La lectura del cerebro o la identificación de pensamientos utiliza las respuestas de múltiples vóxeles en el cerebro evocados por un estímulo y luego detectados por resonancia magnética funcional para decodificar el estímulo original. Los avances en la investigación han hecho esto posible mediante el uso de neuroimagen humana para decodificar la experiencia consciente de una persona basándose en mediciones no invasivas de la actividad cerebral de un individuo. [1] Los estudios de lectura del cerebro difieren en el tipo de decodificación (es decir, clasificación, identificación y reconstrucción) empleada, el objetivo (es decir, decodificación de patrones visuales, patrones auditivos, estados cognitivos ) y los algoritmos de decodificación ( clasificación lineal , clasificación no lineal, reconstrucción directa). , reconstrucción bayesiana, etc.) empleados.
En 2024-2025, la profesora de neuropsicología Barbara Sahakian matizó: "Muchos neurocientíficos en el campo son muy cautelosos y dicen que no podemos hablar de leer la mente de las personas, y en este momento eso es muy cierto, pero estamos avanzando". "Con tanta rapidez, no pasará mucho tiempo antes de que podamos decir con cierto grado de certeza si alguien está inventando una historia o si alguien tenía la intención de cometer un crimen". [2]
La identificación de imágenes naturales complejas es posible utilizando vóxeles de las áreas tempranas y anteriores de la corteza visual anteriores a ellas (áreas visuales V3A, V3B, V4 y el occipital lateral) junto con la inferencia bayesiana . Este enfoque de lectura del cerebro utiliza tres componentes: [3] un modelo de codificación estructural que caracteriza las respuestas en las primeras áreas visuales; un modelo de codificación semántica que caracteriza respuestas en áreas visuales anteriores; y un prior bayesiano que describe la distribución de estadísticas de escenas estructurales y semánticas . [3]
Experimentalmente, el procedimiento consiste en que los sujetos vean 1750 imágenes naturales en blanco y negro que se correlacionan con la activación de vóxeles en sus cerebros. Luego, los sujetos vieron otras 120 imágenes de objetivos novedosas y la información de los escaneos anteriores se utilizó para reconstruirlas. Las imágenes naturales utilizadas incluyen fotografías de un café junto al mar y un puerto, artistas en un escenario y follaje denso. [3]
En 2008, IBM solicitó una patente sobre cómo extraer imágenes mentales de rostros humanos del cerebro humano. Utiliza un circuito de retroalimentación basado en mediciones cerebrales del área de la circunvolución fusiforme en el cerebro que se activa proporcionalmente con el grado de reconocimiento facial. [4]
En 2011, un equipo dirigido por Shinji Nishimoto utilizó únicamente grabaciones cerebrales para reconstruir parcialmente lo que veían los voluntarios. Los investigadores aplicaron un nuevo modelo sobre cómo se procesa la información de los objetos en movimiento en el cerebro humano, mientras los voluntarios miraban fragmentos de varios vídeos. Un algoritmo buscó entre miles de horas de secuencias de video externas de YouTube (ninguno de los videos era igual a los que vieron los voluntarios) para seleccionar los clips que eran más similares. [5] [6] Los autores han subido demostraciones que comparan los videos vistos y los estimados por computadora. [7] [8]
En 2017, un estudio de percepción facial en monos informó sobre la reconstrucción de rostros humanos mediante el análisis de la actividad eléctrica de 205 neuronas. [9] [10]
En 2023, se informó sobre la reconstrucción de imágenes utilizando difusión estable en la actividad del cerebro humano obtenida mediante resonancia magnética funcional. [11] [12]
Se ha sugerido la lectura del cerebro como una alternativa a las máquinas poligráficas como forma de detección de mentiras . [13] Otra alternativa a las máquinas poligráficas es la tecnología de resonancia magnética funcional dependiente del nivel de oxigenación de la sangre (BOLD fMRI). Esta técnica implica la interpretación del cambio local en la concentración de hemoglobina oxigenada en el cerebro, aunque aún no se comprende del todo la relación entre este flujo sanguíneo y la actividad neuronal. [13] Otra técnica para encontrar información oculta es la huella digital cerebral , que utiliza EEG para determinar si una persona tiene una memoria o información específica mediante la identificación de potenciales relacionados con eventos P300 . [14]
Se han planteado varias preocupaciones sobre la precisión y las implicaciones éticas de la lectura del cerebro para este propósito. Los estudios de laboratorio han encontrado tasas de precisión de hasta el 85%; sin embargo, existe preocupación sobre lo que esto significa para los resultados falsos positivos entre poblaciones no criminales: "Si la prevalencia de "prevaricadores" en el grupo examinado es baja, la prueba arrojará muchos más resultados falsos positivos que verdaderos positivos; Aproximadamente una persona de cada cinco será identificada incorrectamente por la prueba". [13] Los problemas éticos involucrados en el uso de la lectura del cerebro como detección de mentiras incluyen aplicaciones incorrectas debido a la adopción de la tecnología antes de que se pueda evaluar adecuadamente su confiabilidad y validez y debido a una mala comprensión de la tecnología, y preocupaciones de privacidad debido al acceso sin precedentes a los datos personales del individuo. pensamientos privados. [13] Sin embargo, se ha observado que el uso de la detección de mentiras con polígrafo conlleva preocupaciones similares sobre la confiabilidad de los resultados [13] y la violación de la privacidad. [15]
La lectura del cerebro también se ha propuesto como un método para mejorar las interfaces hombre-máquina , mediante el uso de EEG para detectar estados cerebrales relevantes de un ser humano. [16] En los últimos años, ha habido un rápido aumento en las patentes de tecnología involucrada en la lectura de ondas cerebrales, pasando de menos de 400 entre 2009 y 2012 a 1600 en 2014. [17] Estas incluyen formas propuestas de controlar videojuegos a través de ondas cerebrales. y " neuromarketing " para determinar los pensamientos de alguien sobre un nuevo producto o anuncio.
Emotiv Systems , una empresa australiana de electrónica, ha demostrado unos auriculares que pueden entrenarse para reconocer los patrones de pensamiento de un usuario para diferentes comandos. Tan Le demostró la capacidad de los auriculares para manipular objetos virtuales en la pantalla y analizó varias aplicaciones futuras para dichos dispositivos de interfaz cerebro-computadora , desde alimentar sillas de ruedas hasta reemplazar el mouse y el teclado. [18]
Es posible rastrear cuál de las dos formas de ilusiones binoculares rivales estaba experimentando subjetivamente una persona a partir de señales de resonancia magnética funcional. [19]
Cuando los humanos pensamos en un objeto, como un destornillador, se activan muchas áreas diferentes del cerebro. Marcel Just y su colega, Tom Mitchell, han utilizado escáneres cerebrales por resonancia magnética funcional para enseñar a una computadora a identificar las distintas partes del cerebro asociadas con pensamientos específicos. [20] Esta tecnología también produjo un descubrimiento: pensamientos similares en diferentes cerebros humanos son sorprendentemente similares desde el punto de vista neurológico. Para ilustrar esto, Just y Mitchell usaron su computadora para predecir, basándose únicamente en datos de resonancia magnética funcional, en cuál de varias imágenes estaba pensando un voluntario. La computadora fue 100% precisa, pero hasta ahora la máquina solo distingue entre 10 imágenes. [20]
La categoría de evento que una persona recuerda libremente se puede identificar mediante resonancia magnética funcional antes de decir lo que recuerda. [21]
El 16 de diciembre de 2015, un estudio realizado por Toshimasa Yamazaki en el Instituto de Tecnología de Kyushu encontró que durante un juego de piedra, papel y tijera, una computadora podía determinar la elección hecha por los sujetos antes de que movieran la mano. Se utilizó un EEG para medir la actividad en el área de Broca para ver las palabras dos segundos antes de que fueran pronunciadas. [22] [23] [24]
En 2023, la Universidad de Texas en Austin entrenó un decodificador cerebral no invasivo para traducir las ondas cerebrales de los voluntarios al modelo de lenguaje GPT-1 . Después de un largo entrenamiento con cada voluntario individual, el decodificador generalmente no lograba reconstruir las palabras exactas, pero aún así podía reconstruir significados lo suficientemente cercanos como para que el decodificador pudiera, la mayoría de las veces, identificar qué marca de tiempo de un libro determinado estaba escuchando el sujeto. [25] [26]
Se ha afirmado que el análisis estadístico de las ondas cerebrales EEG permite el reconocimiento de fonemas , [27] y (en 1999) en un nivel del 60% al 75% de color y forma visual de palabras. [28]
El 31 de enero de 2012, Brian Pasley y sus colegas de la Universidad de California Berkeley publicaron su artículo en PLoS Biology en el que el procesamiento neuronal interno de la información auditiva de los sujetos se decodificaba y reconstruía como sonido en una computadora mediante la recopilación y el análisis de señales eléctricas directamente del cerebro de los sujetos. [29] El equipo de investigación realizó sus estudios en la circunvolución temporal superior, una región del cerebro que participa en el procesamiento neuronal de orden superior para dar sentido semántico a la información auditiva. [30] El equipo de investigación utilizó un modelo de computadora para analizar varias partes del cerebro que podrían estar involucradas en la activación neuronal mientras procesan señales auditivas. Utilizando el modelo computacional, los científicos pudieron identificar la actividad cerebral involucrada en el procesamiento de la información auditiva cuando a los sujetos se les presentó el registro de palabras individuales. [31] Más tarde, se utilizó el modelo informático de procesamiento de información auditiva para reconstruir algunas de las palabras en sonido basándose en el procesamiento neuronal de los sujetos. Sin embargo, los sonidos reconstruidos no eran de buena calidad y sólo podían reconocerse cuando los patrones de ondas de audio del sonido reconstruido coincidían visualmente con los patrones de ondas de audio del sonido original que se presentó a los sujetos. [31] Sin embargo, esta investigación marca una dirección hacia una identificación más precisa de la actividad neuronal en la cognición.
En 2008, algunos investigadores pudieron predecir, con un 60% de precisión, si un sujeto iba a presionar un botón con la mano izquierda o derecha. Esto es notable, no sólo porque la precisión es mejor que el azar, sino también porque los científicos pudieron hacer estas predicciones hasta 10 segundos antes de que el sujeto actuara, mucho antes de que el sujeto sintiera que había decidido. [32] Estos datos son aún más sorprendentes a la luz de otras investigaciones que sugieren que la decisión de moverse, y posiblemente la capacidad de cancelar ese movimiento en el último segundo, [33] pueden ser el resultado de un procesamiento inconsciente. [34]
John Dylan-Haynes también ha demostrado que la resonancia magnética funcional se puede utilizar para identificar si un voluntario está a punto de sumar o restar dos números mentalmente. [20]
Se han utilizado técnicas de decodificación neuronal para probar teorías sobre el cerebro predictivo y para investigar cómo las predicciones de arriba hacia abajo afectan áreas del cerebro como la corteza visual . Los estudios que utilizan técnicas de decodificación por resonancia magnética funcional han descubierto que los eventos sensoriales predecibles [35] y las consecuencias esperadas de nuestras acciones [36] se decodifican mejor en las áreas visuales del cerebro, lo que sugiere que la predicción "agudiza" las representaciones de acuerdo con las expectativas.
También se ha demostrado que la lectura del cerebro se puede lograr en un entorno virtual complejo . [37]
Just y Mitchell también afirman que están empezando a ser capaces de identificar la bondad, la hipocresía y el amor en el cerebro. [20]
En 2013, un proyecto dirigido por el profesor John Chuang de la Universidad de California en Berkeley publicó hallazgos sobre la viabilidad de la autenticación informática basada en ondas cerebrales como sustituto de las contraseñas. Las mejoras en el uso de la biometría para la autenticación informática han mejorado continuamente desde la década de 1980, pero este equipo de investigación buscaba un método más rápido y menos intrusivo que los escaneos de retina, las huellas dactilares y el reconocimiento de voz actuales. La tecnología elegida para mejorar las medidas de seguridad es un electroencefalograma (EEG), o medidor de ondas cerebrales, para convertir las contraseñas en "pensamientos pasajero". Utilizando este método, Chuang y su equipo pudieron personalizar las tareas y sus umbrales de autenticación hasta el punto de poder reducir las tasas de error por debajo del 1%, significativamente mejor que otros métodos recientes. Para atraer mejor a los usuarios a esta nueva forma de seguridad, el equipo todavía está investigando tareas mentales que el usuario pueda disfrutar mientras se identifican sus ondas cerebrales. En el futuro, este método podría ser tan barato, accesible y sencillo como se pensaba. [38]
John-Dylan Haynes afirma que la resonancia magnética funcional también se puede utilizar para identificar el reconocimiento en el cerebro. Pone el ejemplo de un criminal al que se interroga sobre si reconoce la escena del crimen o las armas homicidas. [20]
En la clasificación, se utiliza un patrón de actividad en múltiples vóxeles para determinar la clase particular de la que se extrajo el estímulo. [39] Muchos estudios han clasificado los estímulos visuales, pero este enfoque también se ha utilizado para clasificar estados cognitivos. [ cita necesaria ]
En la lectura cerebral reconstructiva el objetivo es crear una imagen literal de la imagen que se presentó. Los primeros estudios utilizaron vóxeles de áreas tempranas de la corteza visual (V1, V2 y V3) para reconstruir estímulos geométricos formados por patrones de tablero de ajedrez parpadeantes. [40] [41]
El EEG también se ha utilizado para identificar el reconocimiento de información o recuerdos específicos mediante el potencial relacionado con el evento P300 , que se ha denominado " huella digital cerebral ". [42]
La precisión de la lectura del cerebro aumenta constantemente a medida que mejoran la calidad de los datos y la complejidad de los algoritmos de decodificación. En un experimento reciente fue posible identificar qué imagen se estaba viendo entre un conjunto de 120. [43] En otro, fue posible identificar correctamente el 90% de las veces cuál de las dos categorías procedía del estímulo y la categoría semántica específica ( de 23) de la imagen de destino el 40% del tiempo. [3]
Se ha observado que hasta ahora la lectura del cerebro es limitada. "En la práctica, es imposible lograr reconstrucciones exactas mediante cualquier algoritmo de reconstrucción basado en las señales de actividad cerebral adquiridas mediante fMRI. Esto se debe a que todas las reconstrucciones estarán inevitablemente limitadas por imprecisiones en los modelos de codificación y ruido en las señales medidas. Nuestros resultados [ ¿Quién? ] demuestra que la imagen natural previa es una herramienta poderosa (aunque poco convencional) para mitigar los efectos de estas limitaciones fundamentales. Una imagen previa natural con sólo seis millones de imágenes es suficiente para producir reconstrucciones que sean estructural y semánticamente similares a una imagen objetivo. ". [3]
A medida que la tecnología de escaneo cerebral se vuelve cada vez más precisa, los expertos predicen importantes debates sobre cómo y cuándo debe usarse. Un posible campo de aplicación es el derecho penal. Haynes afirma que el simple hecho de negarse a utilizar escáneres cerebrales en los sospechosos también impide que los acusados injustamente demuestren su inocencia. [2] Los académicos estadounidenses generalmente creen que la lectura involuntaria del cerebro y las pruebas de polígrafo involuntarias violarían el derecho de la Quinta Enmienda a no autoincriminarse. [44] [45] Una perspectiva es considerar si las imágenes cerebrales son como un testimonio, o más bien como ADN, sangre o semen. Paul Root Wolpe, director del Centro de Ética de la Universidad Emory de Atlanta, predice que esta cuestión se decidirá en un caso del Tribunal Supremo. [46]
En otros países fuera de Estados Unidos, la identificación del pensamiento ya se ha utilizado en el derecho penal. En 2008, una mujer india fue condenada por asesinato después de que un EEG de su cerebro supuestamente revelara que estaba familiarizada con las circunstancias que rodearon el envenenamiento de su ex prometido. [46] Algunos neurocientíficos y juristas dudan de la validez de utilizar la identificación del pensamiento en su conjunto para cualquier investigación anterior sobre la naturaleza del engaño y el cerebro. [47]
The Economist advirtió a la gente que tuviera "miedo" del impacto futuro, y algunos especialistas en ética sostienen que las leyes de privacidad deberían proteger los pensamientos privados. El jurista Hank Greely sostiene que los sistemas judiciales podrían beneficiarse de dicha tecnología, y el neuroeticista Julian Savulescu afirma que los datos cerebrales no son fundamentalmente diferentes de otros tipos de evidencia. [48] En Nature , el periodista Liam Drew escribe sobre proyectos emergentes para conectar dispositivos de lectura cerebral a sintetizadores de voz u otros dispositivos de salida en beneficio de los tetrapléjicos . Dichos dispositivos podrían crear preocupaciones de transmitir accidentalmente los "pensamientos internos" del paciente en lugar de simplemente un discurso consciente. [49]
El psicólogo John-Dylan Haynes experimentó avances en la investigación de imágenes cerebrales en 2006 mediante el uso de fMRI . Esta investigación incluyó nuevos hallazgos sobre el reconocimiento visual de objetos, el seguimiento de procesos mentales dinámicos, la detección de mentiras y la decodificación del procesamiento inconsciente. La combinación de estos cuatro descubrimientos reveló una cantidad tan significativa de información sobre los pensamientos de un individuo que Haynes lo denominó "lectura del cerebro". [1]
La resonancia magnética funcional ha permitido que la investigación se expanda significativamente porque puede rastrear la actividad en el cerebro de un individuo midiendo el flujo sanguíneo del cerebro. Actualmente se cree que es el mejor método para medir la actividad cerebral, por lo que se ha utilizado en múltiples experimentos de investigación para mejorar la comprensión de cómo los médicos y psicólogos pueden identificar los pensamientos. [50]
En un estudio de 2020, la IA que utilizaba electrodos implantados podía transcribir correctamente una frase leída en voz alta de una prueba de cincuenta frases el 97% de las veces, con 40 minutos de datos de entrenamiento por participante. [51]
Los expertos no están seguros de hasta dónde puede expandirse la identificación de pensamientos, pero Marcel Just creía en 2014 que en 3 a 5 años habrá una máquina capaz de leer pensamientos complejos como "Odio a fulano de tal". [46]
Donald Marks, fundador y director científico de MMT, está trabajando para reproducir los pensamientos que tienen las personas una vez que ya han sido grabados. [52]
Investigadores de la Universidad de California Berkeley ya han logrado formar, borrar y reactivar recuerdos en ratas. Marks dice que están trabajando para aplicar las mismas técnicas a los humanos. Este descubrimiento podría ser monumental para los veteranos de guerra que sufren de trastorno de estrés postraumático . [52]
También se están realizando más investigaciones sobre el análisis de la actividad cerebral durante los videojuegos para detectar delincuentes, el neuromarketing y el uso de escáneres cerebrales en los controles de seguridad gubernamentales. [46] [50]
El episodio Black Hole del drama médico estadounidense House , que se emitió el 15 de marzo de 2010, presentaba un dispositivo experimental de "imágenes cognitivas" que supuestamente permitía ver el interior de la mente subconsciente de un paciente. Primero, el paciente pasó por una fase de preparación de seis horas mientras veía videoclips, conectado a un dispositivo de neuroimagen similar a una electroencefalografía o espectroscopia funcional de infrarrojo cercano , para entrenar el clasificador de neuroimagen. Luego se puso al paciente bajo anestesia crepuscular y se utilizó el mismo dispositivo para intentar inferir lo que pasaba por la mente del paciente. El episodio ficticio anticipó un poco el estudio de Nishimoto et al. publicado el año siguiente, en el que se utilizó fMRI en su lugar. [5] [6] [7] [8] En la película Dos tontos muy tontos , una escena muestra a un lector de cerebros. En el episodio de Henry Danger , "Dream Busters", una máquina mostró el sueño de Henry .
{{cite journal}}: Citar diario requiere |journal=( ayuda )Ronald Allen y Kristen Mace disciernen un "acuerdo universal" de que (Mind Reader Machine) es inaceptable.