Las imágenes de resonancia magnética del cerebro permiten conocer lo que está pensando una persona de forma no invasiva, pero no viola su intimidad porque no se puede aplicar sin su consentimiento y su preparación. Puede favorecer la comunicación con las personas que no pueden hablar o escribir.
Investigadores de la Universidad de Texas en Austin aseguran que es posible determinar lo que está pensando una persona a través de las imágenes de resonancia magnética funcional.
La resonancia magnética funcional (fRMN) es una técnica relativamente reciente que mide los pequeños cambios en el flujo sanguíneo que ocurren con la actividad del cerebro. Muestra en imágenes las regiones cerebrales activas, por ejemplo, al ejecutar una tarea determinada.
Lo que han hecho los autores de la nueva investigación, cuyos resultados se adelantan en bioRxiv, es grabar imágenes cerebrales obtenidas mediante resonancia magnética funcional y someterlas a un algoritmo para reconstruir el lenguaje del cerebro en el momento de la grabación.
El algoritmo actúa como una especie de decodificador que puede interpretar las palabras que una persona está escuchando o pensando durante una sesión de fMRI.
Los investigadores destacan que su sistema no decodifica el lenguaje palabra por palabra, sino que funciona asimilando directamente una oración e incluso un pensamiento, lo que le otorga una ventaja significativa a la hora de procesar contenidos mentales.
Horas de grabación
Tal como explica al respecto la revista The Scientist, los autores de esta investigación entrenaron su algoritmo con grabaciones cerebrales fMRI obtenidas de tres personas, dos hombres y una mujer, que tenían entre 20 y 30 años.
Durante el experimento, escucharon 16 horas de podcasts e historias de radio mientras la actividad de sus cerebros era registrada mediante fMRI. No todos escucharon las mismas grabaciones, sino que cada uno tenía su propio programa de audio durante el experimento.
A continuación, los investigadores sometieron al algoritmo las grabaciones de los podcasts e historias que había escuchado cada uno los voluntarios, para que descubriera los patrones de pensamiento presentes en esos contenidos.
El siguiente paso fue comparar esos patrones de pensamiento originales con las grabaciones cerebrales de los voluntarios, cada una de las cuales correspondía a contenidos individualizados.
El algoritmo tenía que inferir, con ambos datos, qué historial de contenidos había escuchado cada uno de los voluntarios y, para sorpresa de todos, esa historia elaborada por el algoritmo encajaba “bastante bien” con el programa de audio que había escuchado cada uno de los voluntarios.
También imágenes
Eso significa, según sus creadores, que ese algoritmo es capaz de deducir qué historia había escuchado cada participante en función del registro de su actividad cerebral.
La proeza no terminó ahí: en una prueba complementaria de naturaleza más compleja, audiovisual, y siguiendo el mismo procedimiento que con los audios, el algoritmo pudo replicar con bastante precisión la trama de una película muda que los mismos voluntarios habían visto, e incluso describir una historia que había imaginado uno de los participantes viendo la película, sin que nadie hubiera sabido previamente de ella.
Eso no significa que el sistema sea perfecto, porque ha manifestado errores: por ejemplo, no es muy bueno para conservar los pronombres y, a menudo, mezcla la primera y la tercera persona. El decodificador sabe lo que sucede con bastante precisión, pero no quién está haciendo las cosas, reconocen los investigadores.
Más cerca del cerebro
Alexander Huth, neurocientífico de la Universidad de Texas en Austin y coautor del estudio, citado por la mencionada revista, destaca que el elemento más emocionante del éxito del decodificador es la comprensión que brinda del funcionamiento del cerebro.
Por ejemplo, señala, los resultados revelan qué partes del cerebro son responsables de crear significado y que el decodificador funciona igual de bien cuando usa grabaciones de cualquiera de las regiones del cerebro.
Incluso es capaz de reconstruir estímulos que no usaban lenguaje semántico, porque pudo reconstruir con éxito el significado de la película muda que vieron los sujetos, así como la experiencia imaginada de un participante después de ver la película.
Huth reconoce que, para algunos, la tecnología que es capaz de "leer la mente" de manera efectiva puede ser un poco "espeluznante", pero añade que de sus experimentos se deduce que es necesaria la colaboración de cada persona para poder acceder a sus pensamientos, y que esta persona debe recibir incluso un adiestramiento previo para que el sistema funcione.
Mejores interfaces
Salvada la intimidad, este resultado resulta prometedor más bien para fabricar mejores interfaces entre cerebros y ordenadores, ya que las técnicas actuales de lectura de la mente se basan en la implantación de electrodos en lo profundo del cerebro para posibilitar la comunicación de las personas que no pueden hablar o escribir.
Dado que el decodificador utiliza registros cerebrales de fMRI no invasivos, Huth dice que tiene un mayor potencial para la aplicación que los métodos invasivos, aunque el costo y la inconveniencia de usar máquinas de resonancia magnética es un problema.
No obstante, añade, la magnetoencefalografía, otra técnica de imagen cerebral no invasiva, pero más portátil y precisa temporalmente que la fMRI, podría usarse potencialmente con un decodificador computacional similar para proporcionar a las personas no verbales un método de comunicación.
Referencia
Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings. Jerry Tang et al. bioRxiv, September 29, 2022. DOI: https://doi.org/10.1101/2022.09.29.509744
