La exploración de su cerebro para decodificar los contenidos de su mente ha sido un tema de intenso interés de investigación durante algún tiempo. A medida que los estudios han progresado, los científicos han podido gradualmente 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 extensamente los patrones cerebrales únicos de cada sujeto, que luego se combinan con un pequeño número de imágenes preprogramadas. Estos procedimientos requieren que los sujetos se sometan a pruebas de fMRI largas y costosas.
Ahora, un equipo de investigadores en Kyoto ha utilizado inteligencia artificial basada en redes neuronales para decodificar y predecir lo que una persona está viendo o imaginando, refiriéndose a un catálogo de imágenes significativamente más grande. Sus resultados se informan en Comunicaciones de la naturaleza .
"Cuando observamos un objeto, nuestros cerebros procesan estos patrones jerárquicamente, comenzando con las características más simples y progresando a más complejas", explica el líder del equipo Yukiyasu Kamitani de la Universidad de Kyoto.
"La IA que utilizamos funciona con el mismo principio. Llamada 'Red neuronal profunda' o DNN, fue entrenada por un grupo ahora en Google".
El equipo de la Universidad de Kyoto y ATR Advanced Telecommunications Research Computational Neuroscience Laboratories descubrió que los patrones de actividad cerebral pueden decodificarse o traducirse en patrones de señal de neuronas simuladas en el DNN cuando a ambos se les muestra la misma imagen.
Además, los investigadores encontraron que las áreas visuales cada vez más altas en el cerebro eran mejores para decodificar las capas respectivas del DNN, revelando una homología entre el cerebro humano y la red neuronal.
"Probamos si un patrón de señal DNN decodificado a partir de la actividad cerebral se puede utilizar para identificar objetos vistos o imaginados de categorías arbitrarias", explica Kamitani. "El decodificador toma patrones de redes neuronales y los compara con datos de imágenes de una gran base de datos. Segurosuficiente, el decodificador podría identificar objetos objetivo con alta probabilidad "
A medida que avanza la decodificación del cerebro y el 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, quizás incluso acercándonospara entender la conciencia misma "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Universidad de Kyoto . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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