La semana pasada, José Manuel Nieves, en ABC, fue el primero en publicar la noticia de este experimento de machine learning que es capaz de "descifrar" lo que un cerebro humano está viendo o imaginando.
El documento del experimento de Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima and Yukiyasu Kamitani puede verse aquí.
Es un gran ejemplo de cómo funciona el Machine Learning, pero no significa que, a día de hoy, nadie nos pueda leer la mente.
- Los datos del cerebro provienen de una resonancia magnética realizada cada vez que los sujetos de la investigación están viendo, o imaginando, una de las imágenes que queremos "descifrar". Los datos provienen del nivel de oxígeno en sangre y de la zona del cerebro en que se producen, (aprox. de 1/2 mm. de resolución).
- Se hace lo mismo para varias personas y varias imágenes; si tomamos la imagen por ejemplo de un avión resulta que tenemos datos de la actividad cerebral de varias personas viendo o imaginando un avión; si la actividad cerebral es similar ante una imagen específica, deberíamos obtener algún patrón específico para cada imagen.
- Se sabe lo que están viendo los sujetos y cómo funciona su cerebro al verlo, por lo que podemos aplicar técnicas de aprendizaje supervisado que nos permiten afinar un algoritmo. Si funciona bien, este algoritmo aplicado a los datos de una resonancia magnética de cualquier persona nos permitiría identificar si en algún momento durante el escaneo ha visto o imaginado un avión,
El valor real de este experimento es que podría abrir el camino para crear mapas de la actividad cerebral, y que es probable que a medida que existan más datos esto mejore exponencialmente el propio algoritmo. No se sabe todavía si esto podría funcionar en un contexto menos restringido que el del experimento, aunque que parece que hay motivos para cierta esperanza.
La obtención de estos patrones es compleja en este caso, ya que usa como algoritmo de trabajo redes neuronales, tanto en propagación hacia atrás como con muchas capas, lo que hace técnicamente muy interesante el experimento.
Aún así, estamos muy lejos aún de poder decir que somos capaces de leer la mente.
Podemos ver como para este algoritmo el avión, (que es la imagen más sencilla), sería identificado como un Ovni para los tres sujetos, lo cual, aunque es verdaderamente impresionante, significa que "ve" más o menos lo mismo que yo sin las gafas... :-D
El documento del experimento de Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima and Yukiyasu Kamitani puede verse aquí.
Es un gran ejemplo de cómo funciona el Machine Learning, pero no significa que, a día de hoy, nadie nos pueda leer la mente.
- Los datos del cerebro provienen de una resonancia magnética realizada cada vez que los sujetos de la investigación están viendo, o imaginando, una de las imágenes que queremos "descifrar". Los datos provienen del nivel de oxígeno en sangre y de la zona del cerebro en que se producen, (aprox. de 1/2 mm. de resolución).
- Se hace lo mismo para varias personas y varias imágenes; si tomamos la imagen por ejemplo de un avión resulta que tenemos datos de la actividad cerebral de varias personas viendo o imaginando un avión; si la actividad cerebral es similar ante una imagen específica, deberíamos obtener algún patrón específico para cada imagen.
- Se sabe lo que están viendo los sujetos y cómo funciona su cerebro al verlo, por lo que podemos aplicar técnicas de aprendizaje supervisado que nos permiten afinar un algoritmo. Si funciona bien, este algoritmo aplicado a los datos de una resonancia magnética de cualquier persona nos permitiría identificar si en algún momento durante el escaneo ha visto o imaginado un avión,
El valor real de este experimento es que podría abrir el camino para crear mapas de la actividad cerebral, y que es probable que a medida que existan más datos esto mejore exponencialmente el propio algoritmo. No se sabe todavía si esto podría funcionar en un contexto menos restringido que el del experimento, aunque que parece que hay motivos para cierta esperanza.
La obtención de estos patrones es compleja en este caso, ya que usa como algoritmo de trabajo redes neuronales, tanto en propagación hacia atrás como con muchas capas, lo que hace técnicamente muy interesante el experimento.
Aún así, estamos muy lejos aún de poder decir que somos capaces de leer la mente.
Podemos ver como para este algoritmo el avión, (que es la imagen más sencilla), sería identificado como un Ovni para los tres sujetos, lo cual, aunque es verdaderamente impresionante, significa que "ve" más o menos lo mismo que yo sin las gafas... :-D
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