Un equipo de investigadores de la University of Rochester, Yale University, y la Princeton University ha dado un gran paso en neurociencia. Han demostrado un método para inducir el aprendizaje mediante la manipulación directa de los patrones de actividad cerebral. Algo así como el aprendizaje que vimos en la película Matrix.

Esta técnica utiliza imágenes cerebrales en tiempo real y neurofeedback. Evita los procesos de aprendizaje que requieren esfuerzo, estudio o práctica.

La Dra. Coraline Iordan, autora principal del estudio y profesora adjunta de Ciencias Cognitivas y del Cerebro en la University of Rochester, dijo en un comunicado:

“Con nuestro método no sólo podemos desplazar patrones complejos del cerebro hacia otros conocidos, sino también -por primera vez- introducir directamente un nuevo patrón en el cerebro y medir el efecto que tiene en el comportamiento de una persona”.

En su estudio, los investigadores se centraron en el aprendizaje visual

Se colocó a los participantes en una máquina de resonancia magnética funcional (fMRI), que permite monitorizar la actividad cerebral en tiempo real.

A continuación, se les presentaron formas abstractas en una pantalla. Estas formas estaban programadas para “tambalearse” y los participantes debían intentar detener este movimiento sólo con la mente.

Los participantes no sabían que el “bamboleo” estaba relacionado con su actividad cerebral. Los investigadores habían predefinido un patrón de actividad cerebral específico asociado a una nueva categoría visual.

Cuando la actividad cerebral de un participante se alineaba con este patrón objetivo, el bamboleo cesaba. Este mecanismo de retroalimentación “esculpía” la actividad cerebral de los participantes, guiándolos hacia el patrón deseado.

“Con nuestro método, no sólo podemos desplazar patrones complejos en el cerebro hacia otros conocidos, sino también -por primera vez- escribir directamente un nuevo patrón en el cerebro y medir el efecto que tiene en el comportamiento de una persona”, afirma Coraline Iordan, científica cognitiva y del cerebro de Rochester. Crédito de imagen: University of Rochester illustration / Prompting / Sandra Knispel / DALL-E

Aprender sin darse cuenta

Iordan explicó:

“En lugar de enseñarles algo y medir cómo cambia su cerebro, escribimos en su cerebro una nueva categoría que habría aparecido si la hubieran aprendido por sí mismos”.

Mediante este proceso, los participantes aprendieron a reconocer nuevas categorías visuales sin ser conscientes de cuáles eran. Esto demuestra la capacidad del cerebro para aprender sin esfuerzo ni instrucción.

Jonathan Cohen, neurocientífico de la Princeton University y coautor del estudio, dijo en un comunicado:

“Una de las características más sorprendentes del estudio es que las respuestas neuronales y el comportamiento correspondiente a las nuevas categorías se produjeron sin una conciencia explícita de las mismas.

Esencialmente, le dimos la vuelta al aprendizaje y enseñamos a su cerebro algo que le hizo obtener información de forma vicaria, aunque nunca se le diera explícitamente esa información”.

Este vídeo simulado muestra el objeto oscilante del centro que los participantes en el estudio vieron proyectado en sus espejos mientras estaban dentro de una máquina de IRMf. Su tarea consistía en generar un estado mental que detuviera la oscilación y, sin que ellos lo supieran, conseguir que su cerebro representara el objeto de forma más similar a un patrón de actividad que los científicos habían designado previamente. El cuadrado negro insertado en la esquina superior derecha modela lo que los científicos estaban rastreando en los cerebros de los participantes. La pulsación del objeto se ralentizaba y se detenía cuando el punto blanco llegaba a la zona marcada como «representación fuerte de categoría 1. Video por: Coraline Iordan

Posibles aplicaciones

Esta tecnología tiene muchas aplicaciones posibles. Podría cambiar la educación al acelerar el aprendizaje, sobre todo en el caso de personas con dificultades de aprendizaje.

También podría utilizarse en rehabilitación. Por ejemplo, podría ayudar a los pacientes con ictus a recuperar las funciones cerebrales. Además, la capacidad de modificar la actividad cerebral podría conducir a tratamientos para trastornos mentales.

El Dr. Nicholas Turk-Browne, psicólogo de la Yale University y coautor del estudio, concluye:

“Este estudio es una de las demostraciones más potentes hasta la fecha del entrenamiento cerebral con IRMf en tiempo real.

En el futuro, este descubrimiento podría servir de base para el desarrollo de interfaces cerebro-ordenador e intervenciones clínicas”.

Aunque esta tecnología está aún en sus primeras fases, representa un cambio de paradigma en nuestra comprensión del aprendizaje y la plasticidad cerebral. Son necesarias más investigaciones para explorar los efectos a largo plazo y optimizar su aplicación.

[FT: rochester]

¿Te gustó este contenido? Te invito a compartirlo con tus amigos. Síguenos en nuestra Página de Facebook, para recibir a diario nuestras noticias. También puedes unirte a nuestro Grupo Oficial y a nuestra comunidad en Telegram.