Existe una diferencia entre negros y blancos, análoga a la diferencia en inteligencia, en la personalidad psicopática considerada como un rasgo de personalidad. Tanto la personalidad psicopática como la inteligencia son curvas de campana con diferentes medios y distribuciones entre negros y blancos. Para la inteligencia, la media y la distribución son menores entre los negros. Para la personalidad psicopática, la media y la distribución son más altas entre los negros. El efecto de esto es que hay más psicópatas negros y más comportamiento psicopático entre los negros.

    Las diferencias neuronales y el tamaño del PFC explican con creces las diferencias en las tasas de psicopatía, así como las diferencias en la inteligencia y el rendimiento escolar. Esto podría, en parte, explicar la brecha de coeficiente intelectual entre blanco y negro. Dado que el número total de neuronas en el cerebro dicta, teóricamente hablando, qué tan bien un organismo puede procesar información, y los negros tienen un PFC más pequeño (relacionado con la preferencia temporal futura) y dado que los negros tienen menos neuronas corticales que los blancos o asiáticos, este es uno gran razón por la que los negros son menos inteligentes, en promedio, que las otras razas del hombre.


    El eslabón perdido entre psicología y biología

    Desafortunadamente, la distinción entre mente y cuerpo se hizo hace siglos y permanece con nosotros hoy. Etiquetamos las enfermedades causadas por gérmenes o virus como "físicas". Etiquetamos otras enfermedades como la depresión y la ansiedad como "mentales". Sin embargo, la distinción entre lo mental y lo físico a menudo no está clara. Por ejemplo, los placebos son sustancias, como las pastillas de azúcar, que se cree que son inactivas físicamente, pero que pueden producir beneficios médicos en pacientes que creen que funcionarán. En mi libro Neurociencia cognitiva y psicoterapia, Señalo que “Kirsch et al. (2008) informaron que los placebos son aproximadamente un 80% más efectivos que los medicamentos antidepresivos y un 50% más efectivos que los medicamentos analgésicos. Kirsch y Sapirstein (1998) estimaron que los placebos eran un 75% tan efectivos como los medicamentos antidepresivos ”(p. 252). El campo de la psicobiología estudia las respuestas al placebo y otros casos de vínculos entre la mente y el cerebro. El campo de la biopsicología implica el caso inverso: se ocupa de las formas en que el cuerpo físico afecta los estados mentales. Por ejemplo, estudia cómo las drogas psicoactivas legales e ilegales alteran la forma en que pensamos, sentimos y actuamos.

    La mayoría de las personas probablemente piensen en especies o fósiles de transición cuando escuchan el término "eslabón perdido", pero otro eslabón perdido igualmente importante es el que existe entre la psicología y la biología, entre nuestros estados físicos y mentales. Los términos psicobiología y biopsicología implican que la psicología y la biología están conectadas e interactúan. El problema tanto con la psicobiología como con la biopsicología es que falta un vínculo explicativo causal entre la mente y el cerebro.

    Una orientación teórica muy bien aceptada en la ciencia psicológica es el modelo BioPsychoSocial (BPS). Podría pensar que este modelo explica cómo interactúan la psicología y la biología, pero estaría equivocado. El modelo BPS es en realidad solo una lista de ingredientes. Enumera importantes variables biológicas, psicológicas y sociales y afirma que interactúan mutuamente, pero no proporciona ninguna información sobre los mecanismos de las ciencias naturales que pueda explicar cómo interactúan.

    Algunos autores colocan estos términos en recuadros y dibujan flechas entre ellos para imputar causalidad, pero nunca proporcionan información sobre los mecanismos de las ciencias naturales que realmente explique cómo interactúan físicamente. En resumen, el modelo BPS no explica nada más sobre cómo interactúan la psicología y la biología que explicar cómo funciona un automóvil enumerando que está hecho de vidrio, metal y petróleo. Listado no explica. En cambio, el enlace explicativo que falta se pasa por alto con la esperanza de que no se dé cuenta o no pregunte al respecto.

    La tarea más importante que enfrentan los psicobiólogos y biopsicólogos es proporcionar una explicación de las ciencias naturales que vincule la psicología y la biología. Esta tarea requiere identificar principios que proporcionen información sobre los mecanismos porque las ciencias maduras están organizadas en torno a principios que la psicología no tiene actualmente. Aquellos de ustedes que hayan tomado un curso de introducción a la psicología o que hayan leído sobre psicología reconocerán que la psicología actualmente se organiza en torno a personajes famosos, como Freud y Skinner, o en torno a “ismos” como el conductismo y el cognitivismo. Esta organización se diferencia de todas las demás ciencias naturales. Están organizados alrededor de entidades físicas como la célula en biología y moléculas en química. Esto permite a los biólogos y químicos explicar más sobre cómo funcionan las cosas que los psicólogos. Imagínese cuánto mejorarán nuestras terapias una vez que entendamos cómo y por qué funcionan.

    Proporciono algunos de los detalles explicativos que faltan en mi libro titulado Neurociencia cognitiva y psicoterapia: principios de red para una teoría unificada. El resto de este blog presenta brevemente el marco conceptual general para comprender cómo interactúan la psicología y la biología en el que se basa mi libro. Me refiero a este enfoque explicativo como un sistema explicativo de Bio «Psychology Network (BPN) porque consta de cuatro principios centrales y ahora nueve principios corolarios que juntos pueden explicar una amplia variedad de fenómenos psicológicos bien replicados en formas que son totalmente consistentes con la neurociencia.

    Lo primero que debemos entender es que nuestro cerebro está formado por neuronas que forman redes neuronales. Por lo tanto, se requiere alguna forma de teoría de redes para explicar cómo interactúan la psicología y la biología. ¿Cómo pueden estos modelos de redes neuronales explicar la psicología? Para responder a eso, primero debemos reconocer que el aprendizaje y la memoria forman la base de toda la psicología. Carlson, Miller, Heth, Donahoe y Martin (2010) afirmaron que: “El aprendizaje se refiere al proceso mediante el cual las experiencias cambian nuestro sistema nervioso y, por ende, nuestro comportamiento. Nos referimos a estos cambios como recuerdos ”(p. 440 cursiva en el original). El aprendizaje es fundamental para la supervivencia humana. Si no pudiéramos formar recuerdos cuando éramos bebés, no podríamos aprender a hacer nada. No desarrollaríamos el lenguaje ni podríamos beneficiarnos de la experiencia. En resumen, nunca nos convertiríamos en los niños, adolescentes y adultos con los que estamos familiarizados.

    Rumelhart y McClelland (1986) y McClelland y Rumelhart (1986) proporcionaron pruebas de demostración de que las redes neuronales artificiales, llamadas modelos conexionistas, pueden formar recuerdos, pueden aprender y, por lo tanto, pueden hacer psicología. Se han desarrollado modelos conexionistas de muchos fenómenos psicológicos. los Revisión psicológica es una revista especializada en teoría psicológica. Ha publicado numerosos artículos extensos con modelos de redes neuronales conexionistas. Se han publicado muchas otras pruebas de demostración en una amplia variedad de revistas y libros. Los modelos de redes neuronales conexionistas ahora rivalizan con los modelos tradicionales de psicología cognitiva.

    Cómo la psicología cambia la biología

    Aquí esbozo una explicación general que se deriva de los modelos de red neuronal conexionista (CNN) de procesamiento distribuido en paralelo (PDP) a los que me refiero colectivamente como Neuropsicología Computacional (CNP). Dos características principales caracterizan a estos modelos. La primera característica importante de estos modelos es que simulan la arquitectura neuronal mediante el uso de capas de neuronas simuladas. La segunda característica principal de estos modelos es que estas neuronas simuladas están conectadas por sinapsis simuladas. Las redes neuronales artificiales aprenden a través del entrenamiento que modifica estas sinapsis. Algunas sinapsis se vuelven más excitantes mientras que otras se vuelven más inhibidoras de las activaciones recibidas. La diferencia entre lo que la red neuronal calcula como comportamiento simulado y la respuesta deseada se considera un error. Estos errores se utilizan para modificar las sinapsis simuladas. Estos cambios simulan la forma en que los mecanismos de plasticidad dependientes de la experiencia modifican las sinapsis reales en las redes neuronales biológicas mientras aprenden formando recuerdos. Y luego comienza otra prueba de aprendizaje. El rendimiento de la red mejora gradualmente mediante modificaciones sinápticas adicionales. Aquí podemos ver que el aprendizaje se trata principalmente de modificar las conexiones sinápticas.

    Pero hay más cambios cerebrales involucrados en el desarrollo psicológico. Los bebés nacen con muchas más sinapsis de las que necesitarán cuando sean adultos. Las vías de la red neuronal que están activas mientras se aprende el idioma, la música, la lectura, la escritura y la práctica de deportes, entre otras habilidades, se refuerzan biológicamente mediante la modificación de las sinapsis. Las sinapsis no utilizadas se canibalizan para ahorrar valiosa energía metabólica. El desarrollo psicológico literalmente, físicamente, esculpe el cerebro además de modificar las sinapsis y, por lo tanto, cambia la biología. Nuestro cerebro se especializa físicamente a medida que nos desarrollamos psicológicamente. Esto explica por qué a las personas mayores les resulta más difícil aprender un nuevo idioma.

    Cómo la biología cambia la psicología

    Nuestra comprensión de la red neuronal de cómo la psicología cambia la biología nos prepara para comprender cómo la biología modifica la psicología. Comprender que las sinapsis que conectan las neuronas contienen nuestros recuerdos de quiénes somos, las personas que conocemos, las experiencias que hemos tenido y nuestras actitudes sobre todos y todo junto con cómo nos sentimos nos permite ver que modificarlas directamente con leyes o Las sustancias psicoactivas ilegales cambiarán nuestra psicología. La psicología normalmente cambia nuestras sinapsis activando mecanismos internos de plasticidad dependientes de la experiencia. Las drogas modifican directamente farmacológicamente estas mismas sinapsis y, en consecuencia, alteran nuestra psicología. La psiquiatría farmacológica es un campo relativamente joven. La práctica clínica de seleccionar el medicamento adecuado para realizar modificaciones sinápticas terapéuticas es, en general, un asunto de prueba y error. Pueden pasar varias semanas antes de que se noten los efectos terapéuticos. Los efectos terapéuticos a menudo dependen de la dosis, lo que significa que puede ser necesario aumentar la dosis de forma sistemática.

    Los modelos de redes neuronales nos permiten ver cómo la psicología cambia la biología porque el proceso de formación de la memoria que impulsa el aprendizaje y todo el desarrollo psicológico modifica las sinapsis a través de mecanismos de neurociencia de plasticidad dependientes de la experiencia. Este conocimiento permite comprender que la modificación farmacológica de las sinapsis también cambiará nuestra psicología. El papel causal de las sinapsis en el aprendizaje y la memoria las convierte en el eslabón perdido en psicobiología y biopsicología. Predigo que la psicología se organizará en torno a la sinapsis cuando se convierta en una ciencia natural madura, al igual que la biología se organizará en torno a la célula cuando se convierta en una ciencia natural madura. Los blogs subsiguientes presentarán más a través de nuevos desarrollos fascinantes: estad atentos.

    Carlson, N. R., Miller, H., Heth, C. D., Donahoe, J. W. y Martin, G. N. (2010). Psicología: La ciencia del comportamiento (7ª ed.) (Pág. 196) Boston: Allyn & amp Bacon.

    Kirsch, I., Diácono, B. J., Huedo-Medina, T. B. H., Scoboria, A., Moore, T. J. y Johnson, B. T. (2008). Severidad inicial y beneficios de los antidepresivos: un metanálisis de los datos enviados a la Administración de Alimentos y Medicamentos. PLoS Medicine, 5, 260-268.

    Kirsch, I. y Sapirstein, G. (1998) Escuchando Prozac pero escuchando placebo: un metaanálisis de la medicación antidepresiva. Prevención y tratamiento, vol. I, artículo 0002a, publicado el 26 de junio de 1998, disponible en http://journals.apa.org/prevention/volume1/pre0010002a.html.

    McClelland, J. L., Rumelhart, D. E. y el Grupo de Investigación de PDP (1986). Procesamiento distribuido en paralelo: exploraciones en la microestructura de la cognición, vol. 2: Modelos psicológicos y biológicos. Cambridge, MA: MIT Press.

    Rumelhart, D. E., McClelland, J. L. y el Grupo de Investigación de PDP (1986). Procesamiento distribuido en paralelo: exploraciones en la microestructura de la cognición, vol. 1: Fundaciones. Cambridge, MA: MIT Press.


    Ver el vídeo: Te pueden leer la MENTE con Inteligencia Artificial? (Agosto 2022).