El cerebro, el teatro del mundo

 El cerebro, el teatro del mundo por Rafael Yuste

Desde una perspectiva evolutiva, la inteligencia puede concebirse como la habilidad para anticipar el futuro, una capacidad crucial en la lucha por la supervivencia de los organismos multicelulares. En este sentido, la competencia entre especies ha favorecido a aquellos sistemas nerviosos más aptos para predecir su entorno, impulsando el desarrollo de mecanismos cerebrales cada vez más sofisticados. La comprensión de la inteligencia, por lo tanto, no solo implica observar sus manifestaciones externas, sino también explorar sus fundamentos internos: el cerebro. A lo largo de la historia, el estudio del cerebro ha buscado comprender los procesos que subyacen al pensamiento, la percepción y el comportamiento humano. En la actualidad, la neurociencia adopta una visión holística, considerando al cerebro como un sistema predictivo que genera representaciones internas del mundo. El neurocientífico Rafael Yuste sostiene que el cerebro anticipa el futuro mediante redes neuronales que simulan un modelo virtual del entorno, lo que permite actuar de manera eficiente y podría haber sido un factor clave en la evolución del sistema nervioso.

El cerebro humano, el órgano más complejo del sistema nervioso central, se compone de neuronas y células gliales que interactúan en estructuras altamente organizadas, tales como el encéfalo, el tronco cerebral, el cerebelo y la médula espinal. La corteza cerebral, notablemente arrugada en los seres humanos, refleja un desarrollo evolutivo sin precedentes, permitiéndole funcionar como una "computadora biológica" capaz de resolver problemas de una manera similar a una máquina de Turing (Yuste, 2024). Esta compleja estructura cortical se complementa con otras áreas clave, como los ganglios basales, responsables de la selección del comportamiento motor; el tálamo, vinculado a la atención y posiblemente a la conciencia; y el hipotálamo, que regula las emociones y la memoria afectiva.

La médula espinal, lejos de ser una simple vía de transmisión de impulsos, participa activamente en la integración de reflejos motores, ya que tiene la capacidad de recibir información del entorno y combinarla con las órdenes descendentes del cerebro. Además, se conecta con el sistema nervioso periférico, que integra ganglios y nervios para mantener la comunicación entre el organismo y su entorno (Valdizán, 2008).

La teoría neuronal de Ramón y Cajal propuso que las neuronas son la unidad estructural fundamental del sistema nervioso. Sin embargo, experimentos como los de Graham Brown desafiaron esta noción al demostrar que la médula espinal puede generar actividad espontánea incluso sin estímulos sensoriales. Esta observación condujo a la idea de los generadores centrales de patrones: redes neuronales con conectividad recurrente que producen actividad endógena. Rafael Lorente de Nó expandió esta concepción al describir las "cadenas funcionales" de neuronas que operan como unidades integradas (Yuste, 2024).

Estos descubrimientos sugieren que las redes neuronales no dependen exclusivamente del entorno para su activación, lo que apoya la hipótesis de que el cerebro opera como un simulador del mundo, anticipando eventos antes de que ocurran.

Durante el periodo ediacárico, tres grupos de animales desarrollaron neuronas: ctenóforos, cnidarios y bilaterianos. Los cnidarios tenían redes neuronales distribuidas, pero carecían de cerebro, mientras que los bilaterianos introdujeron estructuras organizadas, como órganos y una cabeza centralizada, que permitió una mayor sofisticación en el comportamiento, facilitando no solo la locomoción y la depredación, sino también la capacidad para predecir el entorno (Rubio, 2019).

La capacidad de anticipar el futuro podría haber sido el factor evolutivo fundamental para el desarrollo del sistema nervioso. En sus orígenes, las neuronas habrían coordinado los movimientos del cuerpo, pero con el tiempo evolucionaron para simular escenarios y seleccionar las acciones más adecuadas (Yuste, 2024).

La teoría del control, formulada por Nicolas Minorsky, proporciona un marco matemático para comparar las predicciones con los resultados reales. Aplicada al cerebro, sugiere que el sistema nervioso construye un modelo interno del mundo y, mediante retroalimentación sensorial, lo ajusta constantemente. Este proceso se lleva a cabo a través de bucles neuronales que corrigen los errores entre lo predicho y lo percibido (Cruz et.al, 2024).

De este modo, los sentidos funcionan como sensores del entorno, mientras que la corteza cerebral actualiza el modelo interno en función de la información sensorial. La discrepancia entre lo que se espera y lo que se percibe genera una señal de error que ajusta la predicción, perfeccionando continuamente el modelo mental del mundo.

La idea de que lo que percibimos no es la realidad tal como es, sino una construcción interna, no es reciente. Pedro Calderón de la Barca, en La vida es sueño, sugirió que nuestra experiencia del mundo se asemeja a un teatro mental. Esta noción fue desarrollada más tarde por Immanuel Kant, quien propuso que la mente no refleja el mundo exterior como una copia, sino que estructura activamente la realidad mediante categorías a priori. Según Kant, la concordancia entre mente y mundo no se debe a una tabula rasa que acumula percepciones, como sostenían Locke y Hume, sino a que el mundo, en gran parte, es un reflejo del aparato cognitivo humano (Yuste, 2024).

Este enfoque ha sido respaldado por los hallazgos de la neurociencia, que demuestran que el cerebro no solo registra estímulos, sino que construye modelos internos del mundo. La corteza cerebral juega un papel fundamental en este proceso, permitiendo simular y anticipar la realidad externa con una precisión sorprendente (Valdizán, 2008).

Las neuronas, unidades fundamentales del sistema nervioso, poseen una morfología arborizada, con dendritas que reciben señales y axones que las transmiten. Esta estructura refleja una red sofisticada de comunicación. Cada neurona actúa como un interruptor, activándose o inhibiéndose según las sinapsis que recibe, transformando señales eléctricas en químicas y viceversa. Este proceso es energéticamente costoso, ya que las neuronas funcionan como baterías eléctricas cuya actividad es mantenida mediante transportadores de membrana y canales iónicos (Valdizán, 2008).

Las sinapsis, especialmente las ubicadas en las espinas dendríticas, son fundamentales para la plasticidad cerebral. Ramón y Cajal identificó estas estructuras como puntos clave para la comunicación entre neuronas. La fuerza de estas sinapsis puede modificarse con la experiencia, lo que constituye la base de la plasticidad sináptica y el aprendizaje (Luján, 2004).

Gracias a su plasticidad y a la vasta cantidad de conexiones sinápticas, el cerebro humano es capaz de adaptarse de manera continua. Este dinamismo ha inspirado el desarrollo de redes neuronales artificiales, cuyos principios operativos imitan las funciones de las neuronas biológicas (Yuste, 2024). No obstante, las redes artificiales presentan diferencias notables: mientras que las redes artificiales requieren grandes volúmenes de datos y largos períodos de entrenamiento, el cerebro humano puede aprender a partir de pocas experiencias, gracias a su arquitectura recurrente y a la organización en atractores neuronales.

John Hopfield demostró que los circuitos neuronales del cerebro pueden generar patrones de actividad estables, llamados atractores, que permiten mantener recuerdos, completar patrones y ejecutar secuencias automáticas de comportamiento. Esta teoría ofrece una explicación funcional del pensamiento y la memoria, y sugiere que el cerebro utiliza mecanismos probabilísticos e incluso aleatorios para mejorar su eficiencia (Yuste, 2024).

A diferencia de los sistemas digitales, que buscan precisión absoluta, el cerebro se beneficia de la imperfección. Las sinapsis, al ser estocásticas, permiten una reorganización constante del mapa de atractores, favoreciendo la adaptación al entorno (Luján, 2004). Esta flexibilidad previene la consolidación prematura de estructuras ineficaces, de forma similar a como los herreros medievales templaban el acero con calor y enfriamiento para mejorar su resistencia. En este sentido, el ruido neuronal no debe considerarse un defecto, sino un mecanismo esencial para generar orden a partir del azar. La inteligencia, vista como predicción, se perfecciona gracias a esta capacidad de error controlado, que permite explorar nuevas configuraciones y seleccionar las más eficaces (Yuste, 2024).

Nuestros sentidos han evolucionado durante millones de años para detectar estímulos con una precisión asombrosa, lo que requiere una capacidad cerebral igualmente refinada para procesar esa información (Valdizán, 2008). Sin embargo, lo que percibimos no es una réplica exacta del entorno, sino una construcción útil para la supervivencia. Los sentidos filtran los estímulos más relevantes, y el cerebro organiza esta información en un modelo coherente del mundo.

Cuando este modelo no coincide con la realidad externa, como ocurre en ciertos trastornos mentales, la percepción se distorsiona. En el caso de la esquizofrenia, por ejemplo, podría existir un fallo en la poda neuronal durante el desarrollo, lo que impide estabilizar adecuadamente el mapa mental del mundo. Así, la capacidad predictiva del cerebro, aunque crucial, tiene un precio: los sistemas complejos y plásticos son más vulnerables a errores en su organización (Yuste, 2024).

Conclusión
El cerebro humano, entendido como una sofisticada máquina de predicción, no solo representa un hito en la evolución biológica, sino también una poderosa herramienta para la supervivencia. A través de redes neuronales organizadas en bucles funcionales, el sistema nervioso anticipa el futuro, selecciona comportamientos adecuados y actualiza sus modelos internos mediante la retroalimentación sensorial. Esta visión integradora explica tanto el comportamiento espontáneo como el aprendizaje, y ofrece un marco teórico robusto para comprender la actividad cerebral desde una perspectiva dinámica, más allá de la simple respuesta a estímulos.

La inteligencia, entendida como la capacidad de anticipar el futuro, se halla en el corazón del funcionamiento cerebral. Esta capacidad ha sido favorecida por la evolución y se manifiesta en la arquitectura de las neuronas, en la plasticidad sináptica y en los modelos mentales que construimos para interpretar la realidad. Lejos de ser un reflejo pasivo del mundo, el cerebro es un sistema activo que genera sentido, se adapta mediante el error, y moldea la experiencia humana. La inteligencia artificial, aunque inspirada en estos principios, aún está lejos de igualar la eficiencia y flexibilidad del cerebro humano. Comprender a fondo cómo pensamos no solo implica avances científicos, sino también una profunda reflexión sobre lo que significa ser conscientes del mundo.

Bibliografía:

Cruz, J. A. V., Playas, F. G., Reyes, M. V., Sánchez, C. H., & Paola, R. N. M. (2024). Guía de diseño de un compensador en adelanto para un filtro pasabanda como complemento de aprendizaje en teoría de control. REVISTA IPSUMTEC, 7(2), 69-77.

Luján, R. (2004). Bases moleculares de la señalización neuronal. Ciencia al día Internacional, 5(2), 1-19.

Rubio Berna, S. (2019). La fauna de Ediacara y sus principales características. Revisión bibliográfica.

Valdizán, J. R. (2008). Funciones cognitivas y redes neuronales del cerebro social. Revista de neurología, 46(1), 65-68.

Yuste, R. (2024). El cerebro, el teatro del mundo. Editorial Planeta