La Inteligencia Artificial puede decodificar pensamientos - EntornoInteligente

Entornointeligente.com / Investigadores del Instituto de Ciencias Biológicas de la Universidad de Toulouse (Francia)  han utilizado la Inteligencia Artificial (IA) para descifrar la actividad cerebral registrada en imágenes por resonancia magnética funcional (FMRI) y reconstruido esas imágenes, vistas o imaginadas por personas, en una red neuronal artificial.

Utilizaron una técnica de IA conocida como aprendizaje profundo para entrenar una red de neuronas artificiales a representar más de 200.000 caras de una base de datos de celebridades.

El aprendizaje profundo es una técnica que imita la forma de aprendizaje humano utilizando algoritmos. Desarrolla otra forma de inteligencia artificial conocida como aprendizaje automático en la medida que incorpora complejidad al aprendizaje mecanizado.

Las caras representadas en la red neuronal artificial tenían 1.024 expresiones diferentes, como diferentes niveles de sonrisa, cejas, colores de la piel, género, con las cuales la red artificial podía crear nuevas caras.

Los investigadores recurrieron una nueva técnica de IA, la Red generativa antagónica (GAN), capaz de generar rostros de personas que no existen, para conseguir la multiplicación de las caras originales presentadas a la red neuronal artificial.

Publicidad GAN es capaz de esta proeza porque emplea dos redes neuronales para contrastar datos almacenados en ambas redes y generar a partir de esta combinación de información, caras con perfiles reales, ajustadas a los modelos originales.

Dos redes neuronales comparadas 

En esta investigación, GAN permitió a los investigadores comparar dos redes neuronales diferentes: una era la red neuronal correspondiente a los voluntarios participantes en la investigación, y la otra red neuronal era la red artificial que tenía almacenadas las 200.000 caras originales con 1.024 expresiones diferentes.

El acceso a la red neuronal biológica lo obtenía GAN a través de las imágenes de la actividad cerebral obtenida de los voluntarios mediante FMRI, que muestra imágenes de las regiones cerebrales activas al ejecutar una tarea determinada (ver una cara en este caso).

El sistema pudo comparar las imágenes de más de 8.000 caras presentadas a los voluntarios en el experimento, con las imágenes de caras representadas en la red neuronal artificial. A continuación, tradujo los patrones FMRI de los cerebros humanos y replicó las caras que veían los sujetos.

El resultado fue sorprendente: las caras replicadas por la red neuronal artificial fueron reconocibles en más del 95 por ciento de los casos, superando la fiabilidad de modelos anteriores de reconstrucción de caras, que era del 85 por ciento.

Una aportación adicional y no menos significativa de esta investigación es que ha permitido especificar las áreas del cerebro humano implicadas en el tratamiento de caras y, más particularmente, el tratamiento de género, que se sitúan en las zonas occipital y temporal.

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LINK ORIGINAL: Tecnomania

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