¿Por qué los científicos no pueden extraer señales de inteligencia significativas en tiempo real de las emisiones electromagnéticas del cerebro a pesar de usar transductores y otros refinamientos?

¿No pueden?

Conectamos personas a máquinas que pueden traducir pensamientos en comunicaciones literalizadas, verbales o de otro tipo. Podemos ver las imaginaciones pictorales en vivo de las personas simplemente observando sus cerebros. Podemos conectar extremidades ‘biónicas’ y aumentos que responden a las brainstates y emanaciones (aunque con mayor frecuencia señalización neural) para restaurar el uso de partes del cuerpo dañadas o faltantes.

Todas estas aplicaciones funcionales dependen de la creación de un modelo mapeado individualmente de la actividad cerebral relevante de antemano, y generalmente progresan en utilidad a medida que los algoritmos y mecanismos adaptativos se ajustan cada vez más a la especificidad de cerebros particulares.

Por lo tanto, es bastante diferente de tener un catálogo exhaustivo de vías y comportamientos neurales, con una matriz interpretativa. Pero tal catálogo tendría que cambiar día a día de todos modos, dada la bioregeneración y la neuroplasticidad, y una gran parte de por qué el cerebro funciona de la manera en que lo hace es cómo las partes individuales juegan un papel en la dinámica general que puede volverse irreducible en nuestra comprensión. Es decir, las vías y los grupos actúan de manera que no son capaces de realizar una traducción significativa fuera del contexto de más del cerebro adyacente, e incluso de gran parte del cuerpo a veces.

Los neurotransmisores no están solo en el cerebro, por ejemplo, y estamos descubriendo a través del estudio moderno que nuestro sistema nervioso es cada vez más vasto, conectivo e independiente. La ciencia simplemente no es una forma ideal de entender y traducir la neurofisiología, porque el método científico requiere una disociación elemental y una suposición de reducibilidad que no siempre se puede mantener o emplear de manera significativa en sistemas tan ricamente complejos o instantáneamente interdependientes.

Podemos lograr grados de comprensión práctica, la capacidad de lograr ciertos objetivos, pero la mayor parte de nuestra comprensión científica es de ese tipo de información más subjetiva y situacional / orientada a objetivos. No es una solución única para todos porque carecemos de las herramientas cognitivas y de observación para ese nivel de refinamiento y profundidad de comprensión.

Las modalidades de imagen que describe, si bien son tan avanzadas como las que tenemos actualmente, son extremadamente crudas en comparación con la sutileza y la complejidad de la función del cerebro humano.

Dicho de manera más directa, los procesos cognitivos metabólicos de los genios no son lo suficientemente diferentes de los de los individuos “comunes” para que las máquinas puedan notar la diferencia.

Imagínese sentado directamente detrás de su televisor con el sonido apagado, y usando cualquier dispositivo electrónico que se le ocurra para deducir qué película está mostrando (suponga que no puede ver nada de la pantalla). Puede discernir la actividad en el televisor. Se nota que están sucediendo cosas en la pantalla. Pero no puede obtener suficiente discriminación con sus instrumentos para poder saber lo que se muestra. El monitoreo del cerebro es muy parecido a esto. Podemos hacer inferencias; tenemos algunas conjeturas bien educadas; pero en última instancia todavía no podemos decir, desde afuera, qué está haciendo realmente el cerebro.