¿Tiene razón Vernon Mountcastle sobre la función cerebral?

Answer 1

“Mountcastle sugiere que dado que todas estas regiones tienen el mismo aspecto, ¡quizás en realidad estén realizando la misma operación básica!”

Dado que todavía no hay consenso sobre cómo funciona la corteza cerebral, la idea de Mountcastle sobre los algoritmos corticales universales sigue siendo una hipótesis que necesita confirmación. Pero el argumento anatómico para ello es incorrecto. Entonces, si resulta que tiene razón, será por razones anatómicas equivocadas.

Si realmente miras la corteza, las diferentes regiones se ven muy diferentes. Puede haber amplias similitudes en la función cortical, pero argumentar que “se ven iguales” y, por lo tanto, operan de la misma manera es, a la vez, incorrecto y basado en una lógica bastante inestable.

Para más información sobre la diversidad de las áreas corticales, vea esta respuesta:

¿Cómo memorizas más fácilmente las áreas de Brodmann?
[ EDITAR: Haga clic para ver las citas sobre la diferenciación cortical. Trabajo en un laboratorio de anatomía, aunque soy un modelador computacional. Los anatomistas me están diciendo constantemente que este tipo de pensamiento de Mountcastle está mal. Yo mismo he hecho un microscopio, y puedo ver que tienen razón. La base anatómica para el algoritmo común es incorrecta, pero aún puede haber principios computacionales comunes en el nivel de las células o en el nivel de las sinapsis.

No es cierto que los neurocientíficos hayan ignorado a Mountcastle. Sus ideas eran populares en algunos círculos, e incluso ahora hay teóricos que piensan que la corteza es de alguna manera la misma en todas partes. Pero al menos desde una perspectiva anatómica esto simplemente no es cierto. No hay columna cortical canónica, minicolumna o microcolumna, que varían de una región a otra. En todo caso, los modeladores y los fisiólogos han ignorado a los anatomistas, que tienden a ser mucho más raros en la actualidad.

intentan entender la visión o hacer una computadora que pueda “ver”, idean vocabulario y técnicas específicas para la visión. Hablan de aristas, texturas y representaciones tridimensionales. Si quieren entender el lenguaje hablado, construyen algoritmos basados ​​en reglas de gramática, sintaxis y semántica.

Lo que Hawkins está hablando aquí es un viejo debate entre redes neuronales e inteligencia artificial (IA) que ya no es relevante. El enfoque de la IA que involucró adaptar soluciones a problemas particulares sin mirar el cerebro ahora es mucho menos popular. Las redes neuronales artificiales que son de propósito general ahora son lo último en tecnología. Pero incluso esas redes tienen algunos aspectos que deben adaptarse a las entradas particulares que están recibiendo.

“pasaron el tiempo buscando las diferencias entre un área de la corteza y otra. Y sí encontraron diferencias. Supusieron que si una región se usa para el lenguaje y otra para la visión, entonces debería haber diferencias entre esas regiones”.

Esto es en realidad algo absurdo. Es cierto que diferentes áreas están dedicadas a diferentes funciones, ¡pero eso no tiene relación con lo que ven los anatomistas! No fueron los supuestos sobre las diferencias funcionales lo que llevó al anatomista a percibir las diferencias. Cualquiera puede mirar las imágenes de la corteza y ver las diferencias con bastante facilidad, incluso sin mucho entrenamiento. Este es un ejemplo de una gran diferencia: algunas áreas corticales (áreas límbicas) carecen completamente de una capa 4, por lo que cualquier algoritmo genérico que proponga que use neuronas de la capa 4 no puede explicar la forma en que funcionan muchas áreas corticales.

Jeff Hawkins está buscando principios amplios y, por lo tanto, simplifica excesivamente la naturaleza de los datos neurocientíficos.

“Si Mountcastle es correcto, el algoritmo de la corteza debe expresarse independientemente de cualquier función o sentido particular “ .

Bueno, Mountcastle no es correcto desde una perspectiva anatómica, por lo que el resto del argumento no sigue.

Esto no significa que las áreas del cerebro no compartan funciones y procesos comunes. Como lo menciona Paul Bush en su respuesta, existen patrones electrofisiológicos similares que pueden ser indicativos de un procesamiento común. Yo mismo uso ciertos motivos de redes neuronales genéricos en mis modelos, como la dinámica del ganador se lo lleva todo. Pero esta línea particular de razonamiento, basada en la anatomía, es simplemente errónea.   Si agrega interneuronas inhibitorias, las diferencias en la dinámica y la estructura se vuelven aún más evidentes.

La reasignación cortical sí ocurre, por lo que hay principios generales en funcionamiento en el cerebro. Pero la plasticidad del cerebro no es un argumento en contra de la especialización funcional. Después de todo, puedes usar un ladrillo como martillo si tu martillo está roto. 🙂 Sin embargo, cada uno está especializado para una función distinta.

También: la estructura cortical local no es el único determinante de la función. Conexiones también importa, y cada área cortical tiene conexiones distintas con otras regiones corticales y subcorticales. La respuesta que vinculé anteriormente también se refiere a las diferencias en los patrones de conexión.

Vea esta respuesta para más información sobre la reasignación cortical y sensorial:

¿Cómo sería la experiencia si de alguna manera pudiéramos integrar en los seres humanos los ojos de las mariposas (que pueden ver 2 colores primarios que los ojos humanos no pueden percibir) o el Camarón Mantis (que puede ver 13 colores que ni siquiera sabemos)? existe); ¿Podría el cerebro humano manejar eso?

Esta publicación del blog también cubre un estudio que pone en duda la idea del circuito cortical canónico: División de la columna: los nuevos datos revelan una arruga ignorada de la organización cortical
Aquí está el estudio original: las capas corticales profundas son activadas directamente por el tálamo

Este documento también es relevante:

“Las opiniones sobre la organización columnar posiblemente han sido fuertemente influenciadas por un deseo de principios generales; pero el reexamen de las características subyacentes complejas puede ser oportuno y valioso. Señalamos que lo que se define como paquetes dendríticos no se extiende a toda la cortical y no son estrictamente repetitivas, sino que muestran una variación significativa entre áreas y dentro del área “.

Algunas reflexiones sobre las minicolumnas corticales.

Answer 2

Respaldé la respuesta completa de Yohan John y agregaría algunos puntos.

-Esta afirmación, que la gente usa mucho, está bastante poco especificada. En cierto nivel, sí, el cerebro utiliza la misma herramienta computacional para lograr todo lo que hace, es decir, las neuronas que interactúan entre sí. Pero eso es una declaración bastante poco interesante. Sin especificar exactamente qué se entiende por herramienta computacional y cómo esa herramienta podría hacer todo lo que hace el cerebro, es difícil negar o defender la afirmación.

-Hay algunos cálculos que son comunes en la corteza (normalización de entradas, por ejemplo). Pero si estos cálculos se implementan de la misma manera en cada área del cerebro que los usa, no se conoce. Y como la anatomía no es realmente tan similar en todas partes, no hay razón para creer que necesariamente lo sean. Entonces, si encuentra que la normalización se realiza mediante un tipo de mecanismo de circuito en la corteza visual y un mecanismo diferente en la corteza auditiva, ¿eso significa que el cerebro “usa la misma herramienta computacional para lograr todo lo que hace”? O simplemente que la normalización es un cálculo común e importante que se va a necesitar en casi cualquier tipo de procesamiento de información que desee hacer, de modo que a través de la evolución terminó en todo el cerebro.

-Si crees o no que, en última instancia, el cerebro usa algún cálculo similar en todas partes, todavía tiene sentido estudiar áreas individualmente. Básicamente, creo que solo puedes decir que el cerebro está haciendo “lo mismo” en todas partes después de haber mirado en todas partes y haber visto lo mismo. Por lo tanto, la hipótesis de Mountcastle no debe tener mucho impacto en cómo se llevan a cabo los estudios.

AÑADIDO: Aquí hay un breve artículo de Gary Marcus y otros que muestra una perspectiva actual sobre este tema: “Los átomos de la computación neuronal” http://web.mit.edu/amarbles/www/ …

Answer 3

Gracias por el A2A, pero primero mi descargo de responsabilidad.

No soy neurocientífico y no tengo experiencia en neurociencia cognitiva. Mi interés en la cognición proviene de tratar de abordar problemas computacionales.

Sin embargo, dado que esta pregunta es sobre la universalidad de los procesos cognitivos, permítanme darles algunas perspectivas.

En primer lugar, la similitud estructural no implica necesariamente una similitud de comportamiento. Además, las diferencias están en los detalles: los billones de interconexiones neuronales, que es difícil de discernir, y mucho menos para verificar.

Sin embargo, sí creo que hay algún elemento de las operaciones semánticas universales que son manejadas por el cerebro, que es independiente de la naturaleza de la información sensorial. Por ejemplo, tendemos a “fragmentar” los datos de entrada en entidades u objetos semánticos, independientemente de cuál sea el tipo de entrada. Por ejemplo, si escuchamos un largo flujo de sonido, el cerebro lo rompe implícitamente en trozos para darle sentido. Lo mismo ocurre con una larga secuencia de letras o una imagen.

Esta es la razón por la que es más fácil descifrar una oración donde se mezclan las palabras, que una oración donde se mezclan los límites de las palabras. Esta es también la idea detrás de las pruebas de inkblot, donde nuestro cerebro puede “ver” implícitamente los objetos en manchas de tinta al azar.

De manera similar, tenemos una capacidad innata para formar jerarquías de tipos y clasificar los segmentos en diferentes categorías, independientemente del tipo de entrada. Esa es la razón por la que alguna música puede hacernos sentir tristes, por qué una pintura nos puede hacer sentir eufóricos, por qué encontramos algunas palabras hermosas, etc.

En la medida en que estén involucradas estas operaciones semánticas genéricas, el cerebro puede operar de manera elástica.

Answer 4

Buena pregunta, en realidad estoy trabajando con este problema en uno de mis proyectos actuales.

Sí, Mountcastle tiene razón en este tema (aunque no se trata de columnas, que es el otro proyecto en el que estoy trabajando).

Muchas otras personas han notado la uniformidad de la corteza, por ejemplo:

‘La estructura de seis capas de la corteza es, con pocas excepciones, notablemente uniforme en todas las especies de mamíferos y en las áreas corticales. Esto sugiere que los principios de diseño fundamentales pueden subyacer a su arquitectura ‘(Grossberg 2003).

“La uniformidad y la estructura en capas altamente específica del neocórtex de los mamíferos sugiere que esta arquitectura incorpora algunas ideas computacionales bastante universales” (Mumford, 1988).

“La visión de que los aspectos asociativos y mnemónicos están en el núcleo de la función neocortical puede resolver el enigma por qué los microcircuitos corticales son similares en todas las áreas y especies, aunque se tratan muchos tipos diferentes de señales (desde la sensación a través del procesamiento cognitivo
a las funciones motoras). ”(Feldmeyer et al 2013)

Douglas y Martin son dos de los principales defensores de esta idea, llamado el circuito cortical canónico. Por ejemplo, comentando sobre las células corticales lisas (inhibitorias):

“Las células lisas en la corteza visual primaria de los marsupiales y los macacos son reconociblemente similares, aunque divergieron evolutivamente hace 135 M años”, Douglas y Martin (2004).

Han resumido las características comunes de todos los circuitos neocorticales, incluida la funcionalidad propuesta, de la siguiente manera: Las células piramidales superficiales reciben información desde fuentes subcorticales y diversas fuentes corticales (desde capas y áreas corticales tanto locales como más distantes). Estas células piramidales superficiales se arborizan localmente dentro de su propia capa, contactando muchas pirámides vecinas. La mayoría de las células lisas (inhibitorias) también muestran este patrón de arborización. Este circuito integra diversas entradas utilizando la cooperación y la competencia para explorar todas las posibles interpretaciones de la entrada. La inhibición obliga a que el ganador se lleve todo para seleccionar una interpretación coherente con la mayoría de las entradas. Las “entradas” de otras capas y áreas corticales son, de hecho, conexiones recíprocas (en una escala estadística), por lo que la coherencia de la interpretación no se limita al circuito local, sino que puede ser arbitrariamente global.

Recientemente, el circuito canónico ha sido probado en una corteza tan diversa como los campos oculares suplementarios, un área cortical frontal que no posee una capa 4 y superficialmente parece bastante diferente de las áreas sensoriales de las que se originaron estas ideas. Señalaron un acuerdo con el modelo canónico, que difiere solo en el momento de las respuestas: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/ …

No es realmente sorprendente que la corteza cerebral use el mismo circuito en todas partes, la corteza cerebelosa también tiene una estructura de circuito uniforme a pesar de la entrada de varias modalidades diferentes.

Además, en realidad no es que los científicos hayan ignorado esta idea, sino que las personas se centran en lo que creen que funcionará. Durante mucho tiempo, el enfoque algorítmico y simbólico pareció ser el camino a seguir. Ahora, el progreso en el aprendizaje automático aplicado al mundo real muestra que las ideas conexionistas en línea con la teoría cortical canónica realmente funcionan mejor.

Me doy cuenta de que Yohan tiene la opinión opuesta, aunque no parece estar realmente trabajando en este tema. Apoyo completamente su derecho a expresarlo, incluso si está equivocado 🙂

Tendrás que decidirte, por supuesto.