Un modelo desarrollado por la
Universidad de Pennsylvania y publicado en Nature Communications muestra que la
capacidad de detectar patrones proviene en parte del objetivo del cerebro de representar
las cosas de la manera más simple posible para tomar decisiones y se basa en la
idea de que las personas cometen errores al tratar de dar sentido a los
patrones, y estos errores son esenciales para tener una idea general. Los
investigadores realizaron experimentos donde
a los participantes se les mostraban elementos repetidos en una secuencia, como
ABCB y se los mostraron en una pantalla de computadora con cinco cuadrados
grises correspondientes a cinco teclas en un teclado. Como dos de los cinco
cuadrados cambiaron de gris a rojo, los participantes tuvieron que oprimir las
teclas de la computadora que correspondían a los cuadrados cambiantes. Para los
participantes, el patrón de cuadrados que cambiaban de color era aleatorio,
pero las secuencias en realidad se generaron usando dos tipos de redes. Los
investigadores descubrieron que la estructura de la red afectaba la rapidez con
la que los participantes podían responder a los estímulos.. Las respuestas
fueron más rápidas cuando a los participantes se les mostraron secuencias que
se generaron usando una red modular en comparación con las secuencias que provienen
de una red reticular. Si bien estos dos tipos de redes se ven diferentes para
el ojo humano a gran escala, en realidad son estadísticamente idénticos entre
sí a pequeña escala. Usando herramientas de la teoría de la información y el
aprendizaje por refuerzo. Los investigadores pudieron usar estos datos para
implementar una métrica de complejidad llamada entropía. El modelo resultante representa
al cerebro como equilibrando dos presiones opuestas: complejidad versus
precisión. Este modelo respalda la idea
de que el cerebro humano no es una máquina de aprendizaje óptima, sino que
cometer errores y aprender de ellos Los investigadores ahora están interesados
en saber porque la red modular es más fácil de interpretar para el cerebro y
también están realizando estudios de resonancia magnética funcional para
comprender en qué parte del cerebro se están formando estas asociaciones de
red. También tienen curiosidad por saber si las personas pueden cambiar por sí
mismas o si están establecidas. Este trabajo inicial allana el camino para
nuevos esfuerzos en el campo emergente de la psiquiatría computacional.