Adivina qué estoy pensando

La mayoría de la gente sensata huye ante anuncios de telépatas que aseguran poder adivinar pensamientos. Otros se maravillan ante las “capacidades extrasensoriales” de dichos fraudes.  Sin embargo, la capacidad de conocer lo que alguien piensa sin mediar palabra puede que no esté lejos de convertirse en una realidad cotidiana. Al menos, en el ámbito de la salud.

Un trabajo publicado en Frontiers in Neuroengineering por Stéphanie Martin y colaboradores presenta un “algoritmo telepático”. Importante mencionar que este no es simplemente un algoritmo que reproduce el efecto Forer, sino una auténtica forma de descifrar los pensamientos de una persona a partir de su actividad cerebral. La motivación detrás de este estudio es dar voz a aquellas personas que han quedado sin habla debido a parálisis u otro tipo de lesión incapacitante.

Las ondas sonoras producidas por el habla activan una serie de neuronas en el oído interno que envían las señales sensoriales a regiones del cerebro concretas. En estas regiones, estas señales son interpretadas como palabras.

Esquema que muestra las distintas partes del canal auditivo y sus aferencias a distintas áreas de la corteza cerebral para el procesamiento de sonidos.

Esquema que muestra las distintas partes del canal auditivo y sus aferencias a distintas áreas de la corteza cerebral para el procesamiento de sonidos.

Se ha demostrado que ciertas regiones del cerebro que se activan con la percepción acústica se activan también ante la recreación mental de los mismos sonidos 1. A partir de esta información, los investigadores de la Universidad de California autores del trabajo se preguntaron si ambos fenómenos estarían también acompañados de una representación neural específica.

Para poner la hipótesis a prueba registraron la actividad eléctrica del córtex de pacientes epilépticos mientras leían un fragmento en voz alta y en silencio. Como control se incluyó un grupo al que se registraba la actividad cortical mientras no realizaban ninguna tarea.

Durante la tarea de lectura en voz alta los investigadores registraron las neuronas activadas durante aspectos específicos del discurso. Este registro fue después utilizado para crear un decodificador para cada participante. Tras averiguar qué patrón de activación neuronal correspondía a determinadas palabras en concreto, activaron el decodificador durante la tarea de lectura en silencio. Descubrieron que era posible traducir las palabras que muchos de los voluntarios estaban pensando únicamente mediante los patrones de actividad neuronal.

Construyendo la decodificación. (A) La lectura en voz alta se utilizó para reconstruir aspectos concretos del discurso y así  entrenar y comprobar la efectividad del algoritmo de decodificación durante el discurso interno. Los patrones reconstruidos se compararon con la representación original (en voz alta). (B) La lectura en silencio no ofrece output conductual, por lo que el algoritmo entrenado a partir del discurso en voz alta se utiliza para descifrar la actividad neural en esta tarea. Los patrones de actividad se compararon entonces con los de fragmentos idénticos durante la lectura en voz alta (Fuente: Martin et al., 2014)

Aunque los resultados son prometedores, el algoritmo no es todavía lo suficientemente refinado como para introducirlo en un dispositivo de uso clínico, pero todo llegará, digo yo. Sería un avance increíble en lo que a calidad de vida se refiere.

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Referencia

Martin S, et al. Decoding spectrotemporal features of overt and covert speech from the human cortex. Front Neuroeng, 2014. doi: 10.3389/fneng.2014.00014

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