A medida que los estudios han progresado, los científicos han sido gradualmente capaces de interpretar lo que los sujetos de prueba ven, recuerdan, imaginan e incluso sueñan.
Sin embargo, ha habido limitaciones significativas, comenzando con la necesidad de catalogar exhaustivamente los patrones cerebrales únicos de cada sujeto, los cuales son emparejados con un pequeño número de imágenes preprogramadas. Estos procedimientos requieren que los sujetos se sometan a pruebas largas y costosas fMRI.
Ahora un equipo de investigadores en Kyoto, ha utilizado la inteligencia artificial basada en redes neuronales para decodificar y predecir lo que una persona está viendo o imaginando, refiriéndose a un catálogo de imágenes mucho mayor.
“Cuando miramos un objeto, nuestros cerebros procesan estos patrones jerárquicamente, comenzando con los más simples y progresando a características más complejas. La IA que usamos funciona en el mismo principio, llamada” Red Neural Profunda “, o DNN y fue entrenada por un grupo ahora en Google”. Explica Yukiyasu Kamitani de la Universidad de Kyoto.
El equipo de la Universidad de Kyoto y los Laboratorios de Neurociencia Computacional de ATR descubrieron que los patrones de actividad cerebral pueden ser decodificados o traducidos en patrones de señales de neuronas simuladas en el DNN cuando se muestra la misma imagen. Además, los investigadores encontraron que las áreas visuales inferiores y superiores en el cerebro eran mejores en decodificar capas respectivas del DNN, revelando una homología entre el cerebro humano y la red neuronal.
Con la decodificación del cerebro y el avance del desarrollo de la IA, Kamitani espera mejorar la precisión de la identificación de la imagen de su técnica. Concluye: “acercar la investigación de la IA y la ciencia del cerebro podría abrir la puerta a nuevas interfaces cerebro-máquina, tal vez incluso acercándonos a la comprensión misma de la conciencia”.
