El
sentido de la vista informa nuestros pensamientos, emociones y acciones. La
información visual fluye desde la retina, a través de una cascada de procesos
en la corteza cerebral hacia los altos comandos del cerebro. Un paso importante
para describir las funciones cognitivas es entender y caracterizar en forma
cuantitativa los circuitos neuronales responsables por la transformación de las
señales en forma de pixeles al formato complejo y relevante para el
comportamiento y las decisiones visuales.
Recientemente, Rutishauser
y colegas atacaron este problema con coraje registrando la actividad de
neuronas individuales en el cerebro humano mientras los sujetos veían y
reconocían imágenes de caras [1]. Los
investigadores estudiaron la amígdala, un área del cerebro que juega un rol
central en el procesamiento de emociones [2]. Las regiones
del cerebro que controlan los comportamientos complejos son difíciles de
estudiar y la amígdala no es una excepción para esta regla. Estudios previos en
rodentes y en primates no humanos pueden usar técnicas electrofisiológicas para
monitorear la actividad de neuronas individuales, pero en general no es trivial
diseñar paradigmas de comportamiento para examinar el rico reportorio de
emociones humanas. Por contraste, estudios en humanos pueden acceder a estas
emociones pero las investigaciones no invasivas de la amígdala sufren de una
resolución espacial y temporal bastante pobre. Rutishauser et al. [1] combinaron lo
mejor de ambos mundos al registrar la actividad de neuronas individuales en
pacientes epilépticos en quienes se usaron electrodos invasivos por razones
clínicas [3,
4]. Este tipo de
mediciones provee información sobre el funcionamiento del cerebro humano al
nivel de los átomos esenciales de la cognición.
Estudios previos han revelado que
las neuronas en la amígdala (tanto en humanos como en monos) responden a estímulos
visuales complejos incluyendo caras y otros objetos [5-8]. Sin embargo, no
era claro si estas respuestas requerían presentación del estimulo visual
completo o bien si ciertas partes o características parciales del estimulo
pueden ser suficientes para dar lugar a una respuesta selectiva. Dado que la
amígdala esta involucrada en el reconocimiento de emociones, la integración de
diferentes características de un estimulo en una percepción global puede
proveer pistas esenciales sobre como se procesan las emociones en el cerebro.
Rutishauser et al. [1] plantearon la
hipótesis especulando que la representación de información en la amígdala puede
tener características “holísticas”, es
decir, que las neuronas serian particularmente sensibles a la presentación de estímulos
completos en contraste con partes incompletas de estímulos. Los autores
utilizaron un paradigma experimental en el cual imágenes de caras eran
presentadas a través de “agujeros”, de tal forma que solo información parcial
sobre el estimulo es accesible. El sujeto tiene que determinar la categoría a
la cual pertenece el estimulo en base a esta información parcial.
Que
opinan las neuronas en la amígdala sobre todo este asunto de las representaciones
holísticas? Rutishauser et al. [1] encontraron
que muchas de las neuronas en la amígdala (pero no todas) preferían estímulos
completos y no partes de estímulos. Estas neuronas demostraron una alta
sensibilidad en sus respuestas aun ante pequeños grados de oclusión en los estímulos.
Los
modelos computacionales pueden ayudarnos a interpretar estos descubrimientos
experimentales. El problema de reconocimiento de estímulos a partir de
información parcial ha recibido atención en la literatura. Completar un
estimulo a partir de información parcial es relevante para el estudio en
discusión porque los sujetos tenían que categorizar la imagen y parecería que
este proceso de poner todas las partes juntas para formar un todo es un paso
necesario para la formación de una representación holística. La literatura de
ciencias de la computación describe “redes de atractores” (attractor networks),
que tienen la propiedad de poder completar patrones a partir de inputs
parciales mediante reglas que dictaminan la dinámica que rige la actividad de
las unidades del modelo, comenzando desde puntos arbitrario y progresando hacia
memorias pre-establecidas [9]. Algunos
investigadores han especulado que las respuestas de neuronas en un área del
cerebro denominada hipocampo, se asemejan a los patrones dinámicos observados
en este tipo de redes neuronales simuladas [10]. Bajo la
suposición de que estas similitudes se extienden a la amígdala, es tentador
especular que el tipo de conectividad y dinámica en redes de atractores forma
el estandarte de las representaciones holísticas que describe Rutishauser.
Los modelos computacionales también
subrayan algunas de las dificultades en las definiciones sobre estímulos
parciales y completos. Suele existir una distinción antropomórfica entre todos
y partes. Una inspección mas detalladle muestra que estas definiciones no son
nada triviales. No es una cara entera una parte de un individuo todo? O bien,
por que no considerar los ojos como un todo separado? Es la letra “F” una letra
entera o es una parte de la letra “E”? O una parte de la palabra “Fantástico”? Quizás
la distinción entre todos y partes pueda ser adjudicada al contexto, o bien al
grado de familiaridad con ciertas combinaciones especificas de partes que
suelen co-aparecer en forma conjunta en ciertas configuraciones. En contraste
con otras profesiones, en Ciencia, un buen estudio suele dar lugar a nuevas
preguntas, como es el caso en el trabajo de Rutishauser et al.
*Una versión mas completa de este articulo apareció
en:
Tang H and Kreiman G. (2011). Face Recognition:
Vision and Emotions beyond the Bubble. Current Biology 21:21.
Referencias
