A todos nos gusta aprender cosas.
A algunos les gusta aprender un idioma,
a otros aprender instrumentos musicales
y a otros un deporte nuevo.
Y a todos hay cosas
que no nos gusta aprender,
pero nos encantaría saber,
A mí, por ejemplo, me encantaría
saber tocar la guitarra,
pero no me da ganas de tomar ninguna clase.
Quizás también aprender chino ya que
está.
En verdad, ¿a quién no le gustaría
poder aprender
cualquier cosa que queramos
con el mínimo esfuerzo posible?
Bueno, no los quiero entusiasmar mucho,
porque hoy no tengo la receta mágica.
Sin embargo, lo que sabemos
sobre el cerebro
está cambiando a una velocidad increíble.
Todavía nos falta bastante
para poder aprender
las claves del aprendizaje,
pero hoy les quiero contar
cómo estamos avanzando en este camino.
Yo estudié ingeniería electrónica
y lo que más me interesaba, era
el área de inteligencia artificial
y de cómo crear máquinas inteligentes
que puedan aprender cosas por sí solas.
Después me empezó a interesar
cómo nosotros, los humanos,
y los animales aprendemos.
Ahí me pasé a estudiar neurociencias
y aprendí a medir actividad neuronal
y a entrenar animales de laboratorio:
ratones, monos y estudiantes.
(Aplausos)
Ahora, la tarea de un neurocientífico
no es nada sencilla.
De hecho, el cerebro es el aparato
más complejo e inteligente que conocemos.
Está compuesto por 80 000 millones
de neuronas, como unas de estas.
Para peor, cada neurona recibe,
en promedio, hasta 10 000 conexiones
de otras neuronas.
Esto es como si cada uno de Uds.
pudiese escuchar al mismo tiempo
y ser influenciado por toda la gente
presente hoy en TEDxRíodelaPlata.
Cuando aprendemos algo,
nuestros cerebros cambian
y cambian físicamente.
Aunque ustedes no se dan cuenta,
su cerebro está cambiando ahora mismo.
¿Qué quiere decir esto?
Quiere decir que nuestro cerebro,
cuando aprendemos,
genera nuevas conexiones.
Hay neuronas que se empiezan
a conectar con otras neuronas.
Y algunas de estas conexiones
se hacen más fuertes
o se hacen más débiles.
¿Cómo podemos estudiar
qué pasa en el cerebro
cuando aprendemos algo nuevo?
Bueno, necesitamos una manera
de poder medir actividad neuronal
de manera muy precisa.
Pero lo más difícil
es que tenemos que seguir
exactamente las mismas neuronas por
todos los días que dura un aprendizaje.
Esto es algo que hasta hace
muy poco no podíamos hacer.
La nueva tecnología
que nos permite hacer esto
se llama microscopía de dos fotones
y nos ha abierto el panorama
para que podamos estudiar
qué pasa en el cerebro cuando aprende.
En este video les estoy mostrando
las neuronas respondiendo.
Esos relampagueos son neuronas activas.
Esos destellos de luz,
cuando son más intensos,
indican que la neurona está cada vez
más activa y respondiendo más.
Gran parte de mi tarea
como neurocientífico
es tratar de relacionar
cómo esa intensidad de cada neurona
se relaciona con el
comportamiento de un animal.
Estos microscopios nos permiten ver
estas mismas neuronas
que estoy mostrando acá durante semanas.
Las mismas, las mismas.
Esto nos abrió el panorama
para que podamos estudiar
qué pasa en un cerebro por primera vez.
¿Y cómo podemos hacer esto?
¿Cómo podemos estudiar
cómo un animal aprende?
Bueno, tenemos que agarrar
un animal de laboratorio
y enseñarle algo que no sabía
mientras, al mismo tiempo,
medimos sus neuronas
cómo van cambiando a medida que aprenden.
Bueno, les voy a contar cómo
hicimos esto en el laboratorio.
Nosotros agarramos un ratón
y le enseñamos a que detecte
la posición de un objeto
usando los bigotes.
Uds. se deben preguntar:
¿por qué los bigotes?
Bueno, los ratones son animales nocturnos
y, encima, no ven muy bien,
así que usan los bigotes
para navegar en su entorno.
Para ellos, los bigotes,
son como nuestros propios dedos.
Acá en el video les voy a mostrar
cómo un ratón resuelve esta tarea.
Ese palito negro que ven que aparece
es el objeto que tienen que detectar.
Y el ratón empieza a mover los bigotes
como loco para tratar de ubicarlo.
El objeto puede aparecer
en diferentes posiciones.
Ahora, lo que necesitamos
es que el ratón nos diga
dónde estaba el objeto.
¿Cómo le pudimos enseñar eso?
Bueno, le enseñamos
a que utilice la lengua
para decirnos si lo había detectado o no.
El experimento, en concreto, era así,
el objeto podía estar en dos posiciones:
cerca del rostro o lejos del rostro.
Si estaba cerca,
tenían que sacar la lengua
y si estaba lejos, la tenían
que dejar guardada.
Y todo esto lo resolvían
en completa oscuridad.
Lo más loco de todo es que al ratón
no le dimos ninguna instrucción
en particular.
Lo único que le dimos es un premio
si lo hacía correctamente.
Y de a poco, el ratón pudo ir aprendiendo.
Ahora, cuando empezamos la tarea,
el ratón no entendía nada.
Así que trataba de hacer
cualquier cosa a ver si la pegaba.
Al principio, movía los bigotes como loco
buscando si estaba el palito o no,
no le importaba nada.
Después se cansaban
y dejaban de responder por todo el día,
no había manera de motivarlos.
Y a veces, cuando estaban motivados,
se volvían a motivar de vuelta,
se la jugaban y sacaban la lengua
todo el tiempo
a ver si sacaban algún premio de garrón.
(Aplausos)
Y mientras medíamos las neuronas,
vimos exactamente lo mismo:
las neuronas en caos total,
muy difícil de entender qué hacían.
Pero a medida que
el animal iba aprendiendo,
el comportamiento se hacía
cada vez más consistente.
Esperaban ver que
el objeto se posicionaba,
recién ahí movían los bigotes
y lo buscaban con mucho cuidado.
Una vez que lo detectaban,
recién ahí, nos daban su respuesta.
Y las neuronas también
empezaron a ser mucho más ordenadas.
Se dividían la tarea.
Había neuronas que
aprendían a responder
sólo cuando movía los bigotes.
Otro grupo que respondía
cuando contactaba el objeto.
Y otro tanto que respondía
cuando el ratón sacaba la lengua.
¿Qué aprendimos de este experimento?
Aprendimos que el aprendizaje
es una tarea cooperativa a nivel neuronal.
Necesitan que muchas neuronas
hagan exactamente lo mismo.
Porque un día pueden desaparecer
y dejar de responder.
Que las neuronas
hagan exactamente lo mismo,
que muchas neuronas
hagan exactamente lo mismo,
hace que el aprendizaje sea robusto
y no dependa tanto
de neuronas individuales.
Si una neurona se muere,
hay otra que puede salir al rescate.
También, lo que descubrimos es que,
si bien el aprendizaje es muy flexible
y las neuronas van cambiando
a medida que vamos aprendiendo,
esta flexibilidad tiene límites.
¿Qué quiere decir esto?
Quiere decir que en el cerebro
hay una estructura prearmada
que, a veces, no puede cambiar.
Por ejemplo, la neurona que respondía
al movimiento de los bigotes
siempre hacía exactamente lo mismo:
por más aprendizaje que hacía,
no pasaba a ser nunca
una neurona que respondía
al contacto con el objeto.
Cada neurona respetaba su propia tarea
y su propio sindicato.
Ahora, ya sabemos cómo funciona
un cerebro, aproximadamente,
cuando el ratón sabe algo.
Estamos más cerca de plantearnos
el gran desafío:
¿Podríamos agarrar un ratoncito nuevo
y, artificialmente, modificarle
la actividad neuronal de tal manera
que cuando lo pongamos en una tarea
ya lo sepa hacer de una?
Es decir, ¿podemos esculpir
la actividad neuronal
mientras el ratón está pancho y relajado,
y que la primera vez que le pongamos
una tarea ya la sepa hacer de una?
Bueno, esto todavía
es bastante ambicioso,
pero estamos en el camino
de lograr hacer esto.
Entonces, en el laboratorio
nos planteamos hacer algo
un poquito más sencillo:
¿Podemos agarrar una neurona,
una sola neurona de todo el cerebro
y enseñarle a hacer algo
que nosotros queremos?
Les voy a contar lo que hicimos.
Agarramos y le dimos una señal al ratón,
que el tiempo empezaba a correr
y lo que tenían que hacer
era incrementar la actividad
de esa neurona hasta un objetivo
y si lo hacían recibían un premio.
¿Y cómo hacíamos esto?
Bueno, lo que hacíamos, y que acá
lo pueden ver en la línea verde,
es enseñarle al ratón que esa neurona
tenía que incrementar esa actividad
hasta llegar a un objetivo,
que es ese pico que ven,
y ahí recibía un premio.
Para ayudar a la neurona,
le dábamos un sonido.
Un sonido más grave que le decía
si estaba lejos del objetivo
y un sonido más agudo
cuando estaba más cerca.
De la misma manera que el ratón
con sus bigotes, al principio,
el ratón no sabía qué hacer mucho
para cambiar la actividad neuronal.
Por insistir entre la asociación,
el objetivo
-- incrementar la actividad neuronal --
y el premio, la neurona aprendía
a responder cada vez más rápido.
Si bien, esto fue agarrar una sola neurona,
esto es el primer paso
para que en algún momento
podamos incorporar conocimiento
artificial en cerebros.
También, lo que aprendimos
de este experimento
es que para que la neurona aprenda,
lo único que tuvimos que darle
era información de su estado,
decirle qué tan lejos estaba
de un objetivo
y darle un premio si lo lograba.
Básicamente, para enseñar
a esta neurona,
no hicimos nada muy diferente
de lo que hacemos
cuando nosotros aprendemos algo:
practicar mucho, que alguien
nos diga si las cosas están bien o mal
y recibir, eventualmente,
un premio si lo hacemos bien.
Espero haberlos convencido,
por ahora, de que el cerebro
es enormemente flexible
y que nuestros circuitos neuronales
pueden cambiar en cualquier momento.
Gracias a esto es que podemos
aprender a usar un montón de herramientas
casi como si fuesen extensiones
de nuestro cuerpo.
Si sabés tocar la guitarra
es porque en tu cerebro
hay circuitos que saben
qué movimientos de los dedos hacer
para obtener cada nota.
Para tu cerebro, al fin y al cabo,
no es tan diferente tu mano
que una herramienta.
Ahora, si para tu cerebro
no es tan diferente
aprender a controlar tu brazo
que una herramienta,
¿quiere decir que nos podríamos
agregar nuevos periféricos?
Por ejemplo, ¿podríamos agregarnos
un módulo, un chip,
que nos permita controlar un brazo robótico?
O más loco, ¿algo que nos agregue
más capacidad de aprendizaje, más memoria,
que venga pre-cargado con idiomas,
chino en mi caso,
o que nos ayude a hacer
cálculos mentales mucho más rápido?
Aunque parezca de ciencia ficción,
estos hombres y mujeres ciborgs,
ya empiezan a estar entre nosotros.
En pacientes parapléjicos
se están empezando a hacer
implantes neuronales para que
los pacientes puedan controlar
un brazo robótico con su propio
cerebro y ganar independencia.
Estos implantes miden actividad
de unas pocas neuronas,
decodifican esa información
y controlan las articulaciones
de brazos robóticos.
De la misma manera que antes,
al principio el cerebro
no sabe cómo controlarlo,
pero mediante esfuerzo y práctica,
prueba y error, lo puede aprender.
Acá lo que ven es una paciente
con uno de estos implantes:
esa cajita que ven arriba de la cabeza.
Con su propio cerebro ella
está controlando ese brazo robótico.
Gracias a la enorme
flexibilidad del cerebro,
ella ha logrado cambiar
sus circuitos neuronales
de tal manera de controlar
ese brazo robótico de manera eficiente.
Con mucha práctica, los movimientos
se empiezan a hacer más naturales
y empiezan a ser parte
de su propio cuerpo.
Y, por primera vez, en muchos años,
la paciente puede lograr
tomar una bebida por su propia cuenta.
(Aplausos)
La sonrisa final de la paciente
nos hace acordar lo lindo
que es aprender algo nuevo
por primera vez.
Lograr hacer algo
que nos parecía imposible.
Lo vivimos, quizás, cuando de bebés
nos salen las primeras palabras
y logramos caminar,
de niños cuando aprendemos a escribir
y, quizás, a jugar a la pelota,
a los veinte y pico cuando estudiamos
una carrera, una profesión.
A veces de adulto ya no nos da tanto
la paciencia ni el tiempo, para aprender
pero si te da el bichito de la curiosidad
y querés aprender algo nuevo,
acordate lo lindo que es
y no dudes que tu cerebro
está preparado para eso.
Porque, al fin y al cabo,
si una neurona puede aprender,
¿no van a poder 80 000 millones?
¡Gracias!
(Aplausos)