Leí un fascinante estudio fMRI publicado en la edición del 20 de marzo de 2008 de Nature . El estudio se titula, "Identificación de imágenes naturales de la actividad cerebral humana" y fue realizado por un grupo en UC Berkeley. Mientras se encontraba en el escáner, a los sujetos se les mostraron una serie de escenas naturales, como la que se muestra aquí.
Parece bastante simple. Utilizando fMRI, los investigadores adquirieron una plantilla de respuesta de la corteza visual de cada sujeto y luego usaron esta plantilla para "decodificar" la respuesta del cerebro a imágenes nuevas.
Sin entrar en detalles sobre cómo lo hicieron, en un tema la técnica identificó correctamente 110 de 120 imágenes (92%) que el individuo estaba viendo.
Piensa sobre esto. Simplemente mediante el escaneo de la corteza visual de un individuo con resonancia magnética funcional y el uso de un algoritmo informático bastante sencillo, los investigadores pudieron determinar con un alto grado de precisión lo que la persona estaba mirando. Esto es lo más cercano a la lectura mental posible.
Por supuesto, hay algunas advertencias. La forma en que se configuró el experimento significó que el algoritmo simplemente tuvo que tomar la actividad cerebral y elegir de un conjunto conocido de imágenes cuál correspondía mejor. Esto no es lo mismo que tomar actividad cerebral y reconstruir, de novo, lo que la persona estaba viendo. Pero es el primer paso. Seguramente con una biblioteca de imágenes suficientemente grande esto podría hacerse.
Lo que me intriga aún más es la posibilidad de usar esta técnica en ausencia de estimulación visual. Gran parte de lo que sabemos sobre la imaginación sugiere que las imágenes mentales utilizan la misma maquinaria cerebral que la percepción visual, por lo que podría ser posible utilizar esta técnica para decodificar el pensamiento en ausencia de estimulación.
