Parabolanoi

"Ahora cada uno de nosotros es como una organización en la que tenemos que priorizar y decidir cuál sería la forma más beneficiosa de dedicar nuestro tiempo a pensar en los próximos cinco o 30 minutos. Debido a la competencia y la disponibilidad de varias fuentes, sé que tengo que ser mucho más reflexivo sobre cuál sería el mejor uso de mi tiempo, y esas opciones surgen muchas veces por hora. Por lo tanto, debemos ser más estratégicos, decidiendo constantemente si hacer clic en lo siguiente o volver a lo que estábamos leyendo. Es maravilloso tener tanta información, pero elegir y asignar nuestros recursos es algo difícil. El recurso limitante ahora no es la información; es nuestro momento."

Marcel Just

"En las imágenes del cerebro, en realidad estamos midiendo la actividad electroquímica. Como todas las funciones biológicas, necesita una fuente de energía. Medimos la cantidad de actividad cerebral mientras alguien está haciendo algo. No puede generar más actividad más allá de cierto punto. Hay un límite superior. Puede verlo usted mismo cuando intenta hacer una tarea de intervalo de dígitos. Alguien le pide que repita cinco dígitos. No es muy dificil. Cuando comienzan a llegar a ocho o 12 dígitos, no hay más margen de mejora y simplemente te rindes a los ocho o 10, o cualquiera que sea tu rango de dígitos."

Marcel Just

"En muchos de nuestros estudios estamos interesados ​​en descubrir los límites superiores de nuestra capacidad de pensamiento. A menudo ponemos el cerebro en una cinta de correr mental y simplemente vemos qué tan alto podemos ponerlo. Con la multitarea pedimos a las personas que realicen dos tareas de nivel relativamente alto simultáneamente. Hemos apuntado a un problema del mundo real: usar un teléfono celular mientras se conduce y hemos medido la actividad cerebral con personas que están usando un simulador de conducción mientras escuchan a alguien hablar al mismo tiempo.

Descubrimos que hay un límite superior para la cantidad de información que una persona puede procesar por unidad de tiempo. Si está trabajando en dos tareas simultáneamente, puede hacerlo, pero habrá menos actividad asignada a cada tarea. Por ejemplo, cuando comparamos cuántos recursos cerebrales se asignan a simplemente conducir mientras escuchamos hablar a alguien, encontramos que mientras escuchamos a alguien hablar, la cantidad de recursos cerebrales asignados a la conducción disminuye en un 37 por ciento. Es una diferencia enorme, y se muestra en el simulador de conducción en qué tan bien mantiene su carril, ya sea que golpee o no el costado de la carretera. Es posible conducir mientras escucha a alguien hablar. Todos lo hacemos y a veces usamos un teléfono celular. Sin embargo, no hay ninguna duda de que le resta calidad a la conducción.

Preguntas sobre distracciones. Particularmente con respecto a la automaticidad, que estudiamos, esa es una pregunta muy interesante. Hay conductores que dicen: "Bueno, cuando la conducción se pone difícil, comenzaré a ignorar a mi compañero de teléfono celular, a mi pasajero o mi radio hablante, y me concentraré en la conducción". Realizamos un estudio en el que les dijimos a los conductores experimentados que van a escuchar a alguien hablar, pero que simplemente lo ignoren y hagan la tarea espacial principal. Pero descubrimos que no podían ignorar el habla porque el procesamiento del lenguaje hablado es tan automático que no se puede apagar. Usted mismo no puede querer no entender la siguiente oración de un hablante. Simplemente entra.

Al observar la actividad del cerebro, podemos ver esto. Cuando comienza la siguiente oración, aunque nuestros sujetos están preparados para ignorarla, la activación comienza en las áreas del lenguaje y la activación en las otras áreas del cerebro, para la otra tarea, disminuye. No hay forma de bloquear a alguien que habla contigo. Entra y consume recursos cerebrales."

Marcel Just

"Hay docenas de casos en los que sobreestimamos nuestra capacidad de pensamiento. Y nunca va en la otra dirección. Siempre es "Oh, sí, por supuesto que puedo hacer esto". Sin embargo, en los juicios de percepción y los juicios cognitivos las personas siempre, probablemente el 98 por ciento de las veces, sobreestiman sus habilidades. No es trampa, no es fanfarronear. Es una intuición honesta la que está mal."

Marcel Just

"La mayoría de la gente ha visto las ilustraciones en revistas y periódicos de puntos calientes en el cerebro cuando una persona está pensando. Estos describen con precisión dónde se encuentra la actividad e indican qué áreas del cerebro están en juego. Por primera vez, hemos podido identificar en qué concepto está pensando una persona a partir de su actividad cerebral. Usamos algoritmos de aprendizaje automático para juntar lo que se codifica en varios lugares del cerebro para que podamos determinar en qué concepto está pensando la persona. De hecho, podemos leer su mente.

El segundo hallazgo es que el patrón de actividad cerebral para uno de estos conceptos relativamente concretos es común entre las personas. Si entrenamos al programa de computadora para que reconozca los patrones de 60 palabras (conceptos como manzana, zapato, tomate) en un grupo de personas y luego entra una nueva persona que nunca antes se había encontrado, la computadora puede decir qué es la nueva persona está pensando bastante bien.

Es la primera vez que hemos podido responder a la pregunta que los filósofos se han estado planteando: ¿su concepto de algo es lo mismo que el mío? Para estos sustantivos concretos lo es. Y si entrena a la computadora para que reconozca esos conceptos en un idioma, puede identificar en qué está pensando la persona bilingüe cuando se encuentra con esos conceptos en otro idioma. Entonces, las representaciones cerebrales no solo son comunes entre las personas, sino que también son comunes en todos los idiomas para los equivalentes de traducción."

Marcel Just

"Mi investigación utiliza fMRI y otras tecnologías para descubrir la estructura del pensamiento humano. Los estudios de resonancia magnética funcional rastrean la actividad cerebral que ocurre durante una amplia gama de pensamiento cognitivo y social, como la comprensión del lenguaje, el pensamiento visual, la resolución de problemas, la memoria de trabajo, el juicio social y la multitarea.

Un interés actual es identificar la base neuronal de las representaciones de conceptos utilizando fMRI en la nueva área de la neurosemántica . En colaboración con colegas de la Facultad de Ciencias de la Computación, hemos desarrollado paradigmas experimentales y técnicas de aprendizaje automático (análisis de patrones multivóxel) que se están aplicando al estudio de conceptos léxicos, perceptuales y sociales (identificando la firma neuronal de ese objeto y los componentes de la firma). Podemos identificar el pensamiento de un objeto concreto, la interacción social y el dígito, y pasamos a las proposiciones. Esto nos está llevando a una especificación de cómo los pensamientos simples se codifican neuronalmente.

Una segunda área de investigación examina cómo se aprenden los conceptos científicos. Mientras escuchamos una conferencia o leemos un libro de texto, se establecen representaciones neuronales del nuevo conocimiento. Esperamos especificar los procesos mediante los cuales los nuevos conceptos llegan a ser representados neuronalmente.

Otra área importante de nuestra investigación es comprender el funcionamiento del cerebro en el autismo y relacionarlo con los deterioros sociales y cognitivos que a veces surgen en el trastorno. Nuestro trabajo nos ha llevado a una nueva perspectiva, expresada como la teoría de la infraconectividad del autismo. Este trabajo utiliza fMRI e imágenes de difusión de alta resolución angular (HARDI) para relacionar varios niveles de análisis: conectividad anatómica, conectividad informativa (funcional) y desempeño conductual. También estamos comenzando a aplicar nuestros métodos de neurosemántica (aprendizaje automático) a las representaciones de conceptos en el autismo.

Los hallazgos se están utilizando para desarrollar continuamente una teoría integral de cómo la función cerebral está relacionada con el pensamiento, a menudo expresada en términos de la teoría computacional 4CAPS."

Marcel Just

"Una de las mayores contribuciones de las imágenes cerebrales es revelar cuán intensamente social y emocional es el cerebro humano. Para mí fue una gran sorpresa. Pídale a la gente que lea una pequeña narrativa inocua y la actividad cerebral muestra que están calculando cosas como la intención y la motivación del personaje. Creo que hay una tendencia constante a procesar información social y emocional. Está ahí y es ubicuo."

Marcel Just