Utilizando mediciones cerebrales precisas, los investigadores de Yale predijeron cómo se mueven los ojos de las personas al ver escenas naturales, un avance en la comprensión del sistema visual humano que puede mejorar una serie de esfuerzos de inteligencia artificial, como el desarrollo de automóviles sin conductor, dijeron los investigadores.
"Somos seres visuales y saber cómo el cerebro calcula rápidamente dónde mirar es fundamentalmente importante", dijo Marvin Chun de Yale, profesor de psicología Richard M. Colgate, profesor de neurociencia y coautor de una nueva investigación publicada el 4 de diciembre enel periódico Comunicaciones de la naturaleza .
Los movimientos oculares se han estudiado ampliamente, y los investigadores pueden decir con cierta certeza dónde se dirigirá una mirada a los diferentes elementos del entorno. Lo que no se ha entendido es cómo el cerebro organiza esta habilidad, que es tan fundamental para la supervivencia.
En un ejemplo anterior de "lectura de la mente", el grupo de Chun reconstruyó con éxito las imágenes faciales vistas mientras las personas se escaneaban en una máquina de resonancia magnética, basándose solo en sus datos de imágenes cerebrales.
En el nuevo artículo, Chun y el autor principal Thomas P. O'Connell adoptaron un enfoque similar y demostraron que al analizar las respuestas cerebrales a escenas complejas y naturales, podían predecir hacia dónde dirigirían la atención y la mirada las personas. Esto se hizoposible mediante el análisis de los datos del cerebro con redes neuronales convolucionales profundas, modelos que se utilizan ampliamente en inteligencia artificial IA.
"El trabajo representa un matrimonio perfecto de neurociencia y ciencia de datos", dijo Chun.
Los resultados tienen una miríada de aplicaciones potenciales, como probar sistemas de inteligencia artificial de la competencia que clasifican las imágenes y guían los autos sin conductor.
"La gente puede ver mejor que los sistemas de inteligencia artificial", dijo Chun. "Comprender cómo el cerebro realiza sus cálculos complejos es un objetivo final de la neurociencia y beneficia los esfuerzos de inteligencia artificial".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Yale . Original escrito por Bill Hathaway. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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