Los investigadores de Princeton desarrollaron un método de codificación en colores para determinar la probabilidad de que varias palabras fueran relacionadas con un objeto pensado por una persona durante un escáner cerebral. Fuente: Universidad de Princeton.
En un esfuerzo por comprender qué sucede en el cerebro cuando una persona lee o reflexiona sobre ideas abstractas, como el amor o la justicia, un equipo de investigadores de la Universidad de Princeton, en Estados Unidos, ha establecido por vez primera una relación entre las imágenes de la actividad cerebral humana y determinadas categorías y conceptos.
Según se explica en un comunicado emitido por la Universidad de Princeton, los científicos usaron la tecnología de exploración de resonancia magnética funcional o fMRI para identificar las áreas del cerebro que se activaban cuando los participantes en el estudio pensaban en objetos físicos, como una zanahoria, un caballo o una casa.
Después, los investigadores generaron una lista de temas o categorías vinculadas a dichos objetos, y usaron las imágenes de fMRI para determinar cómo la actividad neuronal relacionaba los temas o categorías con esos mismos objetos.
Finalmente, fueron capaces de predecir, a partir de las imágenes de fMRI, los temas o categorías en las que los participantes estaban pensando, aunque no consiguieron “adivinar” objetos específicos en los que habían pensado los voluntarios.
Traducción de patrones neuronales
Dado que, independientemente de lo que pase por la mente de una persona (no sólo temas o conceptos, sino también emociones, planes, etc.) todo queda reflejado en los patrones de actividad neuronal de su cerebro, dichos patrones deberían poder ser traducidos a palabras, explica Matthew Botvinick, autor senior de la investigación y profesor del departamento de psicología de la Universidad de Princeton y del Instituto Princeton de Neurociencia.
Según Botvinick, el objetivo a largo plazo del presente estudio sería, por tanto, que se pudieran llegar a verbalizar objetos, pero también personas, acciones y conceptos abstractos a partir de dichos patrones.
De conseguirse algún día este objetivo, el método podría permitir hablar a personas que no pueden comunicarse por determinados problemas físicos, a través de la traducción de su actividad cerebral.
A corto plazo, señala el investigador, el método desarrollado servirá “para aprender más sobre la manera en que los conceptos son representados a nivel neuronal, sobre cómo las ideas se relacionan unas con otras, y sobre cómo éstas son activadas”.
Seguir a las palabras
El estudio de Botvinick, en el que también participaron los investigadores Francisco Pereira y Greg Detre, se ha basado en investigaciones realizadas en la última década, en las que fueron registrados con fMRI patrones de actividad cerebral, para reconstruir a partir de ellos las imágenes vistas por participantes durante los escáneres de sus cerebros.
Según se explica en un comunicado emitido por la Universidad de Princeton, los científicos usaron la tecnología de exploración de resonancia magnética funcional o fMRI para identificar las áreas del cerebro que se activaban cuando los participantes en el estudio pensaban en objetos físicos, como una zanahoria, un caballo o una casa.
Después, los investigadores generaron una lista de temas o categorías vinculadas a dichos objetos, y usaron las imágenes de fMRI para determinar cómo la actividad neuronal relacionaba los temas o categorías con esos mismos objetos.
Finalmente, fueron capaces de predecir, a partir de las imágenes de fMRI, los temas o categorías en las que los participantes estaban pensando, aunque no consiguieron “adivinar” objetos específicos en los que habían pensado los voluntarios.
Traducción de patrones neuronales
Dado que, independientemente de lo que pase por la mente de una persona (no sólo temas o conceptos, sino también emociones, planes, etc.) todo queda reflejado en los patrones de actividad neuronal de su cerebro, dichos patrones deberían poder ser traducidos a palabras, explica Matthew Botvinick, autor senior de la investigación y profesor del departamento de psicología de la Universidad de Princeton y del Instituto Princeton de Neurociencia.
Según Botvinick, el objetivo a largo plazo del presente estudio sería, por tanto, que se pudieran llegar a verbalizar objetos, pero también personas, acciones y conceptos abstractos a partir de dichos patrones.
De conseguirse algún día este objetivo, el método podría permitir hablar a personas que no pueden comunicarse por determinados problemas físicos, a través de la traducción de su actividad cerebral.
A corto plazo, señala el investigador, el método desarrollado servirá “para aprender más sobre la manera en que los conceptos son representados a nivel neuronal, sobre cómo las ideas se relacionan unas con otras, y sobre cómo éstas son activadas”.
Seguir a las palabras
El estudio de Botvinick, en el que también participaron los investigadores Francisco Pereira y Greg Detre, se ha basado en investigaciones realizadas en la última década, en las que fueron registrados con fMRI patrones de actividad cerebral, para reconstruir a partir de ellos las imágenes vistas por participantes durante los escáneres de sus cerebros.
Matthew Botvinick. Fuente: Universidad de Princeton.
En este caso, los científicos lo que han hecho ha sido analizar la actividad neuronal vinculada a palabras y listas de palabras, a su vez relacionadas con determinados objetos pensados inicialmente por los participantes.
Según los investigadores, estas asociaciones de palabras pueden ser consideradas como “hilos semánticos”, dado que la gente piensa en objetos y conceptos alejados, que sin embargo se relacionan de alguna manera.
Pereira afirma que en el cerebro “tienen lugar procesos múltiples al mismo tiempo. Si una persona piensa sobre una mesa, un montón de palabras relacionadas con ese concepto le vendrán entonces a la mente. Si queremos comprender qué ocurre en la mente de una persona cuando piensa en algo concreto, debemos seguir esas palabras”.
Codificaciones en color
Para llevar a cabo su análisis, los investigadores de la Universidad de Princeton desarrollaron un método para determinar la probabilidad de que varias palabras fueran relacionadas con un objeto específico.
Concretamente, produjeron codificaciones por colores que ilustraban la probabilidad de que palabras contenidas en artículos de Wikipedia, sobre un objeto considerado por los participantes durante la prueba, fueran relacionadas realmente por los voluntarios con dicho objeto.
Así, cuanto más roja era una palabra, mayor era la probabilidad de que los participantes asociaran las palabras al objeto observado. Si las palabras eran negras o grises, se consideraba que no tenían una relación específica con dicho objeto.
Por otro lado, Pereira y Detre elaboraron una lista de temas con los que categorizar los datos de la fMRI. Para ello, usaron un programa computacional destinado a condensar todos los temas aparecidos en un total de 3.500 artículos de la enciclopedia online Wikipedia. En total, el programa estableció 40 categorías (como aviación, medicamentos, animales, maquinaria, etc.) con los que los artículos podían relacionarse.
Por último, se realizó por ordenador una base de datos de temas y palabras relacionadas con esos temas, para que un programa informático discerniera los posibles hilos semánticos, de una manera no controlada por los investigadores. Esta base de datos permitió a los investigadores organizar objetivamente las imágenes de la fMRI por materias.
Resultados obtenidos
Con este sistema, los investigadores lograron, por ejemplo, determinar la respuesta neuronal generada por la idea de “mueble”, a partir de patrones de actividad neuronal comunes registrados por la fMRI cuando los participantes habían pensado en objetos como “mesa”, “silla”, “cama” o “escritorio”.
Para asegurarse de la exactitud de sus mediciones, además, los científicos realizaron una comparación de 60 imágenes de fMRI. Sin saber los objetos o categorías con los que cada imagen estaba relacionada, Pereira y sus colaboradores fueron capaces de predecir el conjunto de palabras vinculado a cada patrón de actividad neuronal captado.
Es decir, que los científicos pudieron determinar, sólo a partir de las imágenes de actividad neuronal, los conceptos generales en los que estaba pensando cada persona, aunque no los objetos específicos vinculados a dicho concepto, reconoce Pereira.
Según el investigador, “esencialmente, lo que hemos hallado es una forma de identificar contenidos mentales generales, a través de textos relacionados con ellos. Ahora, tendremos que expandir esta capacidad para intentar describir pensamientos". Los resultados del presente estudio han aparecido publicados en la revista Frontiers in Human Neuroscience.
Según los investigadores, estas asociaciones de palabras pueden ser consideradas como “hilos semánticos”, dado que la gente piensa en objetos y conceptos alejados, que sin embargo se relacionan de alguna manera.
Pereira afirma que en el cerebro “tienen lugar procesos múltiples al mismo tiempo. Si una persona piensa sobre una mesa, un montón de palabras relacionadas con ese concepto le vendrán entonces a la mente. Si queremos comprender qué ocurre en la mente de una persona cuando piensa en algo concreto, debemos seguir esas palabras”.
Codificaciones en color
Para llevar a cabo su análisis, los investigadores de la Universidad de Princeton desarrollaron un método para determinar la probabilidad de que varias palabras fueran relacionadas con un objeto específico.
Concretamente, produjeron codificaciones por colores que ilustraban la probabilidad de que palabras contenidas en artículos de Wikipedia, sobre un objeto considerado por los participantes durante la prueba, fueran relacionadas realmente por los voluntarios con dicho objeto.
Así, cuanto más roja era una palabra, mayor era la probabilidad de que los participantes asociaran las palabras al objeto observado. Si las palabras eran negras o grises, se consideraba que no tenían una relación específica con dicho objeto.
Por otro lado, Pereira y Detre elaboraron una lista de temas con los que categorizar los datos de la fMRI. Para ello, usaron un programa computacional destinado a condensar todos los temas aparecidos en un total de 3.500 artículos de la enciclopedia online Wikipedia. En total, el programa estableció 40 categorías (como aviación, medicamentos, animales, maquinaria, etc.) con los que los artículos podían relacionarse.
Por último, se realizó por ordenador una base de datos de temas y palabras relacionadas con esos temas, para que un programa informático discerniera los posibles hilos semánticos, de una manera no controlada por los investigadores. Esta base de datos permitió a los investigadores organizar objetivamente las imágenes de la fMRI por materias.
Resultados obtenidos
Con este sistema, los investigadores lograron, por ejemplo, determinar la respuesta neuronal generada por la idea de “mueble”, a partir de patrones de actividad neuronal comunes registrados por la fMRI cuando los participantes habían pensado en objetos como “mesa”, “silla”, “cama” o “escritorio”.
Para asegurarse de la exactitud de sus mediciones, además, los científicos realizaron una comparación de 60 imágenes de fMRI. Sin saber los objetos o categorías con los que cada imagen estaba relacionada, Pereira y sus colaboradores fueron capaces de predecir el conjunto de palabras vinculado a cada patrón de actividad neuronal captado.
Es decir, que los científicos pudieron determinar, sólo a partir de las imágenes de actividad neuronal, los conceptos generales en los que estaba pensando cada persona, aunque no los objetos específicos vinculados a dicho concepto, reconoce Pereira.
Según el investigador, “esencialmente, lo que hemos hallado es una forma de identificar contenidos mentales generales, a través de textos relacionados con ellos. Ahora, tendremos que expandir esta capacidad para intentar describir pensamientos". Los resultados del presente estudio han aparecido publicados en la revista Frontiers in Human Neuroscience.