Científicos de la Carnegie Mellon University de Estados Unidos han identificado, combinando el así llamado "aprendizaje automático" con imágenes de resonancia magnética, los patrones de actividad cerebral que se generan cuando se piensa en objetos familiares. Asimismo, han demostrado que estos patrones se repiten ante los mismos objetos en distintos individuos, lo que supone que existe una manera común de pensar en dichos objetos. Por tanto, se puede saber en que objeto está pensando un individuo a partir del conocimiento de los patrones de actividad neuronal de otro al pensar en ese mismo objeto. Para ello, los investigadores han desarrollado un algoritmo informático capaz de traducir los pensamientos con una elevada exactitud. El descubrimiento permitirá comparar los patrones de actividad neuronal en personas con enfermedades neurológicas, como el autismo.
Fuente: TENDENCIAS CIENTÍFICAS
A principios de 2007, el Instituto Max Planck de Alemania hacía público el desarrollo de una potente tecnología que permitía observar el cerebro humano y sus patrones de actividad neuronal para conocer las intenciones de las personas antes incluso de que éstas actuaran.
Realizada por John-Dylan Haynes, del Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences, en Alemania, Katsuyuki Sakai, de la universidad de Tokio, y Geraint Rees, del Institute of Cognitive Neuroscience de la University College London, entre otros eminentes neurólogos, esta investigación demostró, tal y como informamos, que es posible decodificar, a partir de la actividad de las regiones media y lateral de la corteza prefrontal, qué tareas elegían los participantes para realizar en el experimento, gracias al reconocimiento de los patrones de actividad neuronal en dichas regiones cerebrales.
Ahora, un equipo de científicos de la computación y de neurocientíficos de la Carnegie Mellon University, de Estados Unidos, combinando el aprendizaje automático (rama de la Inteligencia Artificial que desarrolla técnicas que permitan a los ordenadores aprender) con las técnicas de registro de imágenes del cerebro, han desarrollado un método de identificación de los pensamientos y percepciones humanas de objetos familiares (en concreto, de herramientas y construcciones).
Leer los pensamientos
Según publica la Carnegie Mellon University en un comunicado, se ha podido saber en qué objetos están pensando las personas, con un 78% de exactitud, identificando los patrones de actividad cerebral asociados a estos objetos, con la aplicación de un algoritmo especialmente desarrollado para esta investigación. Es decir, que el sistema permitió conocer si una persona pensaba en un martillo o en un alicate o si reflexionaba acerca de un castillo o un iglú.
El neurocientífico Marcel Just y el profesor de ciencias de la computación Tom M. Mitchell, de dicha universidad, han pasado dos años desarrollando un método que fue probado con una docena de participantes cuya actividad cerebral se midió por medio de un escáner de resonancia magnética (método no invasivo que utiliza la resonancia magnética nuclear para generar imágenes del interior del cerebro).
A estos participantes se les mostraron dibujos de 10 objetos diferentes, uno cada vez, y se les pidió que pensaran en sus propiedades. De esta forma, Just y Mitchell pudieron determinar con exactitud cuál de estos dibujos veían las personas sometidas al experimento a partir de los patrones de actividad neuronal de todo el cerebro.
Pero los científicos fueron aún más allá, porque excluyeron en la prueba la información de la corteza visual del cerebro, y se centraron en saber si podían averiguar, no lo que los participantes veían, sino lo que estaban pensando.
Descubrieron así que la evocación de un objeto concreto producía una activación del cerebro, en diversas áreas de éste. Por ejemplo, pensar en un martillo activaba muchas regiones cerebrales: si se pensaba en utilizarlo, se activaba el área motora del cerebro; si se pensaba en su forma se activaban otras áreas distintas.
Algoritmo informático y patrones comunes
Según Just y Mitchell, éste sería el primer estudio que registra la capacidad de identificar los procesos pensantes relacionados con un objeto concreto. Mientras que estudios anteriores habían demostrado que era posible distinguir entre objetos de distintas categorías (como herramientas o edificios), esta nueva investigación demuestra que se puede diferenciar el pensamiento sobre objetos muy similares, como dos herramientas distintas.
Los patrones de actividad del cerebro de los participantes fueron definidos gracias a un algoritmo informático en el que, inicialmente, en una parte del estudio, se incluyeron datos acerca de dichos patrones, para después probar su eficiencia en el reconocimiento de patrones de actividad neuronal en una segunda parte del estudio. El algoritmo fue capaz de identificar los pensamientos de un participante en función de los patrones elaborados a partir de los datos extraídos de los cerebros de otros participantes.
Según Mitchell, así se ha podido comprobar, por vez primera, que existe una forma común de "pensar" acerca de objetos familiares, en personas distintas. Siempre ha existido un enigma filosófico acerca de si la percepción -por ejemplo, del color azul- es igual en un individuo que otro. Esta investigación ha revelado que sí: los diversos cerebros reproducían los mismos patrones de actividad neuronal frente a las imágenes.
Posibles aplicaciones
Los científicos se plantean ahora las posibles aplicaciones de este descubrimiento. Se podría, por ejemplo, llegar a comparar los patrones de actividad neuronal en personas con enfermedades neurológicas, como el autismo.
De esta forma, el sistema permitiría conocer las diferencias entre la manera que tienen los individuos sanos y los autistas de percibir a los otros, para desarrollar una teoría acerca de esta enfermedad que esté basada en el funcionamiento del cerebro.
Por otro lado, los investigadores quieren avanzar en la identificación de patrones de actividad neuronal no sólo relacionados con dibujos, sino también con ideas abstractas (como honestidad o democracia), con palabras y, con el paso del tiempo, incluso con frases. Los resultados de la investigación han aparecido publicados en la revista especializada Plos One.
http://www.mpg.de/english/portal/index.html
http://www.mpg.de/english/illustrationsDocumentation/documentation/pressReleases/2007/pressRelease20070206/index.html
http://www.cbs.mpg.de/MPI_Base/NEU
http://www.icn.ucl.ac.uk/
http://www.cmu.edu/index.shtml
http://es.wikipedia.org/wiki/Aprendizaje_Autom%C3%A1tico
http://www.cmu.edu/news/archive/2008/January/jan3_justmitchell.shtml
http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0001394
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