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Los investigadores desarrollan una red neuronal con notables capacidades de lectura mental


Hay una gran cantidad de funciones basadas en la web que han aparecido en la última década que parecen anticipar cuáles son nuestras preferencias de búsqueda, qué amigos queremos agregar a nuestro círculo o incluso qué productos podemos querer comprar. Estas innovaciones impulsadas por la tecnología parecen saber lo que tenemos en mente y se ajustan de manera sutil (o, a veces, no tan sutil). Sin embargo, un equipo de investigadores japoneses de la Universidad de Kioto ha llevado la idea algunos pasos más allá y ha logrado resultados notables.

Desarrollaron una nueva técnica que han denominado "reconstrucción profunda de imágenes" y ofrece la capacidad de decodificar un conjunto de imágenes más sofisticado, a diferencia de métodos similares que se basan en la deconstrucción de píxeles binarios. Este enfoque implica esencialmente "una red de generador profundo (DGN) [que] se combina opcionalmente con la [red neuronal profunda] DNN para producir imágenes de aspecto natural, en las que la optimización se realiza en el espacio de entrada del DGN". Los detalles del estudio, titulado “Reconstrucción profunda de imágenes a partir de la actividad del cerebro humano”, se compartieron a fines de diciembre y están a la espera de revisión por pares.

La investigación se llevó a cabo durante un período de 10 meses y comenzó con el equipo creando tres categorías de imágenes para que tres participantes las vieran en diferentes períodos de tiempo:

• Formas geométricas artificiales

• Fenómenos naturales, que incluyen personas o animales

• Letras del abecedario

Los datos recopilados a partir del análisis de su actividad cerebral, que se llevó a cabo durante y después de que los tres participantes vieron las imágenes, se decodificaron a través de una red neuronal. Y así, se podrían generar interpretaciones de sus pensamientos (imagina una especie de máquina expendedora neuronal).

El profesor Yukiyasu Kamitani, de la Escuela de Graduados de Informática de la Universidad de Kyoto, que formaba parte del equipo, explica cómo se basó su trabajo en investigaciones anteriores: “Hemos estado estudiando métodos para reconstruir o recrear una imagen que una persona está viendo con solo mirar la actividad cerebral. Nuestro método anterior consistía en asumir que una imagen consta de píxeles o formas simples. Pero se sabe que nuestro cerebro procesa la información visual de manera jerárquica extrayendo diferentes niveles de características o componentes de diferentes complejidades ”.

Kamitani analiza el impacto de su trabajo: “Nuestro cerebro procesa la información visual extrayendo jerárquicamente diferentes niveles de características o componentes de diferentes complejidades. Estas redes neuronales o modelos de IA se pueden utilizar como proxy de la estructura jerárquica del cerebro humano ".

Aunque Kamitani reconoce rápidamente que se necesita hacer más trabajo en términos de desarrollo, una vez perfeccionada, la tecnología podría revolucionar el área de la tecnología de visualización y las interfaces cerebro-máquina, desde la colocación de productos hasta el uso de métodos para mejorar el nivel de atención ofrecida. a pacientes psiquiátricos a través de visualizaciones de sus alucinaciones.


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