Más variabilidad encontrada para ayudar al aprendizaje

La final de la Copa del Mundo está en pleno apogeo, el estadio está repleto, los fanáticos rugen, hay una ráfaga de flashes. Un lanzador de tiros libres se prepara, realiza una carrera y dispara. Había practicado tiros libres mil veces antes, pero solo en el campo de entrenamiento de su casa y no en un estadio de fútbol abarrotado y ruidoso con condiciones de iluminación cambiantes y posiciones de tiro cambiantes. ¿Todavía logrará anotar?

Los neurocientíficos del German Primate Center (DPZ)—Leibniz Institute for Primate Research y del European Neuroscience Institute (ENI) en Göttingen querían descubrir cómo nuestro sistema visual resuelve el desafío de los estímulos variables para los procesos de aprendizaje.

¿Existen estrategias a nivel neuronal que lleven a que la tarea, no obstante, se realice siempre con el mismo rendimiento? En un estudio con sujetos humanos, descubrieron que muchos estímulos variables no necesariamente hacen que el aprendizaje sea una tarea más difícil, sino que incluso pueden conducir a un mejor desempeño en nuevas condiciones.

Esto sucede a través de un proceso de generalización controlado por neuronas en áreas superiores del sistema visual. En este proceso, solo procesan información relevante para la tarea, como el tiro a puerta. Son menos sensibles a estímulos irrelevantes, como otras condiciones de iluminación o posiciones de disparo. Como resultado, una tarea aún se puede realizar de manera segura incluso si los estímulos irrelevantes cambian constantemente. Para el futbolista, esto significa que las situaciones de entrenamiento variables son beneficiosas para el proceso de aprendizaje.

Un problema fundamental de la percepción es filtrar información relevante de un entorno altamente variable. Se sabe que el sistema visual logra esto aprendiendo qué información es constante. Por ejemplo, siempre reconocemos a un perro como un perro, aunque cambie nuestro punto de vista o lleve una chaqueta de perro. Este proceso de generalización mejora el rendimiento perceptivo y se denomina aprendizaje perceptivo. Hasta ahora no estaba claro cómo afecta la enorme variabilidad del entorno a este proceso de aprendizaje.

«En nuestro estudio, queríamos averiguar cómo el sistema visual se enfrenta al desafío de la variabilidad y sigue logrando un alto rendimiento de aprendizaje», dijo Giorgio Manenti, autor principal del estudio. «Anteriormente, se suponía que los estímulos variables afectan principalmente el aprendizaje visual. Sin embargo, esta variabilidad también puede ser una gran ventaja para el aprendizaje, ya que puede facilitar la generalización, la aplicación del comportamiento aprendido a nuevos estímulos. Esto aún no se ha demostrado para aprendizaje perceptivo visual”.

Los investigadores basaron su estudio en dos hipótesis. En la estrategia de generalización, el aprendizaje se basa en neuronas que ignoran estímulos sin importancia. Así, en el ejemplo del lanzador de tiro libre, procesan únicamente la información sobre el lanzamiento a puerta, pero no los diferentes ángulos de tiro o distancias a la portería. Estas neuronas generalmente se ubican en los pasos más altos del procesamiento sensorial.

En la estrategia de especialización, el aprendizaje opera a través de neuronas que están estrechamente sintonizadas con características tanto relevantes como irrelevantes para la tarea. Estas neuronas pueden proporcionar información muy precisa para la tarea en cuestión. Al hacerlo, procesan cada pieza de información por separado. Como resultado, el desempeño de la tarea es muy preciso, pero no se produce una generalización, y cada nueva tarea requiere nuevas neuronas, previamente no entrenadas, para procesar los estímulos. Las neuronas especializadas se encuentran en los primeros pasos del procesamiento sensorial.

En este estudio, cuatro grupos de sujetos fueron entrenados para detectar pequeñas diferencias en la orientación de un patrón de líneas. La tarea relevante era detectar la pendiente de las líneas en sentido horario o antihorario. Para cada uno de los dos grupos, se cambió el número de líneas durante el experimento. Este fue el estímulo irrelevante.

«Descubrimos que variar el número de líneas durante el entrenamiento llevó a una mejor generalización del desempeño real de la tarea», explica Giorgio Manenti.

«Los sujetos pudieron reconocer las diferencias en la orientación del patrón de líneas, incluso cuando se cambió la cantidad de líneas. Pudieron realizar la tarea incluso cuando se les mostraron patrones de líneas completamente nuevos o una nueva posición en la pantalla. que no había aparecido durante el entrenamiento, por lo que el aumento de la variabilidad no hizo que el proceso de aprendizaje se deteriorara, sino que generalizara e incluso mejorara el rendimiento del aprendizaje”.

Las simulaciones por computadora de los programas de entrenamiento en redes neuronales profundas artificiales confirmaron la conjetura de la estrategia de generalización. «En general, el estudio muestra que el tipo de entrenamiento puede influir en la estrategia de aprendizaje del cerebro y, por lo tanto, posiblemente también en el lugar donde se lleva a cabo el aprendizaje en el cerebro», dijo Caspar Schwiedrzik, jefe del grupo de investigación de Percepción y Plasticidad en DPZ y Neural Circuits and Neural Circuits. Grupo de cognición de ENI, resumen del trabajo.

«También se puede decir que entrenar en la visión es similar a los principios de entrenamiento en el fútbol. En ambos, una mayor variabilidad en el entrenamiento conduce a una mejor capacidad para enfrentar nuevos desafíos».

La investigación fue publicada en el bioRxiv servidor de preimpresión.