Desarrollan en Japón una tecnología para leer la mente

Escanear el cerebro para decodificar el contenido de nuestra mente ha sido un tema de intenso interés en la investigación durante algún tiempo. A medida que los estudios han progresado, los científicos han sido gradualmente capaces de interpretar lo que los sujetos de prueba ven, recuerdan, imaginan e incluso sueñan.

Sin embargo, en los estudios anteriores ha habido limitaciones significativas, comenzando con la necesidad de catalogar exhaustivamente los patrones cerebrales únicos de cada sujeto, los cuales son emparejados con un pequeño número de imágenes preprogramadas. Estos procedimientos requieren que los sujetos se sometan a pruebas largas y costosas, como la “Imagen por Resonancia Magnética Funcional (fMRI)”.

Pero ahora un equipo de investigadores en Kyoto ha utilizado la inteligencia artificial basada en redes neuronales para decodificar y predecir lo que una persona está viendo o imaginando, refiriéndose a un catálogo de imágenes mucho mayor. Sus resultados se informan en Nature Communications.

“Cuando miramos un objeto, nuestros cerebros procesan estos patrones jerárquicamente, comenzando con los más simples y progresando hacia las características más complejas”, explica el líder del equipo Yukiyasu Kamitani de la Universidad de Kyoto. “La IA que usamos funciona con el mismo principio, se trata de la llamada ‘Red Neural Profunda’ (RNP) que fue entrenada por un grupo de investigadores de Google”.

El equipo de la Universidad de Kyoto y sus Laboratorios de Neurociencia Computacional descubrieron que los patrones de actividad cerebral pueden ser decodificados (o traducidos) al reconocer patrones de señales de neuronas simuladas en una RNP, cuando se les muestran las mismas imágenes.

Además, los investigadores encontraron que las áreas visuales inferiores y superiores en el cerebro eran mejores en decodificar capas respectivas del RNP, revelando una homología entre el cerebro humano y la red neuronal.

“Hemos probado si un patrón de señal RNP descodificado de la actividad cerebral se puede utilizar para identificar objetos vistos o imaginados de categorías arbitrarias”, explica Kamitani.”El decodificador toma patrones de redes neuronales y los compara con datos de imágenes de una base de datos grande. Y ciertamente, el decodificador puede identificar lo que una persona ve (o imagina) con alta probabilidad de éxito”.

Con los avances en Inteligencia Artificial, Kamitani espera mejorar la precisión de la identificación de pensamientos: “acercar la Inteligencia Artificial a la ciencia del cerebro podría abrir la puerta a nuevas interfaces cerebro-máquina, y tal vez incluso acercarnos más a la comprensión de la conciencia humana”.

• Artículo de referencia en Nature Communication.
• Con información original de la Universidad de Kyoto. 
• Selección, traducción y notas del Colectivo Alterius.