¿Puede ser ésta la primera máquina para leer la mente?

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Imagina una máquina que, cuando la enciendes, comienza a registrar lo que estás pensando. ¿Lo creerías si te dijera que existe?.

Pues bien, el departamento de investigación de Microsoft Corporation está en camino de hacer precisamente eso. Están intentando leer tu mente. ¡Y están teniendo un gran progreso!.

El propósito de su nueva tecnología no es descubrir sus pensamientos más profundos, por ahora ;), lo que intentan hacer es resolver un problema en la búsqueda web y más específicamente, buscar imágenes en la web.

Por ejemplo: para buscar una imagen de un automóvil, los motores de búsqueda deben basarse en "etiquetas". Estos son fragmentos de texto, en este caso asociados con la imagen. Los ordenadores no pueden diferenciar (por ahora) la imagen de un automóvil de la imagen de un avión. Por lo que hay que usar texto.

Por lo tanto, las personas deben etiquetar las imágenes a mano, y cuando tienes millones de imágenes para procesar, esto se convierte en una tarea enorme.

Para resolver este problema, un equipo de investigación está desarrollando una forma de etiquetar imágenes automáticamente leyendo los escáneres cerebrales de las personas mientras observan las imágenes. La gente ni siquiera tuvo que pensar específicamente en tratar de etiquetar la imagen; simplemente tenían que observarlo pasivamente.

La técnica requiere el uso de un electroencefalograma (EEG), una tapa con electrodos colocados en el cuero cabelludo en ubicaciones regulares que pueden medir la actividad cerebral en su área local.

El cerebro reacciona de manera diferente cuando una persona ve diferentes tipos de estímulos. Por ejemplo, el siguiente diagrama muestra la respuesta cerebral promedio cuando el usuario ve una imagen de una cara y una imagen de algo que no es una cara (es decir, cualquier otra cosa). Las áreas rojas muestran alta actividad y las áreas azules muestran baja actividad. Cada línea en el gráfico corresponde a los niveles de actividad registrados por un solo electrodo.

Como se puede ver, la respuesta cerebral no es estática sino que varía con el tiempo. Sin embargo, los gráficos muestran que las respuestas cambiantes del cerebro a lo largo del tiempo son predecibles en función de qué tipo de estímulo se muestra.

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Los investigadores utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático llamado Análisis Discriminante Lineal Regularizado (RLDA) para desarrollar un sistema de etiquetado de imágenes. Los investigadores reclutaron a varios usuarios de prueba. Los investigadores presentaron una serie de imágenes a los usuarios, y se realizó una lectura de EEG del cerebro del usuario al presentar cada imagen. Los usuarios no estaban obligados a pensar en etiquetar la imagen o pensar en qué tipo de imagen era. Como es común en los experimentos psicológicos, se les asignó una tarea de distracción, una tarea que garantiza que estén prestando atención a las imágenes pero que no se relacione específicamente con el experimento. En este caso, se les pidió que recordaran las imágenes para poder identificarlas más tarde en una prueba posterior al experimento. El algoritmo RLDA podría entonces tomar como entrada los pares asociados (escaneo de imagen y EEG) y aprender a reconocer qué tipos de EEG se asociaron con qué tipos de imágenes. Este aprendizaje a menudo se denomina la construcción de un modelo aprendido, que representa todo lo que la inteligencia artificial sabe.

El sistema se puede utilizar para etiquetar imágenes automáticamente. A un usuario que usa un EEG se le muestra una imagen para la que se desconocen las etiquetas, y el sistema usa el modelo aprendido para predecir a partir del EEG cuál sería la etiqueta apropiada para la imagen (por ejemplo, esta es una cara o no es una cara) .

Los usuarios solo tenían que ver las imágenes durante cortos períodos de tiempo para que el sistema funcionara, lo que significa que muchas imágenes podrían etiquetarse rápidamente presentándolas en rápida sucesión. Los investigadores experimentaron con diferentes duraciones de tiempo, pero no hubo diferencia entre permitir que el sujeto vea la imagen durante 500 ms, 750 ms o 1 segundo entero.

Resultados

El siguiente gráfico muestra la precisión del sistema al asignar la etiqueta correcta. El eje vertical muestra "precisión de clasificación", que es el porcentaje de tiempo que el sistema asignó la etiqueta correcta. Las diferentes líneas muestran la precisión en diferentes tipos de tareas de etiquetado, por ejemplo, etiquetar caras versus objetos inanimados, caras versus animales, etc. son ruidosas, por lo que las lecturas múltiples de EEG para la misma imagen hicieron que el sistema sea más confiable.

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Conclusión

Así que todavía no la tenemos, pero estos son los primeros pasos importantes para conseguir una máquina de lectura de mentes real.

Es interesante observar cómo diferentes imágenes tienen un impacto diferente en la mente, y cómo una breve exposición es suficiente para que el cerebro capture y reaccione de manera consistente.

¿Seremos capaces de construir una máquina que pueda registrar todos nuestros pensamientos con precisión?.  Esto abriría grandes posibilidades en muchas áreas, pero también podría convertirse en una violación de nuestra privacidad.

Esto me recuerda a la película "Batman Forever": The Riddler: "¿Qué tenemos en mente? Ondas cerebrales ..." Bruce Wayne: "Manipular las ondas cerebrales, eso plantea muchas preguntas".

Sinceramente, 
Dino Ruales
Creador de MindZoom

Técnico de Sonido "Naturalmente Apasionado". Creo firmemente en el poder de los sonidos como ayuda a las personas.

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