Desarrollan la primera máquina que lee el pensamiento del ser humano

La teoría de la cibernética ayudó a explicar no sólo el funcionamiento de la tecnología, sino también de muchas conductas intra e interpersonales de los humanos. Por ejemplo, esta teoría permitió desarrollar otra en función de la terapia sistémica familiar con la intención de enfrentar diversas crisis familiares en psicoterapia. De hecho, fue dicha teoría la que permitió definir los límites entre las máquinas y el ser humano, y se estableció que la diferencia entre ambos era el raciocinio: la capacidad de percibir, comprender, analizar y decidir ante diversos estímulos tanto del medio ambiente como de nuestro interior.


Ahora y conforme los avances tecnológicos, se ha establecido que el delicado límite entre las máquinas y el alma humana reside en la personalidad, las emociones y el raciocinio. Sin embargo, la ficción ha comenzado ya a describir la realidad –como sucedió en la película Her (2013)–: científicos de informática en Japón han desarrollado un sistema de inteligencia artificial –AI– capaz de visualizar los pensamientos humanos. Se trata de una tecnología que puede observar el pensamiento humano y convertirlo en imágenes.


Su funcionamiento implica el entrenamiento de la máquina para aprender cómo funciona el cerebro humano –principalmente el flujo sanguíneo– y la habilidad para escanearlo utilizando fMRI –imágenes de resonancia magnética funcional– con la intención de registrar tanto el flujo sanguíneo como las ondas cerebrales. A partir de ahí, el sistema usa esa información para descifrar el pensamiento del individuo y eventualmente “bajarla” a un formato de imagen mediante un sistema neuronal complejo –como sucede con la decodificación humana–. Para lograr que la proyección visual tenga un parecido completo con el pensamiento del individuo, los científicos hicieron uso de múltiples capas de DNN –redes neuronales profundas– y de DGN –red de generadores profundos– para asegurar imágenes precisas. Todo esto se realiza en tiempo real.



En palabras de los científicos Gouhua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima y Yukiyasu Kamitani:


Los patrones de las imágenes de resonancia magnética funcional –fMRI– han sido capaces de brindar una visualización del contenido perceptual humano. Sin embargo [este análisis] se ha limitado tan sólo a la reconstrucción con imágenes de poca calidad (Miyawaki et al., 2008; Wen et al., 2016) o con el emparejamiento de modelos (Naselaris et al., 2009; Nishimoto et al., 2011). El reciente trabajo mostró que la actividad cortical visual puede ser decodificada –o traducida– en características jerárquicas de DNN para la misma imagen input, proveyendo una manera de usar esta información de características visuales jerárquicas (Horikawa y Kamitani, 2017). Aquí se presenta un método de reconstrucción de imágenes novedoso, en el cual los valores del pixel de una imagen se optimizaron para realizar su DNN similar a la actividad humana de decodificación en múltiples capas. Hemos encontrado que las imágenes eran similares a las imágenes de estímulo [las que provocaron un pensamiento] –ambas imágenes con formas naturales y artificiales– y que poseían un contenido visual subjetivo durante la producción de las imágenes. Mientras que nuestro modelo sólo fue realizado con imágenes naturales, nuestro método generalizó exitosamente la reconstrucción de formas artificiales, indicando que nuestro modelo realmente ‘reconstruye’ o ‘regenera’ imágenes de la actividad cerebral –y no sólo emparejando modelos–. […] Los resultados sugieren que la información visual jerárquica en el cerebro puede combinarse efectivamente con la reconstrucción perceptual de imágenes subjetivas.


La aplicación de esta tecnología es vasta, por lo cual muchos de los actuales entrepreneurs en tecnología más poderosos del mundo están promoviendo la idea de prestar atención al uso que se le da a estos nuevos descubrimientos, al menos hasta crear una base ética que regule la utilización de los avances tecnológicos.

Vía Pijamasurf > ciencia-y-tecnologia https://ift.tt/2uzuYYk

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