¿Por qué todavía no sabemos cómo funciona exactamente el cerebro?

Answer 1

Nuestro propio cerebro es el equivalente a la Vía Láctea, y lo que se ha entendido está en la escala del sistema solar.

Es decir, no solo somos incapaces de saber cómo funciona exactamente el cerebro, también estamos muy, muy lejos de tener incluso una comprensión aproximada de nuestro propio cerebro, prácticamente en todos los niveles.

Desde el punto de vista de los datos y la ciencia, el cerebro es bastante similar a la Vía Láctea en muchos parámetros.

1. La pura complejidad (ya sea del cerebro o de la galaxia) está más allá de la imaginación más salvaje. Más específicamente, en la actualidad solo tenemos algunas ideas muy vagas sobre los siguientes hechos clave, que podrían estar fuera de magnitud.

a. Para empezar, ni siquiera sabemos realmente cuántas neuronas hay en nuestro propio cerebro. Sin mencionar cuántos de ellos se están utilizando.

La estimación más reciente y precisa es que el cerebro humano contiene 86 billones (~ 10 ^ 11), más o menos varias docenas de billones, tal vez. E incluso este número es una suposición descabellada, porque simplemente no hay una manera de contar con seguridad las neuronas individuales en un ser humano vivo . El número se deriva de un par de experimentos aproximados, que incluyen un examen relativamente tosco de varias muestras de cerebro postmortem. Así que cualquiera puede adivinar cómo es el número.

Entonces, sin saber este número tan básico, todas las siguientes preguntas son simplemente imposibles de responder, como cuántas neuronas utilizamos realmente, cuál es la capacidad máxima del cerebro humano, etc.

Referencia: Fraccionador isotrópico: un método simple y rápido para la cuantificación de los números totales de células y neuronas en el cerebro

Un número igual de células neuronales y no neuronales hacen que el cerebro humano sea un cerebro de primate isométricamente ampliado DOI: 10.1002 / cne.21974

segundo. Hay al menos un número igual de células no neuronales que desempeñan un papel fundamental en la realización de todo tipo de funciones del cerebro, incluidos los sentimientos y los pensamientos.

Una clase específica de tales células se llama neuroglia (o glía), que puede clasificarse en 3 subtipos principales: microglia, macroglia y otros tipos. Las células gliales son esenciales para mantener las funciones neuronales en todos los aspectos, como proporcionar el apoyo físico necesario, nutrientes, aislamiento, etc. Muy recientemente, se acaba de descubrir que también forman conexiones específicas con ciertas neuronas, por lo que desempeñan funciones importantes en actividades neuronales como Como pensamiento y recuerdos.

Una caricatura que representa tres clases importantes de células de la glía: Microglia (marrón), Astrocitos (verde) y Oligodendrocitos (azul claro). Funcionan como las rejillas, los enchufes, los recubrimientos, los adaptadores, los multiplicadores … (todo excepto los cables) de un chip eléctrico, hacen y ajustan sus salidas de señalización.

Fuente: www.123rf.com/Clipart-vector/neuron_brain.html

Sin embargo, aunque esta clase especial de células fue descubierta hace más de un siglo (1846 por Rudolf Virchow), no fue sino hasta este siglo en que comenzamos a vislumbrarlas . De hecho, la estimación de 86 mil millones de células gliales en el cerebro es literalmente una suposición salvaje, y el número real puede ser varias magnitudes más altas. Un factor particularmente complicado es que las células son mucho más pequeñas y están creciendo, dividiéndose y muriendo activamente. Por lo tanto, podría ser seguro decir que realmente sabemos muy poco de ellos, incluso en términos de números.

do. Las posibles conexiones entre las neuronas son mucho mayores que la cantidad de estrellas en la Vía Láctea.

Digamos que hay ~ 170 mil millones de células (neuronas + células gliales) que son críticas para la función de nuestro cerebro. Esto es más o menos comparable a la estimación aproximada de 100-400 billones de estrellas en la Vía Láctea. Sin embargo, al igual que las estrellas son solo una pequeña fracción de los secretos del universo, la única existencia de neuronas por sí solas no importa mucho a cómo nos sentimos o pensamos.

Lo que importa son sus conexiones: cómo las neuronas se comunican entre sí. Las neuronas confían en algunas pequeñas estructuras altamente dinámicas, llamadas sinapsis , para llevar a cabo sus funciones. Las sinapsis son estructuras similares a una protuberancia que permiten que una neurona pase una señal eléctrica o química a otra. Sin sinapsis, una neurona es como un cable sin las articulaciones correctas, lo cual es inútil , literalmente.

(Para obtener una explicación más detallada sobre las sinapsis químicas, lea la respuesta de Jenny ZW Li a ¿Cuáles son los hechos más alucinantes sobre el cerebro humano?).

¿Cuántas sinapsis tiene una neurona típica? En la escala de 5,000-10,000, aunque nadie lo sabe con certeza, porque no se pueden detectar in vivo con las tecnologías actuales. Por lo tanto, en conjunto, se estima que son 100-1,000 trillones (10 ^ 14-10 ^ 15) de conexiones de sinapsis en el cerebro . Eso es al menos 1000 veces más que las estrellas en la forma de la leche.

Las sinapsis en nuestro cerebro son mucho más densas que esto:

re. Pero este tipo de conexiones sinápticas solo cuentan para una pequeña porción de la complejidad.

Derecha. El número total de 100 trillones, por abrumador que parezca, sigue siendo una pequeña parte de las vastas incógnitas.

yo. Este número solo tiene en cuenta un tipo de conexiones sinápticas, las sinapsis químicas. Si bien hay al menos otras dos formas en que las neuronas pueden comunicarse entre sí. Uno es otro tipo de conexiones sinápticas llamadas sinapsis eléctricas, que a menudo se encuentran al lado de las sinapsis químicas.

Un esquema que compara los dos tipos de sinapsis: eléctrico y químico.

El otro tipo se llama señalización neuronal retrógrada (de largo alcance) como el óxido nítrico (NO). Este tipo de molécula puede difundirse libremente en el cerebro y afectar a muchas neuronas al mismo tiempo.

Una caricatura muestra cómo una neurona puede “confundirse” por las tres señales que recibe al mismo tiempo.

ii. No tenemos ideas sobre cómo interactúan las neuronas, las células gliales y otros tipos de células no neuronales importantes. Este misterio es como un gran agujero negro que nubla las poblaciones de 86 mil millones de células y más.

2. Al igual que el estudio con el universo, en comparación con las incógnitas desconocidas que se encuentran frente a nosotros, las herramientas que tenemos ahora son extremadamente pobres y limitadas. Y esto no cambiará mucho, al menos en el futuro cercano.

Esto se debe a una paradoja fundamental en términos de estudios experimentales: debido a que no existen buenos sustitutos para estudiar los cerebros humanos, los esfuerzos para comprender nuestro propio cerebro se limitan principalmente a los métodos intactos y sin interrupciones debido a razones éticas aparentes. Por lo tanto, la gran mayoría de sus secretos son simplemente encerrados e irrecuperables.

Para ponerlo en contexto, un caso similar es nuestro esfuerzo por comprender y curar el cáncer. Encontramos excelentes sustitutos como modelos de ratones y ratas. En las últimas décadas, se sacrificaron decenas de millones de ratones para la investigación experimental. Sin ellos, no podremos obtener tal avance en los tratamientos contra el cáncer.

Desafortunadamente, el cerebro de un ratón o una rata es demasiado simple para ser un buen sustituto del cerebro humano, aunque estos estudios nos enseñan una gran cantidad en el pasado y en el presente. Hoy en día los monos se utilizan cada vez más en los estudios cerebrales, que sin duda contribuyen a los avances en la investigación cerebral.

Sin embargo, los aspectos verdaderamente únicos del cerebro humano, como el procesamiento del lenguaje “natural”, o las emociones abstractas como la conciencia o la ética, simplemente no se pueden replicar en ningún modelo manipulador hasta el momento, o en un futuro cercano.

No hace falta decir que, en las últimas dos décadas, hicimos un avance sin precedentes en el desarrollo de la IA, como lo que hemos ganado en la comprensión del universo.

Al mismo tiempo, recuerde que la IA más avanzada, como AlphaGo, está ocupando> 1000 veces más espacio, quemando> 1000 veces más energía (bueno, estoy lanzando una suposición salvaje aquí), pero solo es capaz de vencer a la humana cerebro en una cosa, y una sola cosa.

Modificado de The Economist. Confrontación

Aparentemente hay un largo, largo, largo camino por recorrer. ¿Podemos crear una réplica comparable (también conocida como AI) de nuestro propio cerebro, cuando solo entendemos una fracción tan pequeña? Dudo seriamente al respecto. Pero, por supuesto, es un misterio continuo que solo el tiempo puede decir.

Answer 2

La inteligencia no está en la escala neuronal.

Ya sabes cómo funcionan los trazos de pincel, ¿podrías recrear la Noche estrellada de Van Gogh? La información crítica para el esfuerzo no sería tanto la forma de sus golpes como los patrones emergentes entre ellos.

Nosotros (más o menos) sabemos cómo sus cientos de miles de millones de neuronas funcionan individualmente. Aprendes el vocabulario básico en Bio 101: dendritas, axones, potencial de acción, pero la inteligencia no surge de las neuronas. Si lo hiciera, pensarías tanto en el resto de tu cuerpo como en tu cerebro. La inteligencia es una función de los efectos combinatorios entre las neuronas: cómo se organizan.

Cómo funcionan las neuronas en combinación es el tema del estudio en curso. Por ejemplo, los científicos en el proyecto de conectoma están dibujando activamente las arquitecturas de estos circuitos. Cómo están conectados estructuralmente tampoco es el final de la historia; ¡Queda como interactúan entre ellos! ¿Una sinapsis particular (de los 100 trillones presentes) es inhibitoria o excitiva? ¿Cómo responde la neurona afectada a las señales conflictivas de diferentes vías? Este será un trabajo para el campo recientemente inventado de la optogenética, que usará la luz para estimular neuronas individuales in vivo para ver qué sucede.

Estos son los nudos que se deben desentrañar y sondear un billón de veces antes de que hayamos reducido la inteligencia humana a algo replicable.

Incluso si supiéramos cómo escribir todo el software, todavía hay limitaciones de hardware. La logística de modelar 10 ^ 14 sinapsis en tiempo real está justo fuera de nuestros límites en este momento. Los circuitos muy estudiados se han simulado en muchas ocasiones durante años, pero son órdenes de magnitud más pequeños de lo que sería necesario replicar para acercarse a la versatilidad de todo nuestro cerebro.

Answer 3

El cerebro es demasiado complejo para ser comprendido fácilmente.

En los días de Isaac Newton, la ciencia era “fácil” :

• Se hace una observación: la manzana cae del árbol a la tierra.
• Se formula una hipótesis comprobable: “los cuerpos se atraen”
• Se formula una ecuación (o ley científica): la ley de gravitación de Newton. En su forma moderna, la ecuación contiene tres incógnitas y un parámetro.

El sistema estudiado es bastante sencillo: consta de dos objetos que interactúan.

Hoy, la ciencia es complicada . Los sistemas que se tratan contienen millones, billones o billones de objetos individuales que interactúan entre sí. Las ecuaciones para describir estos sistemas contienen un gran número de incógnitas y parámetros, lo que los hace difíciles de resolver. En el cerebro, 100 mil millones de neuronas interactúan entre sí utilizando mil veces más conexiones e incluso operaciones aparentemente simples como la recuperación o el almacenamiento de la memoria requieren la interacción de una gran parte de estos elementos. Para comprender realmente sistemas tan complejos, es decir, para hacer predicciones significativas y comprobables, necesitamos hipótesis que puedan capturar la interacción de todos los objetos que interactúan. Dicha hipótesis no puede ser formulada por modelos simples. Incluso si las ecuaciones de los constituyentes individuales pudieran ser simples (lo que a menudo son), las implicaciones de estas ecuaciones, es decir, las dinámicas que emergen de su interacción, están más allá de lo que los humanos pueden imaginar.

Answer 4

fMRI, uno de los caballos de batalla de la investigación en psicología y neurociencia, se desarrolló por primera vez en la década de 1990. La técnica todavía está experimentando un refinamiento activo y, en ocasiones, grandes autocorrecciones. La tecnología más nueva y precisa para estudiar el cerebro todavía está en desarrollo activo, como la Optogenética, ¡una técnica de biología molecular que surgió en los últimos años!

Esto significa que, para los miembros de la actual generación de neurocientíficos que trabajan como yo, la “tecnología avanzada” que utilizamos solo se inventó dentro de nuestras propias vidas. ¡Danos un respiro a los neurocientíficos, todavía estamos aprendiendo a trabajar estas cosas!

Segundo, usa la palabra “exactamente”. Sin embargo, con el cerebro, puede que nunca haya una respuesta “exacta”, sino una estadística y probabilística . Por ejemplo, digamos que una fMRI estudia a 16 pacientes y encuentra que una tarea que involucra la recuperación de la memoria muestra activaciones en el hipocampo. ¿Podemos decir, en base a ese estudio, que cada vez que uno recupera una memoria, el hipocampo y solo el hipocampo siempre “siempre” mostrará la activación?

Concedido, con cada estudio de resonancia magnética funcional (IRM) más grande subsiguiente, es posible que tengamos más confianza en que una parte específica del hipocampo está involucrada en la recuperación de la memoria. Sin embargo, si tuviera que realizar una búsqueda de todos los documentos actuales sobre la resonancia magnética funcional y la recuperación de la memoria, observaría que hay una distribución de resultados, que abarca varias regiones del cerebro, y que existe una gran variabilidad en la señal de activación y Patrones de activación a través de los sujetos. La mayoría de los hallazgos en neurociencia se deben calificar con palabras como “probable” y “probable”.

Le robaré a Bradley Voytek aquí, ya que recientemente encontré una publicación en el sitio web de su laboratorio donde lo resume mejor:

Comprenda que la mayoría de los “hechos” neurocientíficos son, de manera inherente, declaraciones estadísticas, no objetivas. Por ejemplo: el área de Broca probablemente está involucrada en la producción del lenguaje, en la medida en que existe una región del cerebro que puede identificarse claramente como “área de Broca” en cualquier persona dada. Existe una razón por la cual los neurocirujanos realizan el mapeo de estimulación eléctrica antes de la resección del tejido.

Fuente: Neurociencia

NB: La neurociencia computacional también está encontrando más evidencia de la naturaleza probabilística de la computación en el cerebro: Modelos probabilísticos del cerebro

Answer 5

Sabemos muchas cosas sobre el cerebro, pero hay más que no sabemos, y podemos estar bastante seguros de que hay muchas cosas que no sabemos que no sabemos.

A menudo se dice que el cerebro humano es el objeto más complejo del universo conocido.

Los cerebros son básicamente bolas de células. Todo sobre los cerebros se reduce a las funciones de estas células. Por lo tanto, para entender completamente el cerebro, primero deberíamos tener una comprensión completa de cómo funcionan todos los diferentes tipos de células y genes y proteínas y la química relacionada, lo que básicamente significa que deberíamos haber resuelto la mayoría de los problemas. Problemas de biología y medicina (pensar en eso …).

Pero los cerebros también son procesadores de información increíblemente sofisticados. Hay partes de las funciones de procesamiento de información de los cerebros que tenemos un conocimiento razonable de (en particular, nivel de percepción de bajo nivel). Sin embargo, todavía estamos luchando para que las teorías comiencen a explicar cómo la mayoría del cerebro hace lo que hace (o todo lo que es). Estamos aprendiendo mucho a través de los principios de la informática, y al construir algunos modelos informáticos impresionantes de diferentes aspectos de la cognición. Sin embargo, obviamente estamos arañando la superficie.

Y eso es solo lo que sabemos que no sabemos.

En cuanto a cuándo, eso depende de tantas cosas, algunos expertos confían en que, con un progreso exponencial en campos relacionados, podríamos lograrlo dentro de nuestras vidas. Otros son mucho menos optimistas.

También vale la pena tener en cuenta que las implicaciones de comprender completamente el cerebro humano serían transformadoras para decirlo con suavidad. Dada la capacidad implícita de crear una nueva y poderosa tecnología en inteligencia artificial y bioingeniería, y al mismo tiempo entender y controlar los fundamentos de nuestro ser y la experiencia de la realidad, la humanidad podría evolucionar rápidamente hasta convertirse en algo apenas reconocible más allá de ese punto.

Answer 6

En mi opinión, el problema del “bloqueo” es nuestra capacidad limitada para observar neuronas individuales en un cerebro activo. Sabemos que la computación neural se produce a nivel de neuronas individuales, pero de los 10 mil millones de neuronas en la corteza cerebral humana, podemos observar la actividad del potencial de acción en un máximo de 100 o más a la vez, e incluso entonces generalmente no lo hacemos. t saber qué neuronas son o cómo están conectadas a otras neuronas. Creo que si pudiéramos aumentar esto, nuestra comprensión de la función mejoraría rápidamente. Básicamente es una cuestión de tecnología: la tecnología ha mejorado rápidamente, pero aún nos queda mucho camino por recorrer.

He escrito más sobre esto en mi sitio web personal, en el contexto de la discusión de la iniciativa “BRAIN” de EE. UU .: http://weskaggs.net/?p=4114

Answer 7

Actualmente existen innumerables técnicas que buscan desentrañar los misterios del cerebro. Aun así, estamos un poco lejos de lograr este objetivo, porque carecemos de la tecnología y del conocimiento suficiente de la interacción de cada una de las neuronas a través de la sinapsis.

Entre los dispositivos y métodos que tenemos están:

• Imagen de resonancia magnética (IRM): uno de los métodos más efectivos para localizar áreas pequeñas del cerebro. Se compone de enormes bobinas que son capaces de alcanzar entre 20 y 60 000 del campo magnético de la Tierra. Emite pequeñas ondas de radio, que son devueltas por los átomos del cerebro, lo que permite la localización de sitios específicos.

• Ventaja:

• Es más seguro que los rayos X, ya que no emite iones nocivos.

• Permite analizar el cerebro en 3D y en tiempo real.
• Debido a que los átomos responden a diferentes frecuencias de radio, es posible localizar y rastrear la ruta de cualquier elemento químico en el cerebro.
• FMRI (imágenes de resonancia magnética funcional) le permite ver el cerebro pensando y moviéndose.
• Puede localizar pequeñas áreas del cerebro, con una precisión de hasta un milímetro de longitud.

Desventajas:

• Tiene un serio problema con el tiempo con el que sigue la ruta del oxígeno y otros elementos, porque se tarda un segundo en localizarlos, mientras que el pensamiento se realiza en tiempos mucho más pequeños.
• Es muy caro y ocupa mucho espacio.

Electroencefalografía (EEG): Muy aplicada en el campo de la medicina, la electroencefalografía analiza los pulsos electromagnéticos que el cerebro emite de forma natural.

• Ventaja:

• Le permite ver la actividad del cerebro mientras realiza varias actividades, como dormir, comer, tomar decisiones, etc.
• Es un proceso muy económico y no ocupa mucho espacio en oficinas.

• Mide la actividad cerebral al instante, sin perder tiempo, como con la RM.

Desventajas:

• No es específico para medir los lugares que emiten los pulsos, ya que capta las señales eléctricas que se han dispersado al cruzar el cráneo, por lo que es casi imposible saber qué sitio del cerebro se ha emitido.
• Cualquier agitación o interferencia (incluso el movimiento de las pestañas) podría causar la pérdida de la sincronización.

Tomografía por emisión de positrones (PET) : aparato capaz de calcular el movimiento de energía dentro del cerebro a través de la localización de la glucosa. Al paciente primero se le inyecta una glucosa especial en la sangre, que tiene sodio 22, un elemento que puede emitir positrones (electrones positivos) y gracias a esto es el movimiento de la glucosa.

• Ventaja:

• Te permite analizar el cerebro pensante en tiempo real.
• Tiene una buena precisión espacial, al igual que la resonancia magnética.

• Mide el flujo indirectamente, a través de los positrones emitidos en el cerebro del paciente.

Desventajas:

• Es ligeramente radioactivo, por lo que se recomienda que una persona no se someta a este procedimiento más de una vez al año.

Estimulación magnética transcraneal (TES): el escáner electromagnético transcraneal es muy útil para neutralizar áreas del cerebro cerca del cráneo.

• Ventaja:

• Es capaz de reducir o desactivar algunas áreas superficiales del cerebro.
• Puede conocer la función de cada una de las partes del cerebro analizando la actitud del paciente con una parte desactivada específica.

Desventajas:

• El campo magnético no puede alcanzar centros importantes que se encuentran en áreas más profundas del cerebro, como el sistema límbico.

Magnetoencefalografía (MEG): esta técnica permite el registro de la actividad cerebral mediante la captura de campos magnéticos.

• Ventaja:

• Los magnetoencefalogramas miden pasivamente el campo magnético que produce un campo eléctrico variable en el cerebro.

Desventajas:

• Los campos magnéticos son débiles y de muy corto alcance, apenas una billonésima parte del campo magnético de la Tierra.

Espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS): ayuda a determinar el agua en una variedad de muestras como glicerol, hidracina, películas orgánicas, determinación cuantitativa de fenoles e hidroperóxidos.

• Estimulación cerebral profunda – Wikipedia (DBS): con la inserción de electrodos, el tamaño de un cabello se alcanzó en las áreas profundas del cerebro.

• Ventaja:

• Es posible tratar trastornos y enfermedades mentales como el Parkinson.

Desventajas:

• Es un método invasivo y se debe tener cuidado en su aplicación.

Optogenética : Permite la inserción directa en una neurona, con precisión quirúrgica, un gen sensible a la luz que hace que la célula dispare. Luego se enciende el haz de luz y se activa la neurona. Y esto permite a los científicos excitar esos caminos, para que puedan activar y desactivar ciertos comportamientos con solo presionar un interruptor.

Muchos de estos métodos incluso han permitido la proyección de recuerdos y sueños en la pantalla de una computadora, además de la posibilidad de alterarlos.

Entonces, si tenemos todos estos métodos y procedimientos, ¿por qué no saber todo sobre el cerebro todavía?

Porque aún no tenemos un mapa preciso del cerebro, mostrando cada neurona, su función específica, su ubicación y las neuronas vecinas con las que hace sinapsis.

Tal esquema permitiría a los científicos conocer exactamente la información contenida en cada parte del cerebro y podría manipularla con precisión y eficiencia.

Investigar algo como esto es muy costoso y requiere mucho tiempo, pero para quien lo obtenga, un Nobel lo estará esperando.

Una forma de obtener mejores resultados es poder construir un artefacto que combine las ventajas de los métodos presentados anteriormente y disminuir las desventajas de los mismos. El desarrollo de esta tecnología se espera al menos dentro de este siglo. Pero el tiempo lo dirá …

Answer 8

Una de las razones más importantes por las que todavía no hemos descubierto cómo funciona el cerebro es la falta de herramientas para ver correctamente lo que realmente está haciendo. Los estudios de autopsia dan una imagen física, las herramientas de escaneo en vivo dan una imagen de actividad, pero no lo suficiente. Podemos ver trabajar bien las piezas pequeñas (por ejemplo, conjuntos de implantes de electrodos, métodos optogenéticos) o grandes partes con muchos detalles perdidos (por ejemplo, EEG, MRI). Desafortunadamente, ninguno de estos es suficiente para entender la lógica, parece que el cerebro (u otros sistemas neuronales) funciona más como un todo, y también los detalles son importantes. Hay muchos datos detallados, como numerosos resultados de experimentos provenientes de la neurociencia, pero todos son partes muy pequeñas y no está claro qué datos desempeñan un papel en la función cerebral y cuáles no.

Así que hay dos posibilidades para resolver esto:

1. O bien decodificamos el cerebro como detectives, sin una imagen completa, solo con las pistas disponibles. El cerebro probablemente no sea algo demasiado difícil de entender, por lo que este enfoque es factible. Hay muchos investigadores trabajando mientras hablamos y el resultado final puede llegar, bueno, en teoría en cualquier momento . El inconveniente es que podría venir en 100 años. No hay límite superior ni garantías en este caso.

2. Otra opción es que las herramientas para la exploración cerebral en vivo se vuelvan lo suficientemente avanzadas para una “resolución de exploración cerebral” suficiente que muestre una imagen comprensible, o proporcione datos para un análisis suficiente para resolverlo. Algunos analistas de tecnología como R. Kurzweil estiman que dicha tecnología está disponible en 5 a 15 años (más o menos). No tan lejos de todos modos. La desventaja de esto es que tenemos que esperar. Sin embargo, el punto fuerte es que podemos estar seguros de tener tales escáneres dentro de décadas. Por lo tanto, establece el límite superior para cuando entendemos completamente nuestro cerebro: no más de dos o más décadas .

Esto significa que la revolución está cerca, de una manera u otra. Por supuesto, existe la posibilidad de tener en cuenta que, incluso con una imagen física completa del funcionamiento del cerebro, no podremos entenderlo. Algunos incluso afirman que “nunca podríamos entender el cerebro”. Tal vez somos demasiado estúpidos para entenderlo. Pero es una incompetencia decirlo. La ingeniería inversa con un conjunto de datos completo funciona extremadamente bien, no hay forma de ocultarlo. Además, ya sabemos por numerosas pruebas que el cerebro no solo es probable sino que también debe ser simple (publicado en otras preguntas al respecto). De la misma manera, algunos pueden decir “es más complejo de lo que esperamos, es un reino cuántico [o metafísica]”. Se ha comprobado que estas sospechas no son ciertas (cree una pregunta por separado si es necesario).

Si tuviera que apostar, pondría dinero en el escenario 1 para que ocurra primero.

Answer 9

Hay dos enfoques para responder a esta pregunta. Una forma es el enfoque científico moderno y la otra es el enfoque filosófico. El enfoque científico moderno sigue explorando el mundo de causa y efecto. Hay más de 8 mil millones de personas en este mundo. Es imposible decir cómo funciona el cerebro para cada individuo. La creación de la naturaleza es muy compleja. No es tan fácil desentrañar todas las causas y efectos, ya que son infinitos.

El enfoque filosófico es una exploración de las capas internas de la personalidad. Aquí tenemos respuestas ya que el cerebro es un órgano más grueso que está controlado por las capas más sutiles llamadas Manomaya kosha, vignanamaya kosha, Anandamaya kosha y, sobre todo, el aspecto más sutil de nuestra personalidad: el Ser Supremo o Dios. La mente y el intelecto controlan el cerebro, no al revés.

Answer 10

Hay muchas cosas sobre el cerebro, no solo el cerebro humano, sino cerebros de invertebrados como los de nematodos a cerebros de vertebrados como los de ratones, de los que no sabemos nada. ¡Sin embargo, existe una percepción masiva de que el cerebro está bien estudiado y comprendido! Hay tres razones importantes:

Estudiar un sistema complejo dinámico es difícil.

• Las técnicas experimentales comunes, como afectar de manera positiva y negativa a una región del cerebro singular y registrar resultados desviados nunca son sencillas con el cerebro. A diferencia de los orgánulos en una célula, u órganos en un sistema, los circuitos cerebrales contribuyen a las funciones cerebrales de manera múltiple. Un solo circuito que juega un papel vital en una función puede desempeñar un papel periférico en otra. Estas gradaciones del juego de roles no se pueden determinar mediante experimentos simples de afecto y resultados.
• La asombrosa plasticidad del cerebro generalmente compensa una estructura perdida al distribuir la funcionalidad a las regiones vecinas. Los falsos negativos son comunes en la investigación en neurociencia, y cualquier científico le dirá que no hay nada más difícil que trabajar con sujetos propensos a falsos negativos.

Estudiar un sistema complejo dinámico en humanos es casi imposible con el estado actual de la tecnología.

• No es que los humanos aún no hayan dominado el estudio de sistemas complejos dinámicos. Hasta cierto punto, en nematodos y ratones, tenemos. Sin embargo, replicar esos estudios en seres humanos es, para decirlo simplemente, no permitido.

La gente generalmente confunde la investigación y los resultados en psicología con avances en neurociencia.

• Si bien la psicología es importante y vital en muchos campos diferentes, solo tiene una relevancia limitada para la neurociencia. La neurociencia, incluida la computacional y la molecular, es una ciencia sólida emergente. Existe un mundo de diferencia entre la psicología y la neurociencia, que solo se ahorra en la superposición. Desafortunadamente, y razonablemente, la región de escasa superposición que el público saluda.

Answer 11

Los seres humanos evolucionaron como primates sociales, desarrollando capacidades y procesos mentales altamente sofisticados. El camino que tomó la evolución para obtener estos resultados puede ser enormemente complicado. La selección natural favorece los rasgos que permiten que los genes se pasen a la siguiente generación. Lo complicado que son las soluciones o si los humanos podrán o no entender estos procesos no es una consideración para la evolución.

Answer 12

El cerebro es enormemente complicado y solo funciona cuando está dentro del cráneo de una persona viva. Son dos razones, una tercera es que hay muchos miles de millones de neuronas trabajando juntas.
En resumen, es una tarea muy difícil determinar cómo funciona.

Answer 13

“Nosotros” en realidad sabemos mucho sobre cómo funciona el cerebro, donde “nosotros” se refiere a las pocas personas que logran ser teóricos de la neurociencia profesional. Si sabemos poco o mucho es relativo a las preguntas y aplicaciones; tendrías que mencionar algunos para evaluar realmente cuánto sabemos.

Answer 14

Cómo funcionan nuestros cerebros
Tengo en cuenta cuando comencé a descubrir qué se necesitaba para tener éxito y comencé a estudiar a las personas que tuvieron éxito. Entre las primeras cosas que noté fue que los individuos ricos a menudo empezaban a ser similares a otras personas normales.
No provienen necesariamente de hogares ricos, o tienen una buena educación. Sin embargo, algo que sí tenían era un sistema de creencias que apoyaba sus sueños. En este artículo, es probable que examinemos nuestros sistemas de creencias psicológicas y por qué son necesarios para lograr el éxito en la vida.

Answer 15

En gran parte porque nosotros, como especie, insistimos en pensar dentro de la caja, tratando de meter un bloque cuadrado en un agujero redondo. Es muy parecido a tratar de entender lo que “motiva a un fuego a reproducirse”.

Answer 16

Además de lo que dijo James, el cerebro tampoco es de mucha utilidad sin el cuerpo y sus interacciones con el entorno (tanto durante el aprendizaje como en las tareas mentales).