El neurocientífico que observa la cognición durante las primeras etapas de la vida
La investigación cerebral de Michael Skeide está sentando las bases para satisfacer las necesidades de aprendizaje individuales de los niños.
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Michael Skeide es investigador en neurociencia cognitiva en el Instituto Max Planck de Ciencias Cognitivas y Cerebrales Humanas. Estudia el desarrollo del aprendizaje, el lenguaje, la memoria, la percepción y la atención. Su objetivo es descifrar los procesos cognitivos analizando la actividad cerebral infantil, con la esperanza de comprender las trayectorias de aprendizaje individuales en la primera infancia. Annie Brookman-Byrne conversa con Michael sobre las nuevas preguntas que se plantean los investigadores en neurociencia cognitiva y sus expectativas para el futuro de este campo.
Annie Brookman-Byrne: ¿Cuáles son los mayores misterios en su campo de investigación, la neurociencia cognitiva?
Michael Skeide: El cerebro humano es el sistema autoorganizado más inteligente del universo conocido. Su funcionamiento sigue siendo un gran misterio. Aún no contamos con una teoría que explique cómo el cerebro humano genera inteligencia natural durante su desarrollo. Gran parte de lo que se lee en los libros de texto parece ser una descripción metafórica más que una explicación científica: se menciona una «red de atención» aquí, un «centro de memoria» allá, etc. Resulta mucho más difícil elaborar un modelo matemático de la computación cognitiva en el cerebro en desarrollo.
“El hardware informático actual tiene poco en común con el hardware biológico que reside en nuestro cerebro.”
La investigación en inteligencia artificial ofrece herramientas útiles para el avance de este campo. Sin embargo, existen desafíos considerables que limitan la comunicación entre las comunidades de investigación en inteligencia artificial y natural. El hardware informático actual tiene poco en común con el hardware biológico de nuestro cerebro. Esto dificulta —si no imposibilita— comprobar la hipótesis de que los algoritmos de aprendizaje profundo puedan estar presentes en el cerebro humano. Además, lo que estos algoritmos informáticos calculan realmente durante su entrenamiento y prueba permanece en gran medida oculto.
La cognición es un término general que engloba los procesos mentales implicados en la percepción, el pensamiento, el razonamiento, la toma de decisiones y la resolución de problemas.
ABB: ¿Qué investiga usted al realizar su investigación sobre las capacidades cognitivas fundamentales y cómo lo hace?
MS: Estoy tratando de descubrir los orígenes del desarrollo del aprendizaje, el lenguaje, la memoria, la percepción y la atención. Durante las primeras etapas de la vida, la cognición puede ser difícil de observar. Por ejemplo, no es nada obvio que los recién nacidos puedan comprender el habla o incluso los números. Mi laboratorio emplea un enfoque de neurociencia cognitiva para superar esta limitación. Esto significa que registramos la actividad cerebral de los niños y desarrollamos métodos para decodificar los procesos cognitivos utilizando los datos cerebrales. Este trabajo ha demostrado que los recién nacidos pueden distinguir entre los sonidos del habla. ga y bay entre 4 y 12 puntos en una pantalla, por ejemplo.
ABB: ¿Qué cambios ha observado en esta investigación a lo largo del tiempo?
MS: La investigación en neurociencia cognitiva se ha centrado tradicionalmente en explorar cuándo y dónde La información se procesa en el cerebro. Por ejemplo, las técnicas de registro nos permiten medir con precisión de milisegundos las diferentes etapas del reconocimiento facial. Otras técnicas pueden mostrar con exactitud, al milímetro, de qué parte del cerebro provienen las señales que permiten a una persona enfocar la vista en el ojo izquierdo de un rostro e ignorar el derecho.
Cada vez más, los investigadores van más allá de simplemente explorar dónde y cuándo ocurren las funciones cerebrales, para determinar cómo El cerebro podría procesar información. Por ejemplo, actualmente estamos probando la teoría de que existen neuronas numéricas en el cerebro. En nuestro modelo, podemos modificar el rango de números al que responde cada neurona, así como el número específico al que responde con mayor intensidad. Esperamos que este modelo sea útil para determinar la agudeza con la que cada cerebro procesa los números, lo que permitirá comprender mejor las diferencias individuales en la habilidad matemática.
ABB: ¿Cómo espera que su investigación ayude a los niños?
MS: Hasta ahora, la investigación en neurociencia cognitiva rara vez se ha traducido en aplicaciones prácticas, como programas educativos para ayudar a los niños a aprender. Un obstáculo importante es que los datos que recopilamos no suelen permitirnos extraer conclusiones sobre cada niño individualmente. En cambio, los resultados generalmente se presentan como estadísticas grupales que describen a la persona promedio. El objetivo de mi laboratorio es superar este obstáculo mediante la búsqueda de enfoques experimentales novedosos que nos permitan investigar la cognición en el cerebro de cada niño.
Esperamos descubrir predictores de los resultados del aprendizaje mediante la decodificación de la actividad cerebral, lo que, a su vez, guiará los esfuerzos prácticos para detectar las posibles fortalezas y debilidades de cada niño. En última instancia, espero que este conocimiento permita a los educadores recomendar intervenciones tempranas dirigidas que sean más efectivas que los programas "de talla única". Eso podría allanar el camino para medidas de apoyo más efectivas para niños neurodiversos, como aquellos con dislexia, discalculia y TDAH, pero quizás también para niños superdotados con capacidades cognitivas extraordinarias.
“Un sistema tan complejo como el cerebro de un niño humano, que se reorganiza radicalmente, sigue siendo uno de los mayores misterios de la ciencia.”
ABB: ¿Cuáles son sus esperanzas para el futuro de la investigación en neurociencia cognitiva?
MS: Mi sueño es que algún día podamos descifrar el código neuronal de la cognición que se genera durante el desarrollo infantil. Lograrlo podría requerir una tecnología revolucionaria de registro cerebral. Por ejemplo, sería fascinante encontrar una forma no invasiva de medir la actividad en tiempo real de neuronas individuales en niños. Actualmente, recibimos señales muy ruidosas generadas por cientos de miles de neuronas. Intentar encontrar un rastro de cognición en estas señales es como buscar una aguja en un pajar.
Sin embargo, la tecnología de alta resolución por sí sola no será suficiente. También tendremos que avanzar significativamente en la creación de modelos matemáticos del cambio computacional en sistemas complejos como el cerebro humano en desarrollo. Esta tarea parece demasiado difícil para nuestros marcos de modelado actuales, incluso cuando se aplican a sistemas mucho más simples, como el cerebro de una mosca de la fruta. Un sistema tan complejo como el cerebro de un niño, que se reorganiza radicalmente, sigue siendo uno de los mayores misterios de la ciencia.
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Notas a pie de página
Michael Skeide Completó sus estudios de pregrado en la Universidad de Heidelberg y la Universidad de Harvard antes de obtener un doctorado en Psicología por la Universidad de Leipzig. Actualmente dirige un grupo de investigación en el Instituto Max Planck de Ciencias Cognitivas y Cerebrales Humanas. Su grupo investiga cómo se generan las capacidades cognitivas en el cerebro en desarrollo. Su premiada investigación se publica en las revistas Nature y Science y cuenta con el apoyo del Consejo Europeo de Investigación (ERC), la Fundación Alemana de Investigación (DFG), los Institutos Nacionales de Salud (NIH), la Fundación Alexander von Humboldt y la Jacobs Foundation. Michael es un Jacobs Foundation Investigador asociado 2021-2023.
Esta entrevista ha sido editada para mayor claridad.