Cuáles son los factores que influyen en la toma de decisiones y por qué un nuevo hallazgo cambiaría el paradigma
El estudio demostró que áreas del cerebro tienen dos funciones: percibir estímulos e intercambiar información constante con otras regiones. El hallazgo, obtenido en experimentos con ratones, cambia el paradigma sobre cómo se generan las elecciones
Tomar una decisión parece un proceso simple: ver, pensar y actuar. Sin embargo, el cerebro no funciona de manera tan lineal como se creía. Un estudio reciente de la University of Illinois Grainger College of Engineering muestra que incluso las regiones más básicas, encargadas de procesar estímulos, también participan activamente en las elecciones que hacemos.
La investigación cuestiona la idea tradicional de que las decisiones se generan únicamente en zonas más complejas del cerebro, como la corteza frontal.
Un cambio en la forma de entender cómo decide el cerebro
Durante años, la neurociencia describió la toma de decisiones como un proceso jerárquico. En ese esquema, las áreas sensoriales captan estímulos —como una imagen o un sonido— y luego envían esa información a regiones superiores, donde finalmente se elige una acción.
Para entenderlo mejor es como cuando una persona toca una superficie caliente, no solo percibe el calor y luego decide retirarse en una etapa posterior. Parte de esa “decisión” comienza a construirse desde el mismo momento en que se procesa la sensación, con múltiples regiones del cerebro intercambiando información casi al mismo tiempo.
El profesor Yurii Vlasov explicó que el cerebro utiliza lo que denomina “lazos de retroalimentación anidados”. En términos simples, son circuitos que envían información de ida y vuelta entre distintas regiones. Esto permite ajustar continuamente lo que se está procesando, en lugar de seguir un camino fijo.
“Queremos aprender de mil millones de años de evolución”, señaló Vlasov, en referencia a la posibilidad de aplicar estos principios al desarrollo tecnológico.
Cómo se realizó el experimento
Para estudiar este fenómeno, el equipo trabajó con ratones en entornos virtuales diseñados para exigir decisiones perceptivas. Es decir, los animales debían interpretar estímulos y elegir entre distintas opciones.
Mientras realizaban estas tareas, los investigadores registraron la actividad cerebral en la corteza somatosensorial primaria. El objetivo era observar cómo respondía esta región durante el proceso de decisión.
Los resultados mostraron que esta zona no solo reaccionaba a los estímulos, sino que también presentaba señales vinculadas a la elección que el animal estaba por realizar.
Además, se detectó que esta actividad estaba influida por otras áreas del cerebro mediante circuitos de retroalimentación. Esto indica que la información no fluye en una sola dirección, sino que circula en múltiples sentidos.
El análisis permitió observar que estos intercambios ocurren en escalas de tiempo extremadamente breves, del orden de milisegundos—es decir, más rápido que un parpadeo—. Esto sugiere que el cerebro integra información y ajusta decisiones casi en tiempo real.
En lugar de un proceso secuencial, donde cada etapa depende de la anterior, el sistema parece funcionar como una red en la que distintas regiones trabajan de manera coordinada. Este tipo de organización permite mayor flexibilidad. El cerebro puede modificar su respuesta a medida que recibe nueva información, lo que resulta clave en entornos cambiantes.
Implicaciones para la inteligencia artificial
Uno de los aspectos más relevantes del estudio es su posible impacto en el desarrollo de inteligencia artificial. Actualmente, muchos sistemas están diseñados siguiendo modelos inspirados en la idea de procesamiento jerárquico.
Sin embargo, estos modelos presentan limitaciones, especialmente en términos de adaptación y consumo energético. Según los investigadores, imitar la arquitectura del cerebro —con sus circuitos de retroalimentación— podría mejorar el rendimiento de estos sistemas.
La inteligencia natural no solo procesa información de manera eficiente, sino que también consume menos energía que los sistemas artificiales actuales. Comprender cómo logra ese equilibrio es uno de los principales objetivos de este tipo de investigaciones.
Vlasov sostiene que incorporar estos principios permitiría desarrollar tecnologías más flexibles, capaces de ajustarse a situaciones nuevas sin necesidad de grandes recursos computacionales.
A pesar de los avances, los científicos reconocen que aún queda mucho por entender. Uno de los próximos pasos es profundizar en el estudio de la dinámica temporal de estas interacciones y descifrar el “código” que utilizan las neuronas para comunicarse.
