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Desarrollan un algoritmo para máquinas de telepatía artificial

Desarrollan un algoritmo para máquinas de telepatía artificial

Investigadores de la Universidad de Maastricht, en los Países Bajos, han conseguido relacionar patrones específicos de actividad cerebral con el significado de cuatro palabras, independientemente del idioma en que estas fueron pronunciadas. Según los científicos, esto supone haber encontrado la “huella” de los conceptos en el cerebro, un avance que ayudará a fabricar futuras máquinas de telepatía artificial. Estas podrían servir para la comunicación con personas con trastornos neuronales que impiden el habla. Por Yaiza Martínez.

Desarrollan un algoritmo para máquinas de telepatía artificial

Un equipo de científicos de la Universidad de Maastricht, en los Países Bajos, ha conseguido relacionar, por vez primera según NewScientist , patrones específicos de actividad cerebral con el significado de determinadas palabras.

El descubrimiento supone un paso adelante hacia la posibilidad de leer los pensamientos a partir de la actividad neuronal de las personas, una herramienta que podría servir para identificar contenidos de conciencia en pacientes con daño cerebral.

En este sentido, la semana pasada nos sorprendía la noticia del paciente canadiense en estado vegetativo desde hace doce años que ha conseguido comunicarse con sus médicos a través de un escáner cerebral. El paciente Scott Routley les indicó por esta vía a sus cuidadores que “no sentía dolor”, informó la BBC.

El logro con Routley fue alcanzado por neurocientíficos de la Universidad de Western Ontario, en Estados Unidos. Pero investigaciones anteriores también han conseguido importantes avances hacia la lectura de la mente con medios artificiales, que podrían resultar esenciales para las personas incomunicadas por trastornos neuronales.

Por ejemplo, en 2008, científicos japoneses consiguieron reconstruir en una pantalla de ordenador las imágenes que veían dos individuos, a partir del registro de la actividad neuronal de sus cerebros, mientras éstos procesaban dichas imágenes.

Ese mismo año, científicos de la Carnegie Mellon University de Estados Unidos lograron identificar, gracias a una combinación de la tecnología IRMf con el llamado “aprendizaje automático”, los patrones de actividad cerebral que se generan cuando se piensa en objetos familiares.

A partir de esta información, los investigadores desarrollaron un algoritmo informático capaz de traducir los pensamientos con una elevada exactitud, con el que pudieron saber en que objeto pensaban los individuos sometidos a sus pruebas.

Un algoritmo que lee la mente

En cuanto al estudio que nos ocupa, los investigadores de la Universidad de Maastricht, dirigidos por el neurocientífico Joao Correia, se dedicaron a identificar la actividad neuronal que subyace al significado de una serie de palabras.

Previamente, los científicos habían teorizado que las representaciones habladas o escritas de las palabras están integradas en nuestra mente, y que su significado ya ha sido procesado por el cerebro.

Para capturar esa “huella” semántica de las palabras a nivel neuronal, los científicos usaron un escáner de exploración por resonancia magnética funcional o fMRI, por sus siglas en inglés. Con él, estudiaron la actividad cerebral de ocho voluntarios bilingües (hablaban inglés y holandés), mientras estos escuchaban los nombres en inglés de cuatro animales: toro, caballo, tiburón y pato (bull, horse, shark y duck).

El equipo registró los patrones de actividad neuronal en la corteza temporal anterior izquierda del cerebro, una región que se sabe que está implicada en una amplia gama de tareas semánticas, y preparó un algoritmo con el que identificar qué palabra había oído cada participante, a partir de sus patrones de actividad neuronal.

Como lo que los científicos pretendían era determinar la actividad cerebral relacionada con el significado de cada palabra, los términos escogidos fueron lo más similares posible. Los cuatro contenían una sola sílaba y pertenecían al mismo grupo semántico: “animales”.

Asimismo, los investigadores eligieron palabras que se aprenden en épocas vitales similares, de manera que su procesamiento por parte del cerebro se hubiese producido en intervalos temporales parecidos.

Después, Correia y su equipo analizaron si las diferencias en la actividad cerebral en cada caso se relacionaban con el sonido de las palabras o con el significado de estas. Para ello usaron el algoritmo. Con él comprobaron que esta herramienta podía identificar al animal correcto, tanto si los participantes escuchaban la versión holandesa de cada palabra como si oían la versión inglesa.

Es decir, que el sistema fue capaz de identificar qué animal había sido nombrado, independientemente del idioma en que fuera pronunciado cada nombre. Por ejemplo, la palabra «horse» (caballo) y su equivalente holandés «paard » dieron lugar al mismo patrón de actividad neuronal, lo que sugiere que dicha actividad representó el significado de la palabra: el concepto de caballo.

Desarrollan un algoritmo para máquinas de telepatía artificial

Más cerca de la telepatía artificial

Según los expertos, este método de reconocimiento de patrones de actividad neuronal vinculados al significado de palabras podría ser una herramienta muy interesante para la investigación de la representación del conocimiento en el cerebro, dado que palabras que significan lo mismo en diferentes idiomas activan el mismo conjunto de neuronas que codifican ese concepto, sin importar el hecho de que suenen o se escriban de manera distinta.

Por otro lado, el estudio supone un avance hacia el desarrollo de una futura máquina con la que leer la mente. Pero hay un importante –y apasionante- obstáculo que soslayar para poder alcanzar este logro: los patrones cerebrales identificados por Correia y su equipo resultaron ser únicos en cada persona.

Los científicos explican que los cerebros son como las caras: los ojos, la nariz y la boca están en el mismo sitio en todos los casos, pero son distintos en cada individuo. Por eso, para leer la mente de cualquier persona, la futura máquina de telepatía artificial tendría que aprender primero la representación única que hace cada individuo de cada palabra.

De cualquier manera, y volviendo a la utilidad médica del sistema, saber dónde hay que buscar la actividad cerebral en función del significado de cada palabra podría ayudar a los médicos a identificar rasgos de conciencia en pacientes con trastornos cerebrales, como el síndrome del cautiverio, una condición que supone que el paciente esté consciente y despierto pero que no pueda moverse ni comunicarse verbalmente, debido a una completa parálisis de los músculos voluntarios, excepto los ojos.

RedacciónT21

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