Dice el refrán: “No hay peor ciego que el que no quiere ver”. Esto expresa la idea de la imposibilidad de ver (o aprender) si uno no lo desea. Si bien es muy cierto, también puede suceder lo contrario: aprender aun cuando no se lo desee. Esto se conoce como “aprendizaje incidental”, y es la base (entre otras cosas) del condicionamiento clásico y operante. Sucede, por ejemplo, cuando nuestra mascota aprende a relacionar una acción (dar la patita) con una recompensa (comida o caricias).
Ahora bien, a esta altura podríamos preguntarnos: ¿Qué es el aprendizaje? En forma simple podríamos definirlo como “un cambio de comportamiento como fruto de la experiencia previa del individuo”. El comportamiento, a su vez, puede pensarse como la respuesta de un ser vivo a un estímulo. Es decir que aprender es cambiar la forma en la que respondemos a un cierto estímulo o evento. ¿Qué controla nuestro comportamiento? El sistema nervioso, por supuesto. Unas 86 mil millones de células neuronales del encéfalo (cerebro) que, al transmitir información entre sí a través de las sinapsis, originan la enorme variedad y complejidad de nuestro comportamiento. Es lógico suponer que, si aprender implica cambiar nuestro comportamiento, un cambio del mismo debe involucrar alguna variación en el sistema nervioso. Esto es exactamente así, y multitud de experimentos en el área de la neurobiología y la neuropsicología lo demuestran.
Básicamente, puede decirse que la modificación de la conducta o comportamiento (aprendizaje), aumenta la fuerza o mejor dicho la eficiencia con la que un grupo de neuronas transmite información entre ellas. Cuando hablamos de un grupo de neuronas, nos referimos a miles o decenas de miles que, al activarse al unísono y transmitir información entre ellas, originan potenciales eléctricos (PE) capaces de ser medidos con un equipo de electroencefalografía. Los PE se observan como deflexiones positivas (“picos”) o negativas (“valles”) en el trazado continuo del electroencefalograma. A grandes rasgos, la altura de los “picos” o la profundidad de los “valles”, es decir la amplitud, es indicativa de la cantidad de neuronas que se activan y comunican entre sí. Cuanto mayor es el número de neuronas activadas, mayor la amplitud del PE. ¿Para qué puede servirnos esto? Para varias cosas. Entre ellas, ver cómo cambia la respuesta del cerebro al aprender algo nuevo.
Un comportamiento ideal para estudiar este aspecto es el lenguaje. El interés en el estudio del lenguaje se basa en varios puntos: su enorme complejidad; su adquisición temprana por simple exposición al medio social y sin aparente esfuerzo, y su diversidad y constante cambio. Este último punto, su constante cambio, es el que lo hace tan apto para estudiar las respuestas cerebrales durante el aprendizaje.
Por ejemplo, el significado de una palabra puede actualizarse en forma instantánea de acuerdo con el contexto en el cual aparece. Si escuchara la frase “la manteca sonrió amablemente”, la aparición de la palabra “sonrió” provocaría que el cerebro generara un PE de tipo N400 de gran amplitud, asociado a una incongruencia de sentido (semántica) en la frase, ya que todos sabemos bien que las mantecas no sonríen. Sin embargo, si escucháramos la misma frase inmediatamente después de oír la “Canción de tomar el té” de María Elena Walsh, entonces observaríamos que la amplitud del N400 ante la palabra “sonrió” es mucho menor que en el caso anterior, pues ya aprendimos en la canción que la manteca posee cualidades humanas y, por tanto, que una manteca sonría ya no es una incongruencia de sentido. Éste es un nuevo ejemplo de aprendizaje incidental: sin desearlo, al escuchar la canción aprendí que la manteca posee cualidades humanas (y que sabe hablar inglés…). Hasta acá todo bien. Aprender algo implica cambiar la manera en que responde nuestro cerebro al estímulo o evento aprendido. Pero... ¿es posible que nuestro cerebro cambie la manera de responder a un cierto estímulo, es decir, aprenda, pero nosotros no?
La respuesta, nuevamente, puede encontrarse en experimentos relacionados con el lenguaje. En este caso, con lenguajes artificiales. Un lenguaje artificial consiste en una serie de “palabras” y reglas gramaticales inventadas que determinan cómo pueden combinarse las “palabras” entre sí para formar frases. Una persona expuesta a decenas o centenares de frases formadas con las palabras y reglas combinatorias inventadas, es capaz de aprender el significado de las palabras y las reglas gramaticales del lenguaje artificial, pero ¿qué sucede cuando el número de ejemplos del entrenamiento no es suficiente como para que la persona aprenda? Sabemos que la persona aprendió cuando, al pasarle nuevos ejemplos de frases (no vistas anteriormente) es capaz de reconocer aquéllas que respetan los significados y reglas combinatorias vistas durante el entrenamiento. Si esto no sucede, es que la persona no aprendió. Sin embargo, incluso en casos en los que no hay aprendizaje, al observar los PE vemos que las incongruencias de sentido provocan la aparición de un N400 de gran amplitud y la aparición de incongruencias combinatorias generan un P600 (PE asociado a frases mal armadas, del tipo “La plancha estaba sobre el placar”).
Esto demuestra que aun cuando la persona no fue capaz de aprender las características del lenguaje artificial, el cerebro sí fue capaz de sensar, almacenar y utilizar la información del lenguaje artificial. Esto sucede, incluso, cuando a la persona se le pide no prestar atención a las frases del lenguaje artificial y se le encomienda realizar una tarea distractora durante el entrenamiento.
¿Qué nos está indicando este tipo de resultados? Básicamente, que el cerebro es mucho más sensible a la información externa que lo que creíamos y, por tanto, también nosotros. Así como un famoso y ya fallecido dirigente futbolístico de nuestro país supo hacer propia la frase “todo pasa”, quizás deberíamos considerar también que, al menos en nuestro cerebro, “todo queda”.
*El autor es Doctor en Biología. UBA - Conicet
*Producción y edición: Miguel Títiro - mtitiro@losandes.com.ar
