14/Dic/08

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El software de "leer la mente" podría grabar los sueños

Las imágenes que uno observa pueden ahora ser recreadas con software que no usa nada más que escaneos del cerebro. Es la primera tecnología de "leer la mente" en crear tales imágenes desde marcas, y no las escoge de una bolsa de imágenes posibles

Un poco antes, este año, Jack Gallant y sus colegas de la University of California, Berkeley, mostraron que podían definir cuál imagen de un conjunto alguien estaba mirando, de un escaneo cerebral.

Para hacerlo, crearon un software que comparaba la actividad cerebral del sujeto mientras miraba una imagen con la imagen capturada mientras estaba mirando fotografías de "entrenamiento". El programa entonces escogió la coincidencia más probable de un conjunto de imágenes no vistas previamente.

Ahora Yukiyasu Kamitani de ATR Computational Neuroscience Laboratories en Kioto, Japón ha un poco más lejos: su equipo ha usado una imagen de la actividad cerebral tomada con un escáner funcional MRI para recrear una imagen en blanco y negro desde las marcas.

"Mediante el análisis de las señales cerebrales mientras alguien está viendo una imagen, podemos reconstruirla", dice Kamitani.

Esto significa que leer la mente no se limita a una selección de imágenes existentes, sino que potencialmente podría ser usado para "leer" cualquier cosa que alguien esté pensando, sin conocimiento previo de qué podría ser.

"Es absolutamente asombroso, es realmente un paso adelante muy importante", dice John-Dylan Haynes del Max Planck Institute para las Ciencias Cognitivas y del Cerebro Humano en Leipzig, Alemania.

El escaneo cerebral ahora puede extraer
directamente información del cerebro:
el sujeto lee la palabra "neuron", arriba,
y el software que trabaja con las imágenes del
escaneo cerebral reconstruyó la palabra, abajo

Cazador de sueños

Kamitani empieza pidiendo a alguien que mire una selección de imágenes formada por cuadrados blancos y negros sobre una grilla cuadrada de 10 por 10, mientras escanea su cerebro. El software entonces busca patrones en la actividad cerebral que correspondan a ciertos píxeles oscurecidos. Lo usa para grabar una firma patrón de la actividad cerebral para cada píxel.

La persona entonces se sienta en el escáner y se le muestras nuevos dibujos. Otra parte del software entonces los compara con la lista para reconstruir los píxeles sobre una grilla de 10 por 10.

La calidad de las imágenes que fueron recreadas es bastante burda. Sin embargo, la palabra "neuron", y varios números y formas que fueron mostrados a las personas, efectivamente pudieron ser observados en las imágenes reconstruidas. Es una importante prueba del principio, dice Haynes.

A medida que mejore la tecnología fMRI, Kamitani añade que una imagen podría estar potencialmente dividida en muchos más píxeles, produciendo imágenes de mucha mejor calidad, e incluso imágenes de color.

El próximo paso es averiguar si es posible representar en una imagen algo que una personas esté pensando, tan bien como lo que está mirando. Haynes dice que podría ser posible "hacer una cinta de video de un sueño".

Incumbencias éticas

Haynes también plantea la posibilidad de "mercadotecnia nerviosa", donde los anunciantes podrían un día leer las ideas de la gente que pasa y usar los resultados para dirigir los anuncios. "Esta nueva investigación no conduce específicamente a eso, pero todo el espíritu en que esto es hecho está en línea con la lectura del cerebro y las aplicaciones que vienen con eso", dice.

"Si usted tiene una técnica que le permite leer qué está pensando la gente, necesitamos pautas éticas más claras sobre cuándo y cómo puede hacerlo", dice. "Muchas personas quieren que sus mentes sean leídas, tome como ejemplo a una persona paralizada. Quieren que nosotros leamos sus pensamientos", dice. "Pero no debería ser posible hacerlo con propósitos comerciales".

Kamitani está bien consciente del potencial negativo de la tecnología. "Si la calidad de la imagen mejora, podía tener un impacto muy serio sobre nuestra privacidad y otros asuntos. Tendremos que discutir con muchas personas, no sólo con científicos, cómo aplicar esta tecnología", dice.

Fuente: New Scientist. Aportado por Graciela Lorenzo Tillard