Bueno, leer la mente no es nada nuevo.
Hemos tenido tecnología que permite a las personas controlar sillas de ruedas, autos de juguete e incluso robots. Pero hasta ahora, esa tecnología ha sido primitiva: la mayor parte utiliza un electroencefalograma (EEG) para leer las señales eléctricas del cerebro, que solo proporciona tantos datos. En abril de 2017, por ejemplo, los investigadores anunciaron una técnica avanzada de EEG que podría adivinar un número de un solo dígito en la mente de un sujeto con una precisión del 90 por ciento. Eso es ciertamente un paso en el camino hacia las máquinas de escribir con control mental, pero está muy lejos de leer pensamientos.
Sin embargo, los investigadores están utilizando una tecnología completamente diferente. Para un estudio de 2017, utilizaron algoritmos de aprendizaje automático, una forma de inteligencia artificial, para analizar la actividad cerebral a partir de escáneres cerebrales fMRI.
- ¿Es la fracturación hidráulica (fracking) una forma eficiente de producción de energía? ¿Por qué?
- Si quisiera almacenar energía eléctrica, ¿sería más eficiente usar una batería o un supercondensador?
- ¿Es posible construir robots que obtengan energía de un pequeño núcleo nuclear en su interior?
- ¿Cuánta tierra requiere 1 gigavatio de energía eólica?
- Todos sabemos que todo el sistema solar no es un sistema inmóvil, funciona y el trabajo necesita energía, entonces, ¿cuál es la fuente de energía que se necesita para que funcione el sistema solar? La energía es proporcional a la pérdida de masa, entonces, ¿qué masa está perdiendo al producir esta energía?
A diferencia del EEG, que monitorea las señales eléctricas, fMRI analiza los cambios en el flujo sanguíneo para ayudar a los científicos a inferir qué partes del cerebro están experimentando la mayor actividad. Eso es muchísimo más preciso, y es por eso que los investigadores pudieron lograr un avance tan impresionante.
