Puede parecer contraintuitivo por eso de que llevamos décadas sin para de hablar de las emociones, pero lo cierto es que aún hoy por hoy, los orígenes neurobiológicos de las emociones son todavía un misterio para la ciencia. Sabemos muchas cosas, claro. Pero los científicos aún no entienden por completo cómo es posible que las emociones surjan casi milagrosamente de los complejos circuitos del cerebro humano.
En circunstancias normales, esos mismos científicos no lo dudarían un segundo: se irían a rastrear el origen de esas emociones en los animales. Es lo que se hace en la búsqueda de fármacos o en las investigaciones de psicología comparada. Sin embargo, con el tema emocional ha sido más difícil. Al fin y al cabo, ¿cómo sabemos que un ratón está feliz o sorprendido o tiene miedo? Sí, mirándolo podemos hacernos a la idea... pero ¿podemos estar seguro de que realmente entendemos lo que sienten?
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Esta misma pregunta se hicieron Nejc Dolensek y su equipo al intentar utilizar sistemas de visión artificial para leer las caras de los roedores y clasificarlas con precisión. Lo que hicieron fue grabar a los roedores mientras los exponían a estímulos sensoriales como sabores dulces o amargos y eventos de miedo e identificaron diferentes expresiones faciales que se correlacionaron sistemáticamente con descriptores emocionales como placer, desagrado y malestar.
Luego procesaron todo ello con varios algoritmos de aprendizaje automático. Lo primero que descubrieron es que lo que ellos identificaban con emociones tenían características muy similares a las emociones humanas. Por ejemplo, dichas respuestas mostraron tener "valencia" y aumentaba al presentar repetidamente el estímulo; algo, que según los autores, sugiere guardaban "correspondencia con estados emocionales internos" y "no eran meros reflejos".
Una vez identificadas las emociones, los científicos pudieron usar técnicas de neuroimagen para identificar neuronas "faciales" que se correlacionaran con las expresiones faciales específicas en los ratones. Esto "ofrece una herramienta de análisis objetivo esencial para comprender los mecanismos neurobiológicos de las emociones, para identificar emociones específicas para especies y para estudiar su variabilidad entre individuos", explicaban los investigadores.
Imagen | Mert Guller