Did you mean: David Marr (neuroscience)

David Courtenay Marr (19 de enero de 1945 - 17 de noviembre de 1980) fue un neurocientífico y fisiólogo británico. Marr integró resultados de la psicología, la inteligencia artificial y la neurofisiología en nuevos modelos de procesamiento visual. Su trabajo fue muy influyente en la neurociencia computacional y provocó un resurgimiento del interés en la disciplina.

Biografía

Nacido en Woodford, Essex, y educado en Rugby School; fue admitido en Trinity College, Cambridge el 1 de octubre de 1963 (tras haber recibido una beca abierta y la exposición de rugby Lees Knowles).

Recibió la beca Coutts Trotter en 1966 y obtuvo su licenciatura en matemáticas el mismo año. Fue elegido investigador del Trinity College de Cambridge en 1968. Su tesis doctoral, supervisada por Giles Brindley, fue presentada en 1969 y describió su modelo de la función del cerebelo basado principalmente en datos anatómicos y fisiológicos obtenidos de un libro de J.C. Eccles. Su interés pasó de la teoría general del cerebro al procesamiento visual. Posteriormente, trabajó en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, donde asumió un cargo docente en el Departamento de Psicología en 1977 y posteriormente fue nombrado profesor titular titular en 1980. Marr propuso que comprender el cerebro requiere comprender los problemas que enfrenta. y las soluciones que encuentra. Hizo hincapié en la necesidad de evitar debates teóricos generales y, en cambio, centrarse en comprender problemas específicos.

Marr murió de leucemia en Cambridge, Massachusetts, a la edad de 35 años. Sus hallazgos están recogidos en el libro Visión: Una investigación computacional sobre la representación humana y el procesamiento de la información visual, que fue terminado principalmente en el verano de 1979, fue publicado en 1982 después de su muerte y reeditado en 2010 por The MIT Press. Este libro tuvo un papel clave en el inicio y el rápido crecimiento del campo de la neurociencia computacional. Estaba casado con Lucia M. Vaina del Departamento de Ingeniería Biomédica y Neurología de la Universidad de Boston.

Hay varios premios académicos y premios nombrados en su honor. El Premio Marr, uno de los premios más prestigiosos en visión por ordenador, la Medalla David Marr que otorga cada dos años la Applied Vision Association del Reino Unido y la Cognitive Science Society también otorga un Premio Marr al mejor trabajo estudiantil en su conferencia anual.

Trabajo

Teorías del cerebelo, hipocampo y neocórtex

Marr es mejor conocido por su trabajo sobre la visión, pero antes de comenzar a trabajar en ese tema, publicó tres artículos fundamentales en los que proponía teorías computacionales del cerebelo (en 1969), la neocorteza (en 1970) y el hipocampo (en 1971). Cada uno de esos artículos presentó nuevas ideas importantes que continúan influyendo en el pensamiento teórico moderno.

La teoría del cerebelo fue motivada por dos características únicas de la anatomía del cerebelo: (1) el cerebelo contiene una gran cantidad de pequeñas células granulares, cada una de las cuales recibe sólo unas pocas entradas de "fibras cubiertas de musgo"; (2) Las células de Purkinje en la corteza cerebelosa reciben cada una decenas de miles de entradas de "fibras paralelas", pero sólo una entrada de una única "fibra trepadora", que sin embargo es extremadamente fuerte. Marr propuso que las células granulares codifican combinaciones de aportes de fibras musgosas y que las fibras trepadoras llevan un mensaje de "enseñanza" a su cuerpo. señal que indica a sus objetivos de células de Purkinje que modifiquen la fuerza de las conexiones sinápticas de las fibras paralelas.

La teoría de la neocorteza fue motivada principalmente por los descubrimientos de David Hubel y Torsten Wiesel, quienes encontraron varios tipos de "detectores de características" en el área visual primaria de la corteza. Marr propuso, generalizando esa observación, que las células de la neocorteza son categorizadores flexibles, es decir, aprenden la estructura estadística de sus patrones de entrada y se vuelven sensibles a combinaciones que se repiten con frecuencia.

La teoría del hipocampo (que Marr llamó "archicortex") fue motivada por el descubrimiento de William Scoville y Brenda Milner de que la destrucción del hipocampo producía amnesia para los recuerdos de acontecimientos nuevos o recientes, pero dejaba intactos los recuerdos de hechos ocurridos años antes. Marr llamó a su teoría "memoria simple": la idea básica era que el hipocampo podía formar rápidamente rastros de memoria de tipo simple fortaleciendo las conexiones entre las neuronas. Sorprendentemente, el artículo de Marr sólo precedió dos años a un artículo de Tim Bliss y Terje Lømo que proporcionó el primer informe claro sobre la potenciación a largo plazo en el hipocampo, un tipo de plasticidad sináptica muy similar a lo que Marr planteaba como hipótesis. (El artículo de Marr contiene una nota a pie de página que menciona un informe preliminar de ese descubrimiento.) Los detalles de la teoría de Marr ya no son de gran valor debido a errores en su comprensión de la anatomía del hipocampo, pero el concepto básico de la El hipocampo como sistema de memoria temporal permanece en varias teorías modernas. Al final de su artículo, Marr prometió un artículo de seguimiento sobre las relaciones entre el hipocampo y la neocorteza, pero tal artículo nunca apareció.

Niveles de análisis

Marr trató la visión como un sistema de procesamiento de información. Planteó (en concierto con Tomaso Poggio) la idea de que uno debe comprender los sistemas de procesamiento de información en tres niveles de análisis distintos y complementarios. Esta idea se conoce en la ciencia cognitiva como la hipótesis de los tres niveles de Marr:

• nivel computacional: qué hace el sistema (por ejemplo: qué problemas resuelve o supera) y de manera similar, por qué hace estas cosas
• nivel algorítmico (a veces nivel de representación): cómo hace el sistema lo que hace, específicamente, qué representaciones utiliza y qué procesos emplea para construir y manipular las representaciones
• nivel de implementación/físico: cómo se realiza físicamente el sistema (en el caso de la visión biológica, qué estructuras neuronales y actividades neuronales implementan el sistema visual)

Marr ilustra su análisis tripartito recurriendo al ejemplo de un dispositivo cuyo funcionamiento se comprende bien: una caja registradora.

A nivel computacional, el funcionamiento del registro se puede explicar en términos de aritmética y, en particular, en términos de la teoría de la suma: en este nivel son relevantes la función calculada (suma) y dichas propiedades abstractas. de ella, como conmutatividad o asociatividad. El nivel de representación y el algoritmo especifican la forma de las representaciones y los procesos que las elaboran: "podríamos elegir números arábigos para las representaciones, y para el algoritmo podríamos seguir las reglas habituales sobre sumar primero los dígitos menos significativos y " llevando' si la suma excede 9". Finalmente, el nivel de implementación tiene que ver con cómo se realizan físicamente dichas representaciones y procesos; por ejemplo, los dígitos podrían representarse como posiciones en una rueda de metal o, alternativamente, como números binarios codificados por los estados eléctricos de un circuito digital. Cabe destacar que Marr señaló que el nivel más importante para el diseño de sistemas efectivos es el computacional.

Etapas de la visión

Marr describió la visión como algo que pasa de una matriz visual bidimensional (en la retina) a una descripción tridimensional del mundo como resultado. Sus etapas de visión incluyen:

• a primal sketch de la escena, basado en la extracción de características de componentes fundamentales de la escena, incluyendo bordes, regiones, etc. Observe la similitud en concepto a un boceto de lápiz dibujado rápidamente por un artista como una impresión.
• a Esbozo 2.5D de la escena, donde se reconocen las texturas, etc. Observe la similitud en concepto al escenario en el dibujo donde un artista destaca o matices áreas de una escena, para proporcionar profundidad.
• a Modelo 3D, donde la escena se visualiza en un mapa continuo y tridimensional.

El boceto 2,5D está relacionado con la estereopsis, el flujo óptico y el paralaje del movimiento. El boceto 2.5D representa que en realidad no vemos todo nuestro entorno, sino que construimos la vista tridimensional de nuestro entorno centrada en el espectador. 2.5D Sketch es una técnica de visualización de datos denominada dibujo paralelo y, a menudo, denominada por su término genérico "axonométrico". o "isométrico" dibujo y es utilizado a menudo por arquitectos y diseñadores modernos.

El marco de tres etapas de Marr no capta bien una etapa central del procesamiento visual: la atención visual. Un marco alternativo más reciente propuso que la visión se compone en lugar de las siguientes tres etapas: codificación, selección y decodificación. La codificación consiste en muestrear y representar entradas visuales (p. ej., representar entradas visuales como actividades neuronales en la retina). La selección, o selección atencional, consiste en seleccionar una pequeña fracción de la información de entrada para su posterior procesamiento, por ejemplo, cambiando la mirada hacia un objeto o ubicación visual para procesar mejor las señales visuales en esa ubicación. La decodificación consiste en inferir o reconocer las señales de entrada seleccionadas, por ejemplo, reconocer el objeto en el centro de la mirada como la cara de alguien.

Publicaciones

• (1969) "Una teoría de la corteza cerebelal". J. Physiol.202:437-470.
• (1970) "Una teoría para el neocortex cerebral". Proceedings of the Royal Society of London B, 176:161–234.
• (1971) "Recuerdo simple: teoría para el archicortex". Phil. Trans. Royal Soc. London262:23-81.
• (1974) "La computación de la ligereza por la retina primate." Vision Research, 14:1377–1388.
• (1975) "Aplica al procesamiento de información biológica". Ciencia, 190:875–876.
• (1976) "Procesamiento temprano de información visual". Phil. Trans. R. Soc. Lond. B, 275:483-524.
• (1976) "Computación Cooperativa de la disparidad estéreo". Ciencia, 194:283–287. (con Tomaso Poggio)
• (Marzo 1976) "Inteligencia artificial: Una visión personal". Informe técnico AIM 355, MIT AI Laboratory, Cambridge, MA.
• (1977) "Inteligencia artificial: Una visión personal". Inteligencia Artificial 9(1), 37–48.
• (1977) "De la comprensión de la computación a la comprensión de los circuitos neuronales". Neurociencias Res. Prog. Bull.15:470-488.
• (1978) "Representación y reconocimiento de la organización espacial de formas tridimensionales". Proceedings of the Royal Society of London B200:269–294. (con H. K. Nishihara)
• (1979) "Una teoría computacional de la visión estéreo humana". Proceedings of the Royal Society of London B204:301-328.
• (1980) "Teoría de detección de bordes". Proc. R. Soc. Lond. B207:187–217. (con E. Hildreth)
• (1981) "Inteligencia artificial: una visión personal". En Haugeland, J., Ed., Diseño mental, capítulo 4, páginas 129 a 142. MIT Press, Cambridge, MA.
• (1982) "Representación y reconocimiento de los movimientos de formas". Proceedings of the Royal Society of London B, 214:501-524. (con L. M. Vaina)
• (1982) Visión: Una investigación computacional de la Representación Humana y Procesamiento de la Información Visual. San Francisco: W. H. Freeman and Company. ISBN 0-7167-1284-9. (En 2010, la prensa del MIT reedificó el libro con un prefacio de Shimon Ullman y un postpalabra de Tomaso Poggio bajo ISBN 9780262514620.)