Cómo el cerebro logra aprender nuevas habilidades sin eliminar las anteriores

Un estudio publicado en la revista Nature revela que el proceso de reorganización neuronal en humanos permite incorporar destrezas adicionales utilizando recursos existentes. Las claves de un mecanismo que favorece la adaptabilidad mental, según Muy Interesante

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(Imagen Ilustrativa Infobae)
El cerebro humano aprende nuevas habilidades sin borrar conocimientos previos, según un estudio publicado en Nature (Imagen Ilustrativa Infobae)

El cerebro humano tiene la capacidad de aprender nuevas habilidades sin eliminar conocimientos previos, según un reciente estudio realizado en modelos animales publicado en la revista Nature y analizado por Muy Interesante. La investigación revela que este proceso se basa en la reorganización y reutilización de circuitos neuronales existentes, lo que constituye la base de la flexibilidad mental que caracteriza a los humanos y permite una rápida adaptación a situaciones cambiantes.

El estudio, realizado por un equipo internacional de neurocientíficos, se centró en analizar la actividad cerebral de macacos entrenados para alternar entre varias tareas relacionadas. Los resultados, recogidos por Muy Interesante, muestran que el cerebro utiliza conjuntos de actividad neuronal compartidos para resolver tareas distintas, combinándolos de forma flexible según la situación. Esta reutilización de recursos internos, en lugar de crear nuevos circuitos para cada desafío, explica por qué los humanos aprenden con mayor rapidez y eficacia que las máquinas.

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Diseño experimental y toma de decisiones

El experimento consistió en presentar a los macacos estímulos visuales que variaban gradualmente en color y forma, solicitando que tomaran decisiones mirando hacia diferentes puntos en una pantalla. En algunas tareas, los animales debían centrarse solo en el color; en otras, únicamente en la forma, y asociar cada decisión a distintos movimientos oculares. El objetivo era observar cómo el cerebro organiza la toma de decisiones, más allá de la simple percepción visual.

(Imagen Ilustrativa Infobae)
El experimento con macacos analiza cómo el cerebro organiza la toma de decisiones ante estímulos visuales (Imagen Ilustrativa Infobae)

Una característica fundamental del diseño experimental era que las tareas compartían una estructura común. Todas requerían percibir un estímulo, interpretarlo según una regla y transformarlo en una acción concreta.

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Sin embargo, los macacos no recibían señales explícitas sobre qué regla aplicar en cada momento, por lo que debían inferirla a través del ensayo y error, ajustando su comportamiento en función de las recompensas obtenidas. Este enfoque permitió a los científicos observar cómo el cerebro afronta la incertidumbre y el cambio, conservando representaciones útiles y reorganizando otras para adaptarse a nuevas demandas.

El análisis detallado de la actividad neuronal reveló que información clave, como el color, la forma o la respuesta motora, se representaba en “subespacios” compartidos entre tareas. Es decir, las mismas poblaciones neuronales participaban en contextos distintos, diferenciándose en la forma en que se utilizaban.

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El cerebro traduce la información relevante en una respuesta tras analizar el estímulo, según los hallazgos científicos (Imagen Ilustrativa Infobae)

La corteza prefrontal, región asociada a funciones cognitivas complejas, desempeñó un papel central: allí, las representaciones del color o de la acción se mantenían similares incluso cuando cambiaba la tarea concreta, lo que sugiere su importancia en la generalización del conocimiento. En contraste, otras áreas cerebrales, como las regiones sensoriales o el estriado, mostraron representaciones más específicas para cada tarea, lo que indica un equilibrio entre reutilización y especialización.

Importancia de la creencia interna

El estudio también demostró que el cerebro organiza la información en una secuencia definida. Primero identifica los elementos relevantes del estímulo y, posteriormente, traduce esa información en una respuesta.

Esta cadena ordenada de pasos, observada en la actividad cerebral de los macacos, evidencia que la toma de decisiones no es una reacción inmediata, sino el resultado de una transformación progresiva de la percepción en acción. Además, este proceso depende de la regla que el cerebro asume como válida en cada momento, lo que significa que un mismo estímulo puede dar lugar a decisiones diferentes según el contexto.

(Imagen Ilustrativa Infobae)
Investigadores destacan que reorganizar recursos cerebrales es clave para la flexibilidad mental y la inteligencia humana (Imagen Ilustrativa Infobae)

Un aspecto destacado por Muy Interesante es la importancia de la “creencia” interna sobre la tarea que se está realizando. Los animales mantenían una representación mental de la tarea, que se ajustaba con la experiencia. Cuando esta creencia era fuerte, las representaciones neuronales relevantes se volvían más claras y las irrelevantes se debilitaban.

El cerebro, por tanto, no solo reacciona a los estímulos, sino que infiere y prioriza la información según lo que considera importante. Esta adaptación cognitiva es dinámica y no uniforme: mientras las respuestas motoras se ajustan rápidamente, las representaciones sensoriales cambian de forma gradual.

Implicaciones para la inteligencia artificial y la neurociencia

Las implicaciones de estos hallazgos van más allá del laboratorio. Comprender cómo el cerebro reutiliza representaciones ayuda a explicar la capacidad humana de aprender sin olvidar lo anterior, una ventaja que las máquinas aún no han logrado igualar. Según Muy Interesante, este principio podría inspirar el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial más flexibles y resistentes al olvido, así como nuevas estrategias terapéuticas para trastornos que afectan la flexibilidad cognitiva.

La investigación sugiere que la clave de la flexibilidad mental reside en la capacidad de reorganizar y aprovechar los recursos existentes, más que en la acumulación constante de nuevos aprendizajes. Esta perspectiva redefine la comprensión de la inteligencia y abre nuevas vías para la neurociencia y la tecnología.

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