La velocidad a la que avanzan las neurociencias es tal que cuesta trabajo asimilar sus resultados y las implicaciones científicas, filosóficas, políticas y sociales que se derivan de ellos. En estos días se está creando la posibilidad de leer el pensamiento, que ya se está materializando, apareciendo en el mundo real algo que hasta hace poco parecía de ciencia ficción.
Ahora unos científicos han dado un paso importante en la comprensión de cómo el cerebro humano codifica el significado de las palabras mediante la creación de un modelo computacional que puede predecir patrones de actividad cerebral asociados con los nombres de los objetos que el individuo puede ver, oír, sentir, oler o saborear. En estudios previos se mostró que usando imágenes de resonancia magnética nuclear funcional (RMNF) se podían detectar qué áreas del cerebro se activan cuando una persona piensa en una palabra específica. El equipo de investigadores de Carnegie Mellon ha dado un paso más en la predicción de estos patrones de actividad para objetos percibidos por los sentidos.
El equipo, dirigido por Tom M. Mitchell y Marcel Just, creó el modelo computacional usando patrones de actividad RMNF para 60 objetos y mediante el análisis estadístico de textos que totalizaban más de un billón de palabras. El modelo computacional combina esta información sobre cómo los nombres son usados dentro de un texto para predecir los patrones de actividad cerebral para miles de palabras concretas con un éxito relativo bastante bueno. Para lograrlo se asumió que el cerebro procesa las palabras basándose en cómo están relacionadas con la información motora y sensorial.
El equipo, dirigido por Tom M. Mitchell y Marcel Just, creó el modelo computacional usando patrones de actividad RMNF para 60 objetos y mediante el análisis estadístico de textos que totalizaban más de un billón de palabras. El modelo computacional combina esta información sobre cómo los nombres son usados dentro de un texto para predecir los patrones de actividad cerebral para miles de palabras concretas con un éxito relativo bastante bueno. Para lograrlo se asumió que el cerebro procesa las palabras basándose en cómo están relacionadas con la información motora y sensorial. Mitchell cree haber identificado un determinado número de bloques constitutivos que son usados por el cerebro para representar significados. Gracias a los métodos computacionales que capturan el significado de las palabras por cómo son usadas en los archivos de texto, estos bloques pueden ser ensamblados para predecir patrones de activación neuronal para cada nombre en concreto. Los investigadores descubrieron que, para palabras concretas, las predicciones son bastante parecidas a los patrones reales obtenidos mediante RMNF disponibles. Es decir, fueron capaces de elaborar predicciones y comprobarlas experimentales, y por tanto podían saber, con cierto margen relativo de seguridad, en qué palabra pensó un determinado individuo.
Recordemos que los nombres o palabras que estudia este modelo en concreto corresponden a objetos que pueden ser percibidos por los sentidos. Las palabras abstractas quedan fuera de esta categoría.
Este estudio muestra un método que permite leer un conjunto muy grande de pensamientos a partir de la actividad cerebral con una eficacia superior a 3 de 4, incluso cuando hay pocos datos de calibración.
Aunque ahora sólo se pueden leer palabras sueltas, la lectura de frases no estaría muy lejos. Los investigadores pueden tomar a estos nombres como el andamio con el que empezar a comprender cómo el cerebro usa varias palabras y las ensambla en frases. Para el futuro los investigadores planean estudiar los patrones de actividad para combinaciones adjetivo-nombre, frases preposicionales y frases simples. Esperan además estudiar cómo el cerebro representa nombres y conceptos abstractos.
Para comprenderlo mejor un ejemplo: el significado de una manzana se representaría en áreas responsables del sabor, el olor y la sensación al masticar. Una manzana sería pues lo que haces con ella. Este estudio representa un paso más en la comprensión de este código cerebral. Cuando alguien piensa en una manzana, por ejemplo, se disparan recuerdos de la última vez que el individuo en cuestión se comió una manzana o se inician pensamientos sobre cómo obtener una manzana.
Todo esto, según los autores, sugiere una teoría del significado basada en la función cerebral.
He elegido esta noticia porque me parece un estudio muy importante ya que podría usarse en la identificación de pensamientos y podría tener aplicaciones en el estudio de algunas enfermedades como el autismo y la esquizofrenia paranoide, o en demencias semánticas.. El modelo puede ayudar también a resolver cuestiones sobre cómo el cerebro procesa las palabras y el lenguaje. Este modelo computacional proporciona pistas sobre la naturaleza del pensamiento humano, lo que es un gran avance para todas las ciencias sociales. Aunque como todas las cosas tendría gran peligro con su “mal uso”, por lo que hay que concienciarse.
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