Hispanopedia WikiLa teoría de la emulación de la representación postula que existen múltiples circuitos de modelado interno en el cerebro, denominados emuladores. Estos emuladores imitan los patrones de entrada-salida de muchas operaciones cognitivas, incluyendo la acción, la percepción y la imaginación. [ 1 ] [ 2 ] A menudo funcionando en paralelo, estos emuladores proporcionan retroalimentación resultante en forma de señales sensoriales simuladas de una orden motora con menor retardo que los sensores. [ 3 ] Estos modelos directos reciben copias eferentes de las órdenes motoras de entrada que se envían al cuerpo y las señales sensoriales de salida resultantes. Los emuladores se actualizan continuamente para proporcionar la señal anticipatoria más precisa tras las entradas motoras. [ 1 ]
Mecánica y estructura
Se sabe poco sobre la estructura general de los emuladores. Podrían funcionar como un glosario de búsqueda con una memoria asociativa muy grande de secuencias de entrada-salida. Bajo este sistema, el emulador recibe una entrada de comando motor, encuentra la entrada más cercana que coincide en su base de datos y luego envía la salida asociada en esa secuencia. El otro modelo es un emulador articulado. Este modelo requiere que para cada sensor significativo del sistema musculoesquelético humano haya un grupo de neuronas con una frecuencia de disparo paralela dentro del emulador. [ 1 ] [ 4 ] Estos grupos de neuronas recibirían la misma entrada que se envía a su parte correspondiente del sistema musculoesquelético. Por ejemplo, cuando se levanta la mano, las señales se enviarán a las neuronas responsables de los ángulos de la muñeca, el codo y el hombro y la inercia angular del brazo.
Independientemente de esta estructura, ambos sistemas crecerán y cambiarán con el tiempo. Esto se debe al ruido constante y fluctuante del entorno y al hecho de que el cuerpo cambia con el tiempo. El crecimiento de las extremidades y los músculos produce cambios tanto en los comandos de entrada necesarios como en la salida resultante. Esto requiere cierto grado de plasticidad en los emuladores. Por lo tanto, los emuladores se actualizan continuamente, recibiendo siempre la salida resultante del sistema musculoesquelético a partir de un comando de entrada y comparándola con su propia salida. Es probable que esto se logre mediante un filtro de Kalman . Sin embargo, no se aplica una corrección completa de la diferencia en las salidas a los emuladores.
El ruido es una variable constante y fluctuante que afecta la respuesta sensorial musculoesquelética. Por lo tanto, las diferencias en la respuesta son casi siempre mayores de lo que deberían ser. En consecuencia, se realiza un cálculo interno; teniendo en cuenta la fiabilidad relativa de la respuesta del emulador y si las condiciones situacionales tienden a generar respuestas sensoriales muy variables o estables, se pondera y aplica la corrección. [ 1 ]
Se ha comprobado que la ubicación de estos emuladores depende en gran medida del sistema motor para el que proporcionan procesamiento e información.
Función cognitiva
Los emuladores son herramientas útiles para el cuerpo. La retroalimentación sensorial, por naturaleza, tarda más que un modelo predictivo predeterminado que el cerebro pueda calcular o al que pueda acceder directamente. Esta diferencia temporal puede verse agravada por otros factores ambientales o físicos que suelen presentarse a lo largo de la vida. Los emuladores permiten generar una señal de salida simulada que a menudo se aproxima a la real. Se postula, además, que el emulador puede ejecutarse de forma independiente, lo que permite al cerebro prever el resultado probable de una orden sin tener que ejecutarla en todo el sistema. Asimismo, cuando la información sensorial recibida presenta ruido o lagunas, el emulador puede ejecutarse en paralelo, realizando correcciones y rellenando los huecos. [ 5 ]
Control del motor
Los experimentos han demostrado que la duración temporal del bucle de control motor es de aproximadamente 250-400 ms. [ 6 ] Sin embargo, los centros motores ya están realizando correcciones a su plan motor previo unos 70 ms después del inicio del movimiento, basándose en información periférica que aún no debería haber llegado. [ 7 ] Por lo tanto, es probable que existan emuladores motores que reciban y procesen copias eferentes y luego envíen una salida periférica predictiva antes de que se reciba la salida periférica real de los sensores. Los centros motores a menudo deben funcionar muy rápido. Los retrasos en la retroalimentación y los errores periféricos dificultan enormemente el movimiento motor rápido en tiempo real y lo hacen propenso a fallas. Mediante el uso de emuladores, los centros motores pueden recibir retroalimentación rápida y confiable en forma de predicciones a priori. La salida periférica real posterior puede incorporarse a un modelo más preciso. [ 5 ]
Imágenes motoras
Es posible que los emuladores sean en gran medida responsables de la imaginería motora . Al ejecutar las áreas motoras sin conexión, los emuladores pueden recibir comandos de movimiento hipotéticos y proporcionar los resultados sensoriales probables imaginados. Gran parte de esto puede ocurrir sin conciencia. Por ejemplo, al caminar hacia un objeto en el suelo para agarrarlo, el cerebro ejecuta planes motores sin conexión para determinar la posición óptima de la mano y la fuerza de agarre para recoger el objeto. [ 5 ]
Sistema visual
En un experimento realizado por Ernst Mach en 1896, se demostró experimentalmente la existencia de emuladores visuales específicos para cada modalidad. En dicho experimento, se impidió el movimiento ocular de los sujetos y se les expuso a un estímulo que desencadenaba una sacada . La mayoría de los sujetos informaron haber experimentado un breve desplazamiento de toda su escena visual en la dirección opuesta al estímulo. Mach infirió, por lo tanto, que existe un mecanismo dentro del sistema visual que produce una estimación a priori de futuras escenas visuales basada en comandos motores y estímulos visuales actuales. [ 8 ] En un experimento similar con monos, se encontró que este emulador en particular existía dentro de un grupo de neuronas en la corteza parietal. Además, se descubrió que estas neuronas comenzaban a activarse incluso antes del movimiento ocular. Sin embargo, solo se activaban si el comando motor resultaba en una sacada visual. Esto sugiere que los emuladores visuales son específicos para cada modalidad. [ 9 ]
Aplicaciones para emuladores
Los emuladores pueden ser útiles en una variedad de industrias y sistemas. Muchas fábricas y plantas cuentan con sistemas de control centralizados que no pueden permitirse el lujo de esperar cierta información o actualizaciones. Por ejemplo, los sistemas de control en plantas químicas y reactores no pueden esperar señales correctivas de los sistemas objetivo para modificar la distribución y el flujo de sustancias químicas y materiales, por lo que se realizan predicciones precisas a priori. [ 10 ]
Robótica
La programación tipo emulador ya se ha aplicado a muchos sistemas de IA . En 1988, Bartlett Mel creó un robot al que llamó Murphy. Murphy era un brazo robótico con tres articulaciones cuyo objetivo principal era alcanzar y agarrar un objeto evitando el contacto con otros objetos en su camino. El robot podía operar en dos modos. En el primer modo, Murphy simplemente movía su brazo por el espacio de trabajo hasta encontrar una ruta de movimiento sin obstáculos hacia el objeto deseado. Tras varias ejecuciones, Murphy aprendía a asociar una orden motora con una salida visual futura. Esto daba lugar a su segundo modo de operación. De forma similar a un emulador, Murphy podía resolver el problema de navegación sin conexión. Al recibir imágenes visuales del espacio de trabajo, Murphy podía manipular una cuadrícula visual interna con copias eferentes . En consecuencia, el robot podía navegar a través de los obstáculos y agarrar el objeto deseado en una sola ejecución. [ 1 ]
Los rovers de aterrizaje en Marte deben utilizar una manipulación de entrada similar. La NASA tiene que superar un retraso de aproximadamente veinte minutos en el intercambio de información entre la Tierra y el rover en Marte. [ 11 ]
Referencias
- 1 2 3 4 5 Grush, R. (2004). "La teoría de la emulación de la representación: control motor, imaginería y percepción". Behavioral and Brain Sciences . 27 (3): 377– 422. CiteSeerX 10.1.1.124.1769 . doi : 10.1017/s0140525x04000093 . PMID 15736871 .
- ↑ Bickle, J. (2009). The Oxford Handbook of Philosophy and Neuroscience . Nueva York: Oxford University Press.
- ↑ Desmurget, M.; Grafton, S. (2000). "El modelado directo permite el control por retroalimentación para movimientos de alcance rápido" . Trends in Cognitive Sciences . 4 (11): 423– 431. doi : 10.1016/s1364-6613(00)01537-0 . PMID 11058820 .
- ↑ Kawato, M.; Furukawa, K.; Suzuki, R. (1987). "Un modelo de red neuronal jerárquica para el control y el aprendizaje del movimiento voluntario". Cibernética biológica . 57 (3): 169– 185. doi : 10.1007/bf00364149 . PMID 3676355 .
- 1 2 3 Bickle, John (2009). The Oxford Handbook of Philosophy and Neuroscience . Nueva York: Oxford University Press.
- ↑ Ito, M. (1984). El cerebelo y el control neural . Nueva York, NY: Raven Press.
- ↑ van der Meulen, JHP; Gooskens, RHJM; Dennier van der Gon, JJ; Gielen, CCAM; Wilhelm, K. (1990). "Mecanismos subyacentes a la precisión en los movimientos rápidos del brazo dirigidos a un objetivo en el hombre". Revista de comportamiento motor . 22 (1): 67– 84. doi : 10.1080/00222895.1990.10735502 . PMID 15111281 .
- ↑ Mach, E. (1896). Contribuciones al análisis de las sensaciones . Traducido por CM Williams. La Salle: Open Court Publishing.
- ↑ Duhamel, J.; Colby, C.; Goldberg, M. (1992). "La actualización de la representación del espacio visual en la corteza parietal mediante movimientos oculares intencionados". Science . 255 (5040): 90– 92. Bibcode : 1992Sci...255...90D . doi : 10.1126/science.1553535 . PMID 1553535 .
- ↑ Clark, A. (2003). Ciborgs por naturaleza: mentes, tecnologías y el futuro de la inteligencia humana . Nueva York: Oxford Press. ISBN 978-0-19-514866-4.
- ↑ "Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA. Cronograma de la misión: Operaciones en superficie" . Archivado del original el 28 de octubre de 2004.
- Neurociencia