La capacidad de controlar los pensamientos de una forma u otra ha sido ampliamente utilizada por los autores de numerosas novelas de ciencia ficción. Pero recientemente, la visualización de imágenes mentales ha dejado de pertenecer al reino de la fantasía.
A principios de la década de 2000, se utilizó fMRI para realizar los primeros intentos de "retinotopía inversa" (la retinotopía es una proyección ordenada de la retina en el área visual de la corteza cerebral). Al principio, los intentos fueron bastante tímidos: a los sujetos se les mostraron imágenes y simultáneamente tomaron datos sobre la actividad de varias regiones del cerebro utilizando fMRI. Después de recopilar las estadísticas necesarias, los investigadores intentaron resolver el problema inverso: adivinar lo que una persona está mirando utilizando el mapa de actividad cerebral.
En imágenes simples, donde el papel principal lo jugaba la orientación espacial, la ubicación de los objetos o su categoría, todo funcionaba bastante bien, pero aún estaba muy lejos de la "telepatía técnica". Pero en 2008, científicos del Instituto de Neurociencias de la Universidad de California en Berkeley, dirigidos por el profesor de psicología Jack Gallant, intentaron hacer este truco con fotografías. Dividieron el área estudiada del cerebro en pequeños elementos - vóxeles (elementos 3D) - y rastrearon su actividad mientras los sujetos (en su papel fueron interpretados por dos autores del trabajo) se mostraron 1.750 fotografías diferentes.
Basándose en estos datos, los científicos construyeron un modelo de computadora, que "entrenaron" mostrando otras 1000 fotografías y recibiendo 1000 patrones de activación de vóxeles diferentes como salida. Resultó que al mostrar las mismas 1000 fotografías a los sujetos y comparar los patrones capturados de sus cerebros con los predichos por la computadora, es posible con una precisión bastante alta (hasta 82%) determinar qué fotografía está mirando una persona.
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Imágenes en movimiento
En 2011, un equipo de investigadores dirigido por el mismo profesor Gallant de la Universidad de California en Berkeley logró resultados significativamente más interesantes. Al mostrarles a los sujetos 7.200 segundos de clips de películas de "entrenamiento", los investigadores estudiaron la actividad de múltiples voxels cerebrales usando fMRI. Pero aquí se enfrentan a un problema grave: la fMRI reacciona a la absorción de oxígeno por los tejidos cerebrales: la hemodinámica, que es un proceso mucho más lento que los cambios en las señales nerviosas. Realmente no importa para estudiar la reacción a las imágenes fijas: una foto se puede mostrar durante unos segundos, pero con los videos dinámicos surgen problemas graves. Por lo tanto, los científicos han creado un modelo de dos etapas,que conecta la hemodinámica lenta y los procesos neuronales rápidos de la percepción visual.
Después de construir un modelo informático inicial de la "respuesta" del cerebro a varios videos, los investigadores lo entrenaron usando 18 millones de videos de un segundo seleccionados al azar de YouTube. Luego, a los sujetos se les mostraron películas de "prueba" (distintas de las de "entrenamiento"), estudiando la actividad cerebral utilizando fMRI, y la computadora seleccionó entre estos 18 millones de cien clips que causaron el patrón de actividad más cercano, después de lo cual promedió la imagen en estos clips y produjo el "promedio resultado". La correlación (coincidencia) entre la imagen que ve la persona y la que genera la computadora fue de alrededor del 30%. Pero para la primera "lectura de la mente", este es un resultado muy bueno.
norte
Dormir en la mano
Pero los logros de los investigadores japoneses en el Laboratorio de Neurociencia del Instituto de Investigación de Telecomunicaciones en Kioto, el Instituto de Ciencia y Tecnología en Nara y el Instituto Nacional de Tecnología de la Información y la Comunicación en Kioto parecen ser mucho más significativos. En mayo de 2013, publicaron Neural Decoding of Visual Images during Sleep in Science. Sí, los científicos han aprendido a soñar. Más precisamente, ¡no para ver, sino para espiar!
Hay varias formas de "ver" lo que está sucediendo en el cerebro de una persona viva. La electroencefalografía (EEG) utiliza medidas de potenciales eléctricos débiles en la superficie del cuero cabelludo, mientras que la magnetoencefalografía (MEG) registra campos magnéticos muy débiles. Estos métodos le permiten rastrear la actividad eléctrica total del cerebro con una alta resolución temporal (unidades de milisegundos). La tomografía por emisión de positrones (PET) le permite ver la actividad de áreas específicas del cerebro en funcionamiento al rastrear sustancias inyectadas previamente que contienen isótopos radiactivos. El método de resonancia magnética funcional (fMRI) se basa en el hecho de que la oxihemoglobina en la sangre que transporta oxígeno a los tejidos difiere en sus propiedades magnéticas de la desoxihemoglobina que ya ha abandonado el oxígeno. El FMRI se puede utilizar para ver las áreas activas del cerebroabsorbente de oxígeno. La resolución espacial de este método es de milímetros y la temporal - del orden de fracciones de segundo.
Al registrar señales de actividad cerebral mediante fMRI, se despertó a tres sujetos (unas 200 veces) en etapas de sueño superficial y se les pidió que describieran el contenido del último sueño. Se identificaron categorías clave a partir de los informes, que, utilizando la base de datos léxica de WordNet, se combinaron en grupos de términos semánticamente similares (synsets), organizados en estructuras jerárquicas. Los datos de FMRI (nueve segundos antes de despertarse) fueron ordenados por synset. Para entrenar el modelo de reconocimiento, a los sujetos despiertos se les mostraron imágenes de la base de datos ImageNet correspondientes a synsets y se estudió un mapa de la actividad cerebral en la corteza visual. Después de eso, la computadora pudo predecir con una probabilidad del 60-70% lo que una persona ve en un sueño en función de la actividad de varias regiones del cerebro. Esto, dicho sea de paso, indica queque una persona sueña usando las mismas áreas de la corteza visual que se usan para la visión normal de vigilia. Por eso es que vemos sueños, los científicos aún no pueden decirlo.
Dmitry Mamontov
