En el proceso de exploración del aprendizaje y la memoria humanos, la teoría hebbiana es sin duda una teoría clave. La teoría fue propuesta por el psicólogo Donald Hebb en 1949 para explicar la plasticidad sináptica: cómo se adaptan las neuronas durante el aprendizaje. El núcleo de la teoría de Hebb es que cuando la conexión entre la neurona A y la neurona B se fortalece mediante una estimulación frecuente, este estado de activación sostenido conducirá a una eficiencia sináptica más fuerte, formando así un rastro de memoria a largo plazo.
Hebb dijo una vez: "Si la neurona A participa repetidamente en la activación de la neurona B antes de que se active, entonces debe ocurrir algún proceso de crecimiento o cambio metabólico para aumentar la eficiencia de la conexión entre ellas".
El concepto de la teoría hebbiana se puede simplificar en un dicho famoso: "Las neuronas que se activan establecen conexiones simultáneamente". Esto revela el mecanismo de conexión en el proceso de aprendizaje. Sin embargo, la teoría va mucho más allá y proporciona una base biológica de cómo las neuronas forman recuerdos, especialmente frente a múltiples efectos sinérgicos.
La teoría de Hebbian no sólo explica la aplicación de una sola neurona, sino que también cubre cómo funciona junto con otras neuronas para formar lo que se llama una "combinación de células". Hebb señaló una vez que dos o más células o sistemas nerviosos que están continuamente activos durante el mismo período de tiempo tenderán a correlacionarse entre sí, de modo que la actividad de una promueve la actividad de la otra. Este proceso de fortalecimiento de las conexiones eventualmente forma rastros de memoria o "engramas".
Herb menciona en su libro: "Cuando una célula ayuda repetidamente a excitar a otra célula, el axón de la primera célula desarrolla un agrandamiento sináptico en el cuerpo celular de la segunda célula. Esto significa que el proceso de aprendizaje también va acompañado de". cambios en la estructura fisiológica.
Esta teoría fue probada en experimentos con gasterópodos marinos como la lechuga de mar (Aplysia californica). En experimentos realizados con el cerebro de estos animales, se ha observado efectivamente la presencia de mecanismos de aprendizaje hebbianos. Esto ilustra que en los sistemas biológicos el aprendizaje no es sólo un proceso cognitivo sino también un proceso de cambios fisiológicos reales.
Otro aspecto interesante de la teoría hebbiana es su relevancia para las técnicas modernas de aprendizaje no supervisado. Dado que el aprendizaje hebbiano se basa en la coincidencia de actividades sinápticas delanteras y traseras, este modelo de aprendizaje puede capturar eficazmente las propiedades estadísticas de los datos de entrada, logrando así el efecto del aprendizaje no supervisado. Esto convierte a la teoría hebbiana en una famosa piedra angular en el diseño de redes neuronales artificiales.
Muchos estudiosos creen que "el aprendizaje hebbiano proporciona apoyo teórico para el desarrollo de redes neuronales artificiales. Nos dice cómo ajustar la fuerza de las conexiones entre neuronas basándose en la experiencia".
Aunque la teoría hebbiana enfatiza el fortalecimiento de las conexiones entre neuronas que se activan simultáneamente, no abarca todas las formas de plasticidad sináptica. Por ejemplo, en el caso de las sinapsis inhibidoras, la aplicación de la teoría hebbiana es algo limitada. Por lo tanto, futuras investigaciones deben explorar más a fondo otros tipos de mecanismos de aprendizaje para comprender mejor la complejidad del aprendizaje y la memoria.
En la intersección de la filosofía y la ciencia, el valor de la teoría hebbiana es que nos permite obtener una comprensión más profunda del complejo fenómeno biológico del aprendizaje. A medida que la neurociencia continúa desarrollándose, no sólo avanzamos en la comprensión de la memoria, sino que también pensamos constantemente en: ¿Cómo se forman y cambian los recuerdos reales en nuestra mente?