Neurocientíficos de la Universidad de Princeton informan que el cerebro logra un aprendizaje flexible reutilizando componentes cognitivos modulares en distintas tareas. En experimentos con macacos rhesus, los investigadores descubrieron que la corteza prefrontal ensambla estos «Lego cognitivos» reutilizables para adaptar comportamientos rápidamente. Los hallazgos, publicados el 26 de noviembre en Nature, subrayan diferencias con los sistemas de IA actuales y podrían informar tratamientos para trastornos que afectan el pensamiento flexible.
Investigadores de la Universidad de Princeton examinaron por qué los cerebros biológicos se adaptan a nuevas tareas de manera más efectiva que muchos sistemas de inteligencia artificial. En un nuevo estudio, informan que el cerebro reutiliza repetidamente patrones neuronales compartidos, o «bloques» cognitivos, para construir comportamientos complejos en lugar de aprender cada tarea desde cero.
Según el informe de Princeton sobre el trabajo, publicado el 26 de noviembre de 2025 en la revista Nature, el equipo entrenó a dos macacos rhesus machos para realizar tres tareas de categorización visual relacionadas mientras registraba la actividad cerebral.
En las tareas, los monos observaban manchas coloridas parecidas a globos en una pantalla y debían juzgar si cada forma se parecía más a un conejo o a la letra «T» (categorización de formas) o si parecía más roja o más verde (categorización de colores). Para indicar sus elecciones, los animales reportaban sus decisiones mirando en una de cuatro direcciones en la pantalla. En una tarea, por ejemplo, mirar a la izquierda señalaba que la mancha se parecía a un conejo, mientras que mirar a la derecha indicaba que se parecía más a una «T». Algunas imágenes eran claramente de una categoría u otra, mientras que otras eran ambiguas y requerían un juicio más fino.
Una característica clave del diseño era que cada tarea tenía reglas distintas pero compartía elementos con las demás. Una de las tareas de color y la de forma requerían el mismo mapeo entre movimientos oculares y elecciones, mientras que ambas tareas de color usaban la misma regla para juzgar el color (más rojo frente a más verde) pero requerían respuestas diferentes de movimiento ocular. Esta estructura permitió a los investigadores probar si el cerebro reutilizaba los mismos patrones neuronales —sus bloques de construcción cognitivos— siempre que las tareas compartieran componentes específicos.
El análisis de la actividad cerebral mostró patrones recurrentes en la corteza prefrontal, una región en la parte frontal del cerebro involucrada en la cognición superior y la toma de decisiones. Estos patrones aparecían cuando grupos de neuronas trabajaban juntas hacia objetivos compartidos, como discriminar colores, y podían combinarse flexiblemente con otros patrones para apoyar diferentes tareas.
«Los modelos de IA de última generación pueden alcanzar un rendimiento humano, o incluso sobrehumano, en tareas individuales. Pero les cuesta aprender y realizar muchas tareas diferentes», dijo Tim Buschman, Ph.D., autor principal del estudio y director asociado del Princeton Neuroscience Institute. «Descubrimos que el cerebro es flexible porque puede reutilizar componentes de la cognición en muchas tareas diferentes. Al encajar estos ‘Lego cognitivos’, el cerebro es capaz de construir nuevas tareas».
Buschman comparó un bloque cognitivo con una función en un programa informático: un conjunto de neuronas podría determinar el color de una imagen, y su salida podría alimentar entonces otro bloque que guíe una acción como un movimiento ocular particular. Para una de las tareas de color, por ejemplo, el cerebro ensambló un bloque que evaluaba el color con otro que controlaba la dirección de la mirada. Cuando el animal cambiaba a juzgar formas mientras usaba movimientos oculares similares, el cerebro combinaba en su lugar un bloque de procesamiento de formas con el mismo bloque de movimiento.
La autora principal Sina Tafazoli, Ph.D., investigadora postdoctoral en el laboratorio de Buschman, dijo que la corteza prefrontal también parecía suprimir bloques irrelevantes, ayudando a los animales a enfocarse en el objetivo actual. «El cerebro tiene una capacidad limitada para el control cognitivo», dijo Tafazoli. «Tienes que comprimir algunas de tus habilidades para poder enfocarte en las que son actualmente importantes. Enfocarse en la categorización de formas, por ejemplo, disminuye momentáneamente la capacidad de codificar color porque el objetivo es la discriminación de formas, no de color».
Los investigadores interpretan esta organización composicional —ensamblar nuevos comportamientos a partir de componentes neuronales reutilizables— como una razón clave por la que humanos y otros animales pueden aprender nuevas tareas tan rápidamente. En contraste, muchos sistemas de aprendizaje automático sufren de «interferencia catastrófica», en la que adquirir una nueva habilidad sobrescribe las anteriores. «Cuando una máquina o una red neuronal aprende algo nuevo, olvidan y sobrescriben recuerdos previos», dijo Tafazoli.
Según el informe de Princeton y la cobertura relacionada del estudio, entender cómo el cerebro reutiliza y recombina estos bloques cognitivos podría ayudar a los ingenieros a diseñar sistemas de IA que aprendan nuevas tareas sin borrar el conocimiento previo. Los mismos principios podrían guiar eventualmente enfoques clínicos para condiciones como la esquizofrenia, el trastorno obsesivo-compulsivo y algunas formas de lesiones cerebrales, en las que las personas a menudo luchan por cambiar estrategias o aplicar habilidades existentes en nuevos contextos.
La financiación para la investigación fue proporcionada por los Institutos Nacionales de Salud de EE.UU., incluidos los subvenciones R01MH129492 y 5T32MH065214.
