Un nuevo modelo de inteligencia artificial avanza en la "lectura de la mente"

Un equipo del Instituto Weizmann de Ciencias, en Israel, desarrolló Brain-IT, un modelo de inteligencia artificial capaz de reconstruir las imágenes que observa una persona utilizando únicamente información obtenida de su actividad cerebral. La principal novedad es que necesita cerca de una hora de registros para adaptarse a un nuevo individuo, frente a las decenas de horas que requieren otros sistemas.

El modelo busca patrones comunes entre distintos cerebros mientras procesan estímulos visuales y puede reproducir no solo el significado general de una escena, sino también detalles vinculados con la composición, la posición de los objetos y los colores.

“Actualmente existen modelos que traducen la actividad cerebral en imágenes”, explicó Michal Irani, investigadora del Instituto Weizmann. Sin embargo, señaló que esos sistemas suelen “cometer errores en características básicas como la composición y el color”.

Brain-IT combina dos herramientas. Un decodificador transforma la actividad cerebral en imágenes, mientras que un codificador hace el camino inverso: recibe una imagen y predice qué respuesta produciría en el cerebro. Este procedimiento permitió generar grandes cantidades de datos artificiales para mejorar el entrenamiento sin necesidad de realizar permanentemente nuevas resonancias magnéticas.

Para resolver las diferencias entre cada persona, los investigadores dividieron el cerebro en unos 40.000 vóxeles (la unidad cúbica que compone un objeto tridimensional) y analizaron la respuesta de cada uno ante distintas características visuales y semánticas. Así identificaron 128 regiones funcionales compartidas entre individuos, aunque no necesariamente ubicadas en el mismo lugar anatómico.

“Algunas de ellas son conocidas por los neurocientíficos, pero otras son completamente nuevas”, destacó Irani. Entre los hallazgos encontraron, por ejemplo, funciones diferenciadas para reconocer escenas interiores y exteriores.

El equipo ya trabaja para extender el método a la información auditiva. Otro desafío será reconstruir imágenes en movimiento, especialmente durante los sueños. La dificultad radica en que una resonancia magnética funcional requiere aproximadamente dos segundos para registrar información, mientras que durante un video o un sueño las escenas cambian mucho más rápido.

“Si logramos superar todos estos obstáculos, es posible que en el futuro incluso lleguemos a leer los sueños”, planteó la investigadora.

Con información de Clarín