Imagina que decides aprender a tocar un instrumento o emprendes una actividad nueva desde cero. Al principio te cuesta, pero, poco a poco, vas mejorando y, con el tiempo, llegas a hacerlo bastante bien, incluso añadiendo tu propio estilo. Aprender algo nuevo es un reto al que todos nos hemos enfrentado, pero cada uno de nosotros lo hace de una manera distinta. ¿Por qué cada persona sigue un camino diferente para aprender lo mismo? ¿Cómo decide cada cual la estrategia a seguir?

Las respuestas a esas preguntas están en las conexiones neuronales que se activan en el interior de nuestro cerebro. Dentro de la enorme complejidad de reacciones que tienen lugar cada vez que intentamos aprender algo, hay una sustancia famosa por estar relacionada con el placer y la recompensa que parece jugar un papel fundamental: la dopamina.

Investigar los cambios que se producen en el cerebro humano durante el proceso de aprendizaje es difícil: al fin y al cabo, a nadie le gusta que le anden hurgando en la cabeza. Por eso estos estudios se realizan en otros animales de laboratorio, como los ratones. Eso es precisamente lo que ha estado haciendo durante su tesis doctoral en la Universidad de Oxford nuestro invitado en Hablando con Científicos, Samuel Liébana.

Samuel, junto a un extenso equipo de investigadores, ha seguido durante semanas el proceso de aprendizaje de decenas de ratones, mientras analizaban en detalle qué ocurría en sus cerebros. Los resultados no solo ayudan a entender cómo aprendemos, sino que también conectan la biología con la inteligencia artificial de forma sorprendente. Su trabajo ha sido publicado en la prestigiosa revista Cell.

Aunque todos podemos aprender, cada persona (o ratón, en este caso) sigue su propio camino. En el experimento de Liébana, los ratones tenían que resolver una tarea de decisión visual: ver un punto luminoso en una pantalla y girar una rueda hacia la izquierda o la derecha, según la posición de la imagen, hasta colocarla en el centro. Al hacerlo bien, recibían una recompensa azucarada; si fallaban, sonaba un pitido desagradable.

Lo interesante es que, gracias a un sofisticado montaje, los investigadores podían observar en qué lugares del cerebro se producía un aumento de dopamina. Con mayor o menor habilidad, todos los ratones aprendían la tarea, pero lo hacían de formas distintas. Algunos empezaban fijándose en el lado derecho de la pantalla y aprendían a mover la rueda en la dirección adecuada para colocar el punto en el centro. Si no aparecía el punto en ese lado, asumían que debían girar la rueda hacia el lado contrario. La solución era correcta, aunque no ideal. Otros se fijaban en el lado izquierdo, y también había quienes tenían una visión más amplia del problema y observaban ambos lados de la pantalla.

Pero lo más sorprendente es que, a pesar de esta diversidad, los caminos de aprendizaje seguían cierta lógica: lo que hacían al principio influía en lo que harían semanas después. Es decir, el aprendizaje no era aleatorio.

La dopamina es un neurotransmisor clave en el proceso de aprendizaje. Se libera en ciertas zonas del cerebro cuando algo nos resulta importante o inesperado. En este estudio, los investigadores midieron la dopamina en una región concreta del cerebro de los ratones llamada estriado dorsolateral. ¿Qué encontraron?

A medida que los ratones aprendían, la señal de dopamina iba cambiando. Al principio, respondía sobre todo cuando el ratón recibía una recompensa. Pero con el tiempo, empezaba a responder antes, justo cuando aparecía el estímulo visual. Eso indicaba que el cerebro ya había aprendido a asociar ese estímulo con una posible recompensa. Y lo más increíble: cada ratón mostraba un “patrón” de dopamina distinto, que coincidía con su forma particular de aprender.

En otras palabras, la dopamina no solo reacciona al premio, sino que guía el aprendizaje, actuando como una especie de profesor que da pistas al alumno.

Aquí es donde la cosa se pone aún más fascinante. Para entender por qué la dopamina actuaba de forma diferente en cada ratón, el equipo utilizó un modelo de inteligencia artificial inspirado en redes neuronales profundas, como las que se emplean en el aprendizaje automático. Estas redes están formadas por varias capas de “neuronas artificiales” que procesan información y aprenden ajustando sus conexiones.

Samuel y su equipo construyeron un modelo que aprendía como los ratones: poco a poco, probando distintas estrategias y ajustándose según los resultados. El modelo tenía varias capas, igual que el cerebro real. Lo más importante es que este modelo necesitaba “señales de enseñanza” diferentes (como si tuviera varios tipos de dopamina) para aprender correctamente. Solo así conseguía imitar las trayectorias diversas y ordenadas de los ratones reales.

Esto sugiere que el cerebro podría estar utilizando un sistema de aprendizaje profundo natural, donde distintas señales —como la dopamina— enseñan a diferentes partes del cerebro qué hacer.

Os invitamos a escuchar a Samuel Liébana García, actualmente investigador posdoctoral en University College of London, Reino Unido.

Referencias:
Samuel Liebana, Aeron Laffere, Chiara Toschi, et al. Dopamine encodes deep network teaching signals for individual learning trajectories 2025, Cell 188, 1–17
July 10, 2025 © 2025