Aprender es una de las capacidades más notables del cerebro humano. Frente a una situación nueva, podemos encontrar soluciones en cuestión de segundos, mientras que incluso las máquinas más avanzadas suelen necesitar reaprender desde el inicio.
Un estudio reciente de la Universidad de Princeton muestra cómo el cerebro aplica estrategias concretas para adaptarse, aprender y resolver problemas, y cómo esas estrategias le permiten superar a menudo a la inteligencia artificial (IA). El trabajo fue publicado en la revista Nature.
El experimento: bloques reutilizables en acción
El equipo dirigido por Tim Buschman y Sina Tafazoli quiso entender cómo el cerebro afronta tareas distintas con recursos limitados. Para ello, entrenaron macacos rhesus en tres tareas de categorización visual diferentes: decidir si una figura se parecía más a un conejo o a la letra “T”, o si el color predominante era rojo o verde. Aunque las reglas cambiaban entre tareas, muchas habilidades subyacentes se repetían.
Durante los ensayos, los investigadores registraron la actividad cerebral, centrados en la corteza prefrontal, región vinculada a la toma de decisiones y al pensamiento complejo. Encontraron que el cerebro no siempre empieza de cero; accede a “bloques cognitivos” preexistentes —patrones de actividad neuronal reutilizables, comparables a piezas de Lego— y los combina según la tarea.
La mente como un set de Lego: flexibilidad y eficiencia
Una manera útil de entenderlo es imaginar una caja de piezas de Lego con distintas funciones. Ante un reto nuevo, el cerebro selecciona y ensambla las piezas relevantes para formar una solución, reutilizando habilidades previas en lugar de aprenderlo todo desde cero. Por ejemplo, si se sabe medir ingredientes y controlar un horno para hacer pan, esas mismas capacidades facilitan aprender a preparar un pastel.
Buschman señala que esta flexibilidad depende de la capacidad de la corteza prefrontal para reutilizar componentes cognitivos en tareas variadas. Esa organización modular permite responder con rapidez y eficiencia a situaciones inéditas.
Además, observaron que el cerebro puede “silenciar” bloques que no son útiles en un momento dado, evitando un gasto innecesario de recursos y concentrándose solo en las habilidades relevantes.
¿Por qué las máquinas no pueden hacer lo mismo?
Las redes neuronales artificiales, base de buena parte de la IA actual, enfrentan todavía un problema importante: la interferencia catastrófica. Al aprender algo nuevo, estos sistemas tienden a sobrescribir y perder lo aprendido anteriormente. Por ejemplo, una IA que aprende primero a hacer un pastel y luego galletas puede olvidar cómo hacer el pastel.
En cambio, la mente humana conserva y reorganiza sus bloques cognitivos, permitiendo incorporar lo nuevo sin perder lo anterior. Este principio, conocido como composicionalidad, explica gran parte de nuestra capacidad para adaptarnos y transferir conocimientos entre contextos.
Tafazoli ejemplificó esto con una metáfora práctica: usar habilidades ya adquiridas, como las necesarias para hornear pan, para abordar recetas más complejas como un pastel, sin tener que reaprender todo.
Implicancias: del diseño de IA al tratamiento de enfermedades
Entender cómo el cerebro organiza y reutiliza estos bloques abre posibilidades tanto tecnológicas como médicas. Incorporar la composicionalidad en sistemas de IA podría ayudar a diseñar máquinas capaces de aprender múltiples tareas sin borrar aprendizajes previos, acercando su flexibilidad a la humana.
En medicina, este conocimiento puede traducirse en terapias para ayudar a personas con lesiones cerebrales, esquizofrenia o trastorno obsesivo-compulsivo a recuperar la capacidad de adaptar y transferir habilidades a nuevos contextos.
Para la Universidad de Princeton, descifrar cómo el cerebro reorganiza y reutiliza bloques cognitivos es un avance clave para la neurociencia, el desarrollo de IA más versátil y la creación de estrategias clínicas que mejoren la calidad de vida de muchas personas.
En resumen, la rapidez y eficacia con la que aprendemos se explica en buena medida porque el cerebro sabe cómo combinar, desmontar y volver a ensamblar sus “piezas” mentales para crear soluciones nuevas y flexibles.
