Durante los últimos diez años, los investigadores han estado utilizando técnicas de inteligencia artificial llamadas aprendizaje automático para decodificar la actividad del cerebro humano. Aplicados a los datos de neuroimagen, estos algoritmos pueden reconstituir lo que vemos, oímos e incluso lo que pensamos. Por ejemplo, ellosmuestran que las palabras con significados similares se agrupan en zonas en diferentes partes de nuestro cerebro. Sin embargo, al registrar la actividad cerebral durante una tarea simple, ya sea que escuche BA o DA, los neurocientíficos de la Universidad de Ginebra UNIGE, Suiza,y la Ecole normale supérieure ENS en París ahora muestra que el cerebro no necesariamente usa las regiones del cerebro identificadas por el aprendizaje automático para realizar una tarea. Sobre todo, estas regiones reflejan las asociaciones mentales relacionadas con esta tarea.Por lo tanto, es eficaz para decodificar la actividad mental, no es necesariamente eficaz para comprender los mecanismos específicos de procesamiento de información en el cerebro.e PNAS diario
Las técnicas modernas de datos neurocientíficos han resaltado recientemente cómo el cerebro organiza espacialmente la representación de los sonidos de las palabras, que los investigadores pudieron mapear con precisión por región de actividad. Los neurocientíficos de UNIGE preguntaron cómo el cerebro usa estos mapas espaciales cuando realiza tareas específicas"Hemos utilizado todas las técnicas disponibles de neuroimagen humana para tratar de responder esta pregunta", dice Anne-Lise Giraud, profesora del Departamento de Neurociencias Básicas de la Facultad de Medicina de la UNIGE.
Una región focal para seleccionar información
Los neurocientíficos de UNIGE hicieron que unas cincuenta personas escucharan un continuo de sílabas que van desde BA hasta DA. Los fonemas centrales eran muy ambiguos y era difícil distinguir entre las dos opciones. Luego utilizaron una resonancia magnética funcional y magnetoencefalografía para ver cómo funciona el cerebrose comporta cuando el estímulo acústico es muy claro o, por el contrario, cuando es ambiguo y requiere una representación mental activa del fonema y su interpretación por parte del cerebro ". Hemos observado que, independientemente de lo difícil que sea clasificar la sílabaeso se escuchó, entre BA y DA, la decisión siempre involucra una pequeña región del lóbulo temporal superior posterior ", señala Anne-Lise Giraud.
Los neurocientíficos luego verificaron dos veces sus resultados en un paciente con una lesión en la región específica del lóbulo temporal superior posterior utilizado para distinguir entre BA y DA ". Y, de hecho, aunque el paciente no parecía tener síntomas, no estabaya no es capaz de distinguir entre los fonemas BA y DA ... esto confirma que esta pequeña región es importante en el procesamiento de este tipo de información de fonemas ", agrega Sophie Bouton, investigadora del equipo de Anne-Lise Giraud.
Los "falsos positivos" de la decodificación de aprendizaje automático
¿Pero la información sobre la identidad de la sílaba solo está presente localmente, como lo ha demostrado el experimento de estos científicos de Ginebra, o está presente de manera más general en nuestro cerebro, como lo sugieren los mapas producidos mediante el aprendizaje automático? Para responder a esta pregunta, los neurocientíficos reprodujeron la tarea BA / DA con personas que tienen electrodos implantados directamente en sus cerebros por razones médicas. Esta técnica puede recolectar actividad neuronal muy focal. Un análisis univariado permitió ver qué región del cerebro fue solicitada durante la tarea, electrodo por electrodo, contacto por contacto. Solamente los contactos en el lóbulo temporal superior posterior estaban activos, lo que confirma los resultados del estudio de Ginebra.
Sin embargo, cuando se aplicó un algoritmo de aprendizaje automático a todos los datos, haciendo posible una decodificación multivariada de datos, se observaron resultados positivos en todo el lóbulo temporal, e incluso más allá.
"Los algoritmos de aprendizaje son inteligentes pero ignorantes", especifica Anne-Lise Giraud. "Son muy sensibles y utilizan toda la información en las señales. Sin embargo, no nos permiten saber si esta información se utilizó para realizar la tarea, o si refleja las consecuencias de esta tarea, en otras palabras, difundir información en nuestro cerebro ", continúa Valérian Chambon, investigador del Departamento de Estudios Cognitivos en la ENS. Las regiones mapeadas fuera del lóbulo temporal superior posterior sonpor lo tanto, falsos positivos, en cierto modo. Estas regiones retienen información sobre la decisión que toma el sujeto BA o DA, pero no se les solicita que realicen esta tarea.
Esta investigación ofrece una mejor comprensión de cómo nuestro cerebro retrata las sílabas y, al mostrar los límites de la inteligencia artificial en ciertos contextos de investigación, fomenta la reflexión sobre cómo interpretar los datos producidos por los algoritmos de aprendizaje automático.
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Materiales proporcionado por Universidad de Ginebra . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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