2022(e)ko ekainaren 2(a), osteguna

Introducción a la Neurociencia Tarea 4

Entrevista ficticia: La Memoria



Locutora: Hola buenos días amigo Divulgador Científico, qué tal estás, lo primero de todo agradecerte tu presencia en el programa.

Divulgador: Hola amiga Locutora, gracias a vosotras por invitarme, sabes que soy un gran seguidor tuyo. No me pierdo ni una de tus entrevistas.


L: Me alegro!! Hoy tenemos un tema que seguro va a interesar a más de una persona, sobre todo teniendo en cuenta que estamos en época de exámenes. Vamos a recorrer contigo las bases de la memoria, seguro que nos puedes aportar mucho. Al menos nos tiene que salir un programa tan bueno como la última vez que estuviste con nosotros. ¿Lo recuerdas?


D: Hmmm...Pues no la verdad,  no me acuerdo. 


L: ¿En serio?  Empezamos bien a hablar de la memoria (risas).


D: No mujer es broma (risas) recuerdo perfectamente el programa, y la polémica que se generó cuando comentamos la diferencia entre el cerebro de las mujeres y el de los hombres o cuando hablamos de las investigaciones de Simon LeVay sobre el cerebro de hombres homosexuales fallecidos a causa del Sida. Generó mucho interés, te diría que hasta demasiada polémica, hoy es el día que sigo contestando preguntas sobre el tema desde mi blog. Por cierto, en el anterior programa aprendimos una palabreja: dimorfismo sexual, a ver cuántas aprendemos hoy.


L: Bueno, pues a ver si hoy no nos falla la memoria y la audiencia se queda contenta. Empezamos por “el empiece” que diría mi sobrino. ¿Qué es la memoria?


D: Como sabes, nuestro cerebro funciona mediante “neurotransmisores”, elementos químicos que sueltan las neuronas para comunicarse entre sí. Pues bien, parece que las conexiones que se generan en estos contactos son la base de la memoria porque forman un patrón un camino neuronal que volvemos a activar cuando recordamos. También te podría decir que la memoria es el registro y consolidación de la información en nuestro cerebro y la capacidad de retomarla.   


De todas formas no sé si te habrás dado cuenta, pero la memoria tiene un paso previo que son los pensamientos, realmente pensar activa una serie de patrones de estimulación neuronal que van marcando unos caminos. Claro hay ocasiones en que no volvemos a generar esos caminos y el pensamiento se olvida, pero en otras ocasiones transitamos por ellos una y otra vez para dejarlos bien marcados, a eso le llamaríamos aprendizaje, o el proceso de grabar datos en la memoria, en nuestro cerebro al fin y al cabo. Pero te insisto en que sin pensamiento, sin imaginación, si ese momento en que en nuestra cabeza surge una idea, nada quedaría grabado en la memoria. Es muy interesante leer las investigaciones del científico Antonio Damasio sobre este tema.  


L: Entiendo entonces que cuando estamos apagados, deprimidos y nada se nos pasa por la cabeza quiere decir que no estamos guardando nada la memoria. 


D: Más  o menos es así, los pensamientos tienen diferentes herramientas para convertirse en parte de la memoria, pero de todas ellas unas de las más importantes son el interés por lo que pensamos, las emociones que nos generan los pensamientos y la experiencia que vivimos cuando estamos pensando. Y no sólo estoy hablando de sensaciones internas sino de lo que percibimos a nuestro alrededor, nuestro entorno, y de la combinación de buena parte de nuestros sentidos: la vista, el olfato, el gusto, el oído, el tacto, hasta el movimiento de nuestro cuerpo puede grabar algo en un lugar particular de nuestra memoria. Cualquiera de ellos asociados al momento de un pensamiento nos pueden ayudar a dejar una huella indeleble en alguna parte de nuestro cerebro. Cuando este proceso lo realizamos conscientemente podemos llamarlo aprendizaje. 


Por contártelo como me lo imagino yo, el pensamiento es la herramienta, el aprendizaje es el procedimiento y la memoria el resultado.


L: Vaya pues sí que es curiosa la memoria……. seguro que como la neurociencia es una disciplina muy ordenada y les gusta poner cada cosa en su sitio a todo esto le habrán dado nombres. 


D: si por supuesto, así que te voy a enseñar algunas palabras nuevas. Todo esto que te he contado lo dividen en dos tipos de memoria:


Por un lado la Memoria explícita o declarativa. Trabajarla nos cuesta un esfuerzo consciente. Esto es, queremos aprender algo, nos esforzamos, hincamos los codos, estudiamos. Todo este trabajo los almacenamos principalmente en el lóbulo temporal medial. Si pudiéramos hurgar en este lóbulo encontraríamos los libros que hemos leído, las lecciones aprendidas en clase o las cosas que nos han ocurrido. Por eso a esta memoria la clasificamos en Semántica o Episódica. Otras dos palabrejas para el diccionario.


L: Parece fácil, un poco de esfuerzo y un viaje al lóbulo temporal 


D: La verdad es que la información pasa por 4 procesos antes de asentarse como memoria explícita y cada uno de ellos se da en diferentes partes de nuestro cerebro:

Primero la codificación, que depende de la atención que se presta a la información.

Luego mediante el proceso de consolidación modificamos el "camino neuronal" de la información para la hacerla estable a lo largo del tiempo. 

Después almacenamos la información para conservala en la memoria. 

Por último esta información es útil cuando la recuperamos. 


L: Me he fijado que a todo lo anterior le has llamado memoria consciente. ¿Qué nos quieres decir con esto?¿Que existe una memoria inconsciente? O sea, ¿Que hay cosas que se graban en nuestra memoria sin darnos cuenta, sin esfuerzo?


D: Sí, sin duda, y muchas más cosas de las que te imaginas, pero déjame que te adelante que no es una memoria que sirva para no estudiar, ehh!!. La verdad es que una buena parte de nuestra vida la pasamos haciendo cosas de forma inconsciente, de forma automática. Diferentes partes de nuestro sistema nervioso se encargan de ésto, de que sigamos funcionando y haciendo cosas aunque estemos pensando en Babia. 


Pero no me quiero desviar del asunto, volviendo a la memoria, cuando aprendemos a andar en bici por ejemplo, esto lo grabamos en lo que denominamos Memoria Implícita. Una vez aprendido el proceso no necesitamos recuperar lo aprendido de forma consciente. En el caso de nuestra bicicleta el sistema musculoesquelético, nuestro sentido del equilibrio y todo nuestro cuerpo ya ha grabado en la memoria el funcionamiento para andar en bici y no lo olvidaremos en toda nuestra vida.   Otros ejemplos de este tipo de memoria son los reflejos ante estímulos externos.


L: Por cierto amigo Divulgador de la Ciencia. ¿Por qué hay cosas que no olvidamos nunca?


D: Es verdad que la memoria puede consolidarse para durar toda la vida y por lo que se conoce, este proceso de consolidación involucra al hipocampo y a la corteza cerebral. Durante este proceso de consolidación la memoria pueden borrarse con relativa facilidad. Esto depende de esos "caminos" que se crean entre neuronas. En el caso de la memoria a corto plazo, se estimulan las neuronas pero sus conexiones, sus sinapsis, no se modifican. Simplemente queda una mayor facilidad para que ese circuito de neuroas se vuelva a activar con el recuerdo.  En la meoria a largo plazo lo que ocurre es que en las redes neuronales que se forman se sintetizan proteínas que hacen que se modifique la sinapsis de forma más o menos permanente y la capacidad de reactivarse el circuito dure más tiempo.


L: Ahora te voy a hacer ua pregunta difícil ¿Podemos fiarmos de nuestra memoria?


D: Difícil y con una respuesta que puede ser polémica. Te diría que estamos obligados a fiarnos de nuestra memoria porque nos facilita la vida. Nuestro cerebro se encarga de dotarnos de un pasado que nos prepara para el presente y nos permite idear situaciones que se darán en el futuro.

Pero dicho esto,  bastantes investigaciones sugieren que los recuerdos no se guardan y se recuperan con la misma información. Los recuerdos, la memoria al fin y al cabo, se van transformando cada vez que volvemos a utilizarlos. Acceder a ellos los fortalece pero también los recodifica, se pierden detalles sutiles, aparecen lagunas o zonas que nunca llegarona codificarse. De hecho, nuestro cerebro prefiere recuerdos íntegros que estas lagunas de olvido y lo que hace es rellenarlas con otra información que tal vez no tuviera nada que ver con la situación inicial. Te recomiendo que leas a la experta en memoria Elizabeth Loftus que ha trabajado mucho en el estudio de los falsos recuerdos. 


L: Pero por qué me decías que esta pregunta podría ser polémica


D: Ya, imagínate las denuncias de personas que después de muchos años declaran que han sufrido historias horribles cuando eran jóvenes, con un relato basado principalmente en recuerdos. Pues bien, a pesar de que como personas nos solidarizamos y entendemos situaciones de este tipo, los estudios de Elizabeth Loftus nos dicen que esos recuerdos pueden ser irreales, creados a lo largo del tiempo o incluso manipulados por terceras personas. Como te decía, lee alguno sus libros o investigaciones y tal vez dejemos de pensar en que nuestra memoria es infalible.


L: Me has dejado intrigada, te aseguro que leeré sus trabajos. Bueno vamos acabando que se nos agota el tiempo. ¿Qué nos puedes aconsejar para mantener nuestra memoria en buenas condiciones?


D: Creo que casi todos los expertos coinciden en unas recomendacioens comunes. Mantener estilos de vida saludables, una buena forma física, y darle trabajo a la mente con juegos, ejercicios mentales o incluso jugando a las cartas con la cuadrilla. 


L: Buenos consejos, de momento lo dejamos aquí. Muchas gracias por tu participación y te esperamos en una próxima ocasión.


D: Aquí estaré. Hasta la próxima.



 .


2022(e)ko ekainaren 1(a), asteazkena

Introducción a la Neurociencia Tarea 5

3 Imágenes microscópicas 

Células de Purkinje desde Ramón y Cajal hasta nuestros días

Son un tipo de neuronas situadas en la corteza cerebelosa. Se sitúan entre las neuronas más grandes del Sistema Nervioso y se caracterizan principalmente por poseer un gran número de espinas dendríticas. Estas células se encuentran alineadas unas frente a otras entre la capa molecular y la capa granulosa del cerebelo, formando parte de la capa de Purkinje.


Fuente: https://www.nytimes.com/es/2017/02/21/espanol/cultura/santiago-ramon-y-cajal-el-hombre-que-dibujo-los-secretos-del-cerebro.html


Ramón y Cajal estudió las neuronas de Purkinje e ilustró su estructura con un detalle que nos sorprende, como en estas células de Purkinje del cerebelo. son neuronas con largos axones, que pueden extenderse desde la médula espinal hasta los dedos de los pies. Esta primera imagen es un dibujo de lo que pudo ver, e intuir, Ramón y Cajal después de pasar horas y horas pegado al ocular de su microscopio. Lo más asombroso es que la estructura y organización que muestran sus dibujos no se diferencian mucho con lo que actualmente podemos ver gracias a potentes microscopios, modernas técnicas de tinción y postprocesado de imagen digital.



Fuente: imagen acompañando al artículo https://www.investigacionyciencia.es/noticias/son-las-clulas-de-purkinje-el-origen-de-los-temblores-18447
en este caso se trata de una imagen de a capa de Purkinje, obtenida con microscopía confocal asociada a técnicas de fluorescencia.







Fuente: imagen acompañando al artículo https://www.agenciasinc.es/Noticias/Confirman-que-el-cerebelo-participa-en-tareas-cognitivas-y-afectivas En este caso se trata también de una fotografía microscópica confocal de una neurona de Purkinje teñida con una proteína fluorescente verde. En interesante el siguiente vídeo que muestra la técnica de la microscopia confocal con fluorescencia y simplemente pensar en la precisión de las observaciones de Ramón y Cajal utilizando los medios de su época










Fuente de interés

https://www.shutterstock.com/es/search/neurona+al+microscopio
https://www.alamy.es/imagenes/neuronas.html 
https://www.pinterest.es/garcsvidal/neuronas/


2022(e)ko maiatzaren 31(a), asteartea

Introducción a la Neurociencia Tarea 3

Neuro-cosas

Para esta tarea José Ramón Alonso nos plantea  elegir alguna "Neuro-disciplina", leer argumentos a favor y en contra y luego escribir un pequeño ensayo sobre ello. 

El protagonista: el prefijo "Neuro"

La ciencia está de moda, probablemente aún más después de los dos años y pico de pandemia. Y si la ciencia es Neurociencia incluso la vemos con más interés por el atractivo misterio que emana del mundo de nuestro cerebro y nuestra mente. De hecho  el atractivo es tal, que es fácil añadir este prefijo a muchas actividades o profesiones que hasta nunca se habían planteado una relación tan estrecha con la ciencia y mucho menos con la neurociencia.

A modo de "alter ego" de otros prefijos y sufijos  famosos como Bio, Eco, Light, Sin, etc. el prefijo "Neuro" está por todas partes. Sin duda asociar cualquier actividad al mundo científico le aporta relevancia, presunción de veracidad, cierta actualidad y renovación de ideas. En cierto sentido, no deja de ser un juego de marketing, pero lo cierto es que no está claro que este simple prefijo "dote" de ciencia o de procedimiento científico a la actividad a la que precede.

Que lo Neuro está de moda parece que la Psicóloga A. Carvalho López lo tiene claro y en un artículo muy interesante sobre este tema nos da unas cuantas pistas de la variedad de "Neuro-loquesea" que inundan algunos mensajes más o menos publicitarios.  En su artículo periodístico, reflexiona sobre las actividades más variopintas con el prefijo "neuro": neurofinanzas, neuroeconomía, neuroriqueza, neuroarquitectura, neurocarisma, neurocoaching, neuromarketing o neuro management.

De todos esas áreas "Neuro" voy a indagar un poco sobre su asociación con la arquitectura. Tengo un buen amigo con una casa en  construcción y tal vez  pueda recomendarle algún neuro-despacho de neuro-arquitectura



Fuente: https://www.vipstylemagazine.com/neuroarquitectura-lo-ultimo-en-diseno-de-espacios/ 


Pero lo primero es lo primero 

¿Qué es la neuro-arquitectura? 

Pues hay decenas de entradas en la Red con información generalista sobre el asunto, pero como introducción este vídeo breve puede servir.


https://youtu.be/k_vI_m0qEsw 


Los propios arquitectos y diseñadores en revistas de divulgación de arquitectura lo explican de esta manera tan atractiva:

"...esta rama tiene como fin crear espacios que favorezcan la memoria, la mejora de las habilidades cognitivas y la estimulación de la mente, no solo pensando en funcionalidad de los espacios, sino que esta levanta el estado de ánimo, disminuye el estrés y ayuda a la solución de problemas en la vida cotidiana..."

Dicho así, es imposible resistirse y no caer en el embrujo de esta disciplina. Por si tuviéramos alguna duda de la robustez científica de sus postulados, esta aseveración deja clara su vinculación con el estudio del sistema nervioso:

"...la neuroarquitectura se puede definir como el entorno construido que ha sido diseñado con principios derivados de las neurociencias..."

¿Cómo surgió la neuroarquitectura?

Pues aunque la intuición nos diga lo contrario, el colectivo de arquitectos y arqitectas no reclama para sí su concepción, todo lo contrario, se pone en valor la conexión clave con los neurocientíficos, pues su origen se remonta a 1998, ni más ni menos que a Fred H. Gage y Peter Eriksson, quienes descubrieron que el cerebro humano era capaz de producir nuevas neuronas en la edad adulta si nos encontramos en un entorno estimulante.

De hecho se atribuye a Fred Gage, (investigador del Salk Institute) la idea de que el diseño de los edificios que habitamos, el entorno construido cambia nuestra conducta y modifica nuestro cerebro. Sin duda algo evidente si comparamos a los moradores de alguno de los edificios, digamos por ejemplo, de "La Moraleja"  





con los edificios del Pozo del Tío Raimundo




La relación entre la arquitectura y el bienestar neuro-emocional (otra vez el prefijo dichoso...) es evidente, y el diseño arquitectónico es de gran ayuda para mejorar la experiencia vital de las personas que transitan estos espacios, trabajan  o viven directamente en ellos.

Claro, tomando como referencia lo que en este momento se encuentra en los primeros resultados de cualquier buscador de la Red, de la mano de esa tendencia científico-constructiva se han revalorizado las ideas sobre lo que debe ser una casa, o una oficina o un parque de juegos infantil, pero la oferta se vende como exclusiva, como un lujo sólo para unas pocas personas como futbolistas o grandes empresarios.


¿Cuáles son los principios básicos de la neuroarquitectura?

Seguimos con referencias de prensa generalista, y hay pocas sorpresas, la neuroarquitectura trabaja con la Iluminación, que favorece la experiencia en relación con el edificio sobre todo si es natural, además favorece la concentración y relaja la mente. Prioriza los espacios espacios verdes y abiertos porque disminuyen el estrés, ayudan a abrir la mente, generan sensación de calma. Teoriza sobre la influencia de los techos, porque su altura influye en la concentración y la creatividad. Trabaja con los colores colores porque influyen en el estado de ánimo de las personas, sobre todo los tonos de la naturaleza reducen el estrés y crean espacios más confortables.

Desde el punto de vista de los elementos arquitectónicos, favorece los espacios rectangulares frente a los cuadrados por ser los primeros entendidos como edificios menos agobiantes. Evita ángulos marcados porque favorecen la aparición de estrés y prefiere los contornos suaves, que generan una sensación de seguridad y comodidad.

Pero todo lo anterior ya nos suena, ¿no? no parece necesario ser neuroarquitecto para preferir un "casoplón" de la Moraleja antes que un pisito en El Pozo. ¿De verdad era necesario poner el prefijo Neuro para convencernos de las bondades de los edificios bien diseñados?

¿Entonces en qué se diferencia una neuro-casa de una buena casa? pues según dicen sus defensores:

"Las aplicaciones de esta disciplina no se distinguen a simple vista, pero sí se perciben  través de los sentidos. Porque al final, lo que se consigue con la aplicación de esta ciencia es un entorno que sea sostenible con el sistema nervioso autónomo de una persona"


¿Qué encontramos en el  mundo de las publicaciones científicas?


Para analizar este concepto desde un punto de vista un poco más científico  he hecho una búsqueda simple en Google Académico con la palabra "neuroarquitectura" y filtrando los resultados sólo para páginas en español para el año 2022. Esta búsqueda arroja 26 resultados. He aplicado el filtro de ordenarlos por relevancia y he revisado los resúmenes de los diez primeros artículos. 

Aparece un artículo de opinión sobre neuroarquitectura y ecodiseño de mobiliario, un proyecto social de desarrollo comunitario con criterios de neuroarquitectura en latinoamérica, referencias sobre un congreso en latinoamérica con alguna ponencia sobre este tema,  un par de propuestas sobre diseños arquitectónicos centrados en las emociones, un proyecto de máster que propone la mejora de las casas en ecuador vistas las carencias sufridas durante la pandemia,  una tesis sobre la incorporación de la neuroarquitectura en las residencias de ancianos en Perú y no mucho más.

Buscando un poco más por la Red incluso se pueden encontrar Institutos de Neuro arquitectura como el de la siguiente imagen


                                                                                Fuente: https://nad.cl/



O  una academia de Neuroarquitectura 


Fuente: https://anfarch.ucsd.edu/HomePage 


¿Pero hay alguien en contra?

Pues lo cierto es que en este tipo de rastreo sencillo no se encuentran muchas opiniones en contra, más allá de la crítica sutil acerca del contenido de marketing y moda que tienen el propio concepto en sí, o de la exclusividad (o la marginación, diría yo) social que emana de la propuestas de la Neuroarquitectura.


Mis  Conclusiones

Tras esta breve "inmersión" en el concepto creo que asociar el prefijo Neuro a la arquitectura tiene mucho de marketing. A primera vista, para los no iniciados como quien escribe esto, no deja de tener bastante parecido con la moda del Feng-Shui, o de la ECO arquitectura, o de otras propuestas diferentes de arquitectura "alternativa" que han surgido y surgirán a la sombra de un buen puñado de billetes. 

Lo cierto es que se centra más en la influencia del entorno y de las edificaciones sobre el bienestar, sobre las sensaciones, las percepciones o las emociones que experimenta una persona en relación con una edificio o una obra arquitectónica, pero poco he encontrado que refleje un verdadero estudio de nuestro sistema nervioso aplicado a la arquitectura.
 
Da la impresión que el prefijo "neuro" convierte a esta arquitectura en un producto caro y exclusivo, una forma más de diferenciar el poder adquisitivo de quien puede pagarse una Neuro-vivienda diseñada por un buen Neuro-arquitecto. 

La arquitectura "racional" no necesitaría el prefijo Neuro para desarrollar edificios amigables, habitables, cálidos, acogedores, que nos hagan sentir la protección de un hogar del que por desgracia muchas personas carecen. La realidad es que se podría hablar de arquitectura con cabeza, con sentido común, adaptada a las necesidades reales de las personas y hubiera sido suficiente. 

Pues eso, que la Neurociencia está de moda y sirve de empujón diferenciador para muchas otras disciplinas.


Algunas referencias consultadas:
 
https://www.abc.es/familia/educacion/abci-prefijo-neuro-esta-moda-realidad-imparable-201908100213_noticia.html?ref=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F

https://www.admagazine.com/arquitectura/que-es-la-neuroarquitectura-20210916-9033-articulos

https://cristinasaez.files.wordpress.com/2014/05/edificios-con-neuronas.pdf

https://mariagilneuroarquitectura.com/neuroarquitectura/ 

https://www.alzheimeruniversal.eu/2011/06/14/la-neuroarquitectura-sustituto-del-feng-shui/ 

https://iycsa.es/la-neuroarquitectura-una-moda-o-una-realidad/

Introducción a la Neurociencia Tarea 2

Un experimento de neurociencia para la chavalería

Algunas curiosidades de la visión binocular


Para esta tarea he escogido un juego relacionado con la visión: la visión binocular. 

A través de este sencillo juego me parece interesante trasladar la interacción que se produce entre nuestros sentidos y nuestro cerebro. Explicar cómo los receptores de los sentidos son la puerta de entrada de estímulos exteriores que nos permiten reaccionar de una u otra manera, en muchas ocasiones con el objetivo de mantenernos seguros lejos de algunos peligros. 

Dentro de la explicación es importante señalar que los sentidos no dejan de ser los receptores de las sensaciones, pero es el cerebro quien analiza, interpreta y convierte en algo comprensible las señales de diferentes fuentes que va recibiendo. 

Se me ocurre como otro punto de interés que, el mero hecho de la realización del juego en un aula, nos puede permitir detectar situaciones de problemas visuales en menores que tal vez de otra manera pasarían desapercibidos. 





Creo que es un ejercicio sencillo de realizar y pone en perspectiva la importancia de nuestros sentidos y especialmente alguna característica de nuestra visión en la que no reparamos habitualmente.


No es posible juntar las puntas de dos lapiceros con un ojo cerrado


Materiales:

Para hacer el juego más interesante todas las personas que participen tienen que tener:

  •  Un parche de pirata





  • Dos lapiceros iguales 



Ejecución

Pedimos a nuestra joven audiencia un ejercicio "muy muy difícil": con los brazos extendidos y sujetando los lapiceros por la base, tienen que ir acercando las puntas de los lapiceros hasta que se toquen. Redoble de tambores y ¡¡¡bien!!! ¡¡¡han juntado las puntas de los lapiceros sin problema!! Muy fácil.

Pues bien, como ha sido tan fácil ahora nos ponemos el Parche de Pirata  cubriendo uno de los ojos.




Una vez bien tapado, volvemos a intentar repetir el juego y resulta que ahora es mucho más difícil acertar con un ojo cerrado, volvemos a repetir el juego cambiando el parche de ojo pero sigue siendo igual de difícil.

Finalmente lo repetimos de nuevo sin parche para que vuelvan a darse cuenta de lo fácil que es cuando ambos ojos están funcionando con normalidad.


Explicación 

Podemos explicar que esto ocurre porque nuestros ojos están separados entre si y aunque miran en la misma dirección no ven exactamente lo mismo. Esta pequeña diferencia entre ellos llega hasta nuestro cerebro y ajusta las imágenes dando lugar a la visión binocular, que nos permite ser más precisos calculando las distancias y la profundidad del espacio que tenemos delante.

Podemos comentar en este momento que la visión binocular también nos permite ver en 3 dimensiones, en 3D, precisamente de la misma diferencia que hay entre ver una película en una pantallas de televisión normal o verla en una pantalla con esas gafas especiales para ver en 3D.

Lo curioso es que nuestro cerebro sabe hacer este juego tridimensional sin necesidad de cámaras o gafas especiales, simplemente necesita que nuestros ojos le manden la información de lo que ven con un poco de diferencia entre ellos a nuestro cerebro y éste lo convierte en una imagen en 3D.




Utilidad de la visión binocular

Podemos comentar que esta forma de ver es típica de los animales cazadores, el tigre, el  lobo, el águila, les ayuda a calcular bien las distancias para atrapar a sus presas y por eso muchos de los depredadores tienen los ojos como nosotros, delante de la cara y mirando en la misma dirección.




En cambio, este tipo de visión es poco común animales que comen hierba como los caballos. Su comida está en el suelo y no necesita su visión para encontrarla, pero sin embargo sí la necesitan para vigilar que los depredadores no les coman a ellos. Por eso tienen los ojos a los lados de la cara, ven casi alrededor de todo su cuerpo y utilizan la visión binocular para mirar hacia adelante y la monocular para vigilar hacia los lados.



Otras formas de ver también muy interesantes de explicar puede ser el camaleón, que parece que sus ojos estén montados en torretas, cada uno con un movimiento independiente del otro, hacia arriba o abajo, a la izquierda o a la derecha. 




https://youtube.com/shorts/FUFx14q_RP8?feature=share 


De momento lo dejamos aquí.



2022(e)ko maiatzaren 30(a), astelehena

Introducción a la Neurociencia_Tarea 1

Neuro-Camiseta para el equipo 

Introducción a la Neurociencia


Nombre del Equipo

Ramón y Cajal, una pareja de Nobel


Camiseta para la temporada de verano 

(la de invierno es similar pero con manga larga) 


La prenda es una camiseta de corte tradicional, manga corta, cuello redondo y ligeramente ceñida para que nuestros mecanoreceptores sientan en todo momento el tacto, la temperatura, la presión, la textura, etc.

Descripción de la prenda


Se trata de una camiseta de corte clásico, ligera y cómoda, el color del fondo blanco "sustancia blanca" que  combina perfectamente con las mangas y ribetes en "gris corteza" .



Simbología

Aunque a primera vista pueda parecer un diseño sencillo, el conjunto de elementos gráficos que componen la parte delantera de la camiseta están cargados de neuro-simbología. Se compone de tres palabras conectadas con un signo de evolución desde el pasado hasta ahora y una clara interrogante con respecto al futuro. Está asociados a  imágenes que también pueden representar el gran recorrido evolutivo del sistema nervioso.

La primera imagen representa los orígenes, concretemente es el fósil de un artrópodo de hace 520 millones de años encontrado en China. Tiene un cerebro bastante bien conservado y es el más antiguo jamás descubierto. Este hallazgo sitúa la aparición del primer cerebro complejo en la Tierra mucho antes de lo que se creía. 



Fuente: https://www.abc.es/ciencia/abci-primer-cerebro-complejo-tierra-201210100000_noticia.html 

La segunda imagen es nuestro sistema nervioso en la actualidad, en este caso con rostro de mujer, básicamente porque este tipo de imágenes siempre suelen estar representadas con aspecto de hombre. Así somos hoy, después de miles de años de evolución, con una estructura anatómica bastante bien conocida, unos procesos fisiológicos también muy estudiados  pero con grandes lagunas de conocimiento con respecto a lo más íntimo de la función del sistema nervioso.




La tercera imagen quiere representar el futuro incierto. Un futuro al que llegaremos por un camino que no está claro si es bueno recorrer, un futuro en el que nuestro sistema nervioso es probable que esté conectado con equipos externos, con máquinas de inteligencia artificial construidas sobre redes neuronales tecnológicas que nos darán nuevas capacidades pero sin duda se intuyen arriesgadas.

Fuente: http://www.mpcontrol.es/index.php/2017/09/27/es-posible-conectar-el-cerebro-humano-a-internet/


De momento poco más, veremos cómo va la venta de este modelo.


2022(e)ko maiatzaren 28(a), larunbata

Inteligencia Artificial_Tarea 10.1.

 Reflexiones personales sobre la IA



                                 Fuente: https://pixabay.com/es/illustrations/inteligencia-artificial-cerebro-3382507/


A pesar de lo que pueda parecer, la IA no es un concepto ni mucho menos reciente. Una primera referencia la podemos encontrar hace ya unas décadas, en 1956, en Dartmouth, Hanover (EEUU). Uno de los investigadores presentes en la reunión de  Dartmouth, Marvin Minsky, definió la IA como  

“…la ciencia que crea máquinas que hacen cosas que, si fueran hechas por un ser humano, diríamos que este humano es inteligente…”

Pero incluso antes Alan Turing ya realizó algunos proyectos relacionados con IA a principios del siglo pasado y la prueba que lleva su nombre ha sido considerada una referencia para considerar una máquina como inteligente.

Otra definición de IA interesante, y tal vez más completa, es la del Grupo Europeo de Ética de la Ciencia y de las Nuevas Tecnologías de la Comisión Europea, define la IA como:

«sistemas de software (y posiblemente también de hardware) diseñados por seres humanos que, dado un objetivo complejo, actúan en la dimensión física o digital percibiendo su entorno mediante la adquisición de datos, interpretando los [datos…] recopilados, razonando sobre el conocimiento o procesando la información derivada de estos datos y decidiendo cuáles son las mejores medidas que hay que tomar para alcanzar un objetivo determinado. Los sistemas de IA pueden utilizar reglas simbólicas o aprender un modelo numérico y también pueden adaptar su conducta analizando el impacto de sus acciones anteriores sobre el entorno»


De la definición previa podemos identificar varios aspectos interesantes y que a la vez nos plantean también algunas de las principales dudas sobre la IA:


Está diseñada por personas  

Recoge datos del entorno y los recopila 

Analiza e interpreta estos datos 

Aporta resultados a la soluciòn de un problema 

Aprende de los resultados  

Toma nuevas decisiones


A poco que pensemos sobre ello, nos damos cuenta que hay varias cuestiones que nos impactan directamente y no están del todo claras: quién diseña la IA, con qué fin, qué datos se recogen, bajo qué reglas de privacidad se almacenan y cómo se analizan, qué algoritmos dan los resultados, qué capacidad de aprendizaje y de desarrollar autonomía de decisión tiene la IA.  

 

Por otro lado, tras décadas de reflexión tampoco está muy claro qué queremos decir cuando hablamos de inteligencia dentro de la IA. ¿Es el mismo concepto que la inteligencia humana o simplemente nos referimos a algunas capacidades de las máquinas para realizar tareas que nos parecen sorprendentes? El hecho práctico es que para el desarrollo la IA se intentan trasladar los procesos bio-fisiológicos de la inteligencia humana a procesos descriptibles, detallados y lo suficientemente sencillos para que puedan ser definidos como elementos y algoritmos de computación y transformados en redes neuronales.


En todo caso, aun estando de acuerdo en que ése es el objetivo, creo que es necesario tener en cuenta un problema evidente, incluso en nuestra especie los mismos elementos básicos comunes a todas las personas, neuronas, sinapsis y neurotransmisores, dan lugar a un número inmenso de “inteligencias” diferentes y de hecho, creo que no es posible hablar de “una” inteligencia humana. En un abanico de resultados la inteligencia humana ha dado lugar a genios y a asesinos. ¿Por cuál de los caminos se desarrollará la IA una vez se controlen todas las piezas básicas? Parece evidente que hay algo más que los componentes o que la simple descripción de los procesos para conseguir el resultado deseado. 


Parece importante definir qué fin queremos conseguir, sobre qué aplicaciones, con qué tecnología, a qué coste. Estas y otras reflexiones previas deberían determinar nuestra posición frente a la IA. Seguramente no opinamos igual cuando sus desarrollos se aplican a campos tan diversos como la medicina, la energía, los procesos de fabricación o la guerra. Tampoco la valoraremos igual si simplemente observamos la IA a distancia o si trasciende a nuestra vida diaria a través de electrodomésticos, vehículos, televisiones o nuestros teléfonos móviles y sus asistentes virtuales. Tampoco será lo mismo si simplemente nos acompaña en todos estos ámbitos para hacernos la vida más fácil o si la IA afecta a nuestras decisiones o incluso las toma de forma autónoma por nosotros.


Es indudable que su desarrollo está aportando importantes mejoras en el campo tecnológico, en seguridad, control de procesos, etc. pero los riesgos para nuestra sociedad se deben plantear y discutir abiertamente. Ya no estamos hablando de una distopía cinematográfica sobre ciencia-ficción en la que conviven humanos con cyborgs sino de cuestiones más cercanas sobre las decisiones que unas personas toman sobre otras basadas en algoritmos de análisis de datos, que van aprendiendo con la experiencia y llegan a tomar decisiones de forma autónoma.


Ejemplos relativamente inocuos, a los que ya nos hemos acostumbrado, son  las recomendaciones de música y películas que realizan las plataformas de streaming por nosotros sin ser conscientes no ya de por qué nos propone lo que nos enseña sino por qué descarta lo que no nos muestra. O las decisiones de un coche autónomo basadas en algoritmos que desconocemos cómo prioriza sus decisiones en caso de accidente o los sistemas de selección de personal que aceptan o discriminan a personas utilizando también algoritmos de decisión que desconocemos. 

El uso de la IA para el bien o para el mal de las personas no deja de ser el dilema eterno de la tecnología buena o mala. En el caso de la IA creo que este dilema se centra en la capacidad de decisión, la autonomía para actuar incluso en contra de las personas. La frontera del libre albedrío, es algo que está por encima de la propia IA, una frontera que incluso si somos capaces de traspasar tal vez no deberíamos hacerlo. En este punto de la reflexión no se nos escapa que es necesario un marco ético de trabajo que defina lo bueno y lo malo desde una perspectiva de valores de la humanidad.  


La profesora Virginia Dignum, en su trabajo Ethics in artificial intelligence: introduction to the special issue  distingue tres dimensiones de la ética de la IA: el «ética por diseño», el «ética en el diseño» y el «ética para el diseño» y nos permite percibir lo complejo de la ética y los valores en el desarrollo de la IA. Actualmente es nuestra vida en sociedad la que establece las reglas, pero cómo y quién va a establecerlas con la extensión de los sistemas de IA.


No parece que exista ningún problema en que desarrollemos sistemas inteligentes que consigan ganar en una partida de go o en una de ajedrez.  Simplemente es un ejemplo de lo que somos capaces de hacer con nuestra inteligencia y un poco de tecnología. Incluso estamos encantados que un sistema como Watson de IBM nos ayude en el diagnóstico y tratamiento de nuestras enfermedades o que un robot llamado Da Vinci hurgue en nuestras entrañas con un bisturí bien afilado. 


Pero sí debemos preocuparnos cuando estos sistemas se utilizan para detectarnos, para perseguirnos, para convencernos de lo imposible, para modificar nuestras conductas engañados por una realidad irreal gracias a los grandes desarrollos de la IA. Cuando se utilizan para la clasificación de personas, la segregación por edad, sexo, procedencia, rasgos físicos…pero aún es más peligrosa la IA utilizada para el análisis de los más íntimo de nuestra definición como individuos, el análisis de  nuestro propio genoma, nuestro software biológico, y que una IA, tras este análisis y estudio de millones y millones de datos genéticos, decida sobre nuestras vidas y nuestras capacidades.


La IA aprende y toma decisiones, pero el mecanismo  de toma de decisiones de las personas no es sencillo, en muchas ocasiones y sobre todo tratándose de decisiones complejas, como humanos tenemos dudas, cotejamos opiniones diferentes, analizamos datos pero sobre todo analizamos contextos sociales y valores. Tomar decisiones nos cuesta, no es siempre fácil y tal vez la IA simplifica este proceso excesivamente.


No es sencillo saber a ciencia cierta lo que nos espera de la mano de la IA. Un ejemplo extremo de su aplicación en nuestra vida diaria es la conversión de las ciudades tradicionales en “ciudades inteligentes” un proceso progresivo, pausado de décadas de evolución, sólo pendiente del desarrollo de las redes de datos imprescindibles, del Internet de las cosas, de la confirmación de algunos avances tecnológicos. Para vislumbrar este escenario hay algunos especialistas en ver el futuro. Uno de ellos es Liam Young,  merece la pena ver pausadamente, con tiempo para la reflexión, sus creaciones sobre las ciudades del futuro. Un futuro tecnológico en el que la ciudad ha dejado de ser un espacio donde habitamos y convivimos para convertirse en un gran dispositivo interactivo que se nutre de la información que nosotros generamos  y a la vez se comunica con nosotros...y nos controla. 

Vehículos autónomos, sistemas de videovigilancia, big data, inteligencia artificial, IoT, realidad virtual, realidad aumentada, reconocimiento facial continuado, son todos elementos que ya existen, con los que convivimos, pero en la visión de futuro de Liam Young se convierten en elementos tan omnipresentes que nos obligan a redefinir  buena parte de nuestra vida. Imaginar cómo serán los entornos urbanos del mañana puede ayudarnos a reflexionar sobre el potencial y los desafíos de estos nuevos modelos, y a entender y gestionar no solo los cambios que ya forman parte de nuestra cotidianidad sino aquellos que aún están por venir.


Dejo a continuación el enlace al inquietante corto de Liam Young “In the Robot Skies” Se trata de la primera narración del mundo filmada íntegramente a través de drones autónomos. En una torre de viviendas sociales en Londres, una red de drones de vigilancia controla a sus habitantes. En esta ciudad del futuro cercano, los drones se convierten en agentes de vigilancia policial pero los drones son también de uso común entre los habitantes de esta ciudad y facilitan la relación entre dos adolescentes, los protagonistas del corto, que quieren escapar al férreo control policial que los mantiene presos en sus propias viviendas.




¿Será esto lo que nos espera? Lo cierto es que la IA ha adquirido ya una magnitud tan importante, que es imposible que su diseño, desarrollo e implantación se quede en un debate entre las comunidades tecnológicas o científicas dentro de sus laboratorios. Es necesario que el debate traspase esos muros para salir a la calle, para que sea discutido por la sociedad que sea la sociedad quien establezca la escala de valores, la ética los límites que queremos marcar a la IA. 


La IA sin duda puede sustituir al ser humano en muchas áreas de nuestra vida, puede superar la capacidad de cada uno de los sentidos, tener una visión más aguda, un oído más sensible, una movilidad más precisa, un gusto y un olfato perfectos, en todos estos campos será posible desarrollar IA que supere nuestras capacidades, pero en ninguno de ellos será capaz de celebrar y disfrutar del sentimiento de placer de su victoria y ni siquiera atisbar nuestro sentimiento de amargura por la derrota. 


P.D. Tormenta de preguntas ¿sin respuesta?

¿Para qué queremos más IA?, ¿La necesitamos? ¿En qué nos beneficia? ¿Nos hacen más libres o más felices o más independientes? ¿o por el contrario nos estresa y nos hace más serviles, nos lleva a una vida triste de sumisión a la tecnología?¿En el momento que los sistemas de IA dirijan nuestra existencia seremos capaces de prescindir de ellos? ¿Qué datos damos a un algoritmo para entrenarle en su proceso de aprendizaje? ¿Son datos sesgados? ¿Generan equidad o la incrementan a la vez que con sus resultados incrementan las desigualdades sociales? ¿Importan los valores en el desarrollo de esta tecnología? ¿Decidirá por nosotros? ¿quién será responsable de las decisiones incorrectas? ¿Serán modelos de decisión revisables? ¿Por quién? ¿Bajo qué criterios? ¿Qué modelos de sociedad se plantearán? ¿Una vez más el modelo hombre, blanco, joven, europeo de clase media? ¿Reconocerá y se adaptará a las decenas de tipos diferentes de sociedades? ¿Aceptará el trato diferente para las personas según su edad, etnia, creencias religiosas o filosóficas? ¿Dependerá nuestro trabajo, nuestra familia, nuestro desarrollo como personas de un sistema inteligente que tome decisiones por nosotros?¿Los algoritmos regirán sus decisiones por las decisiones de las mayorías? en qué lugar quedan las partes minoritarias de la sociedad? ¿Se adaptarán, serán discriminadas? ¿desaparecerán?¿Qué posición tomará nuestra máquina de IA cuando discutamos con ella? ¿Será de derechas? ¿será de izquierdas? ¿se comprometerá socialmente? ¿Influirá en nuestras decisiones para que pensemos de una u otra manera?¿En qué lugar de nuestra escala social pondremos a nuestra máquina de IA? ¿Será nuestro referente por encima de nuestros ascendientes? ¿Será un referente mayor que nosotros mismos para nuestros descendientes? ¿Sustituirá a la familia, a las amistades?¿Tenemos resuelto el impacto del coste en energía, de la capacidad de almacenar datos, de los sistemas que tienen que ponerse en marcha para que todo esto funcione?


Recursos adicionales para la tarea


2022(e)ko maiatzaren 21(a), larunbata

Inteligencia Artificial_Tarea 8.1. - Resumen de críticas al DL

Los retos del Aprendizaje Profundo


A lo largo de los temas de este módulo ha quedado claro que el desarrollo de las redes neuronales profundas, a modo de alter ego de nuestro sistema neuronal,  son una pieza clave para avanzar en la inteligencia artificial. Su funcionamiento es versátil con capacidad para adoptar el tamaño y la forma más adecuada a la necesidad. Además su potencia en este momento cuenta con el gran desarrollo de la capacidad de cálculo de los sistemas informáticos. 



Fuente: Image: UC Business Analytics R Programming Guide


Este salto cualitativo parece que amplía de forma inimaginable las fronteras del aprendizaje profundo, de la capacidad de las máquinas de aprender de la experiencia, sin supervisión humana, es el propio algoritmo de la máquina el que plantea nuevos modelos de respuesta ante un problema. La aplicación de esta tecnología ha proporcionado avances increíbles en conducción autónoma, medicina personalizada, reconocimiento facial, etc.


Pero en esta tarea no toca hablar de la parte positiva, sino de los inconvenientes, de las críticas que actualmente recibe el aprendizaje profundo. Pues bien, tan sólo escribiendo  la frase “críticas al aprendizaje profundo'' en google, en 0,51 segundos aparecen 11.300.000 referencias. Sin mucha selección, tan solo de la primera docena y media de resultados ya es posible atisbar una serie de ideas comunes que nos permiten reflexionar de forma crítica sobre el Deep Learning. 


La primera sensación es algo que no deja de ser habitual en la puesta en marchas de tecnologías tan disruptivas: en un primer momento se difunden como “solución a todos los problemas” pero poco, después su desarrollo inicial y de su uso habitual, la utilidad queda matizada por  las dificultades que plantean en un escenario de utilización  real. 


Estas dificultades tienen un buen ejemplo en los sistemas de conducción autónoma que a pesar de un buen periodo de años de desarrollo, resulta que según este artículo han demostrados tener problemas con situaciones impredecibles, con el azar, con lo inesperado. Las situaciones nuevas son tantas y tan variadas que el aprendizaje profundo requiere la recogida de tal cantidad de datos  ¡¡Petabytes y petabytes!!. y es tan difícil gestionarlos que hasta  les cuesta distinguir entre ciclistas y peatones en movimiento.

 
En esta búsqueda de las dificultades del deep learning me ha parecido curioso la cantidad de veces que se hace referencia a un documentos del investigador Gary Marcus https://arxiv.org/abs/1801.00631 , publicado en enero de 2018 en el que realiza una evaluación crítica de esta tecnología. El autor plantea una decena de retos del aprendizaje profundo en los que tendría que mejorar para seguir avanzando en el camino que pretende.


Carlos G. Gil Bellosta los resume de forma concisa en su blog https://www.datanalytics.com/2020/01/30/deep-learning-una-evaluacion-critica/

El deep learning:
  • Necesita demasiados datos
  • Apenas tiene capacidad de transferencia, de trasladar lo aprendido en un contexto a otro.
  • No sabe gestionar sistemas jerárquicos
  • No es bueno infiriendo
  • No es lo suficientemente transparente 
  • No usa conocimiento previo 
  • No distingue correlación y causalidad
  • Presume un mundo estable, inmutable
  • Funciona bien como aproximación, pero no es enteramente fiable
  • Plantea problemas de ingeniería, de integración con otros componentes para crear sistemas
 
Merece la pena revisar algunos matices de cada uno de los retos anteriores en otro interesante blog https://es.quish.tv/critical-appraisal-deep-learning

  
Y para terminar esta entrada, otra sorpresa,  aunque el aprendizaje profundo podría parecer el final del camino en el desarrollo de la IA, lo cierto es que no parece que vaya a ser así. La inteligencia del ser humano, sin duda gracias a su capacidad de aprendizaje incremental, su capacidad de ir sumando conocimiento al conocimiento, de no dejar de hacerse preguntas,  ya está trabajando en otro tipo de soluciones, tal y como podemos leer en el siguiente artículo con el sugerente título “Olvídese del aprendizaje profundo…” nos deja claro que Incluso sin llegar al final de las  posibilidades del DL, ya está siendo desplazado por nuevas estrategias de aprendizaje de las máquinas 
enlaces de interés


https://www.datanalytics.com/2020/01/30/deep-learning-una-evaluacion-critica/

https://es.quish.tv/critical-appraisal-deep-learning

https://elpais.com/retina/2017/04/14/tendencias/1492164762_707652.html

https://kryptonsolid.com/intel-neuroguru-critica-el-aprendizaje-profundo-realmente-no-aprende/

https://es.quora.com/Qu%C3%A9-cr%C3%ADticas-har%C3%ADas-del-actual-entusiasmo-por-el-aprendizaje-profundo

https://twitter.com/antor/status/1229530781653110786

https://telos.fundaciontelefonica.com/la-cofa/las-limitaciones-del-aprendizaje-profundo/

https://arxiv.org/abs/1801.00631

https://www.xataka.com/movilidad/conduccion-autonoma-quiere-triunfar-tiene-gran-reto-delante-dejar-atropellar-ciclistas

https://www.technologyreview.es/s/6656/olvidese-del-aprendizaje-profundo-el-nuevo-enfoque-de-google-funciona-mucho-mejor