Matthew Cobb: “¡Aristóteles pensaba que el cerebro tenía una función de enfriamiento!”

No existe tema que ocupe mayor interés editorial en los últimos tiempos: el cerebro parece invadir cualquier debate contemporáneo. La neurociencia y los desafíos futuros. El conocimiento humano y sus mitos. La psicología y la inteligencia artificial, la inteligencia emocional y las últimas tecnologías. Las neuronas y el sexo. La filosofía y los debates éticos. Los feminismos, la ciencia. Todo orbita alrededor de él: el desafío de seguir descifrando las miles de millones de neuronas.

El zoólogo británico Matthew Cobb bucea a lo largo de la historia para desentrañar los consensos científicos, las metáforas tecnológicas y los imaginarios que se propagaron en el tiempo. Cada época fue moldeando un pensamiento sobre uno de los órganos más relevantes y enigmáticos. En su libro Una historia de la idea del cerebro (Godot), Cobb -que también es psicólogo- dice que hay que volver a estudiar los orígenes: necesitamos pensar en lo que hace el cerebro en formas más orgánicas.

Cobb duda y postula en este intercambio por correo electrónico que “quizás aceptemos que no existe ninguna teoría que podamos formular porque nuestros cerebros no tienen una lógica general, sino explicaciones adecuadas sobre cada partecita, y tendremos que conformarnos con eso”. Y propone ir desde el estudio de los gusanos e insectos a estructuras más complejas, y desterrar la idea hegemónica del cerebro como una máquina.

-Lo primero que despierta curiosidad es el punto de inicio de esta investigación y cuáles fueron las principales razones, en primer lugar de cómo un zoólogo se interesa por el cerebro.

-Aunque mi título en la Universidad de Manchester era el de profesor de zoología, en realidad soy licenciado en psicología por la Universidad de Sheffield. Esto fue hace muchos años, cuando el mundo era en blanco y negro, no había internet y la neurociencia aún no se había inventado. Al estudiar psicología aprendí no sólo sobre la estructura del cerebro, Freud y los modelos computarizados de visión (¡todos los cuales aparecen en el libro!). También aprendí sobre la genética del comportamiento, a la que terminé dedicando toda mi carrera, estudiando primero las moscas y luego su forma juvenil, el gusano. Los insectos pueden tomarse como modelos simples para organismos más complejos con cerebros más grandes y una gama más amplia de comportamientos. También son un desafío: si no podemos entender cómo funciona su cerebro, ¿cómo podemos esperar entender cómo funciona el cerebro humano?

-¿Qué implica en términos concretos que el cerebro es una máquina, tal como la proponía Nicolas Steno, y cómo podemos desmontar esta idea que ha prevalecido desde los inicios de la modernidad?

-Sospecho que desplazar esa idea va a ser muy difícil, en parte porque la metáfora de la máquina ha tenido tanto éxito en todas las partes de la biología desde el siglo XVII. Está profundamente arraigado en cómo se entrenan y piensan los científicos, y también en cómo el público piensa sobre los organismos. La afirmación de Steno era que, al tratar al cerebro como una máquina, podría ser desarmado (diseccionado) y comprendido. En muchos sentidos esto es cierto, pero como demuestro en mi libro ha habido problemas repetidos cuando este método ha fracasado en revelar lo que está pasando. Por ejemplo, en la computadora que estoy utilizando ahora mismo, las funciones (entrada de teclado, salida de pantalla, conexión a Internet, etc.) están todas claramente localizadas. Hay una parte de la computadora que hace esa cosa, y si rompo ese componente, esa función desaparecerá (otros también pueden).

Sin embargo, en el cerebro, cada vez que pensamos que tenemos una localización clara de la función (por ejemplo, el habla está controlada por un área en particular), resulta ser más complicado. La percepción y producción del lenguaje no sólo involucra otras áreas del cerebro que controlan el habla, sino que hay personas que carecen completamente del área del habla, debido a un daño antes de nacer, y sin embargo han desarrollado la capacidad de hablar (de hecho, parecen bastante normales: sólo se puede decir que hay una rareza anatómica al ponerlos en un escáner). Esto ha ocurrido a través de la plasticidad, es decir, diferentes áreas que asumen una función particular. Cómo funciona eso, no lo sabemos. Pero muestra la sorprendente diferencia entre una máquina y un cerebro.

-Entre tantos descubrimientos a lo largo de los siglos, mentes brillantes y una historia que integra ciencia, política, ética e innovación tecnológica. ¿Cuáles serían los hitos principales que destacarían por encima del resto?

-Probablemente elegiría primero a Galeno, el médico de finales del Imperio Romano que demostró que el cerebro, no el corazón, estaba involucrado en la conciencia (a través de un experimento bastante horrible con un cerdo vivo). Luego Andrés Vesalio, el anatomista, cuyo libro de 1543 mostró lo complejo que es el cerebro. Luego Darwin, que quería entender cómo la selección natural podía producir diferentes comportamientos, y se dio cuenta de que no sabía cómo el cerebro produce el pensamiento (todavía no lo sabemos); sin embargo, Darwin se dio cuenta de que, para su objetivo, no importaba cómo funcionara: todo lo que necesitaba saber era que la selección natural puede cambiar las estructuras corporales y, al hacerlo, cambiar el comportamiento. Si un comportamiento particular es ventajoso, entonces se seleccionará la estructura cerebral que subyace a la realización de ese comportamiento.

Por último, creo que elegiría a una figura relativamente poco conocida hoy en día, aunque ganó el Premio Nobel (al igual que dos de sus alumnos) y recibió todos los honores que puede otorgar Gran Bretaña. En la década de 1920, el fisiólogo Edgar Adrian fue el primero en registrar la actividad de neuronas individuales y luego explicó al público que lo que contenía esa actividad era una cualidad elusiva pero fundamental: la información. Con esa idea, Adrián sentó las bases de todo lo que ha sucedido en neurociencia en el último siglo.

-¿Cuáles crees que son las afirmaciones más equivocadas sobre el cerebro que se han difundido como verdades y que, con la evidencia científica, han tenido que ser desmanteladas?

-Bueno, ¡Aristóteles pensaba que el cerebro tenía una función de enfriamiento! (como la mayoría de las personas en la historia y en todo el mundo, creía que el corazón era el asiento de las emociones). En la época medieval, la gente creía que las áreas llenas de líquido del cerebro, los ventrículos, eran la sede de la memoria, las ideas, etcétera, ¡ignorando todas las cosas grises que las rodeaban! Probablemente el mito más persistente sobre el cerebro que todavía circula, a pesar de ser un sinsentido, es la idea de que tenemos un profundo "cerebro reptiliano" relacionado con las funciones instintivas basales. Esto simplemente no es cierto. Además, las aves, que en realidad son reptiles, pueden ser increíblemente inteligentes a pesar de tener lo que se dice que es un cerebro tan simple.

-De acuerdo con su postura, ¿cuáles son los principales elementos de la interacción entre neurociencia y tecnología que funcionan como hilo conductor de su libro?

-Estaba a mitad de camino escribiendo el libro y no estaba muy contento con él, era sólo una lista aburrida de descubrimientos y callejones sin salida a través del tiempo. Entonces me di cuenta de que había un tema que subyacía a los grandes cambios en la forma en que hemos pensado sobre el cerebro: las cambiantes metáforas tecnológicas que hemos utilizado. Al principio, la gente pensaba que el cerebro funcionaba sobre la base de "espíritus", algo así como el viento; luego, con Descartes, sugirieron que estaba involucrado algo como la energía hidráulica del agua (había quedado muy impresionado por las estatuas hidráulicas en movimiento en París); la invención del telégrafo en la década de 1830 llevó a la gente a trazar paralelismos con el sistema de telégrafo (incluida la idea de que los mensajes se mueven por los nervios); luego la central telefónica, con sus conexiones flexibles que se pueden hacer y deshacer (¡encontré esta metáfora utilizada en una importante revista de neurociencia en 2010!). Finalmente, por supuesto, la metáfora de la computadora ha dominado nuestro pensamiento sobre el cerebro desde la década de 1950. Sin embargo, resulta que, al principio, en lugar de que el cerebro fuera como una computadora, ¡las computadoras Von Neumann que todos usamos ahora fueron diseñadas para ser como un cerebro! O mejor dicho, como lo que algunos lógicos pensaron erróneamente que era el cerebro.

-¿Qué tan importante es dejar de lado por un tiempo la evidencia científica y revisitar la cultura y el arte para dar un abordaje más integral de la idea del cerebro en la humanidad?

-Bueno, eso sin duda sería útil: cualquier tiempo que se dedique a sumergirse en la cultura y el arte está bien invertido y podría producir nuevas perspectivas. Pero no esperaría grandes revelaciones, en parte debido a la sugerencia de que hay algo particular en el cerebro humano. Nuestros cerebros son los únicos, ahora, que pueden producir tanto el pensamiento como el lenguaje, pero eso se debe a una serie de cambios genéticos y anatómicos que se han producido en los últimos millones de años. Nuestros parientes cercanos, los chimpancés, los bonobos, los gorilas y los orangutanes evidentemente están haciendo cosas muy similares (¡que tampoco entendemos!) y si hay ideas que se pueden obtener del arte, entonces tendrían que relacionarse con cómo piensan otros simios, así como con otros animales, hasta cosas como los insectos, porque todos somos animales y nuestros cerebros compartirán características comunes. Hay relativamente poco sobre puntos de vista artísticos (o filosóficos) en el libro, en parte porque no estoy convencido de que hayan contribuido mucho a nuestra comprensión. Sus mejores enfoques se han producido debido a la influencia de la ciencia, y no al revés.

-Por último, en cuanto al futuro, ¿cuál crees que es la razón del ime que describe en la forma de entender el cerebro? ¿Cómo visualiza el panorama de la Inteligencia Artificial y los retos de las nuevas investigaciones?

-¡La razón básica es que es increíblemente complicado! El "callejón sin salida" ha durado décadas, pero se ha visto exacerbado por las oleadas de datos que ahora podemos obtener: conectomas, patrones de expresión de ARN, registros de múltiples electrodos, etcétera. Poner todo esto en un marco ha resultado increíblemente difícil. No estoy seguro de cuál es la respuesta, pero creo (después de haber pasado mi vida estudiando cerebros muy pequeños) que tratar de entender redes neuronales orgánicas simples puede proporcionar alguna idea de los principios que subyacen a los sistemas más complejos. No espero que la IA nos dé ninguna idea del cerebro. La historia profunda de la IA es un tema importante en el libro, y aunque fue escrito antes del reciente entusiasmo por chatGPT y demás, muestra los problemas con estos enfoques, el más fundamental de los cuales es que no sabemos cómo funcionan. No importa lo impresionantes que puedan ser (aunque no pueden dibujar manos y a menudo inventan tonterías, por lo que son completamente poco confiables), no pueden ser un modelo para la función cerebral porque su funcionamiento interno está, por definición, oculto para nosotros.

Las cosas no son mejores en el "extremo superior": ahora hay más de 200 teorías de la conciencia, lo que sugiere fuertemente que las personas ni siquiera están de acuerdo en lo que están estudiando o cómo se puede medir. Indica, en cierto modo, que los investigadores han perdido el rumbo, en comparación con la claridad de Francis Crick, quien ayudó a iniciar esta ola de investigación hace 40 años, quien buscó los correlatos neuronales de la conciencia visual. Hemos encontrado algo como estos, pero resulta que, con el tiempo, diferentes neuronas están involucradas, lo que los neurocientíficos llaman a esto "deriva representacional". Es un poco como la paradoja del barco de Teseo: si se repara lentamente, tablón por tablón, ¿es el mismo barco al final? Si diferentes neuronas están involucradas en el reconocimiento de un rostro después de un mes, ¿es eso una evidencia de la localización de la función? ¿O sugiere que la función está distribuida en el tiempo y en el espacio? Estos son problemas muy difíciles, que no podemos resolver en organismos simples, y mucho menos en los cerebros de los humanos.