Español ( English below )

En una reflexión interesante, Yael Niv, profesora del Instituto de Neurociencia y del Departamento de Psicología de Princeton, argumenta que la primacia de medidas neuronales (e.g. fMRI) en las agencias que financian investigaciones, y en el imaginario de los ciudadanos, para entender qué hace el cerebro es una creencia injustificada. La creencia de que neuronas > comportamiento es equivocada. Para la profesora Niv, a la pregunta ¿qué hace el cerebro? la relación es al revés: comportamiento > neuronas. Claramente, no aplica para ¿cómo lo hace? donde es claro que hay que estudiar el cerebro.

Estoy de acuerdo con la mayoría de sus argumentos. En esta entrada del blog quiero explorar algunas de sus ideas para cognición matemática y de numéros.

Antes, traigo uno de sus ejemplos para clarificar por qué comportamiento>neuronas en la busqueda por entender qué hace el cerebro. Una investigación reciente encontró que las personas, en promedio, somos adversos a tomar riesgos cuando no se puede hacer credit assignment. ¿Qué quiere decir credit assignment? Es poder asignar con claridad la acción que llevó a un resultado. Cuando no es posible asignar crédito a un resultado, se es adverso a tomar riesgos. En dicha investigación hicieron un experimento comportamental ingenioso con pares de loterías donde se podía o no hacer credit assignment (no le estoy haciendo justicia a los detalles experimentales y remito al lector al paper). El hallazgo crítico fue que a pesar de ser probabilidades idénticas, la condición experimental donde sí se podía hacer credit assignment no había aversión al riesgo. El cerebro es adverso al riesgo cuando no puede asignar crédito.

El anterior ejemplo es interesante por qué no es claro cómo una grabación neuronal (sea con fMRI, optogenética, electródos, u otra) puede llevarnos a ese hallazgo dada la complejidad abrumadora de trillones de conexiones. Es al contrario. Es decir, una vez tenemos el efecto comportamental podemos buscar señales en el cerebro para entender cómo lo hace. El experimento comportamental nos da el qué hace.

Ahora a cognición numérica. En 1967, Moyer & Landauer publicaron un resultado fundacional y clásico en cognición numérica. Encontraron que cuando las personas comparan un par de digítos arábicos el tiempo de respuesta incrementa a medida que los numéros se acercan. Esto ocurre también con otras magnitudes como pesos o luminosidad: a medida que se acercan las magnitudes sensoriales estas son más dificiles de comparar. Lo impactante de Moyer & Landauer fue encontrar que también ocurre con símbolos numéricos. ¿Puede una grabación del cerebro llevarnos a ese hallazgo? De pronto, pero la busqueda sería ordenes de magnitud más compleja. Peor, encontrar un patrón en trillones de conexiones puede ser intractable. En cambio, el comportamiento elicitado por Moyer & Landauer en su experimento fue claro y replicado muchas veces. Incluso, inspiro la busqueda de señales neuronales y hoy sabemos que es muy posible que el cerebro tenga mapas topográficos numéricos en la corteza parietal que incluso pueden explicar mecanísticamente los resultados de 1967.

El comportamiento nos lleva al qué y los avances en técnicas de grabación del cerebro nos han acercado al cómo.

English (by Google translate and some edits)

In an interesting reflection, Yael Niv, professor at the Princeton Institute of Neuroscience and the Department of Psychology, argues that the primacy of neural measurements (eg fMRI) to understand what the brain does is an unjustified belief. That is, the belief that neurons> behavior to understand our mind is wrong. For Professor Niv, for the question what does the brain do? the relationship is the other way around: behavior> neurons. Clearly, it does not apply to how the brain does it?, in such a case you do have to study the brain.

I agree with most of her arguments. In this blog post I want to explore some of her ideas for math and number cognition.

I bring one of her examples to clarify why behavior> neurons in the search to understand what the brain does. A recent research found that people, on average, are averse to taking risks when credit assignment fails. What does credit assignment mean? It is being able to clearly assign an action to a result. When you cannot assign credit to an outcome, you are averse to taking risks. In this research they did an ingenious behavioral experiment with lottery pairs where credit assignments could or could not be done (I am not doing justice to the experimental details and refer the reader to the paper ). The critical finding was that despite being identical probabilities, in the experimental condition where credit assignments could be done subjets were no longer risk averse. The brain is risk averse when it cannot allocate credit.

The previous example is interesting because it is not clear how a neuronal recording (fMRI, optogenetics, electrodes, or other) can lead us to this finding given the overwhelming complexity of all its connections. It is the opposite. That is, once we have the behavioral effect we can look for signals in the brain to understand how it does it. The behavioral experiment gives us the what it does.

Now to number cognition. In 1967, Moyer & Landauer published a foundational and classic result in numerical cognition. They found that when people compare a couple of Arabic digits the response time increases as the numbers get closer. This also happens with other magnitudes such as weights or luminosity: as the sensory magnitudes get closer, they are more difficult to compare. The beautiful thing about Moyer & Landauer was to find that it also happens with number symbols. Can a recording of the brain lead us to that finding? Perhaps, but the search would be orders of magnitude more complex. Finding a pattern in trillions of connections could be intractable. Instead, the behavior elicited by Moyer & Landauer in their experiment was clear and has been replicated many times. It even inspire the search for neuronal signals and today we know that it is very possible that the brain has numerical topographic maps in the parietal cortex, that can even mechanistically explain the 1967 results.

In brief, behavior can led us to the what the brain does and advances in brain recording techniques have brought us closer to the how it does it.