Investigadores de la Universidad de Warwick en Inglaterra han medido la inteligencia humana, de un modo completamente novedoso, según dicha Universidad, y han descubierto que, cuanto más variable es el cerebro y cuanto más frecuentemente están interconectadas sus diferentes partes, mayores son el cociente intelectual y la creatividad de una persona.
En el estudio, dirigido por el profesor Jianfeng Feng, del Departamento de Ciencias de la Computación, los científicos cuantificaron las funciones dinámicas del cerebro, e identificaron cómo las diferentes partes de este órgano interactúan entre sí en diferentes momentos. Todo esto se hizo para tratar de descubrir cómo funciona nuestro intelecto.
Diferencias de variabilidad
Más concretamente, los científicos analizaron exploraciones realizadas con tecnología MRI o de resonancia magnética, en estado de reposo, a los cerebros de miles de personas de todo el mundo.
De este modo, hallaron que las áreas del cerebro que están asociadas con el aprendizaje y el desarrollo muestran altos niveles de variabilidad, lo que significa que estas regiones cerebrales cambian sus conexiones neuronales con otras partes del cerebro con mayor frecuencia, en cuestión de minutos o segundos.
Por otro lado, también descubrieron que las regiones del cerebro no relacionadas con la inteligencia – las áreas visual, auditiva, o motora- muestran poca variabilidad y adaptabilidad.
Feng señala que las nuevas tecnologías han hecho posible la realización de este estudio pionero: "La inteligencia humana es un tema muy debatido, y sólo recientemente han avanzado las técnicas de imagen del cerebro, como las utilizadas en nuestro estudio, que dan la oportunidad de adquirir suficientes conocimientos para resolver este debate”.
En el estudio, dirigido por el profesor Jianfeng Feng, del Departamento de Ciencias de la Computación, los científicos cuantificaron las funciones dinámicas del cerebro, e identificaron cómo las diferentes partes de este órgano interactúan entre sí en diferentes momentos. Todo esto se hizo para tratar de descubrir cómo funciona nuestro intelecto.
Diferencias de variabilidad
Más concretamente, los científicos analizaron exploraciones realizadas con tecnología MRI o de resonancia magnética, en estado de reposo, a los cerebros de miles de personas de todo el mundo.
De este modo, hallaron que las áreas del cerebro que están asociadas con el aprendizaje y el desarrollo muestran altos niveles de variabilidad, lo que significa que estas regiones cerebrales cambian sus conexiones neuronales con otras partes del cerebro con mayor frecuencia, en cuestión de minutos o segundos.
Por otro lado, también descubrieron que las regiones del cerebro no relacionadas con la inteligencia – las áreas visual, auditiva, o motora- muestran poca variabilidad y adaptabilidad.
Feng señala que las nuevas tecnologías han hecho posible la realización de este estudio pionero: "La inteligencia humana es un tema muy debatido, y sólo recientemente han avanzado las técnicas de imagen del cerebro, como las utilizadas en nuestro estudio, que dan la oportunidad de adquirir suficientes conocimientos para resolver este debate”.
Potenciales aplicaciones
Este descubrimiento de las funciones dinámicas dentro del cerebro podría ser aplicado a la construcción de redes neuronales artificiales avanzadas para los ordenadores, que de esta manera podrían adquirir capacidad de aprender, desarrollarse y adaptarse.
Además, una comprensión más exacta de la inteligencia humana podría dar lugar a futuros desarrollos en inteligencia artificial (IA). En la actualidad, los sistemas de IA no procesan la variabilidad y adaptabilidad, características que son de una importancia vital para el desarrollo y el aprendizaje del cerebro, como ha demostrado la investigación de Feng.
Este estudio también puede tener implicaciones para una comprensión más profunda de otro campo, en gran medida malentendido: la salud mental.
A este respecto, Feng y su equipo observaron patrones alterados de variabilidad en la llamada red neuronal por defecto del cerebro (conjunto de áreas cerebrales que colaboran entre sí) en pacientes con trastornos como la hiperactividad, la esquizofrenia, el autismo y el trastorno por déficit de atención (TDA).
Conocer la causa cerebral de estos problemas de salud mental podría mejorar su tratamiento y prevención en el futuro.
Este descubrimiento de las funciones dinámicas dentro del cerebro podría ser aplicado a la construcción de redes neuronales artificiales avanzadas para los ordenadores, que de esta manera podrían adquirir capacidad de aprender, desarrollarse y adaptarse.
Además, una comprensión más exacta de la inteligencia humana podría dar lugar a futuros desarrollos en inteligencia artificial (IA). En la actualidad, los sistemas de IA no procesan la variabilidad y adaptabilidad, características que son de una importancia vital para el desarrollo y el aprendizaje del cerebro, como ha demostrado la investigación de Feng.
Este estudio también puede tener implicaciones para una comprensión más profunda de otro campo, en gran medida malentendido: la salud mental.
A este respecto, Feng y su equipo observaron patrones alterados de variabilidad en la llamada red neuronal por defecto del cerebro (conjunto de áreas cerebrales que colaboran entre sí) en pacientes con trastornos como la hiperactividad, la esquizofrenia, el autismo y el trastorno por déficit de atención (TDA).
Conocer la causa cerebral de estos problemas de salud mental podría mejorar su tratamiento y prevención en el futuro.
Referencia bibliográfica:
Jie Zhang, Wei Cheng, Zhaowen Liu, Kai Zhang, Xu Lei, Ye Yao, Benjamin Becker, Yicen Liu, Keith M. Kendrick, Guangming Lu, Jianfeng Feng. Neural, electrophysiological and anatomical basis of brain-network variability and its characteristic changes in mental disorders. Brain (2016). DOI: 10.1093/brain/aww143.
Jie Zhang, Wei Cheng, Zhaowen Liu, Kai Zhang, Xu Lei, Ye Yao, Benjamin Becker, Yicen Liu, Keith M. Kendrick, Guangming Lu, Jianfeng Feng. Neural, electrophysiological and anatomical basis of brain-network variability and its characteristic changes in mental disorders. Brain (2016). DOI: 10.1093/brain/aww143.