(NC&T) La investigación fue dirigida por un experto en informática, Tom Mitchell, y un experto en neurología cognoscitiva, Marcel Just, ambos de la Universidad Carnegie Mellon.
En una investigación anterior, ya habían demostrado que la resonancia magnética funcional por imágenes (fMRI), puede detectar y localizar la actividad cerebral cuando una persona piensa en una palabra específica. Utilizando estos datos, los investigadores desarrollaron un modelo informático que permitiera a un ordenador determinar correctamente, al analizar los datos obtenidos del escaneo cerebral, en qué palabra estaba pensando el individuo.
En su trabajo más reciente, Just y Mitchell utilizaron los datos de la fMRI para desarrollar un modelo informático más sofisticado que puede predecir los patrones de activación cerebrales asociados con sustantivos concretos, o sea nombres de objetos que percibimos a través de los sentidos, aún cuando el ordenador no tuviera los datos de la fMRI para ese sustantivo específico.
Primero, los investigadores construyeron un modelo que incluía los patrones de activación presentes en los datos de la fMRI para 60 nombres concretos desglosados en 12 categorías, incluyendo animales, partes del cuerpo, edificios, prendas de ropa, insectos, vehículos y verduras. El modelo también analizó un conjunto de textos que contenía más de un billón de palabras, percibiendo cómo cada nombre se usaba en relación con un grupo de 25 verbos asociados con funciones motoras o sensoriales. Combinando la información del examen cerebral con el análisis del conjunto de textos, el ordenador predecía el patrón de actividad cerebral de miles de otros sustantivos concretos.
Las imágenes de fMRI predichas para dos palabras son muy parecidas a las observadas en pruebas reales. (Foto: Science)
En los casos en los que se conocían los patrones reales de activación, los investigadores descubrieron que la exactitud de las predicciones del modelo informático era significativamente mejor de lo que cabría esperar por la mera casualidad. El ordenador puede predecir con bastante eficacia cómo serán los patrones de activación cerebral de cada participante cuando éste piense en esas palabras, incluso sin haber visto con anterioridad los patrones asociados con tales palabras.
Los investigadores creen haber identificado varios bloques básicos de construcción utilizados por el cerebro para representar el significado de las cosas.
Esta línea de investigación podría acabar llevando hacia el uso de los escaneos cerebrales para identificar los pensamientos, y podría aplicarse en el estudio de enfermedades como el autismo, ciertos trastornos del pensamiento como la esquizofrenia paranoica, y demencias semánticas como la Enfermedad de Pick.
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