El análisis del funcionamiento del cerebro es un área compleja y en constante desarrollo. Según varios estudios, el cerebro tendría su propio algoritmo para anticipar sonidos e imágenes futuras: el código predictivo. En este artículo abordaremos el código predictivo, que es el algoritmo natural del cerebro para predecir su entorno.
El código predictivo: ¿qué es?
Nuestro cerebro es capaz de deducir un modelo complejo y sofisticado a partir de sus experiencias cognitivas. Esto le permite predecir experiencias futuras y anticiparlas. Gracias a este modelo, puede reconocer personas, sonidos o imágenes con gran precisión basándose en experiencias pasadas. Al anticipar su entorno en lugar de analizar cada detalle en cada momento, el cerebro reduce la carga cognitiva, lo que se traduce en un ahorro de tiempo y eficiencia. Cuando su predicción no es compatible con el valor real, se desencadena un efecto de sorpresa.
El efecto de sorpresa, una reacción a un error en el código predictivo
El código predictivo se basa en información que el cerebro anticipa y que ya conoce. Cuando el cerebro percibe una información que no ha anticipado correctamente, hay un error de predicción: una diferencia entre el valor predicho por el cerebro y el valor real. Este error produce el efecto de sorpresa que conocemos cuando se presenta información inesperada. Esto incita a nuestro cerebro a adaptarse y modificar su modelo para anticipar mejor este tipo de situación en el futuro. Este proceso de actualización le permite mejorar constantemente la comprensión del mundo que nos rodea.
El código predictivo y el autismo
Investigaciones recientes sugieren que un fallo en este sistema de predicciones podría ser la causa de la hipersensibilidad de las personas con autismo a los estímulos sensoriales.
Consideremos el ejemplo de una persona no autista que entra en una perfumería. Al principio, el olor fuerte puede resultar chocante y sorprendente, pero el cerebro termina acostumbrándose al aroma y deja de prestarle atención. Esto sucede porque el cerebro, después de un periodo de adaptación, puede predecir que el olor permanecerá constante y decide filtrar esta información repetitiva.
Por otro lado, una persona con autismo no siempre tiene la capacidad de filtrar esta información de la misma manera. Con cada ráfaga de olor, su cerebro percibe un nuevo estímulo. Las predicciones del modelo de su cerebro no son correctas y los errores generados por una anomalía en este modelo explican por qué el olor se percibe una y otra vez, causando molestia ante olores intensos.
Algoritmo del código predictivo
El profesor Karl Friston, un investigador en el campo del código predictivo, ha investigado el tipo de algoritmo utilizado por el cerebro para predecir su ambiente exterior. Según él, nuestro cerebro usaría un algoritmo similar al de la estimación por máxima verosimilitud, también conocido como algoritmo EM (Expectation Maximisation). El algoritmo EM utiliza la información disponible para estimar parámetros estadísticos basándose en fórmulas matemáticas de probabilidades para interpretar el mundo que nos rodea. El objetivo del cerebro es adaptar continuamente sus parámetros y actualizar su modelo interno, para minimizar el error entre la predicción y la realidad. Este algoritmo se utiliza a menudo en campos de Machine Learning. Para comprender los fundamentos del Machine Learning, puedes consultar este artículo.
Compresión de señales para ganar en eficiencia
Gracias al código predictivo, nuestro cerebro no requiere registrar las señales que recibe, sino únicamente el error entre la predicción y el valor real, que por lo general tiene una varianza más baja. Por lo tanto, el código predictivo se enfoca en codificar solo ese error, lo que permite una compresión de señales más eficiente. Por ejemplo, esta técnica se puede utilizar para comprimir vídeos: ciertos píxeles se repiten en varias imágenes y no es necesario almacenar estos píxeles en cada instante.
Las predicciones se realizan en función del modelo y de su complejidad. Por ejemplo, para una imagen, esto podría consistir en calcular el promedio de los píxeles vecinos. Obviamente, hay modelos mucho más sofisticados que no se abordan en este artículo.
Conclusión
El código predictivo explica cómo nuestro cerebro optimiza el procesamiento de estímulos externos al anticipar datos futuros. Emplea algoritmos bien conocidos en el ámbito de la Data Science. Para saber más sobre las tecnologías de data science y capacitarte en las profesiones de la Data, únete a DataScientest que ofrece un acompañamiento educativo completo.
