¿Es posible leer la mente de una persona analizando las señales eléctricas del cerebro? La respuesta puede ser mucho más compleja de lo que la mayoría de la gente piensa.
Investigadores de la Universidad de Purdue, que trabajan en la intersección de la inteligencia artificial y la neurociencia, dicen que un conjunto de datos prominente utilizado para tratar de responder esta pregunta es confuso y, por lo tanto, muchos hallazgos sorprendentes que se basaron en este conjunto de datos y recibieron un perfil altoel reconocimiento es falso después de todo.
El equipo de Purdue realizó pruebas exhaustivas durante más de un año en el conjunto de datos, que analizó la actividad cerebral de las personas que participaron en un estudio en el que observaron una serie de imágenes. Cada individuo usó una gorra con docenas de electrodos mientrasvisto las imágenes.
El trabajo del equipo de Purdue se publica en Transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas . El equipo recibió financiación de la National Science Foundation.
"Esta técnica de medición, conocida como electroencefalografía o EEG, puede proporcionar información sobre la actividad cerebral que, en principio, podría usarse para leer mentes", dijo Jeffrey Mark Siskind, profesor de ingeniería eléctrica e informática en la Facultad de Ingeniería de Purdue.El problema es que usaron EEG de una manera que el conjunto de datos en sí estaba contaminado. El estudio se realizó sin aleatorizar el orden de las imágenes, por lo que los investigadores pudieron saber qué imagen se estaba viendo simplemente leyendo la información de tiempo y orden contenida enEEG, en lugar de resolver el problema real de decodificar la percepción visual de las ondas cerebrales ".
Los investigadores de Purdue originalmente comenzaron a cuestionar el conjunto de datos cuando no pudieron obtener resultados similares de sus propias pruebas. Fue entonces cuando comenzaron a analizar los resultados anteriores y determinaron que la falta de aleatorización contaminó el conjunto de datos.
"Este es uno de los desafíos de trabajar en áreas de investigación interdisciplinarias", dijo Hari Bharadwaj, profesor asistente con un cargo conjunto en la Facultad de Ingeniería y la Facultad de Salud y Ciencias Humanas de Purdue.-Trabajo disciplinario. El problema es que, a veces, los investigadores formados en un campo no son conscientes de los errores comunes que pueden ocurrir al aplicar sus ideas a otro. En este caso, el trabajo anterior parece haber sufrido una desconexión entre AI /científicos de aprendizaje automático y trampas que los neurocientíficos conocen bien ".
El equipo de Purdue revisó las publicaciones que utilizaron el conjunto de datos para tareas como la clasificación de objetos, el aprendizaje de transferencia y la generación de imágenes que representan la percepción y el pensamiento humanos utilizando representaciones derivadas del cerebro medidas a través de electroencefalogramas EEG
"La cuestión de si alguien puede leer la mente de otra persona a través de la actividad eléctrica del cerebro es muy válida", dijo Ronnie Wilbur, profesor con un cargo conjunto en la Facultad de Salud y Ciencias Humanas y la Facultad de Artes Liberales de Purdue. "Nuestra investigación muestraque se necesita un mejor enfoque ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Purdue . Original escrito por Chris Adam. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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