David Courtenay Marr (19 de enero de 1945 – 17 de noviembre de 1980) [1] 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 influyó en la neurociencia computacional y provocó un resurgimiento del interés por la disciplina.
Nació en Woodford , Essex, y estudió en la Rugby School ; fue admitido en el Trinity College, Cambridge , el 1 de octubre de 1963 (habiendo recibido una beca abierta y la Lees Knowles Rugby Exhibition).
En 1966 recibió la beca Coutts Trotter y ese mismo año obtuvo su licenciatura en matemáticas. En 1968 fue elegido investigador del Trinity College de Cambridge. En 1969 presentó su tesis doctoral, supervisada por Giles Brindley , en la que describía su modelo de la función del cerebelo basándose principalmente en datos anatómicos y fisiológicos extraídos 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 en 1977 ocupó un puesto de profesor en el Departamento de Psicología y en 1980 fue nombrado catedrático titular. Marr propuso que entender el cerebro requiere comprender los problemas a los que se enfrenta y las soluciones que encuentra. Hizo hincapié en la necesidad de evitar los debates teóricos generales y centrarse en la comprensión de problemas específicos.
Marr murió de leucemia en Cambridge, Massachusetts , a la edad de 35 años. Sus hallazgos están recogidos en el libro Vision: A computational investigation into the human representation and processing of visual information , que fue terminado principalmente en el verano de 1979, fue publicado en 1982 tras su muerte y reeditado en 2010 por The MIT Press. Este libro tuvo un papel clave en el inicio y rápido crecimiento del campo de la neurociencia computacional . [2] Estaba casado con Lucia M. Vaina del Departamento de Ingeniería Biomédica y Neurología de la Universidad de Boston.
Existen varios premios y galardones académicos que llevan su nombre: el Premio Marr , uno de los premios más prestigiosos en el campo de la visión artificial , la Medalla David Marr que otorga cada dos años la Applied Vision Association del Reino Unido [3] y la Cognitive Science Society también otorga un Premio Marr al mejor artículo de un estudiante en su conferencia anual.
Marr es más 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), el neocórtex (en 1970) y el hipocampo (en 1971). Cada uno de esos artículos presentó ideas nuevas e importantes que siguen influyendo en el pensamiento teórico moderno.
La teoría del cerebelo [4] fue motivada por dos características únicas de la anatomía cerebelosa: (1) el cerebelo contiene una gran cantidad de células granulares diminutas , cada una de las cuales recibe solo unas pocas entradas de "fibras musgosas"; (2) las células de Purkinje en la corteza cerebelosa reciben cada una decenas de miles de entradas de "fibras paralelas", pero solo una entrada de una única "fibra trepadora", que sin embargo es extremadamente fuerte. Marr propuso que las células granulares codifican combinaciones de entradas de fibras musgosas, y que las fibras trepadoras llevan una señal de "enseñanza" que instruye a sus objetivos celulares de Purkinje para modificar la fuerza de las conexiones sinápticas de las fibras paralelas.
La teoría del neocórtex [5] 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 del córtex. Marr propuso, generalizando esa observación, que las células del neocórtex son categorizadores flexibles, es decir, aprenden la estructura estadística de sus patrones de entrada y se vuelven sensibles a las combinaciones que se repiten con frecuencia.
La teoría del hipocampo [6] (a la que Marr llamó "arquicorteza") fue motivada por el descubrimiento de William Scoville y Brenda Milner de que la destrucción del hipocampo producía amnesia para los recuerdos de eventos nuevos o recientes, pero dejaba intactos los recuerdos de eventos que habían ocurrido años antes. Marr llamó a su teoría "memoria simple": la idea básica era que el hipocampo podía formar rápidamente rastros de memoria de un tipo simple al fortalecer las conexiones entre neuronas. Sorprendentemente, el artículo de Marr sólo precedió por dos años a un artículo de Tim Bliss y Terje Lømo que proporcionó el primer informe claro de potenciación a largo plazo en el hipocampo, un tipo de plasticidad sináptica muy similar a la hipótesis de Marr. [7] (El artículo de Marr contiene una nota a pie de página que menciona un informe preliminar de ese descubrimiento. [8] ) 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 del hipocampo como un sistema de memoria temporal permanece en varias teorías modernas. [9] Al final de su artículo, Marr prometió un artículo de seguimiento sobre las relaciones entre el hipocampo y el neocórtex, pero tal artículo nunca apareció.
Marr trató la visión como un sistema de procesamiento de información. Propuso (en concierto con Tomaso Poggio ) la idea de que hay que entender los sistemas de procesamiento de información en tres niveles de análisis distintos y complementarios. [10] Esta idea se conoce en la ciencia cognitiva como la Hipótesis de los Tres Niveles de Marr: [11]
Marr ilustra su análisis tripartito recurriendo al ejemplo de un dispositivo cuyo funcionamiento es bien conocido: una caja registradora. [12]
En el nivel computacional, el funcionamiento del registro puede explicarse en términos de aritmética y, en particular, en términos de la teoría de la adición: en este nivel son relevantes la función computada (adición), y propiedades abstractas de la misma, como la conmutatividad o la asociatividad. El nivel de representación y algoritmo especifica 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 'llevar' si la suma excede 9". [12] Finalmente, el nivel de implementación tiene que ver con cómo se realizan físicamente tales 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 circuitos digitales. Cabe destacar que Marr señaló que el nivel más importante para el diseño de sistemas efectivos es el computacional. [12]
Marr describió la visión como un proceso que va desde una matriz visual bidimensional (en la retina) hasta una descripción tridimensional del mundo como resultado. Sus etapas de la visión incluyen: [10]
El boceto 2.5D está relacionado con la estereopsis , el flujo óptico y la paralaje de movimiento . El boceto 2.5D representa que en realidad no vemos todo lo que nos rodea, sino que construimos una vista tridimensional de nuestro entorno centrada en el espectador. El boceto 2.5D es una técnica de dibujo paralineal de visualización de datos y a menudo se la conoce con su término genérico "dibujo axonométrico" o " isométrico " y es utilizada a menudo por arquitectos y diseñadores modernos. [13]
El marco de tres etapas de Marr no captura 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. [14] La codificación es muestrear y representar entradas visuales (p. ej., representar entradas visuales como actividades neuronales en la retina). [15] La selección, o selección atencional , es seleccionar una pequeña fracción de la información de entrada para su posterior procesamiento, p. ej., desplazando la mirada hacia un objeto o una ubicación visual para procesar mejor las señales visuales en esa ubicación. La decodificación es inferir o reconocer las señales de entrada seleccionadas, p. ej., reconocer el objeto en el centro de la mirada como la cara de alguien.
Aunque no sea cierto que este libro haya dado inicio al campo conocido como neurociencia computacional, sí es cierto que tuvo un papel clave en su inicio y rápido crecimiento.
