Descripción
La investigación en neurociencia ha explotado, con más de cincuenta mil neurocientíficos aplicando métodos cada vez más avanzados. Ha surgido una montaña de nuevos hechos y mecanismos. Y, sin embargo, ha faltado un marco de principios para organizar este conocimiento. En este libro, Peter Sterling y Simon Laughlin, dos neurocientíficos líderes, se esfuerzan por llenar este vacío, esbozando un conjunto de principios organizativos para explicar los porqués del diseño neural que permiten al cerebro calcular de manera tan eficiente.
Con el objetivo de "hacer ingeniería inversa" del cerebro, desensamblándolo para comprenderlo, Sterling y Laughlin consideran primero por qué un animal debería necesitar un cerebro, rastreando las capacidades computacionales desde una bacteria hasta un protozoo y un gusano. Examinan cerebros más grandes y las ventajas de la "regulación anticipatoria"; identifican las limitaciones en el diseño neural y la necesidad de "nanoficar"; y demuestran las rutas hacia la eficiencia en un sistema molecular integrado, la fototransducción. Muestran que los principios del diseño neural en escalas más finas y niveles inferiores se aplican en escalas más grandes y niveles superiores; describen la eficiencia del cableado neural; y discuten el aprendizaje como un principio de diseño biológico que incluye "guardar solo lo necesario".
Sterling y Laughlin evitan especular sobre cómo podría funcionar el cerebro y se esfuerzan por dar sentido a lo que ya se sabe. Su contribución distintiva es reunir un conjunto coherente de reglas básicas y ejemplificarlas a través de escalas espaciales y funcionales.
Autor: Peter Sterling, Simon Laughlin
Editorial: MIT Press
Publicado: 09/06/2017
Páginas: 568
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.72 libras
Tamaño: 9.10h x 6.10w x 1.40d
ISBN13: 9780262534680
ISBN10: 0262534681
Categorías BISAC:
- Ciencia | Ciencias de la vida | Neurociencia
- Medicina | Neurociencia
Sobre el autor
Peter Sterling es Profesor de Neurociencia en la Facultad de Medicina de la Universidad de Pensilvania. Es coautor (con Simon Laughlin) de Principles of Neural Design (MIT Press).