«Decodificando» la mente en tiempo real

La capacidad de la mente humana para reconocer objetos es en verdad asombrosa. A la comunidad científica le interesa mucho conocer mejor el proceso completo, no sólo por su velocidad, sino también por su precisión. Esto llevó a un grupo de investigadores en la Universidad de Washington a realizar un experimento en el que lograron decodificar ondas cerebrales en tiempo real, y reconocer con una certeza superior al 90 por ciento qué clase de objeto estaba observando cada participante.

Cada día estamos más sorprendidos por lo que pueden hacer ciertos algoritmos al reconocer gestos, rostros, y otros elementos. Veinte años atrás ni siquiera teníamos un reconocimiento de voz decente, pero la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquinas continúan pulverizando límites. Sin embargo, la mente humana sigue siendo muy superior, en especial cuando consideramos su potencial. Las llamadas «redes neurales» necesitan ser sometidas a entrenamiento, mientras que nosotros apenas necesitamos unos pocos milisegundos para reconocer y diferenciar objetos. Esta «velocidad de la percepción» es la que nos lleva a un reciente experimento, el cual estuvo a cargo de la Universidad de Washington.

Los participantes del experimento, siete pacientes con epilepsia que recibieron electrodos en sus lóbulos temporales por una semana para determinar el origen de sus ataques (esto hace al estudio una especie de «tarea secundaria»), se limitaron a ver una serie de imágenes compuestas por casas y rostros, en intervalos de 400 milisegundos. Las ondas cerebrales recogidas por los electrodos fueron procesadas a través de un complejo algoritmo, encargado de muestrear y digitalizar las señales unas mil veces por segundo. Al combinar estos datos con el tipo de señal y la ubicación de los electrodos, el software alcanzó una precisión del 96 por ciento al momento de reconocer (dentro de un margen de 20 milisegundos) qué era lo que cada participante estaba viendo, si una casa, un rostro, o una pantalla gris.

Si bien el algoritmo involucrado recibió entrenamiento previo, esta técnica podría representar un paso enorme en la creación de un «mapa cerebral», con el objetivo de identificar qué regiones del cerebro son más sensibles a determinados tipos de datos. Otra posibilidad a futuro para tener en cuenta es la de un sistema de comunicación que permita a pacientes completamente paralizados entrar en contacto con otras personas.