Los científicos de la Universidad Carnegie Mellon ahora pueden usar patrones de activación cerebral para identificar pensamientos complejos, tales como "El testigo gritó durante el juicio"
Esta última investigación dirigida por Marcel Just de CMU se basa en el uso pionero de algoritmos de aprendizaje automático con tecnología de imágenes cerebrales para "leer la mente". Los hallazgos indican que los bloques de construcción de la mente para construir pensamientos complejos están formados por varios subsistemas del cerebroy no están basadas en palabras. Publicado en Mapeo del cerebro humano y financiado por la Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia IARPA, el estudio ofrece nueva evidencia de que las dimensiones neuronales de la representación de conceptos son universales en todas las personas y los idiomas.
"Uno de los grandes avances del cerebro humano fue la capacidad de combinar conceptos individuales en pensamientos complejos, pensar no solo en 'plátanos', sino 'Me gusta comer plátanos por la noche con mis amigos'", dijo Just,el profesor de psicología de la Universidad DO Hebb en el Dietrich College of Humanities and Social Sciences. "Finalmente hemos desarrollado una forma de ver pensamientos de esa complejidad en la señal de fMRI. El descubrimiento de esta correspondencia entre pensamientos y patrones de activación cerebral nos dice quélos pensamientos están construidos ".
El trabajo previo de Just y su equipo demostró que los pensamientos sobre objetos familiares, como plátanos o martillos, evocan patrones de activación que involucran los sistemas neuronales que usamos para tratar con esos objetos. Por ejemplo, cómo interactúa con un plátano implica cómosostenlo, cómo lo muerdes y cómo se ve.
El nuevo estudio demuestra que la codificación del cerebro de 240 eventos complejos, oraciones como los gritos durante el escenario de prueba utiliza un alfabeto de 42 componentes de significado, o características semánticas neuralmente plausibles, que consisten en características, como persona, entorno, tamaño, interacción socialy acción física. Cada tipo de información se procesa en un sistema cerebral diferente, que es como el cerebro también procesa la información de los objetos. Al medir la activación en cada sistema cerebral, el programa puede determinar qué tipos de pensamientos se contemplan.
Para siete participantes adultos, los investigadores utilizaron un modelo computacional para evaluar cómo los patrones de activación cerebral para 239 oraciones se correspondían con las características semánticas neuralmente plausibles que caracterizaban cada oración. Luego, el programa fue capaz de decodificar las características de la 240a izquierdaOración. Pasaron por omitir cada una de las 240 oraciones a su vez, en lo que se llama validación cruzada.
El modelo fue capaz de predecir las características de la oración omitida, con una precisión del 87 por ciento, a pesar de que nunca antes estuvo expuesto a su activación. También fue capaz de trabajar en la otra dirección, para predecir el patrón de activación deoración invisible, conociendo solo sus características semánticas.
"Nuestro método supera la desafortunada propiedad de fMRI de unir las señales que emanan de eventos cerebrales que ocurren muy juntos en el tiempo, como la lectura de dos palabras sucesivas en una oración", dijo Just. "Este avance hace posible queprimera vez para decodificar pensamientos que contienen varios conceptos. De eso se componen la mayoría de los pensamientos humanos "
Añadió: "Un próximo paso podría ser decodificar el tipo general de tema en el que está pensando una persona, como la geología o el skateboarding. Estamos en camino de hacer un mapa de todos los tipos de conocimiento en el cerebro".
Jing Wang de CMU y Vladimir L. Cherkassky también participaron en el estudio.
Descubrir cómo el cerebro decodifica los pensamientos complejos es uno de los muchos avances en la investigación del cerebro que suceden en Carnegie Mellon. CMU ha creado algunos de los primeros tutores cognitivos, ayudó a desarrollar el Watson ganador del premio, que fundó un innovador programa de doctorado en computación neural, y es el lugar de nacimiento de la inteligencia artificial y la psicología cognitiva. Aprovechando sus fortalezas en biología, informática, psicología, estadística e ingeniería, CMU lanzó BrainHub, una iniciativa que se centra en cómo la estructura y la actividad del cerebro dan lugar a comportamientos complejos.
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Materiales proporcionado por Universidad Carnegie Mellon . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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