Los investigadores han descubierto una superposición neuronal entre humanos y máquinas que ayuda a explicar por qué lo que vemos en el ojo de nuestra mente es diferente a la información que procesan nuestros ojos reales cuando observamos algo en la realidad.
Con la ayuda de un escáner fMRI (imagen por resonancia magnética funcional) y una red neuronal artificial, un motor de IA diseñado para imitar el cerebro, el nuevo estudio establece paralelos entre la forma en que funciona el cerebro humano y la forma en que funciona un sistema informático.
Además de explicar por qué un perro en su cabeza no coincide exactamente con la imagen de un perro real, los hallazgos podrían tener implicaciones importantes para la investigación de problemas de salud mental y el desarrollo de redes neuronales artificiales.
Thomas Naselaris de la Medical University of South Carolina, dijo en un comunicado:
“Sabemos que las imágenes mentales son en cierto modo muy similares a la visión, pero no pueden ser exactamente idénticas. Queríamos saber específicamente de qué manera era diferente”.
La investigación
El equipo usó una red neuronal generativa, una que puede crear imágenes, así como identificarlas, con suficientes datos de entrenamiento, y estudió cómo se comportó, ya que ambos intentaban analizar imágenes de muestra y producir las suyas.
Este análisis se comparó con la actividad en cerebros humanos, medido por un escáner fMRI. En diferentes etapas, se les pidió a los voluntarios que miraran imágenes en una pantalla y que también imaginaran imágenes mentales propias dentro de sus mentes.
La actividad neuronal en la red artificial y el cerebro humano coincidió, al menos en cierta medida. Los investigadores pudieron observar similitudes en la forma en que las redes neuronales artificiales y humanas transmitieron señales entre niveles más bajos y difusos de cognición y niveles más precisos y más altos.
En términos del cerebro humano, mirar algo implica una señalización precisa desde la retina del ojo hasta la corteza visual del cerebro. Cuando solo estamos imaginando algo, esa señalización se vuelve más borrosa y menos precisa.
Naselaris dijo:
“Cuando estás imaginando, la actividad cerebral es menos precisa. Está menos sintonizado con los detalles, lo que significa que el tipo de borrosidad que experimentas en tus imágenes mentales tiene alguna base en la actividad cerebral”.
La actividad neuronal en otras partes del cerebro pero fuera de la corteza visual parece coincidir con las imágenes imaginadas y vistas, un enlace que podría ayudar a los científicos a comprender mejor cómo nuestros cerebros pueden sufrir y recuperarse de un trauma.
En el caso del trastorno de estrés postraumático (TEPT), por ejemplo, los afectados a menudo se ven perturbados por recuerdos y fotografías intrusivas en sus mentes. Una vez que podamos entender por qué estas imágenes imaginarias son tan vívidas, podremos detenerlas.
Los investigadores reconocen que existen limitaciones y explicaciones alternativas para sus resultados. Por ejemplo, es posible que los sujetos no recuerden imágenes como tales, sino sujetos generales. Es prácticamente imposible determinar cómo se ve la representación visual de una imagen en nuestra mente, dejando espacio para la interpretación.
Aun así, el estudio ofrece muchos datos interesantes sobre cómo se representan las imágenes dentro de nuestras cabezas en términos de actividad neuronal, y cómo podríamos entrenar redes neuronales artificiales para mejorar a imitar el mismo truco.
Naselaris dijo:
“La medida en que el cerebro difiere de lo que está haciendo la máquina le da algunas pistas importantes sobre cómo difieren los cerebros y las máquinas. Idealmente, pueden apuntar en una dirección que podría ayudar a que el aprendizaje automático sea más parecido al cerebro”.
Los hallazgos de la investigación han sido publicados en Current Biology.
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Fuente: Medical University of South California
