Richard Dawkins [i]
Biólogo evolutivo; profesor emérito de Public Understanding of Science, Oxford; autor de La magia de la realidad
¿Profunda, elegante, bella? Parte de lo que convierte a una teoría en elegante es su poder de explicar mucho al tiempo que presupone muy poco. En ese sentido, la teoría de la selección natural de Darwin gana por goleada. La proporción de la enorme cantidad de cosas que explica (todo sobre la vida: su complejidad, su diversidad y su ilusión de diseño cuidadoso) dividida por lo poco que necesita postular (supervivencia no aleatoria de genes aleatoriamente variados a lo largo del tiempo geológico) es enorme. En el campo de la comprensión humana, jamás se había explicado tanto presuponiendo tan poco. Elegante, pues, y profunda, puesto que sus profundidades estuvieron ocultas a ojos de todos hasta bien entrado el siglo XIX. Por otro lado, para algunas sensibilidades, la selección natural es demasiado destructiva, demasiado derrochadora y demasiado cruel como para ser considerada bella. En cualquier caso, puedo contar con que alguien más habrá elegido a Darwin. Yo me decantaré por su biznieto y volveré a Darwin al final.
Horace Barlow, FRS, es el nieto pequeño de sir Horace Darwin, el hijo pequeño de Charles Darwin. Barlow, actualmente un nonagenario muy activo, es miembro de una distinguida estirpe de neurobiólogos de Cambridge. Quiero hablar de una idea que publicó en dos artículos en 1961, sobre la reducción de la redundancia y el reconocimiento de patrones. Se trata de una idea cuyas ramificaciones e importancia me han inspirado a lo largo de toda mi trayectoria profesional.
El folclore de la neurobiología incluye una mítica «neurona de la abuela», que se dispara sólo cuando cae frente a la retina una imagen muy particular, la cara de la abuela de Jerry Lettvin (Lettvin fue un distinguido neurobiólogo estadounidense que, como Barlow, trabajó con la retina de las ranas). La cuestión es que la abuela de Lettvin es sólo una de las incontables imágenes que un cerebro es capaz de reconocer. Si hubiera una neurona específica para todo lo que somos capaces de reconocer —no sólo la abuela de Lettvin, sino muchas otras caras, objetos, letras del alfabeto, flores, todos ellos vistos desde muchos ángulos y distancias—, tendríamos una explosión combinatoria. Si el reconocimiento sensorial funcionó con el principio de la abuela, el número de neuronas de reconocimiento específico para todas las combinaciones posibles de impulsos nerviosos superaría al número de átomos en el universo. De manera independiente, el psicólogo estadounidense Fred Attneave había calculado que el volumen del cerebro tendría que medirse en años luz cúbicos. Así, Barlow y Attneave propusieron, cada uno por su parte, la reducción de las redundancias como respuesta.
Claude Shannon, inventor de la teoría de la información, acuñó el término «redundancia» como algo parecido a lo contrario de la información. En inglés, la q va siempre seguida de una u, de modo que la u puede omitirse sin que se pierda información. Es redundante. Siempre que hay redundancia en un mensaje (que es siempre que hay no aleatoriedad), el mensaje se puede recodificar de manera más económica sin perder información, aunque con cierta pérdida de capacidad de corregir errores. Barlow sugirió que en cada etapa de los recorridos sensoriales hay mecanismos ajustados para eliminar la redundancia masiva.
El mundo en el momento t no difiere mucho del mundo en el momento t-1. Por tanto, para los sistemas sensoriales no es necesario estar informando constantemente del estado del mundo. Ellos tan sólo precisan alertar de los cambios, dejando que el cerebro presuponga que todo lo no informado permanece igual. La adaptación sensorial es una característica muy conocida de los sistemas sensoriales que hace exactamente lo que Barlow prescribió. Si una neurona indica la temperatura, por ejemplo, la ratio de descarga no es, como uno podría suponer ingenuamente, proporcional a la temperatura. En cambio, la ratio de descarga neuronal ocurre sólo cuando hay un cambio en la temperatura. Luego se apacigua hasta llegar a una frecuencia baja, de descanso. Ocurre lo mismo con las neuronas que señalan brillo, estrépito, presión, etc. La adaptación sensorial alcanza una economía enorme a base de explotar la no aleatoriedad en la secuencia temporal de los estados del mundo.
Lo que consigue la adaptación sensorial en el terreno temporal, lo consigue el muy sólido fenómeno de la inhibición lateral en el terreno espacial. Si una escena del mundo queda atrapada en una pantalla pixelada, como la parte posterior de una cámara digital o la retina de un ojo, la mayoría de los píxeles parecen iguales a sus vecinos inmediatos. Las excepciones son los píxeles que quedan en los bordes, en los límites. Si cada célula de la retina informara fielmente de su valor lumínico al cerebro, el cerebro se vería bombardeado por un mensaje enormemente redundante. Si la mayoría de los impulsos que alcanzan el cerebro provienen de las células pixelares que se encuentran en las zonas límite de la escena, se consiguen grandes economías. Entonces el cerebro presupone la uniformidad de los espacios que hay entre los límites.
Tal y como Barlow indicó, esto es exactamente lo que consigue la inhibición lateral. En la retina de las ranas, por ejemplo, cada célula ganglionar manda señales al cerebro, informando de la intensidad de la luz en su ubicación particular de la superficie de la retina. Pero, al mismo tiempo, manda señales inhibidoras a sus vecinos inmediatos. Eso significa que las únicas células ganglionares que mandan señales fuertes al cerebro son las que están en un límite. Las células ganglionares que se sitúan en campos de color uniformes (es decir, la mayoría) mandan escasos o nulos impulsos al cerebro porque, a diferencia de las células de los bordes, están inhibidas por todas sus vecinas. La redundancia espacial en la señal queda eliminada.
El análisis de Barlow se puede extender a la mayor parte de lo que hoy sabemos sobre neurobiología sensorial, incluyendo las famosas neuronas detectoras de líneas horizontales de los gatos descubiertas por Hubel y Wiesel (las líneas rectas son redundantes, reconstruibles a partir de sus extremos), y las detectoras de movimiento («bichos») en la retina de las ranas, descubiertas por el mismo Jerry Lettvin y sus colegas. El movimiento representa un cambio no redundante en el mundo de las ranas, pero todo movimiento es redundante si persiste en la misma dirección a la misma velocidad. Como era de esperar, Lettvin y su equipo descubrieron una neurona «de extrañeza» en sus ranas, que se dispara sólo cuando un objeto en movimiento hace algo inesperado, como acelerarse, ralentizar o cambiar de dirección. La neurona «de extrañeza» está ajustada para destacar la redundancia de grado muy alto.
Barlow señaló que un estudio de los filtros sensores de un animal determinado podía ofrecernos, en teoría, una lectura de las redundancias presentes en el mundo del animal. Podría constituir una especie de descripción de las propiedades estadísticas de ese mundo. Lo que me recuerda que había dicho que volvería a Darwin. En Unweaving the Rainbow, sugerí que el acervo genético de una especie es «un libro genético de los muertos», una descripción codificada de los mundos ancestrales en los que los genes de las especies han sobrevivido a lo largo del tiempo geológico. La selección natural es una calculadora de promedios, que detecta las redundancias —los patrones de repetición— en los mundos sucesivos (sucesivos a través de millones de generaciones) en los que la especie ha sobrevivido (promediados entre todos los miembros de la especie reproducida sexualmente). ¿Podríamos tomar lo que Barlow hizo para las neuronas en los sistemas sensoriales y hacer un análisis paralelo para los genes en acervos genéticos seleccionados de manera natural? Bueno, eso sí que sería profundo, elegante y bello.
[i] BROCKMAN John. Eso lo explica todo. Ideas bellas, profundas y elegantes sobre cómo funciona el mundo. Ed. Deusto. 1996.
