Los seres humanos y otros animales aprenden a extraer conceptos generales de la experiencia sensorial sin necesidad de una enseñanza exhaustiva. Se cree que esta capacidad se ve facilitada por estados fuera de línea, como el sueño, en los que se reproducen sistemáticamente las experiencias anteriores. Sin embargo, la naturaleza creativa característica de los sueños sugiere que el aprendizaje de representaciones semánticas puede ir más allá de la mera reproducción de experiencias anteriores.

Deperrois et al. sugieren que la generación de nuevas entradas sensoriales virtuales a través del sueño adverso durante el sueño REM es esencial para la extracción de conceptos semánticos, mientras que la reproducción de recuerdos episódicos a través del sueño perturbado durante el sueño NREM mejora la solidez de las representaciones latentes. Crédito de la imagen: Stefan Keller.

Deperrois et al. sugieren que la generación de nuevas entradas sensoriales virtuales a través del sueño adverso durante el sueño REM es esencial para la extracción de conceptos semánticos, mientras que la reproducción de recuerdos episódicos a través del sueño perturbado durante el sueño NREM mejora la solidez de las representaciones latentes. Crédito de la imagen: Stefan Keller.

«La importancia del sueño y de los sueños para el aprendizaje y la memoria está reconocida desde hace tiempo: es bien conocido el impacto que una sola noche de intranquilidad puede tener en nuestra cognición», afirma el autor principal, el Dr. Nicolas Deperrois, investigador del Departamento de Fisiología de la Universidad de Berna.

«Lo que nos falta es una teoría que vincule esto con la consolidación de experiencias, la generalización de conceptos y la creatividad».

Durante el sueño, solemos experimentar dos tipos de fases de sueño, que se alternan una tras otra: el sueño no REM, en el que el cerebro reproduce» los estímulos sensoriales experimentados mientras estamos despiertos, y el sueño REM, en el que ráfagas espontáneas de intensa actividad cerebral producen sueños vívidos.

En su investigación, el Dr. Deperrois y sus colegas utilizaron simulaciones de la corteza cerebral para modelar cómo las diferentes fases del sueño afectan al aprendizaje.

Para introducir un elemento de inusualidad en los sueños artificiales, se inspiraron en una técnica de aprendizaje automático denominada redes generativas adversariales (GAN).

En las GAN, dos redes neuronales compiten entre sí para generar nuevos datos a partir del mismo conjunto de datos, en este caso una serie de imágenes simples de objetos y animales. Esta operación produce nuevas imágenes artificiales que pueden parecer superficialmente realistas para un observador humano.

A continuación, los investigadores simularon el córtex durante tres estados distintos: vigilia, sueño no REM y sueño REM.

Durante la vigilia, el modelo se expone a imágenes de barcos, coches, perros y otros objetos. En el sueño no REM, reproduce las entradas sensoriales con algunas oclusiones.

El sueño REM crea nuevas entradas sensoriales a través de las GANs, generando versiones y combinaciones retorcidas pero realistas de barcos, coches, perros, etc.

Para probar el rendimiento del modelo, un simple clasificador evalúa la facilidad con la que se puede leer la identidad del objeto (barco, perro, coche, etc.) a partir de las representaciones corticales.

«Los sueños no REM y REM se vuelven más realistas a medida que nuestro modelo aprende», afirma el autor principal, el Dr. Jakob Jordan, también del Departamento de Fisiología de la Universidad de Berna.

«Mientras que los sueños no REM se parecen bastante a las experiencias de la vigilia, los sueños REM tienden a combinar creativamente estas experiencias».

Curiosamente, fue cuando se suprimió la fase de sueño REM en el modelo, o cuando estos sueños se hicieron menos creativos, cuando la precisión del clasificador disminuyó.

Cuando se suprimía la fase de sueño NREM, estas representaciones tendían a ser más sensibles a las perturbaciones sensoriales.

La vigilia, el sueño no REM y el sueño REM parecen tener funciones complementarias para el aprendizaje: experimentar el estímulo, solidificar esa experiencia y descubrir conceptos semánticos, según el equipo.

«Creemos que estos hallazgos sugieren una función evolutiva simple para los sueños, sin interpretar su significado exacto», dijo el Dr. Deperrois.

«No debería sorprender que los sueños sean extraños: esta extrañeza tiene un propósito. La próxima vez que tengas sueños extraños, no intentes encontrar un significado más profundo: puede que tu cerebro esté simplemente organizando tus experiencias.»

El estudio se publicó en línea en el arXiv.org Archivo e-print.

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Nicolas Deperrois y otros. 2022. Aprendizaje de representaciones corticales a través de sueños perturbados y adversarios. arXiv: 2109.04261

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