{"id":4763,"date":"2023-03-23T09:41:58","date_gmt":"2023-03-23T08:41:58","guid":{"rendered":"https:\/\/radiomiami.us\/?p=4763"},"modified":"2023-03-23T19:48:55","modified_gmt":"2023-03-23T18:48:55","slug":"tecnologia-la-inteligencia-artificial-esta-aprendiendo-a-leer-la-mente-humana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/radiomiami.us\/en\/tecnologia-la-inteligencia-artificial-esta-aprendiendo-a-leer-la-mente-humana\/","title":{"rendered":"TECNOLOG\u00cdA; La inteligencia artificial est\u00e1 aprendiendo a leer la mente humana"},"content":{"rendered":"
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La inteligencia artificial (IA) ya es capaz de leer la mente humana.\u00a0Eso s\u00ed, las condiciones son que haya recibido entrenamiento para procesar la informaci\u00f3n visual y que est\u00e9 conectada con una m\u00e1quina de im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica funcional (IRMF).<\/h6>\n

Cient\u00edficos de la Universidad de Osaka, Jap\u00f3n, han descubierto que la IA puede aprender a reconstruir la actividad humana a partir de escaneos por IRMF, con los cuales genera im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n que tienen un parecido asombroso a las im\u00e1genes de origen presentadas a los voluntarios.<\/p>\n

La preimpresi\u00f3n del art\u00edculo de los doctores Yu Takagi y Shinji Nishimoto informa que los investigadores utilizaron un\u00a0modelo de aprendizaje profundo\u00a0denominado Stable Diffusion [difusi\u00f3n estable], el cual, a partir de los datos de las im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica funcional de los participantes,\u00a0permiti\u00f3 que la inteligencia artificial reconstruyera las im\u00e1genes que pasaron por la mente de las personas.<\/h6>\n
\u201cEl estudio\u00a0utiliz\u00f3 im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica funcional para crear un mapa de la actividad humana. Esta se registra como min\u00fasculos cambios en el flujo sangu\u00edneo, los cuales indican el momento en que intervienen ciertas partes del cerebro\u201d, explica el cient\u00edfico computacional Joseph Early, quien, si bien no particip\u00f3 en la investigaci\u00f3n, es candidato al doctorado en inteligencia artificial en el Instituto Alan Turing, sito en la Biblioteca Brit\u00e1nica de Londres, Inglaterra.<\/h6>\n
\u00bfQU\u00c9 TRAES EN MENTE?<\/h6>\n
\u201cCuando un individuo observa diferentes im\u00e1genes durante un escaneo de IRMF,\u00a0podemos identificar las partes de su cerebro que se \u2018iluminan\u2019 en respuesta a cada imagen\u201d, prosigue Early. \u201cLas distintas respuestas se mapean en un formato que los modelos generativos existentes pueden reconocer y, de esa forma, las usamos para generar nuevas im\u00e1genes\u201d.<\/h6>\n
\"\"<\/h6>\n

L\u00ednea superior: im\u00e1genes proyectadas a los voluntarios durante el estudio de los cient\u00edficos de la Universidad de Osaka. L\u00ednea inferior: im\u00e1genes que la inteligencia artificial reconstruy\u00f3 a partir de los datos de IRMF de un participante. (Takagi y Nishimoto, Universidad De Osaka \/ Conjunto de Datos del Consorcio Coco)<\/p>\n

Para fines del entrenamiento de la IA, cada participante vio 10.000 im\u00e1genes mientras se encontraba en el interior de un esc\u00e1ner de im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica funcional.\u00a0Los cient\u00edficos japoneses repitieron el procedimiento tres veces y, a continuaci\u00f3n,\u00a0introdujeron los datos obtenidos de la resonancia magn\u00e9tica en una computadora, la cual aprendi\u00f3 a identificar la manera como el cerebro de cada participante procesaba las im\u00e1genes.<\/h6>\n

Un hallazgo curioso fue que la inteligencia artificial \u201cley\u00f3\u201d la actividad cerebral de ciertas personas mejor que otras. A pesar de las diferencias, en casi todos los casos hubo semejanzas muy evidentes entre la reconstrucci\u00f3n de IA y los objetos, los colores y la composici\u00f3n de cada imagen mostrada a los voluntarios.<\/p>\n

Takagi, profesor asistente en la Universidad de Osaka y coautor del art\u00edculo, revel\u00f3 que el equipo de investigadores se sorprendi\u00f3 mucho con los resultados del estudio. \u201cEl aspecto m\u00e1s interesante de nuestra investigaci\u00f3n es que el modelo de fusi\u00f3n \u2014llamado inteligencia artificial generadora de im\u00e1genes, el cual\u2026 no fue creado para estudiar el cerebro\u2014 es un buen predictor de la actividad cerebral y sirve para reconstruir experiencias visuales cerebrales\u201d, coment\u00f3 para\u00a0Newsweek<\/em>.<\/h6>\n
PROS Y CONTRAS DE ESTA TECNOLOG\u00cdA<\/h6>\n
Durante el estudio,\u00a0la IA analiz\u00f3 la actividad cerebral y, de esa manera, pudo ver lo que observaban los participantes. Sin embargo, Takagi aclar\u00f3 que \u2014al menos en teor\u00eda\u2014 esa t\u00e9cnica tambi\u00e9n\u00a0podr\u00eda utilizarse para recrear im\u00e1genes tomadas directamente de la imaginaci\u00f3n de una persona.<\/h6>\n

\u201cCada vez que vemos algo, la retina capta informaci\u00f3n que se procesa en una regi\u00f3n cerebral conocida como corteza visual, la cual se encuentra en el l\u00f3bulo occipital\u201d, prosigui\u00f3 Takagi.<\/p>\n

\u201cAlgo similar ocurre cuando evocamos una imagen, ya que activamos regiones cerebrales semejantes. [Por consiguiente,] es posible aplicar nuestro m\u00e9todo a la actividad cerebral que ocurre durante la imaginaci\u00f3n. El \u00fanico inconveniente es que\u00a0todav\u00eda desconocemos con cu\u00e1nta precisi\u00f3n podremos decodificar esa actividad\u201d.<\/h6>\n
\"\"<\/h6>\n

La columna de la izquierda presenta las im\u00e1genes de origen, mientras que las columnas restantes muestran las reconstrucciones de la inteligencia artificial a partir de datos de im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica funcional de distintos voluntarios. (Takagi y Nishimoto, Universidad De Osaka \/ Conjunto de Datos del Consorcio Coco)<\/p>\n

Takagi agreg\u00f3 que la tecnolog\u00eda en estudio podr\u00eda tener aplicaciones potenciales en el desarrollo de\u00a0interfaces cerebro-m\u00e1quina para contextos cl\u00ednicos y creativos.<\/h6>\n
En un comentario para\u00a0Newsweek<\/em>, Laura Herman, candidata al doctorado en el Instituto Internet de la Universidad de Oxford, Reino Unido, se\u00f1al\u00f3: \u201cLo m\u00e1s singular de esta herramienta es que\u00a0no obliga a manipular, f\u00edsicamente, el dispositivo. En consecuencia, ofrece posibilidades muy interesantes para los creativos que padecen de alguna discapacidad f\u00edsica, ya que suelen estar impedidos para utilizar herramientas que requieren de ciertas destrezas motoras\u201d.<\/h6>\n
NADA DE QU\u00c9 PREOCUPARSE (POR AHORA)<\/h6>\n
Dicho lo anterior, prosigui\u00f3 Herman, \u201clos peligros que entra\u00f1a esta herramienta son enormes. Y ese riesgo es mucho mayor para las comunidades vulnerables, incluidas las personas discapacitadas.\u00a0Es imposible exagerar las amenazas de seguridad y privacidad que conlleva permitir el acceso a nuestros datos de im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica funcional\u201d.<\/h6>\n

\u201cComo hemos visto en este estudio, los datos pueden usarse para reconstruir pensamientos muy personales e \u00edntimos. Y en manos de individuos maliciosos, esos datos les brindar\u00edan un nivel de vigilancia, sin precedentes, sobre los pensamientos que cruzan por nuestros cerebros. Aun cuando los resultados tecnol\u00f3gicos puedan parecernos emocionantes, dudo mucho de que su valor justifique que comparamos nuestros datos de IRMF m\u00e1s \u00edntimos\u201d, sentenci\u00f3 la tambi\u00e9n investigadora.<\/p>\n

Por su parte, Early \u2014el candidato doctoral del Instituto Alan Turing\u2014 aclar\u00f3 que\u00a0ser\u00eda muy dif\u00edcil implementar este tipo de tecnolog\u00eda fuera del \u00e1mbito de investigaci\u00f3n. De modo que, al menos por ahora, no tenemos que preocuparnos de una IA capaz de leer nuestra mente.<\/h6>\n
UN PROCEDIMIENTO MUY COSTOSO<\/h6>\n
\u201cPara empezar,\u00a0hacen falta escaneos de IRMF para medir la actividad cerebral que generan las im\u00e1genes, y las m\u00e1quinas que pueden realizar esos estudios\u00a0cuestan m\u00e1s de un mill\u00f3n de d\u00f3lares\u201d, se\u00f1al\u00f3 Early.<\/h6>\n
\u201cEn segundo lugar, [la inteligencia artificial]\u00a0todav\u00eda no ha aprendido a mapear la actividad cerebral de un individuo. Todos respondemos de distinta manera a una misma imagen, de modo que es necesario adecuar el m\u00e9todo a cada usuario\u201d, concluy\u00f3 el cient\u00edfico computacional.<\/h6>\n

Hasta el momento, la generaci\u00f3n de im\u00e1genes a partir de la actividad cerebral es un procedimiento muy costoso que requiere de mucho tiempo. As\u00ed que, por lo pronto, el trabajo en este campo permanecer\u00e1 limitado a la investigaci\u00f3n.<\/p>\n

Pese a ello, Takagi asegur\u00f3 que\u00a0su estudio es una demostraci\u00f3n muy interesante de las semejanzas y las diferencias en la forma como la inteligencia artificial y la mente humana interpretan el mundo real.\u00a0\u201cConsideramos que nuestra investigaci\u00f3n demuestra el potencial para la integraci\u00f3n de las comunidades de IA y de investigaci\u00f3n neurocient\u00edfica, y tiene implicaciones para la manera como los dos campos podr\u00edan interactuar en el futuro\u201d, concluy\u00f3 el cient\u00edfico japon\u00e9s.<\/h6>\n

Pandora Dewan, de\u00a0Newsweek<\/em><\/strong><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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