Cuando una persona decide si seguir un plan o repetir lo que antes le dio resultado, no siempre está usando el mismo modo de aprendizaje. Un estudio en macacos rhesus encontró señales distintas en el cerebro para esas dos estrategias: una más flexible, que usa una especie de mapa interno de la situación para anticipar consecuencias, y otra más automática, basada en reforzar lo que ya funcionó.
Esa diferencia suele describirse en psicología y neurociencia como la distancia entre decisiones guiadas por objetivos y decisiones guiadas por hábito. La primera se parece a pensar unos pasos hacia adelante; la segunda, a insistir con una respuesta que ya trajo recompensa. Los investigadores quisieron ver cómo aparecen esas dos lógicas cuando se registran neuronas individuales en regiones cerebrales asociadas a la toma de decisiones.
Para hacerlo, entrenaron a dos macacos en una tarea secuencial de dos pasos. Primero debían elegir entre dos opciones que, la mayor parte de las veces, los llevaban a un segundo escenario previsible, aunque a veces ocurría una transición menos probable. Después venía una nueva elección, y la recompensa podía cambiar cada pocos ensayos. Ese diseño obligaba a los animales a combinar memoria de recompensas pasadas con conocimiento sobre la estructura de la tarea, en lugar de limitarse a repetir mecánicamente la última respuesta exitosa.
Mientras los animales resolvían la tarea, el equipo registró actividad de neuronas en la corteza cingulada anterior, la corteza prefrontal dorsolateral, el núcleo caudado y el putamen. Según los autores, todas esas áreas reflejaron información sobre recompensas y transiciones, pero la corteza cingulada anterior, y en menor medida el núcleo caudado, mostraron con más claridad la combinación de señales que permite ajustar una decisión cuando cambia el contexto. En cambio, las regiones estriatales también exhibieron patrones más compatibles con un aprendizaje de tipo hábito, centrado en reforzar asociaciones previas.
El resultado no significa que exista un “centro de la planificación” aislado ni que el cerebro se divida limpiamente en dos sistemas separados. Lo que sugiere es algo más matizado: varias regiones participan al mismo tiempo, pero no todas representan del mismo modo la información necesaria para decidir si conviene perseverar o cambiar de estrategia. Para la neurociencia, eso ayuda a entender mejor cómo el cerebro equilibra flexibilidad y automatismo en conductas cotidianas.
La relevancia de este tipo de trabajo va más allá de una tarea con joystick y recompensas en laboratorio. Distinguir cómo se forman decisiones más deliberadas frente a respuestas más automáticas puede ser útil para estudiar problemas en los que ese equilibrio se altera, desde trastornos compulsivos hasta dificultades para adaptar la conducta cuando cambian las reglas del entorno.
También conviene leer el hallazgo con cautela. El estudio se hizo en dos macacos, en una tarea artificial y muy controlada, por lo que no traduce de manera directa decisiones humanas complejas como elegir un tratamiento, administrar dinero o abandonar una costumbre. Aún así, ofrece una ventana poco habitual: observar neuronas individuales mientras el cerebro alterna entre calcular el próximo paso y apoyarse en la experiencia previa.
Neural signatures of model-based and model-free reinforcement learning across prefrontal cortex and striatum · eLife
eLife · Imagen acompañante del artículo fuente; atribución preservada · Fuente de imagen
Miranda, B., Butler, J. L., Malalasekera, W. N., Behrens, T. E. J., Dayan, P., & Kennerley, S. W. (2026). Neural signatures of model-based and model-free reinforcement learning across prefrontal cortex and striatum. eLife, 14, RP106032. https://doi.org/10.7554/eLife.106032
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