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Greg Gage: La lectura del pensamiento.

Se ve en películas de ciencia ficción,

las máquinas que nos leen la mente.

Pero existen aparatos hoy
que pueden leer la actividad eléctrica

del cerebro.

Lo llamamos el EEG.

¿Hay información contenida
en estas ondas cerebrales?

¿Podríamos programar una computadora
para leer los pensamientos?

Mi amigo Nathan
está intentando hackear el EEG

para construir una máquina
que pueda leer la mente.

[Neurociencia casera]

Así funciona el EEG:

dentro de la cabeza está el cerebro,

y el cerebro se compone de
miles de millones de neuronas.

Cada neurona transmite
un mensaje eléctrico la una a la otra.

Estos pequeños mensajes pueden combinarse
para formar una onda eléctrica

que se detecta en un monitor.

Tradicionalmente, el EEG
nos puede decir cosas generales,

por ejemplo, si uno está
dormido o despierto.

Pero ¿nos puede decir algo más?

¿Puede realmente leer los pensamientos?

Lo vamos a comprobar.

No empezaremos con pensamientos complejos;
haremos algo muy sencillo.

¿Podemos interpretar lo que alguien ve
utilizando solo sus ondas cerebrales?

Nathan empezará por pegar electrodos
en la cabeza de Christy.

Nathan: Mi vida está enredada.

(Risas)

GG: Luego le mostrará
una serie de imágenes

de cuatro categorías diferentes.

Nathan: Una cara, una casa,
un paisaje e imágenes raras.

GG: Mientras le mostramos a Christy
centenares de estas imágenes,

se están registrando las ondas eléctricas
en la computadora de Nathan.

Queremos ver si podemos detectar
información visual sobre las fotos

contenida en las ondas cerebrales,

así que al terminar, sabremos
si el EEG nos puede decir

qué tipo de imagen Christy está mirando.

Y si este es el caso,

cada categoría debe desencadenar
una señal diferente del cerebro.

Bien, recolectamos todos los datos
sin procesar del EEG,

y estos son los resultados.

Se ven bastante desorganizados,
entonces ordenémoslos por imagen.

Aún está demasiado caótico
para ver alguna diferencia,

pero si igualamos el EEG
entre todos los tipos de imágenes

y las alineamos según el momento
en que la imagen apareció

podemos normalizar el caos,
y dentro de poco,

vemos que unas tendencias principales
emergen para cada categoría.

Las señales todavía se ven
bastante similares.

Mirémoslas más de cerca.

Como a cien milisegundos
después de que sale la imagen,

vemos un aumento positivo
en cada uno de los cuarto casos.

Lo llamamos el P100,

y creemos que eso es
lo que pasa en el cerebro

cuando reconoces un objeto.

Pero ¡guau!, mira la señal para la cara.

Parece diferente de las otras.

Hay una baja a unos 170 milisegundos
después de que sale la imagen.

¿Qué estará pasando aquí?

Los estudios demuestran que
el cerebro tiene muchas neuronas

dedicadas al reconocimiento
de caras humanas.

Entonces esta caída de N170
podrían ser todas esas neuronas

que se activan a la vez en el mismo sitio,

Y podemos detectarlo en el EEG.

Hay dos puntos claves aquí.

Uno: los ojos no pueden detectar
diferencias en los patrones

sin que se iguale el ruido.

Y dos: aun después de que
se elimina el ruido,

los ojos solo pueden detectar
las señales asociadas con las caras.

Entonces, recurrimos
al aprendizaje automático.

Los ojos no son muy buenos

para identificar patrones
entre datos caóticos,

pero los algoritmos
de aprendizaje automático

están precisamente para eso.

Entonces, ¿podríamos tomar
muchas imágenes y datos

y entrarlos a una computadora

para programarla a interpretar
lo que Christy está viendo en tiempo real?

Tratamos de escribir la información
que sale de su EEG

en tiempo real,

y predecir lo que sus ojos están viendo.

Y si funciona, entonces cada vez
que le toca una imagen del paisaje,

debe decir: paisaje, paisaje,
paisaje, paisaje.

Y cuando es una cara:
cara, cara, cara, cara.

Pero no está funcionando exactamente así,

aparentemente.

(Risas)

Muy bien.

Christy: ¿Qué está pasando aquí?

GG: Necesitamos una nueva carrera, creo.

(Risas)

GG: Bien, eso fue un enorme fracaso.

Pero seguimos curiosos:

¿Hasta dónde podríamos
llevar esta tecnología?

Revisamos lo que habíamos hecho.

Notamos que los datos entraban
a la computadora muy rápido,

sin indicar dónde ocurrían
los intervalos entre imágenes.

Eso sería el equivalente de leer
una oración muy larga

sin espacios entre las palabras.

Algo así sería difícil de leer,

pero una vez que insertemos los espacios,
aparecen las palabras individuales

y es mucho más comprensible.

Pero ¿qué pasa si hacemos trampa?

Utilizando un sensor, podemos
decirle a la computadora

el momento en que sale la imagen.

De ese modo, la onda cerebral deja de ser
un flujo continuo de información,

y en cambio se vuelven unidades
individuales de significado.

Vamos a hacer un poquito más de trampa,

usando solo dos de las categorías.

Veamos si podemos leer la mente
en tiempo real.

En este nuevo experimento,
lo restringimos un poco más

para saber el momento
en que sale la imagen,

y limitamos las categorías
a solo "cara" y "paisaje".

Nathan: Cara. Correcto.

Paisaje. Correcto.

GG: Así que cada vez
que aparece la imagen,

sacamos una foto del momento en que sale

y desciframos las ondas del EEG.

Está mejorando.

Nathan: Sí. Cara. Correcto.

GG: Entonces sí, hay información
en la señal del EEG,

nada más la tuvimos que alinear
con la apariencia de la imagen.

Nathan: Paisaje. Correcto.

Cara. Sí.

GG: Esto significa que sí,
hay información presente,

y si sabemos el momento
en que apareció la imagen,

podemos determinar qué tipo de imagen era,

posiblemente, o por lo menos en promedio,

observando estos potenciales activados.

Nathan: Exactamente.

GG: Si me hubieras dicho al principio
que esto era posible,

habría dicho que no hay manera.

No creí que fuera posible.

¿De verdad funcionó nuestro experimento
de lectura del pensamiento?

Sí, pero tuvimos que hacer mucha trampa.

Al final, puedes encontrar
algunas cosas interesantes en el EEG,

por ejemplo, si estás mirando
la cara de alguien.

Pero está bastante limitado.

Quizás se harán grandes avances
en el aprendizaje automático

y algún día podremos descifrar
lo que pasa en nuestros pensamientos.

Pero por ahora, cuando una compañía dice
que pueden emplear tus ondas cerebrales

para poder controlar aparatos,

es tu derecho --es tu obligación--

ser escéptico.