Conocíamos ya que existe tecnología de escaner cerebral que permite reconocer patrones muy simples en el cerebro, como detectar si estamos pensando o no, pero después de que una nueva investigación, publicada en Human Brain Mapping, identificara algunos de los patrones cerebrales complejos que participan en la formación de pensamientos en nuestro cerebro, los científicos están solo a un paso de convertirse en lectores de mentes.
Los patrones cerebrales generados al formar en nuestra cabeza determinadas oraciones podrían predecirse con 87% de precisión, basándose en un alfabeto de 42 conceptos diferentes relacionados con el tamaño, la ubicación, los colores, las acciones y otros elementos que conforman pensamientos complejos.
Los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon (EE.UU.) han recurrido a una plataforma de aprendizaje máquina no muy diferente a las que se usan para interpretar el contenido de imágenes o para identificar caras, que había sido equipada con 239 frases complejas.
Cada frase iba acompañada de los datos ofrecidos por un escáner de imágenes de resonancia magnética funcional (IRMf) que registra las áreas del cerebro que se activan cuando una persona piensa en esa cadena de conceptos. En la prueba 240, los algoritmos no necesitaron la frase, la adivinaron simplemente analizando las ondas cerebrales captadas por una resonancia magnética.
Según los expertos, una de las maravillas del cerebro humano consiste en la capacidad de combinar conceptos individuales en pensamientos complejos: por ejemplo, pensar no sólo en plátanos, sino me gusta comer plátanos en la noche con mis amigos, dice el investigador principal Marcel Sólo.
Los patrones cerebrales generados al formar en nuestra cabeza determinadas oraciones podrían predecirse con 87% de precisión, basándose en un alfabeto de 42 conceptos diferentes relacionados con el tamaño, la ubicación, los colores, las acciones y otros elementos que conforman pensamientos complejos.
Los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon (EE.UU.) han recurrido a una plataforma de aprendizaje máquina no muy diferente a las que se usan para interpretar el contenido de imágenes o para identificar caras, que había sido equipada con 239 frases complejas.
Cada frase iba acompañada de los datos ofrecidos por un escáner de imágenes de resonancia magnética funcional (IRMf) que registra las áreas del cerebro que se activan cuando una persona piensa en esa cadena de conceptos. En la prueba 240, los algoritmos no necesitaron la frase, la adivinaron simplemente analizando las ondas cerebrales captadas por una resonancia magnética.
Según los expertos, una de las maravillas del cerebro humano consiste en la capacidad de combinar conceptos individuales en pensamientos complejos: por ejemplo, pensar no sólo en plátanos, sino me gusta comer plátanos en la noche con mis amigos, dice el investigador principal Marcel Sólo.
Diferentes tipos de pensamiento
Diferentes partes del cerebro manejan diferentes tipos de pensamiento, por lo que ciertas neuronas se pueden activar por pensar en un objeto como una bombilla, y otras neuronas hacerlo al pensar en qué haces con el objeto o de qué color es.
El nuevo método permite sortear un problema común de los escáneres de resonancia magnética, que mezclan las señales provenientes de regiones del cerebro que se activan al mismo tiempo.
Por el contrario, este algoritmo podría identificar patrones cerebrales vinculados a pensamientos acerca de una interacción social, por ejemplo, o un tipo de comunicación, o un evento que implica un lugar físico, con un alto grado de precisión, lo que podría ser de gran ayuda para las personas que no pueden comunicarse con normalidad.
El siguiente paso de los investigadores es que los algoritmos sean capaces de adivinar el tema y contexto de una frase. Aún es muy pronto para hablar de dispositivos portátiles capaces de leer la mente, pero la base está ahí, dicen los autores del estudio.
Si realmente logran desarrollar una plataforma de aprendizaje máquina capaz de adivinar pensamientos complejos, el siguiente paso es miniaturizar el dispositivo y hacerlo más fácil y rápido de usar.
Diferentes partes del cerebro manejan diferentes tipos de pensamiento, por lo que ciertas neuronas se pueden activar por pensar en un objeto como una bombilla, y otras neuronas hacerlo al pensar en qué haces con el objeto o de qué color es.
El nuevo método permite sortear un problema común de los escáneres de resonancia magnética, que mezclan las señales provenientes de regiones del cerebro que se activan al mismo tiempo.
Por el contrario, este algoritmo podría identificar patrones cerebrales vinculados a pensamientos acerca de una interacción social, por ejemplo, o un tipo de comunicación, o un evento que implica un lugar físico, con un alto grado de precisión, lo que podría ser de gran ayuda para las personas que no pueden comunicarse con normalidad.
El siguiente paso de los investigadores es que los algoritmos sean capaces de adivinar el tema y contexto de una frase. Aún es muy pronto para hablar de dispositivos portátiles capaces de leer la mente, pero la base está ahí, dicen los autores del estudio.
Si realmente logran desarrollar una plataforma de aprendizaje máquina capaz de adivinar pensamientos complejos, el siguiente paso es miniaturizar el dispositivo y hacerlo más fácil y rápido de usar.
Referencia
Predicting the Brain Activation PatternAssociated With the Propositional Content of aSentence: Modeling Neural Representations ofEvents and States. Human Brain Mapping. DOI: 10.1002/hbm.23692
Predicting the Brain Activation PatternAssociated With the Propositional Content of aSentence: Modeling Neural Representations ofEvents and States. Human Brain Mapping. DOI: 10.1002/hbm.23692