Científicos de la Universidad de Kyoto, en Japón, han publicado recientemente los resultados de su estudio para «decodificar» pensamientos a través de su plataforma de inteligencia artificial, BioRxiv.
Ya existían precedentes de iniciativas basadas en machine learning, como Openwater, que combinan escáneres cerebrales (resonancias magnéticas, por ejemplo) y generaban visualizaciones de lo que una persona estaba pensando. Sin embargo, hasta ahora se trataba de experimentos con imágenes binarias y simples con letras en blanco y negro, o formas geográficas sencillas.
Lo que Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima y Yukiyasu Kamitani, coordinadores del proyecto, han desarrollado ahora son nuevas técnicas que emplean redes de aprendizaje profundo o deep learning, un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que les permiten decodificar imágenes complejas con diferentes capas de color y estructura, como por ejemplo una fotografía de un pájaro.
Durante el desarrollo de la investigación a lo largo de 10 meses, los científicos de la Universidad de Kyoto contaron con la participación de tres sujetos a quienes se les mostraban durante un tiempo imágenes naturales (fotografías de animales o personas), formas geométricas artificiales y letras del alfabeto.
En algunos de los experimentos, se medía la actividad cerebral mientras el sujeto estaba mirando la imagen. En otros, se les pedía que trataran de recordar la imagen en su cabeza y era entonces cuando se obtenía la medición cognitiva para reproducir sus pensamientos. Una vez escaneada su actividad cerebral, una computadora decodificaba con ingeniería inversa esos pensamientos para mostrarlos como visualizaciones que resultaron ser muy similares a la imagen original.
No es el primer proyecto que pretende llegar a «leer la mente» mediante las nuevas tecnologías. En el último año hemos visto iniciativas similares por parte de Facebook y de Elon Musk, así como la anteriormente citada Openwater de Mary Lou Jepsen.
