Investigadores descubren el sistema matemático utilizado por el cerebro para organizar objetos visuales
El cerebro representa objetos visuales a través de cuatro redes sintonizadas para cuatro cuadrantes del espacio de objetos: caras, cuerpos, objetos puntiagudos y objetos rechonchos. El mismo espacio de objetos se puede descubrir utilizando una red profunda. Crédito: Olivier Wyart
Cuando Platón se dispuso a definir lo que hacía humano a un ser humano, se decidió por dos características principales: no tenemos plumas y somos bípedos (caminamos erguidos sobre dos piernas). Es posible que la caracterización de Platón no abarque todo lo que identifica a un ser humano, pero su reducción de un objeto a sus características fundamentales proporciona un ejemplo de una técnica conocida como análisis de componentes principales.
Ahora, los investigadores de Caltech han combinado herramientas de aprendizaje automático y neurociencia para descubrir que el cerebro utiliza un sistema matemático para organizar los objetos visuales según sus componentes principales. El trabajo muestra que el cerebro contiene un mapa bidimensional de células que representan diferentes objetos. La ubicación de cada celda en este mapa está determinada por los principales componentes (o características) de sus objetos preferidos; por ejemplo, las células que responden a objetos redondos y con curvas como caras y manzanas se agrupan, mientras que las células que responden a objetos puntiagudos como helicópteros o sillas forman otro grupo.
La investigación se llevó a cabo en el laboratorio de Doris. Tsao (BS ’96), profesor de biología, director del Tianqiao and Chrissy Chen Center for Systems Neuroscience y titular de su cátedra de liderazgo, e investigador del Instituto Médico Howard Hughes. Un artículo que describe el estudio aparece en la revista Nature el 3 de junio.
«Durante los últimos 15 años, nuestro laboratorio ha estado estudiando una red peculiar en el lóbulo temporal del cerebro de los primates que está especializada en el procesamiento de rostros. llamó a esta red la ‘red de parches faciales’. Desde el principio, hubo la duda de si entender esta red de rostros nos enseñaría algo sobre el problema general de cómo reconocemos los objetos. Siempre soñé que lo haría, y ahora esto se ha reivindicado de una manera sorprendente. Resulta que «La red de parches faciales tiene varios hermanos, que juntos forman un mapa ordenado del espacio de objetos. Por lo tanto, los parches faciales son una pieza de un rompecabezas mucho más grande, y ahora podemos comenzar a ver cómo se arma todo el rompecabezas», dice Tsao.
La corteza inferotemporal (IT) del cerebro es un centro crítico para el reconocimiento de objetos. Diferentes regiones o «parches» dentro de la corteza de TI codifican para el reconocimiento de diferentes cosas. En 2003, Tsao y sus colaboradores descubrieron que existen seis parches faciales; también hay parches que codifican cuerpos, escenas y colores. Pero estas islas bien estudiadas solo forman parte de la corteza TI, y las funciones de las células cerebrales ubicadas entre ellas no se han entendido bien.
Pinglei Bao, becaria postdoctoral en el laboratorio Tsao, quería para comprender estas regiones desconocidas de la corteza de TI. Trabajando con primates no humanos, Bao primero estimuló una región de la corteza de TI que no pertenecía a ninguno de los parches definidos anteriormente y midió cómo otras partes de TI respondían a la estimulación utilizando imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI). Al hacerlo, descubrió una nueva red: tres regiones de la corteza de TI que fueron impulsadas por la estimulación. Llamó a esta red la «red de tierra de nadie», ya que pertenecía a una región inexplorada de la corteza TI.
Para determinar a qué tipo de objetos respondía la nueva red, Bao mostró a los primates imágenes de miles de diferentes objetos mientras medía la actividad de las neuronas en la nueva red. Descubrió que las neuronas respondían fuertemente a un grupo de objetos que aparentemente no tenían nada en común, excepto por una característica curiosa: todos contenían «protuberancias» delgadas. Es decir, objetos puntiagudos como arañas, helicópteros y sillas desencadenaron la actividad de las células de la nueva red. Los objetos redondos y suaves, como las caras, casi no generaron actividad en esta red.
Un gráfico esquemático que muestra el mapa de objetos generado por los dos primeros componentes principales del espacio de objetos. Crédito: Bao et al., Nature 2020
Bao se propuso describir matemáticamente lo que todos estos objetos tenían en común. Si bien una persona puede describir cualitativamente las características visibles fundamentales que diferencian la forma de una silla de la de una cara, no puede descomponer esas características en sus parámetros matemáticos. Para hacer eso, Bao usó un tipo de programa de aprendizaje automático llamado red profunda, que está entrenado para clasificar imágenes de objetos.
Bao tomó el conjunto de miles de imágenes que les había mostrado a los primates y las pasó una red profunda. Luego examinó las activaciones de las unidades que se encuentran en las ocho capas diferentes de la red profunda. Debido a que hay miles de unidades en cada capa, fue difícil discernir patrones en su disparo. Bao decidió utilizar el análisis de componentes principales para determinar los parámetros fundamentales que impulsan los cambios de actividad en cada capa de la red. En una de las capas, Bao notó algo extrañamente familiar: uno de los componentes principales fue fuertemente activado por objetos puntiagudos, como arañas y helicópteros, y fue suprimido por rostros. Esto coincidía con precisión con las preferencias de objetos de las celdas que Bao había registrado anteriormente en la red de tierra de nadie.
¿Qué podría explicar esta coincidencia? Una idea era que la corteza de TI podría organizarse como un mapa del espacio de objetos, con dimensiones x e y determinadas por los dos componentes principales superiores calculados a partir de la red profunda. Esta idea predeciría la existencia de regiones de cara, cuerpo y tierra de nadie, ya que sus objetos preferidos caen claramente en diferentes cuadrantes del espacio de objetos calculado a partir de la red profunda. Pero un cuadrante no tenía una contraparte conocida en el cerebro: objetos rechonchos, como radios o tazas.
Bao decidió mostrar a los primates imágenes de objetos pertenecientes a este cuadrante «perdido» mientras monitoreaba la actividad de sus cortezas de TI. . Sorprendentemente, encontró una red de regiones corticales que respondían solo a objetos rechonchos, como predijo el modelo. Esto significa que la red profunda había predicho con éxito la existencia de un conjunto previamente desconocido de regiones cerebrales.
¿Por qué cada cuadrante estaba representado por una red de múltiples regiones? Anteriormente, el laboratorio de Tsao había descubierto que diferentes parches faciales a lo largo de la corteza de TI codifican una representación cada vez más abstracta de rostros. Bao descubrió que las dos redes que había descubierto mostraban la misma propiedad: las células en las regiones más anteriores del cerebro respondían a los objetos en diferentes ángulos, mientras que las células en las regiones más posteriores respondían a los objetos solo en ángulos específicos. Esto muestra que el lóbulo temporal contiene múltiples copias del mapa del espacio de objetos, cada una más abstracta que la anterior.
Finalmente, el equipo sintió curiosidad por saber qué tan completo era el mapa. Midieron la actividad cerebral de cada una de las cuatro redes que componen el mapa mientras los primates veían imágenes de objetos y luego decodificaron las señales cerebrales para determinar qué habían estado mirando los primates. El modelo pudo reconstruir con precisión las imágenes vistas por los primates.
«Ahora sabemos qué características son importantes para el reconocimiento de objetos», dice Bao. «La similitud entre las características importantes observadas tanto en los sistemas visuales biológicos como en las redes profundas sugiere que los dos sistemas podrían compartir un mecanismo computacional similar para el reconocimiento de objetos. De hecho, esta es la primera vez, que yo sepa, que una red profunda ha hecho una predicción. sobre una característica del cerebro que no se conocía antes y resultó ser cierta. Creo que estamos muy cerca de descubrir cómo el cerebro de los primates resuelve el problema de reconocimiento de objetos».
El artículo se titula «Un mapa del espacio de objetos en la corteza inferotemporal de los primates».
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Cómo la actividad eléctrica del cerebro da lugar al rico mundo de la percepción Más información: Pinglei Bao et al. Un mapa del espacio de objetos en la corteza inferotemporal de primates, Nature (2020). DOI: 10.1038/s41586-020-2350-5 Información de la revista: Nature
Proporcionado por el Instituto de Tecnología de California Cita: Investigadores descubren el sistema matemático que usa el cerebro para organizar objetos visuales (5 de junio de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-06-mathematical-brain-visual.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.