Cómo funciona la inteligencia artificial que puede “leer” la mente

Un grupo de investigadores en Singapur ha desarrollado una tecnología que utiliza la inteligencia artificial para analizar imágenes generadas a partir de las señales cerebrales de las personas, ofreciendo una visión de los pensamientos e imaginaciones humanas.

Aunque la idea de “leer” la mente ha sido un concepto que ya se ha explorado en las investigaciones científicas, este enfoque va más allá, porque apunta a una comprensión más profunda de cómo el cerebro humano percibe y procesa el mundo que lo rodea.

Esta tecnología se basa en un proceso llamado resonancia magnética funcional (fMRI), que permite a los investigadores capturar imágenes de la actividad cerebral en tiempo real y de esta forma realizar la lectura de los pensamientos.

El equipo de científicos es liderado por Jiaxin Qing, Zijiao Chen y Juan Helen Zhou, y ha logrado aprovechar señales dependientes del nivel de oxigenación de la sangre para rastrear la actividad neuronal con una precisión que no se había logrado, según el documento académico que respalda la investigación publicada en arXiv.

El nombre que le dieron es MinD-Vis y funciona se da de la siguiente manera: las señales cerebrales recopiladas a través de fMRI se convierten en datos que alimentan una inteligencia artificial. Esta IA, equipada con algoritmos de aprendizaje automático, incluido el modelo de aprendizaje profundo Stable Diffusion, trabaja para decodificar y analizar estas señales. El resultado son imágenes de baja calidad que reflejan las imágenes mentales capturadas.

Con este contenido, mezclando el aprendizaje profundo y el procesamiento, la herramienta transforma estas imágenes iniciales de baja calidad en representaciones visuales mucho más detalladas y nítidas.

El equipo de investigación asegura que el proceso es progresivo, ya que la IA se entrena continuamente con más datos de señales cerebrales y los retratos correspondientes. Este ciclo de entrenamiento permite a la IA comprender y predecir con mayor precisión los patrones de actividad cerebral, convirtiéndolos en imágenes más realistas.

“Así como ChatGPT comprende el lenguaje natural de los humanos, esta IA puede captar las actividades cerebrales y luego traducirlas a un lenguaje comprensible para Stable Diffusion (una IA que transforma texto en imágenes)”, aseguró Qing, uno de los líderes del proyecto.

El equipo asegura que su objetivo con esta tecnología no es invadir la privacidad de las personas al acceder a sus pensamientos internos, sino brindar una herramienta poderosa para la investigación médica y científica.

Los investigadores quieren entender los misterios sobre cómo el sistema sensorial del ser humano percibe y procesa la información visual. Por lo que esta tecnología podría tener aplicaciones significativas en campos como la psicología y la neurociencia, donde una mayor comprensión de los procesos cerebrales podría llevar a diagnósticos más precisos y a un tratamiento más efectivo de trastornos neurológicos y deficiencias cognitivas.

Un nuevo método desarrollado por investigadores del MIT y el Instituto del Cáncer Dana-Farber puede facilitar la identificación de los sitios de origen de esos enigmáticos cánceres. Usando el aprendizaje automático, los investigadores crearon un modelo computacional que puede analizar la secuencia de unos 400 genes y usar esa información para predecir dónde se originó un tumor determinado en el cuerpo.

En su investigación, los expertos demostraron que podían clasificar con precisión al menos el 40 por ciento de los tumores de origen desconocido con alta confianza, en un conjunto de datos de alrededor de 900 pacientes. Este enfoque permitió un aumento de 2,2 veces en el número de pacientes que podrían haber sido elegibles para un tratamiento dirigido genómicamente, según el lugar donde se originó su cáncer.

“Ese fue el hallazgo más importante de nuestro artículo, que este modelo podría usarse potencialmente para ayudar en las decisiones de tratamiento, guiando a los médicos hacia tratamientos personalizados para pacientes con cánceres de origen primario desconocido”, explicó Intae Moon, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica y tecnología del MIT.