Bueno, puede que todavía no sea capaz de leer la mente, pero un modelo informático desarrollado por un grupo de neurocientíficos de la Universidad de California, Berkeley , es quizás un (pequeño) paso más cerca de ese tipo de tecnología. En un estudio que se publicará en la edición de mañana de Nature , el grupo describe el uso del modelo informático para identificar con precisión qué fotografía, de un grupo de muchas, acababa de mirar un sujeto, basándose únicamente en datos de fMRI . Aún más impresionante, el modelo trabajó con fotografías que los participantes nunca habían visto antes.
En el pasado se han llevado a cabo con éxito estudios de este tipo, pero solo involucraban patrones simples o reconocimiento básico de objetos .. En el estudio actual, a dos participantes se les mostraron 1750 fotografías de varias escenas y objetos mientras se medía su actividad cerebral con fMRI. Usando los datos de estos escaneos fRMI, los investigadores crearon un modelo de computadora para distinguir patrones de actividad en la corteza visual que ocurrieron en respuesta a características específicas de las fotografías. Por ejemplo, el modelo podría usarse para determinar qué áreas se activan típicamente en respuesta a líneas, formas esféricas o puntos de sombras oscuras. Para hacer esto, dividieron la representación de resonancia magnética funcional de la corteza visual en pequeños cubos y usaron el modelo para examinar cómo cambiaba la actividad en cada subsección en relación con diferentes fotografías.
Después de que los datos iniciales de fMRI se analizaron con el modelo de computadora, los dos sujetos (también coautores del estudio) vieron 120 fotografías que nunca antes habían visto mientras se escaneaban nuevamente. Los investigadores usaron el modelo para predecir cuál sería la actividad cerebral de cada sujeto mientras veían las nuevas imágenes. Para un sujeto, la predicción del modelo coincidió con la actividad cerebral real el 92% de las veces. Para el otro, fue preciso el 72% de las veces. Solo por casualidad, habría hecho la combinación correcta solo el 0,8% de las veces. Luego, uno de los sujetos vio un conjunto de 1000 imágenes con escenas más similares entre sí para probar aún más la especificidad del modelo. Todavía era preciso el 82% del tiempo.
Si bien la mención anterior de la lectura de la mente es, por supuesto, un poco sensacionalista, esta tecnología sigue siendo sorprendente y quizás un presagio de cosas extrañas por venir. Si eventualmente podemos predecir patrones de actividad cerebral en respuesta a estímulos visuales con precisión, quién quiere decir que algún día no seremos capaces de diseccionar procesos de pensamiento más complejos, o al menos identificar distinciones nítidas, como cuando uno está diciendo una mentira vs. . ¿diciendo la verdad? Tal tecnología, si se determina que es precisa, podría tener ramificaciones interesantes.
Sin embargo, todo esto es especulación sobre cosas que pueden suceder en un futuro distante, y solo tenuemente relacionado con el modelo de computadora discutido anteriormente. Después de todo, el modelo aún se limita a imágenes de un conjunto conocido. No se puede usar para interpretar datos de fMRI y reconstruir una apariencia de lo que una persona ha visto, solo puede hacer coincidir la actividad con las fotografías a las que ha estado expuesto previamente. De todos modos, es un área de investigación que vale la pena seguir de cerca, ya que implica quizás la elucidación más precisa de los procesos cognitivos que aún no conocemos.
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