{"id":1051,"date":"2015-04-17T18:25:36","date_gmt":"2015-04-17T16:25:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/?p=1051"},"modified":"2015-04-17T18:29:55","modified_gmt":"2015-04-17T16:29:55","slug":"tenemos-un-cerebro-preparado-para-realizar-predicciones-evidencia-desde-una-tarea-de-deteccion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/?p=1051","title":{"rendered":"\u00bfTenemos un cerebro preparado para realizar predicciones? Evidencia desde una tarea de detecci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Javier Ortiz-Tudela y Juan Lupi\u00e1\u00f1ez
\nCentro de Investigaci\u00f3n Mente, Cerebro y Comportamiento, Universidad de Granada, Espa\u00f1a<\/p>\n

\"(dp)

(dp) Horatio Henry Couldery, \u00abThe unexpected guest\u00bb, 1874.<\/p><\/div>\n

Si pensamos en la funci\u00f3n cerebral como fundamentalmente predictora del ambiente, nuestro sistema cognitivo deber\u00eda contar con herramientas que le permitieran 1) establecer esas predicciones y reaccionar de acuerdo con ellas, y 2) detectar cu\u00e1ndo esas predicciones no se cumplen para disparar un mecanismo que lleve a adquirir nueva informaci\u00f3n para minimizar el error en las futuras predicciones. No obstante, aislar en el laboratorio estos dos tipos de procesos es bastante complicado. El estudio que presentamos aqu\u00ed muestra una manera de separar la respuesta de detecci\u00f3n (saber que algo est\u00e1 presente) de la de identificaci\u00f3n (saber qu\u00e9 es ese algo). La primera servir\u00eda como se\u00f1al de alerta ante la falta de predicci\u00f3n y la segunda ser\u00eda un reflejo de esas predicciones hechas por el cerebro.<\/em><\/p>\n

<\/em><\/p>\n

[Versi\u00f3n en pdf]<\/a><\/p>\n

La concepci\u00f3n del cerebro como un \u00f3rgano que acumula experiencias y cuya principal funci\u00f3n es la de predecir y anticipar las situaciones a las que el organismo se enfrenta ha sido una aproximaci\u00f3n com\u00fan a distintas ramas de la investigaci\u00f3n en psicolog\u00eda: desde los modelos cl\u00e1sicos de aprendizaje (Rescorla y Wagner, 1972) hasta modelos m\u00e1s actuales de funcionamiento neuronal (Bastos y col., 2012). Seg\u00fan esta aproximaci\u00f3n nuestro cerebro utilizar\u00eda los conocimientos almacenados en memoria y la informaci\u00f3n presente para crear una representaci\u00f3n integrada del mundo. A partir de esta representaci\u00f3n ser\u00eda posible anticipar (probabil\u00edsticamente) los acontecimientos futuros y as\u00ed responder de manera r\u00e1pida y precisa cuando estas predicciones se cumplen. Esta preparaci\u00f3n supondr\u00eda, por contra, una peor respuesta cuando el ambiente se comporta de manera imprevista. Bajo esta perspectiva se pueden explicar numerosos fen\u00f3menos de la psicolog\u00eda experimental cl\u00e1sica, tales como el \u201cpriming\u201d (el mejor procesamiento de un est\u00edmulo si \u00e9ste ha sido precedido por otro relacionado con \u00e9l) o la interpretaci\u00f3n de est\u00edmulos degradados (donde un buen ajuste entre los distintos elementos presentes en una escena facilita su identificaci\u00f3n).<\/p>\n

No obstante, un sistema que contara s\u00f3lo con mecanismos encargados de predecir y reaccionar de acuerdo con esas predicciones se encontrar\u00eda indefenso ante situaciones en las que se enfrentara con informaci\u00f3n inconsistente. Un mundo probabil\u00edstico como es el nuestro fuerza a un sistema que pretenda adaptarse a \u00e9l a dotarse de herramientas que le permitan reaccionar eficientemente ante situaciones novedosas. Es, por tanto, inevitable pensar que nuestro cerebro cuente con alg\u00fan instrumento para detectar esas incongruencias, o falta de coincidencia (bien entre los elementos presentes perceptivamente, o entre \u00e9stos y las predicciones hechas sobre ellos), y que desencadene los procesos necesarios para reaccionar ante ellas de manera adecuada.<\/p>\n

Un posible candidato para esta tarea ser\u00eda un componente atencional que ha sido relacionado frecuentemente con la actividad en regiones anteriores de la corteza cingulada y que disparar\u00eda una alerta cuando las estrategias automatizadas son ineficaces y se necesita una respuesta m\u00e1s espec\u00edfica y deliberada (Carter, 1998). Este procesamiento requerir\u00eda de la integraci\u00f3n de la informaci\u00f3n presente en los aprendizajes previamente establecidos (actividad vinculada principalmente a regiones prefrontales; Miller y Cohen, 2001). La finalidad \u00faltima de este proceso ser\u00eda optimizar los pron\u00f3sticos futuros, minimizando as\u00ed el error de predicci\u00f3n y maximizando la eficiencia en la respuesta.<\/p>\n

Si asumimos, por tanto, que nuestro sistema cognitivo cuenta con dos mecanismos, uno para detectar inconsistencias y otro para la integraci\u00f3n de esa informaci\u00f3n novedosa, y que \u00e9stos interact\u00faan y funcionan en paralelo, pero que tienen caracter\u00edsticas y temporalidad distintas, deber\u00edamos ser capaces de disociarlos variando las exigencias que hagamos al sistema. En esta l\u00ednea, en un estudio reciente de nuestro laboratorio (LaPointe, Lupi\u00e1\u00f1ez, y Milliken, 2013) se pretend\u00eda separar estos dos procesos en una misma tarea. LaPointe y col. (2013) se valieron de la tarea de detecci\u00f3n de cambio, en la que manipularon la concordancia entre los objetos a detectar y el contexto de la imagen (v\u00e9ase la Figura 1 para un ejemplo de las im\u00e1genes usadas). En esta tarea se presentaba a los participantes un bucle de dos im\u00e1genes id\u00e9nticas salvo por uno de los objetos. Entre las presentaciones de ambas im\u00e1genes se intercalaba una pantalla en blanco para impedir la captura atencional por parte del est\u00edmulo cambiante (Figura 2). Los participantes deb\u00edan pulsar una tecla tan pronto como se dieran cuenta de que hab\u00eda un cambio (esto es, al detectar un objeto diferente de una imagen a la otra). Al hacer esto, la presentaci\u00f3n finalizaba y ten\u00edan que identificar el objeto detectado.<\/p>\n

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Figura 1.- Ejemplo de im\u00e1genes utilizadas en el estudio de LaPointe y col. (2013). La saliencia de las im\u00e1genes fue manipulada de tal manera que las parejas de est\u00edmulos consistentes-inconsistentes no presentaran diferencia.<\/p><\/div>\n

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Figura 2.- Ejemplo de la sucesi\u00f3n de im\u00e1genes utilizado en la tarea de Detecci\u00f3n de Cambio de LaPointe y col. (2013). Los participantes deb\u00edan pulsar la barra espaciadora tan pronto como detectaran un cambio entre las im\u00e1genes, y a continuaci\u00f3n deb\u00edan identificar en qu\u00e9 consist\u00eda el cambio, es decir, cu\u00e1l era el objeto que cambiaba de una imagen a otra. Al presentar la imagen en blanco entre una imagen y otra es muy dif\u00edcil darse cuenta del cambio.<\/p><\/div>\n

Los resultados fueron claros: aquellos objetos incongruentes con respecto a su contexto (p.ej., una se\u00f1al de no fumar que aparece en el sal\u00f3n de una casa, como en la Figura 1) fueron detectados con mayor rapidez y en un mayor n\u00famero de ocasiones que los congruentes (p.ej., esa misma se\u00f1al en la terraza de un restaurante). De hecho, en el contexto congruente m\u00e1s del 10% de los objetos no fueron detectados en los 19 segundos que, como m\u00e1ximo, duraba la alternancia de im\u00e1genes. Sin embargo, esos mismos objetos, una vez detectados en el contexto congruente, se identificaron mejor que en el contexto incongruente (Figura 3). Pareciera como si el cerebro preactivara (en funci\u00f3n de la experiencia previa) los conceptos relacionados con la escena. Esto har\u00eda m\u00e1s dif\u00edcil detectarlos, porque ser\u00eda como si siempre estuvieran presentes (cuando no est\u00e1n, los pondr\u00eda el cerebro con su predictividad sem\u00e1ntica), y facilitar\u00eda el reconocerlos cuando se detectan. Al contrario, aquellos objetos que no encajan con la escena ser\u00e1n m\u00e1s salientes, m\u00e1s llamativos (lo que ayudar\u00e1 a la hora de detectarlos como novedosos), pero m\u00e1s dif\u00edciles de identificar. Dado que la falta de encaje se produce a nivel sem\u00e1ntico, estos resultados demuestran que hay procesamiento sem\u00e1ntico de los objetos incongruentes antes de su identificaci\u00f3n consciente.<\/p>\n

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Figura 3.- Resultados del estudio de LaPointe y col. (2013): puntuaciones de identificaci\u00f3n y detecci\u00f3n en los dos contextos utilizados. Obs\u00e9rvese que el tiempo empleado en detectar los cambios consistentes era mucho m\u00e1s elevado que el empleado en detectar los cambios inconsistentes, pero el n\u00famero de errores cometidos en la identificaci\u00f3n de los objetos detectados era menor en los objetos consistentes. Por tanto, esta congruencia sem\u00e1ntica entre los objetos y su contexto perjudica la detecci\u00f3n, pero facilita la identificaci\u00f3n.<\/p><\/div>\n

Esta investigaci\u00f3n apoya la hip\u00f3tesis de la existencia de dos procesos diferenciados: uno encargado de la integraci\u00f3n de la informaci\u00f3n presente para propiciar un procesamiento fluido y otro encargado de detectar posibles incoherencias. El primero facilitar\u00eda un modo de actuaci\u00f3n m\u00e1s autom\u00e1tico (y, como consecuencia, eficiente), mientras que el segundo servir\u00eda para alertar de la necesidad de control. Esto reflejar\u00eda, por tanto, un funcionamiento dual del cerebro de acuerdo con dos modos de actuaci\u00f3n: 1) un modo por defecto, de generaci\u00f3n de predicciones, integraci\u00f3n de informaci\u00f3n y preactivaci\u00f3n de respuestas frecuentemente asociadas a esos est\u00edmulos (del que la conducta de identificaci\u00f3n ser\u00eda un ejemplo); y, 2) otro de respuestas r\u00e1pidas e inespec\u00edficas (conducta de detecci\u00f3n), disparado frente a incongruencias y que, presumiblemente, conlleva un nuevo aprendizaje orientado a minimizar el error en las predicciones futuras.<\/p>\n

Esta idea es compatible con las teor\u00edas cl\u00e1sicas de aprendizaje para las que la congruencia empeorar\u00eda el aprendizaje (no es necesario aprender de aquello que ya se sabe) y la incongruencia servir\u00eda como impulso para adquirir asociaciones nuevas (s\u00f3lo se aprende de aquello novedoso o informativo). Esta aplicaci\u00f3n de principios cl\u00e1sicos a la concepci\u00f3n del cerebro como un \u00f3rgano predictor del ambiente representa un amplio marco conceptual a partir del cual es posible generar gran cantidad de nuevas investigaciones<\/p>\n

Referencias<\/strong><\/p>\n

Bastos, A. M., Usrey, W. M., Adams, R. A., Mangun, G. R., Fries, P., y Friston, K. J. (2012). Canonical microcircuits for predictive coding. Neuron<\/em>, 76(4), 695\u2013711.<\/p>\n

Carter, C. S. (1998). Anterior cingulate cortex, error detection, and the online monitoring of performance. Science<\/em>, 280(5364), 747\u2013749.<\/p>\n

Clark, A. (2013). Whatever next? Predictive brains, situated agents, and the future of cognitive science. Behavioral and Brain Sciences<\/em>, 36(3), 181\u2013204.<\/p>\n

LaPointe, M. R. P., Lupianez, J., y Milliken, B. (2013). Context congruency effects in change detection: Opposing effects on detection and identification. Visual Cognition<\/em>, 21, 99\u2013122.<\/p>\n

Miller, E. K., y Cohen, J. D. (2001). An integrative theory of prefrontal cortex function. Annual Review of Neuroscience<\/em>, 24, 167\u2013202.<\/p>\n

Rescorla, R. A., y Wagner, A. R. (1972). A theory of Pavlovian conditioning: Variations in the effectiveness of reinforcement and nonreinforcement. En: A. H. Black & W. F. Prokasy (Eds.), Classical Conditioning II: Current Research and Theory<\/em> (pp. 64\u201399). New York, USA: Appleton-Century-Crofts.<\/p>\n

Manuscrito recibido el 2 de marzo de 2015.
\nAceptado el 16 de abril de 2015.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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