Una investigación de la Universidad de Berkeley está trabajando en el perfeccionamiento de un algoritmo matemático capaz de detectar en diálogo interno de las personas dentro de la actividad cerebral.
El monólogo interno es un pararrayos del yo: es la narrativa incesante que se escucha en el fondo de nuestra mente, pero incluso ese diálogo podrÃa tener un correlato de actividad neuronal que un algoritmo bien entrenado podrÃa identificar.
Para probar esta hipótesis, Pasley y su equipó grabaron la actividad cerebral de siete pacientes de epilepsia. Los pacientes sólo tenÃan que mirar un texto, leerlo en voz alta, leerlo mentalmente y luego no hacer nada. Los textos elegidos fueron el Discurso de Gettysburg, el discurso inaugural de JFK y una rima infantil de Humpty Dumpty.
Cuando lo leÃan en voz alta, los investigadores buscaron las neuronas que reaccionaban al habla y generaron un decodificador personalizado para interpretar dicha información (es por esta necesidad de personalizar el algoritmo que un uso de vigilancia masivo de esta tecnologÃa es, por el momento, teorÃa de conspiración). El decodificador creo una representación visual de las diferentes secuencias sonoras (espectrograma), al correlacionar sonidos en cada palabra a la frecuencia con que fue recabada por el cerebro.
Luego, trataron de decodificar la actividad cerebral cuando los pacientes leÃan en voz baja. Aunque la información difirió ligeramente, el decodificador fue capaz de reconstruir muchas de las palabras que los voluntarios se representaron mentalmente, utilizando solamente la actividad cerebral.
El descubrimiento (publicado en Frontiers in Neuroengineering) podrÃa ayudar a que muchas personas se comuniquen por primera vez, pero no será pronto. La cantidad de información necesaria para decodificar una palabra y el entrenamiento personalizado del algoritmo son pasos necesarios para producir decodificadores individuales.
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