Un equipo científico internacional, en el que participan investigadores de la Universidad Técnica Estatal Gagarin de Sarátov (Rusia), creó una red neuronal artificial que emula el estado de incertidumbre en el momento de la toma de decisiones por el cerebro humano. Las redes neuronales artificiales (RNA) son una poderosa herramienta de la inteligencia artificial y del análisis de datos. Son ampliamente utilizados en las ciencias sociales, la robótica y la neurociencia para la clasificación, la predicción y el reconocimiento de imágenes. En la neurociencia, las RNA ayudan a clasificar señales neuronales, detectar la actividad patológica del cerebro (epilepsia) y las enfermedades neurodegenerativas. Sin embargo, todavía ha sido poco estudiada la capacidad de las redes para clasificar estados en los que las incertidumbres 'cerebrales' conducen a la incertidumbre en los datos de salida de la RNA. Los científicos de Sarátov, junto con sus colegas del Centro de Tecnología Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid, utilizaron con éxito una red neuronal del tipo perceptrón multicapa para identificar semejantes estados que se producen al percibir un objeto visual ambiguo. El tipo de red se seleccionó tras largas pruebas para comprobar la eficacia del trabajo con estímulos visuales, de acuerdo con el estudio publicado en la revista Chaos del Instituto Americano de Física. "El objetivo de nuestro trabajo era captar cierto estado en la actividad general del cerebro, analizando con métodos de inteligencia artificial y aprendizaje automático las señales magnetoencefalográficas (MEG) o registros de la actividad magnética de los conjuntos neuronales del cerebro", afirmó el catedrático Alexandr Jrámov, uno de los autores del estudio. Jrámov, director del Departamento de Automatización, Gestión y Mecatrónica y responsable del Centro de Educación e Investigación Sistemas de Inteligencia Artificial y Neurotecnología de la Universidad Gagarin de Sarátov, explicó que, "de esta manera, pudimos reconocer y describir en detalle el estado de incertidumbre en el momento en que el cerebro humano toma una decisión”. “Además, pudimos medir con precisión el lapso de tiempo durante el cual una persona duda y no puede tomar una decisión", añadió. De acuerdo con Jrámov, es bastante difícil identificar estos estados en la actividad cerebral con ayuda de métodos tradicionales (como por ejemplo el análisis tiempo-frecuencia). La inteligencia artificial, por el contrario, resultó ser sumamente eficaz a la hora de solucionar estos problemas, ya que mostró particularidades menos obvias de las señales. Las señales MEG se registraron durante un experimento neuropsicológico que consistía en la percepción de una ilusión óptica (el llamado cubo de Necker). El sujeto del estudio tenía que concentrarse en la imagen y tomar una decisión sobre su interpretación, y las señales registradas se analizaban con el uso de una RNA. La muestra de entrenamiento para la RNA fueron los segmentos de la señal MEG correspondientes a la percepción de las imágenes más simples y sin ambigüedades, ya que en estos momentos el ser humano tiene menos dificultades para interpretar, situación a la que corresponden los patrones más estables de su actividad neuronal. A su vez, el análisis por la red ya entrenada de los datos restantes (señales MEG correspondientes a la percepción de imágenes ambiguas) estuvo acompañado de numerosos cambios espontáneos en la respuesta. Si se interpretan como 'dudas' de la red neuronal, será posible diagnosticar con éxito a través de ellas las dudas del propio ser humano en el proceso de decisión. Estos resultados ayudarán a los científicos a crear una inteligencia artificial que se detenga antes de tomar una decisión en una situación difícil, lo que le permitirá entrar en el modo de espera y recopilar información. Una sonda para explorar Marte es un ejemplo de cómo se podría utilizar este nuevo descubrimiento. La sonda, en caso de duda, buscaría la ayuda de los operadores en Tierra. Para ello, la inteligencia artificial de la sonda debe tener una red neuronal dotada de un punto de parada vinculado a la imposibilidad de tomar una decisión; es decir, a la duda. El método de búsqueda de estos estados también es eficaz para evaluar y entrenar las capacidades cognitivas del humano y su habilidad para tomar decisiones rápidas en situaciones de estrés, lo cual es de vital importancia en una amplia gama de profesiones como las de piloto, conductor, socorrista, militar o deportista, entre muchas otras. Los autores del estudio ya han impulsado el desarrollo de sistemas de entrenamiento correspondientes basados en interfaces neuronales. -- El Financiero