Científicos diseñan un algoritmo que "lee" los pensamientos.
Los científicos ya pueden "descifrar" los pensamientos de las personas sin ni siquiera tocar sus cabezas, según informa The Scientist (se abre en una nueva pestaña).
Las anteriores técnicas de lectura de la mente se basaban en la implantación de electrodos en el cerebro de las personas. El nuevo método, descrito en un informe publicado el 29 de septiembre en la base de datos de preimpresiones bioRxiv, se basa en una técnica de escaneo cerebral no invasiva (se abre en una nueva pestaña) denominada imagen de resonancia magnética funcional (IRMf). La IRMf rastrea el flujo de sangre oxigenada a través del cerebro, y como las células cerebrales activas necesitan más energía y oxígeno, esta información proporciona una medida indirecta de la actividad cerebral.
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Por su naturaleza, este método de escaneo no puede captar la actividad cerebral en tiempo real, ya que las señales eléctricas emitidas por las células cerebrales se mueven mucho más rápido que la sangre por el cerebro. Pero, sorprendentemente, los autores del estudio descubrieron que podían utilizar esta medida indirecta imperfecta para descifrar el significado semántico de los pensamientos de las personas, aunque no podían producir traducciones palabra por palabra.
"Si hace 20 años le hubieras preguntado a cualquier neurocientífico cognitivo del mundo si esto era posible, se habría reído de ti", dijo a The Scientist el autor principal, Alexander Huth (se abre en una nueva pestaña), neurocientífico de la Universidad de Texas en Austin.
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Para el nuevo estudio, que aún no ha sido revisado por pares, el equipo escaneó los cerebros de una mujer y dos hombres de entre 20 y 30 años. Cada participante escuchó un total de 16 horas de diferentes podcasts y programas de radio durante varias sesiones en el escáner. A continuación, el equipo introdujo estos escaneos en un algoritmo informático al que llamaron "decodificador", que comparaba los patrones del audio con los de la actividad cerebral registrada.
El algoritmo podría tomar una grabación de IRMf y generar una historia basada en su contenido, y esa historia coincidiría con la trama original del podcast o programa de radio "bastante bien", dijo Huth a The Scientist. En otras palabras, el descodificador podía inferir qué historia había escuchado cada participante basándose en su actividad cerebral. Dicho esto, el algoritmo cometió algunos errores, como el cambio de pronombres de los personajes y el uso de la primera y la tercera persona. El algoritmo "sabe lo que está pasando con bastante precisión, pero no quién está haciendo las cosas", dijo Huth.
En otras pruebas, el algoritmo pudo explicar con bastante precisión el argumento de una película muda que los participantes vieron en el escáner. Incluso pudo volver a contar una historia que los participantes se imaginaron contando en sus cabezas. A largo plazo, el equipo de investigación pretende desarrollar esta tecnología para que pueda utilizarse en interfaces cerebro-ordenador diseñadas para personas que no pueden hablar o teclear.
