Universidad Politécnica de Cartagena TESIS DOCTORAL “UNA ...

Capitulo 3. El Agarre en la EP. Modelos Computacionales.
Estas alternativas deben complementarse con modelos más detallados sobre el
papel de las interneuronas estriatales en la construcción de rutinas de comportamiento
motriz tales como el movimiento de agarre (Kimura y col, 2003). Existe una similitud
sorprendente entre la organización de los circuitos cortico – ganglio – basales y la
arquitectura neuronal de Mezcla de Expertos (Jacobs y col, 1991, Jacobs y Jordan 1993
Figura 3.29). En nuestra opinión, las TANs podrían tener la función de modular las
redes cortico-ganglio-basales codificando las consecuencias sensoriales que la
implementación de una o varias acciones paralelas conllevan o, de otra manera,
codificando la probabilidad de obtener éxito implementando cierto conjunto de
acciones. De esta manera las TANs pueden asociarse a ciertos módulos en un modelo
neuronal para el aprendizaje de tareas que posee una gran similitud estructural con los
bucles cortico – basales. En el caso de que las TANs reciban señales que informen a la
red estriatal sobre el estado actual de las respuestas sensoriales ante las acciones que se
están ejecutando, las señales de las TANs podrían poseer la función específica de
codificar estados de ‘disposición a dar una respuesta’ ante determinado contexto. Bajo
este punto de vista, la red interneuronal de TANs en el estriado podría establecer una
serie de valores probabilísticos basados en la experiencia previa y asociados a las
distintas acciones potencialmente ejecutables. Estos valores probabilísticos computados
por las TANs modularían el contenido de la respuesta total del sistema. Dicho
contenido consistiría en una combinación, ponderada por esos valores probabilísticos,
de las distintas acciones independientes que pueden conformar una acción orientada a
objeto tal como el movimiento de agarre.
Figura 3.29. Interpretación de la red estriatal y los canales paralelos de los ganglios basales en el
contexto de la arquitectura computacional de Mezclas de Expertos.
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