Formación de un Mapa Cerebral- lectura de la mente-













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Científicos de la Universidad de Maastricht, en los Países Bajos, han desarrollado una novedosa tecnología que permite averiguar qué y a quién escucha una persona a partir de su actividad cerebral. La combinación de técnicas de registro de neuroimágenes con un procesador data mining ha permitido definir y traducir las huellas neuronales que dejan los sonidos y los tonos de voz en nuestro cerebro. Este descubrimiento permitirá mejorar sistemas computacionales de reconocimiento de hablantes y de discurso.

Un equipo de científicos de la Universidad de Maastricht, en los Países Bajos, ha conseguido desarrollar un método para saber quién habla a una persona y qué le está diciendo, únicamente analizando el cerebro del que escucha, sin contar con ninguna información extra. Según publica la Universidad de Maastricht en un comunicado, este logro ha sido posible gracias al uso de neuroimágenes y de un algoritmo de “data mining” o minería de datos. La neuroimagen incluye diversas técnicas (como la tomografía axial computarizada, la simulación de resonancia magnética o la exploración de resonancia magnética funcional, entre otras) que permiten captar tanto imágenes estructurales como funcionales del cerebro. Mapa de la actividad cerebral El data mining, por su parte, consiste en la extracción de información significativa que permanece implícita en un conjunto de datos. La minería da datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos, es decir, en las relaciones entre dichos datos, en sus fluctuaciones y en sus dependencias. Con estas técnicas, los investigadores consiguieron hacer un “mapa” de la actividad cerebral asociada con el reconocimiento de los sonidos y de las voces. Según publican los científicos en un artículo aparecido en la revista Science, la combinación de imágenes obtenidas con resonancia magnética funcional de los cerebros de los participantes con la información desprendida del algoritmo de data mining permitió conocer quién le decía qué a una persona, a partir de las “huellas neuronales” que las señales de voz y del discurso producían como respuesta en la corteza auditiva del escuchante. Estas huellas corticales estaban distribuidas espacialmente de una manera concreta, y se repetían cada vez que el participante escuchaba un discurso o una voz previamente aprendidos. Por eso, fue posible el reconocimiento, sólo a través de imágenes cerebrales, de lo que estaba escuchando el oyente y de a quién se lo estaba oyendo decir. Huellas neuronales Según explican los investigadores, los sonidos pronunciados y las voces pueden ser identificados porque cada uno produce una única “huella neuronal” en el cerebro de quien los escucha. Siete personas fueron sometidas a la siguiente prueba: tuvieron que escuchar tres sonidos distintos (en concreto tres vocales), que fueron pronunciados por tres personas diferentes. Entretanto, la actividad cerebral de los participantes fue registrada mediante una exploración de resonancia magnética funcional (fMRI). La tecnología fMRI mide la respuesta hemodinámica relacionada con la actividad neuronal del cerebro, y es una de las más novedosas técnicas de captación de neuroimágenes. Con la ayuda del algoritmo de data mining o de minería de datos, los investigadores tradujeron esta actividad cerebral a pratrones únicos que determinaban la identidad de la persona que había pronunciado la vocal, y también la vocal pronunciada. Se definieron de esta manera los patrones neuronales de la actividad cerebral que se correspondían con las diversas características acústicas de las vibraciones de las cuerdas vocales. Procesamiento no jerárquico del sonido Según los investigadores, estos patrones neuronales funcionan como auténticas huellas únicas y específicas: la huella neuronal de un sonido pronunciado no cambia si este sonido es producido por otra persona, mientras que la huella que deja un hablante concreto se mantiene siempre igual, incluso si dicho hablante dice algo distinto. Este estudio ha revelado, por otro lado, que parte del complejo proceso de decodificación de sonidos tiene lugar en áreas del cerebro que anteriormente habían sido asociadas sólo con los estadios iniciales del procesamiento del sonido. Los modelos neurocognitivos existentes asumen que los sonidos procesados implican activamente diversas regiones del cerebro, siguiendo una cierta jerarquía: tras un procesamiento simple en la corteza auditiva, un análisis más complejos (por ejemplo del sonido de las palabras) se desarrolla en regiones más especializadas del cerebro. Sin embargo, los resultados de la presente investigación implican que el procesamiento del sonido es menos jerárquico y se expande más de lo que se pensaba por el misterioso cerebro. Una de las posibles aplicaciones de estos nuevos conocimientos podría ser la de mejorar sistemas computacionales de reconocimiento de hablantes y de discurso.
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Logran “leer” el pensamiento humano


Un equipo internacional de científicos, encabezado por el argentino Rodrigo Quian Quiroga, logró determinar con un alto grado de eficacia las imágenes vistas por un grupo de voluntarios tan sólo monitoreando sus neuronas.


El paper, publicado esta semana en el Journal of Neurophysiology, informa sobre una serie de 34 experimentos realizados en 11 pacientes epilépticos. Durante el estudio, los pacientes veían a través de la computadora imágenes de celebridades, animales, lugares, entre otras. Lo interesante fue que los investigadores, que no estaban frente a las fotografías, lograron determinar en un porcentaje altísimo qué es lo que las personas observaban en cada caso, según qué neuronas reaccionaban ante cada imagen. Comprobaron así que a cada neurona corresponde una imagen y sólo una.
“El simple hecho de poder ‘leer’ lo que ve el paciente en su actividad neuronal tiene gran potencial clínico”, aseguró Quian Quiroga. “Por ejemplo, podría usarse para que lock in patients como Terry Schiavo o Stephen Hawking puedan comunicarse con el exterior, o para desarrollar prótesis directamente controladas por el cerebro para pacientes con parálisis. Por supuesto que todavía quedan por resolver muchas cuestiones relacionadas con la técnica y responder un montón de preguntas éticas antes de poder realizar estos implantes”, aclaró. Pero estas predicciones ayudan a entender cómo el cerebro codifica y guarda la información en la memoria.
Cambio de paradigma. Este nuevo trabajo refuerza a uno anterior, publicado en Nature en 2005 (también por Quian Quiroga), y que generó revuelo porque establecía la exclusividad de la acción neuronal, algo que iba contra la idea dominante según la cual ante la aparición de un estímulo visual participaba una red de células nerviosas. Se habló entonces de “la neurona Jennifer Aniston”, debido a que la actriz de Friends era uno de los estímulos que activaban las neuronas. “Fue algo sorprendente porque descubrimos que a la neurona no le importan los detalles; se activan igual ante la imagen de la actriz como ante las palabras ‘Jennifer Aniston’, algo que en monos no ocurre”, indicó.

http://www.intramed.net/actualidad/not_1.asp?contenidoID=49686
http://www.intramed.net/actualidad/not_1.asp?contenidoID=56767
http://www.intramed.net/actualidad/not_1.asp?contenidoID=51744
http://www.intramed.net/actualidad/not_1.asp?contenidoID=35706


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Lectura de palabras en el cerebro humano mediante un sistema computarizado
La investigación fue dirigida por un experto en informática, Tom Mitchell, y un experto en neurología cognoscitiva, Marcel Just, ambos de la Universidad Carnegie Mellon.


En una investigación anterior, ya habían demostrado que la resonancia magnética funcional por imágenes (fMRI), puede detectar y localizar la actividad cerebral cuando una persona piensa en una palabra específica. Utilizando estos datos, los investigadores desarrollaron un modelo informático que permitiera a un ordenador determinar correctamente, al analizar los datos obtenidos del escaneo cerebral, en qué palabra estaba pensando el individuo.

En su trabajo más reciente, Just y Mitchell utilizaron los datos de la fMRI para desarrollar un modelo informático más sofisticado que puede predecir los patrones de activación cerebrales asociados con sustantivos concretos, o sea nombres de objetos que percibimos a través de los sentidos, aún cuando el ordenador no tuviera los datos de la fMRI para ese sustantivo específico.

Primero, los investigadores construyeron un modelo que incluía los patrones de activación presentes en los datos de la fMRI para 60 nombres concretos desglosados en 12 categorías, incluyendo animales, partes del cuerpo, edificios, prendas de ropa, insectos, vehículos y verduras. El modelo también analizó un conjunto de textos que contenía más de un billón de palabras, percibiendo cómo cada nombre se usaba en relación con un grupo de 25 verbos asociados con funciones motoras o sensoriales. Combinando la información del examen cerebral con el análisis del conjunto de textos, el ordenador predecía el patrón de actividad cerebral de miles de otros sustantivos concretos.


Las imágenes de fMRI predichas para dos palabras son muy parecidas a las observadas en pruebas reales. (Foto: Science)
En los casos en los que se conocían los patrones reales de activación, los investigadores descubrieron que la exactitud de las predicciones del modelo informático era significativamente mejor de lo que cabría esperar por la mera casualidad. El ordenador puede predecir con bastante eficacia cómo serán los patrones de activación cerebral de cada participante cuando éste piense en esas palabras, incluso sin haber visto con anterioridad los patrones asociados con tales palabras.

Los investigadores creen haber identificado varios bloques básicos de construcción utilizados por el cerebro para representar el significado de las cosas.

Esta línea de investigación podría acabar llevando hacia el uso de los escaneos cerebrales para identificar los pensamientos, y podría aplicarse en el estudio de enfermedades como el autismo, ciertos trastornos del pensamiento como la esquizofrenia paranoica, y demencias semánticas como la Enfermedad de Pick.











El camino hacia la lectura del Pensamiento por medio de la Interface-Interacción Interactividad-Interfaz Computadora u Odenador Humano o Persona Hombre Información


A principios de 2007, el Instituto Max Planck de Alemania hacía público el desarrollo de una potente tecnología que permitía observar el cerebro humano y sus patrones de actividad neuronal para conocer las intenciones de las personas antes incluso de que éstas actuaran.

Realizada por John-Dylan Haynes, del Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences, en Alemania, Katsuyuki Sakai, de la universidad de Tokio, y Geraint Rees, del Institute of Cognitive Neuroscience de la University College London, entre otros eminentes neurólogos, esta investigación demostró, que es posible decodificar, a partir de la actividad de las regiones media y lateral de la corteza prefrontal, qué tareas elegían los participantes para realizar en el experimento, gracias al reconocimiento de los patrones de actividad neuronal en dichas regiones cerebrales.

Ahora, un equipo de científicos de la computación y de neurocientíficos de la Carnegie Mellon University, de Estados Unidos, combinando el aprendizaje automático (rama de la Inteligencia Artificial que desarrolla técnicas que permitan a los ordenadores aprender) con las técnicas de registro de imágenes del cerebro, han desarrollado un método de identificación de los pensamientos y percepciones humanas de objetos familiares (en concreto, de herramientas y construcciones).

Leer los pensamientos

Según publica la Carnegie Mellon University en un comunicado, se ha podido saber en qué objetos están pensando las personas, con un 78% de exactitud, identificando los patrones de actividad cerebral asociados a estos objetos, con la aplicación de un algoritmo especialmente desarrollado para esta investigación. Es decir, que el sistema permitió conocer si una persona pensaba en un martillo o en un alicate o si reflexionaba acerca de un castillo o un iglú.

El neurocientífico Marcel Just y el profesor de ciencias de la computación Tom M. Mitchell, de dicha universidad, han pasado dos años desarrollando un método que fue probado con una docena de participantes cuya actividad cerebral se midió por medio de un escáner de resonancia magnética (método no invasivo que utiliza la resonancia magnética nuclear para generar imágenes del interior del cerebro).

A estos participantes se les mostraron dibujos de 10 objetos diferentes, uno cada vez, y se les pidió que pensaran en sus propiedades. De esta forma, Just y Mitchell pudieron determinar con exactitud cuál de estos dibujos veían las personas sometidas al experimento a partir de los patrones de actividad neuronal de todo el cerebro.

Pero los científicos fueron aún más allá, porque excluyeron en la prueba la información de la corteza visual del cerebro, y se centraron en saber si podían averiguar, no lo que los participantes veían, sino lo que estaban pensando.

Descubrieron así que la evocación de un objeto concreto producía una activación del cerebro, en diversas áreas de éste. Por ejemplo, pensar en un martillo activaba muchas regiones cerebrales: si se pensaba en utilizarlo, se activaba el área motora del cerebro; si se pensaba en su forma se activaban otras áreas distintas.

Algoritmo informático y patrones comunes

Según Just y Mitchell, éste sería el primer estudio que registra la capacidad de identificar los procesos pensantes relacionados con un objeto concreto. Mientras que estudios anteriores habían demostrado que era posible distinguir entre objetos de distintas categorías (como herramientas o edificios), esta nueva investigación demuestra que se puede diferenciar el pensamiento sobre objetos muy similares, como dos herramientas distintas.

Los patrones de actividad del cerebro de los participantes fueron definidos gracias a un algoritmo informático en el que, inicialmente, en una parte del estudio, se incluyeron datos acerca de dichos patrones, para después probar su eficiencia en el reconocimiento de patrones de actividad neuronal en una segunda parte del estudio. El algoritmo fue capaz de identificar los pensamientos de un participante en función de los patrones elaborados a partir de los datos extraídos de los cerebros de otros participantes.

Según Mitchell, así se ha podido comprobar, por vez primera, que existe una forma común de "pensar" acerca de objetos familiares, en personas distintas. Siempre ha existido un enigma filosófico acerca de si la percepción -por ejemplo, del color azul- es igual en un individuo que otro. Esta investigación ha revelado que sí: los diversos cerebros reproducían los mismos patrones de actividad neuronal frente a las imágenes.

Posibles aplicaciones

Los científicos se plantean ahora las posibles aplicaciones de este descubrimiento. Se podría, por ejemplo, llegar a comparar los patrones de actividad neuronal en personas con enfermedades neurológicas, como el autismo.

De esta forma, el sistema permitiría conocer las diferencias entre la manera que tienen los individuos sanos y los autistas de percibir a los otros, para desarrollar una teoría acerca de esta enfermedad que esté basada en el funcionamiento del cerebro.

Por otro lado, los investigadores quieren avanzar en la identificación de patrones de actividad neuronal no sólo relacionados con dibujos, sino también con ideas abstractas (como honestidad o democracia), con palabras y, con el paso del tiempo, incluso con frases. Los resultados de la investigación han aparecido en la siguiente
publicación:

Shinkareva, S.V.; Mason, R.A.; Malave, V.L.; Wang, W.; Mitchell, T.M.; et al. (2008). Using fMRI Brain Activation to Identify Cognitive States Associated with Perception of Tools and Dwellings. PLoS ONE 3(1): e1394. doi:10.1371/journal.pone.0001394

ver URL http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0001394

Aplicaciones futuras











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La actividad de la mente-cerebro y sus diferencias modulares podrían ser cualificadas y cuantificadas, para que por medio de una interface, otra persona pueda dar con la comprensión de una modalidad sensitiva sobre la idea o noción de que se trate.

Claro está que esta interacción humano máquina en relación a otro humano,está comenzando a realizarse en nuestro actual siglo, prueba de ello son las investigaciones realizadas en Inglaterra (ver archivo Cyborg en el website interfacemindbraincomputer.wetpaint.com).

Las inquietudes son inmensas y sus aplicaciones podrían dar con una nueva comprensión del ser humano. Y más allá de ello, con un conocimiento que podría trascender lo meramente científico y realizar un cambio en lo jurídico como así en el tratamiento de las enfermedades de la mente-cerebro.