06.03.17

Investigadores buscan entender nuestro cerebro utilizando consolas de videojuegos

Escrito por Julio Serrano en Apps & Software, Blog, High Tech, Innovación, Tech | 0 Comentarios

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Decir que las redes neuronales no son muy fáciles de entender, es subestimarlas. Una aseveración más real vendría siendo que son extremadamente complejas. Esto ha llevado a investigadores en neurociencia a tratar constantemente de mejorar las formas de análisis del cerebro, esperando encontrar una respuesta que proporcione información sobre cómo nuestra mente procesa ideas y datos.

Muchas investigaciones en el campo comienzan con la recopilación de grandes cantidades de datos sobre actividad cerebral y su análisis a través de algoritmos. No obstante, la validez de estas técnicas es difícil de lograr, principalmente porque a la fecha no hay claridad sobre la forma en que funcionan los sistemas neuronales, ni siquiera de una mosca.

Eric Jonas de la Universidad de California en Berkeley, y Konrad Kording de la Universidad Northwestern, buscaron comprobar hasta qué punto son válidos algunos enfoques de neurociencia utilizados ampliamente. La diferencia es que para su experimento utilizaron un sistema informático artificial, algo mucho más simple que nuestro cerebro. ¿Qué fue lo que usaron? Un Atari 2600, consola clásica de videojuegos.

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Durante el transcurso de la investigación aplicaron algoritmos clásicos de análisis cerebral al microprocesador de Atari, un sistema que entienden en su totalidad. “Desde que los humanos diseñaron este procesador desde el transistor hasta el software, sabemos cómo funciona en cada nivel y tenemos una intuición de lo que significa ‘entender’ el sistema”, indica Jonas.

“Nuestro objetivo era poner en relieve algunas de las deficiencias en la ‘comprensión’ que surgen cuando se aplican las técnicas analíticas contemporáneas a conjuntos de ‘Big Data’ de sistemas informáticos”.

Los Instrumentos y Límites de la Neurociencia

Jonas y Kording aplicaron técnicas de análisis de neurociencia estándar al microprocesador del Atari para probar la forma en que se resaltan las características más conocidas, como las conexiones entre las partes del chip, o lo que sucede cuando se destruyen ciertos transistores. Desafortunadamente, los resultados no fueron satisfactorios, y las técnicas no proporcionaron el mismo nivel de entendimiento que un estudiante de ingeniería típico hubiera logrado con mirar el sistema.

“Mostramos que los enfoques revelan una estructura interesante en los datos, pero no describen significativamente la jerarquía de la información procesada en el microprocesador”, indican los investigadores en PLOS Computational Bilogy.

“Esto sugiere que los enfoques analíticos actuales pueden ser insuficientes para lograr una comprensión significativa de los sistemas neuronales, independientemente de la cantidad de datos”.

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Ciertamente, el campo de la neurociencia ha ayudado mucho para aumentar nuestra comprensión sobre cómo funciona el cerebro. Aún así, Kording señala que “el progreso requiere mejores experimentos, teorías y enfoques de análisis de data”. Para entender cómo funcional los procesos cerebrales, el ‘Big Data’ no es siempre efectivo. “Sin pensar cuidadosamente, los enfoques actuales del ‘Big Data’ en la neurociencia pueden no cumplir con lo que se espera y tener éxito en el campo”, dice Jonas.

En última instancia, el estudio revela las limitaciones de los enfoques modernos, por lo que los investigadores sugieren explorar nuevos caminos para entender mejor el cerebro, al igual que lo hicieron con su experimento del Atari. El camino para entender el cerebro humano está en el análisis de sistemas sintéticos.

Con información de futurism y PLOS computational bilogy

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