domingo, 30 de mayo de 2010

Simulación por ordenador de un proceso cerebral de dos tareas simultaneas. Serie vs paralelo

El cerebro es un órgano de procesamiento de la información masivamente paralelo. Puede realizar muchas tareas al mismo tiempo. Podemos, por ejemplo andar, escuchar y hablar al tiempo que reconocemos una cara en la lejanía en menos de 1 segundo. La mayoría de nosotros, por el contrario somos incapaces de realizar una operación matemática compleja (754 x 629). Y si nos atrevemos con una más simple, lo hacemos involucrando una ingente cantidad de recursos y de tiempo. Lo hacemos paso a paso, en serie.
El cerebro está compuesto por un gran número de procesadores (neuronas, columnas neocorticales o áreas enteras) que combinamos de una manera flexible para llegar a una nueva cadena de procesos, a una nueva solución. Pero ello ocurre a costa de serializar los procesos con un alto coste de tiempo (100 a 500 milisegundos por paso). Virtualmente sólo somos capaces de tomar una decisión en cada momento.
El presente estudio realizado en la Universidad de Buenos Aires con la colaboración de Stanislas Dehaene (véase La conciencia. Investigación experimental de Stanislas Dehaene) analiza el comportamiento en un paradigma de interferencia de dos tareas llamado Psychological refractory period (PRP) y crea una red neural simulada por ordenador que reproduce el comportamiento observado en situaciones reales.
Se pide al sujeto que responda a dos tareas T1 y T2 en orden. Las tareas corresponden a áreas sensoriales diferentes:
  • T1_1 Si se ve rojo, pulsar L
  • T1_2 Si se ve naranja, pulsar K
  • T2_1 Si oye un sonido grave, pulsar A
  • T1_1 Si se oye un sonido agudo, pulsar S
Las tareas se presentan con un intervalo de tiempo entre los dos estímulos llamado SOA. Los resultados indican que el tiempo de respuesta RT1 de la primera tarea T1 no se ve afectado por la segunda tarea T2. En cambio, el tiempo de respuesta RT2 de T2 si se ve afectado por la primera tarea cuando la distancia entre los estímulos SOA es corta. Cuando se aumenta SOA, la tarea T2 deja de estar afectada por la primera.
La explicación de este fenómeno supone tres fases de procesamiento: sensorial, central y motor.
Rojo=componente sensorial de T1, gris=componente central, azul=componente motor de T1, verde=componente sensorial de T2, negro=componente motor de T2

En la fase sensorial, los estímulos son procesados en paralelo. Cada modalidad sensorial los procesa al margen de lo que haga el resto. En la fase central se toman las decisiones. Se evalúa si para la tarea T1 ha aparecido rojo o naranja y si el programa motor es pulsar L o K. Esta fase ocurre en serie y es el cuello de botella del sistema. El sistema sólo puede dedicarse a una tarea. Dado que está procesando la tarea T1, la tarea T2 debe esperar. Es significativo que la información sensorial de la tarea T2 no desaparece rápidamente sino que se mantiene un tiempo hasta que el componente central la recupera. Cuando el componente central termina de procesar T1, arranca el programa motor de T1 y recupera la información sensorial de T2. Entonces procesa T2 (ya sin interferencias) y arranca el programa motor T2. La fase motora transcurre en paralelo.
La simulación se lleva a cabo con 20.000 neuronas spiking-neuron, un modelo de neurona simple que no tiene dimensiones espaciales, que integra las entradas que recibe y decide si se dispara o no y 400.000 sinapsis. Además incorpora neurotransmisores, en este caso AMPA, NMDA y GABA. Las neuronas son de dos tipos: piramidales excitatorias con proyecciones a gran distancia o inhibitorias locales. El sistema implementa mecanismos de inhibición que evitan que la red se autoamplifique. A su vez, las neuronas de la última capa sensorial reverberan de modo que pueden mantener la información durante un tiempo mayor que el resto (el suficiente hasta que el componente central las atiende).
Tiempos de T1 y T2 y de sus componentes sensorial, central y motor. Tiempo de T1 sin interferencias = 270ms. Tiempo de T2 con interferencias = 370ms (470ms-100ms)
Conclusión.
Las fases sensorial y motora pueden ejecutarse en paralelo. La fase central en la que se conecta la sensorial con la motora y se decide el plan motor es serializada, lenta y constituye el cuello de botella del sistema. Puede formar un número gigantesco de combinaciones. Esta fase asegura sin embargo que las tareas no se mezclan y que la respuesta es la adecuada. De modo que mientras realiza una tarea, pide al resto que esperen y que guarden la información sensorial. Los datos de neuroimagen parecen indicar que las tareas centrales se corresponden con las áreas prefrontales y parietales. Algunas neuronas en estas áreas parecen responder ante cualquier tarea que se presente.
Desde un punto de vista evolutivo, parece que las áreas más nuevas, más humanas, las de toma de decisiones novedosas y flexibles son las menos optimizadas, mientras que las más animales tienen un rendimiento superior.

domingo, 23 de mayo de 2010

Universidad de Zaragoza. Interfaz Cerebro Máquina (BCI)

La Universidad de Zaragoza tiene un grupo líder mundial en tecnología de Interfaz Cerebro Máquina (BCI) a través de la medición del registro del Electroencefalograma (EEG).
EEG es una tecnología barata y no invasiva que recoge el registro eléctrico del cerebro. En la actualidad se realiza poniéndose un casco con electrodos, lo que puede realizarse sin mayor aparataje en cualquier lugar y situación. La resolución temporal es muy buena (<1ms). Tiene dos limitaciones: la señal eléctrica del cerebro es muy débil (entre 10-200 microvoltios) ya que ha de atravesar el cráneo y la piel, dos buenos aislantes. Además la resolución espacial es baja, dado que se usan hasta 25 electrodos por lo que cada uno registra miles de neuronas. Es por ello que el análisis matemático de las ondas cerebrales es vital, para poder extraer el máximo conocimiento de la información, algo en lo que dicho grupo es experto. También lo es en robótica.
Una de las señales que se pueden registrar es la llamada P300. Cuando ocurre un acontecimiento que esperamos, el cerebro emite una onda típica que el EEG puede registrar. Es la base de algunos de los trabajos del grupo que se centra en las siguientes áreas:
Silla de ruedas controlada por BCI:
Este prototipo es una silla de ruedas que el usuario dirige sólo con la actividad cerebral.
La silla consiste en
  • un ordenador portátil al que van unidos:
  • el casco de registro EEG
  • un láser que escanea la habitación y muestra en la pantalla del ordenador un mapa esquemático
  • el motor de la silla y su dirección
El láser presenta el esquema de la habitación. En la pantalla hay varios puntos que corresponden a varios lugares de la habitación. El usuario se concentra en el punto al que que quiere dirigirse. El ordenador va iluminando los distintos puntos. Cuando se ilumina el que el sujeto espera, su cerebro emite una onda P300 que se recoge en el EEG. El ordenador relaciona la onda con el punto deseado y da la orden a la silla para que se dirija allí. En este momento la silla se mueve de forma desatendida mediante un sistema de navegación autónomo que es capaz de sortear los obstáculos que aparecen por el camino. De este modo, el sujeto no necesita guiar permanentemente a la silla, sino que basta con dar el comando "vete allí". 
Robot de telepresencia por Internet contolado por BCI
Este prototipo está pensado para personas que no pueden salir de su entorno clínico y sólo con su actividad cerebral son capaces de controlar un robot en cualquier parte del mundo. Este robot actúa como el representante de la persona dado manda video, sonido y tiene una pantalla de comunicación. El usuario toma las decisiones concentrándose en la opción y puede mover el robot, explorar con la cámara el entorno y comunicarse muy básicamente (mostrar su estado de ánimo, etc). De este dispositivo hay un vídeo con el sistema de BCI en Japón y el Robot en la Universidad de Zaragoza.
Enseñando a una máquina a realizar una tarea con la mente mediante un BCI
El objetivo de este trabajo es enseñar a una máquina a realizar una tarea con la actividad cerebral. Para ello la persona observa la máquina a trabajar y cuando observa un error éste es detectado por el sistema de BCI directamente del cerebro de la persona y así corrige el comportamiento del mismo. La utilidad está en enseñar a una máquina a trabajar de forma personalizada (los errores no son los mismos para todos), por ejemplo en prótesis, etc.
Desarrollo de una prótesis de voz sintética para personas con discapacidad en el habla
Este prototipo está basado en colocar unos electrodos en la cara del usuario. La persona pronuncia como si estuviese hablando y entonces se mide el la actividad muscular (EMG), se procesa y se infiere lo que la persona quiere decir. Posteriormente, el sonido es reproducido por una PDA o cualquier sistema integrado. El primer prototipo detecta 30 clases de sílabas de los 6 grupos principales (labiales, palatales, etc …) y lo hace con un 70% de precisión. La utilidad de este dispositivo es para personas que no tienen cuerdas vocales (cáncer de laringe), parálisis, etc…
Monitorización de estados cognitivos por BCI
Este prototipo monitoriza al usuario cuando se realiza una tarea y, además de su EEG, mide otros parámetros de actividad fisiológica como la conductividad de la piel, respiración, ritmo cardíaco, etc. Estas señales se monitorizan y se extraen características para detectar los estados cognitivos. En particular, en este momento se detectan los estados de relajación, agotamiento y estrés mediante EEG y señales biológicas. La utilidad de este sistema es el de evaluar de forma objetiva los sistemas y para plantear mejoras. Es complementario a las evaluaciones psicológicas de ergonomía (ergonomía cognitiva).
Sistema de Tratamiento del Déficit de Atención con Tecnología BCI
Este prototipo se está realizando para tratar a niños con déficit de atención (ADD), los cuales presentan gran dificultad para regular los procesos de atención. El dispositivo se basa en medir e identificar en el EEG del niño los procesos relacionados con la atención y así enseñarle por aprendizaje condicionado (sonidos, música, etc) a regular esos procesos de atención.
Localización de la actividad intracraneal a partir de las señales del electroencefalograma (patente en curso)
Se ha desarrollado una nueva tecnología para estimar de EEG directamente las fuentes generadoras de actividad cerebral (problema inverso) y en tiempo real. Las aplicaciones son enormes dado que se puede conocer en tiempo real la parte del cerebro que está activa y así asociarlo con procesos cognitivos (parte del cerebro activo al realizar una tarea), estudio de patologías (detección de focos epilépticos en tiempo real), etc. Esta tecnología es de propósito general.
Proyecto ROBIN 
Se centra en el desarrollo de un brazo robótico que opera junto a un ser humano para ampliar sus capacidades o suministrar funciones motoras perdidas. El objetivo principal del proyecto es desarrollar un nuevo paradigma para el aprendizaje de robots utilizando señales cerebrales cognitivas recogidas por una interfaz cerebro-ordenador no invasiva, para permitir al sistema mejorar el rendimiento por la experiencia y adaptar su comportamiento al entorno y preferencias del usuario.

viernes, 21 de mayo de 2010

Redes complejas, neuroimagen y realidad virtual en el Jardín de Blogs

Redes complejas, neuroimagen y realidad virtual son tres nuevas entradas en tecnologiayciencia del Jardín de Blogs.
Cerebro y matemática. Redes complejas. Habla de cómo sistemas tan distintos como el cerebro humano, el sistema nervioso del gusano C. elegans y los ordenadores comparten características de diseño.
Neuroimagen I es la primera entrada de una serie.
La Universidad Politécnica de Madrid UPM inaugura un centro de vanguardia de realidad virtual. Esta entrada habla de la "cueva" de realidad virtual y el superordenador "Magerit"

martes, 18 de mayo de 2010

La posición de los ojos predice el número que tienes en mente.

A pesar de la aparente sencillez de elegir números al azar, es prácticamente imposible producir una secuencia de números realmente aleatorios. Aunque los números surgen aparentemente de forma espontánea en la mente de uno, su elección está siempre influenciada por los números generados anteriormente. Aquí, se demuestra cómo los ojos y su posición dan una idea del tipo de decisiones sistemáticas hechas por el "generador de números aleatorios del cerebro ". Al medir la posición vertical y horizontal del ojo de una persona, somos capaces de predecir con fiabilidad el tamaño del siguiente número antes de que el sujeto lo diga. En concreto, un cambio hacia la izquierda y hacia abajo en la posición de los ojos predice que el siguiente número será menor que el anterior. De igual forma, si los ojos cambian de posición a la derecha y hacia arriba, prevemos que el próximo número será mayor. Además de apoyar el saber popular de que los ojos delatan la mente, los resultados ponen de relieve los vínculos complejos entre los procesos de pensamiento abstracto, las acciones del cuerpo y el mundo que nos rodea.
El artículo ha sido publicado en la revista Current Biology.
Los sujetos generaron 40 números aleatorios del 1 al 30.
No sólo la dirección del cambio de la posición en el ojo indica si el número es mayor o menor, sino también cuánto mayor o menor es el número.
Aparentemente, cuando se navega a través de representaciones mentales - como por ejemplo los números - reusamos procesos mentales que evolucionaron originalmente para interactuar y navegar en el mundo exterior.

¡Actualización de la entrada!
Esta publicación de Ciencia Cognitiva se refiere a estudios de Dehaene y otros así como a un estudio propio en el que se reafirma el vínculo entre la posición de los ojos y el número en el que pensamos. En concreto, después de pensar un número entre el 1 y el 5 miramos hacia la izquierda, y tras pensar un número entre el 5 y el 9 miramos hacia la derecha.

martes, 11 de mayo de 2010

Máquina que transforma pensamiento en habla

Los dispositivos de interfaz cerebro-máquina (BMI Brain Machine Interface) intentan decodificar las señales neurales para, entre otras cosas, restaurar la comunicación en pacientes paralizados.
Entre ellos son comunes los basados en el electroencefalograma EEG, cómodo y escasamente invasivo. Sin embargo utilizar el EEG para la síntesis del lenguaje es muy lento (presentando letra a letra, el sujeto "escoge" y la velocidad es de una palabra por minuto).
En el presente experimento se implanta un electrodo intracraneal en la zona de producción del habla del participante que emite inalámbricamente (FM) a un dispositivo que transforma la señal en sonido (en un tiempo de 50ms equivalente al habla normal).
El participante de 26 años sufre una lesión en el bulbo raquídeo que le tiene sumido en una parálisis total (locked-in syndrome). Sólo mueve los ojos (respuesta que se ha utilizado para consentir el experimento) para decir sí o no.
El electrodo se implantó en el área motora responsable del lenguaje. Es un electrodo permanente. Las neuritas crecen a su alrededor de modo que sus señales son recogidas. Sólo dispone de un canal (por lo que futuros implantes permitirán mayor número de señales). La prueba se realizó 3 años después de la implantación. La zona concreta de localización se determinó con fMRI (resonancia funcional magnética) en una tarea en la que el participante debía tratar de nombrar dibujos que se le presentaban.
Mediante el aprendizaje, la tasa de aciertos del participante pasó del 40% al 75%.
En la tarea, el ordenador dice "listen" y produce una vocal inicial (siempre la misma UH como en hut) para pasar a otra (IY como en heat, OO como en hoot o A como en hot). A continuación el ordenador dice "speak" y el participante dispone de 6s para imitar mentalmente el sonido (y a su vez el ordenador lo reproduce).
Existen experimentos de implantación de electrodos en primates, pero este es novedoso dado que el habla es exclusiva humana. También lo es al implantar un electrodo de forma permanente.

lunes, 10 de mayo de 2010

domingo, 9 de mayo de 2010

La conciencia. El problema fácil y el difícil

David Chalmers ha distinguido entre el problema fácil y el problema difícil de la conciencia.
La conciencia es el problema más complejo al que se enfrenta la ciencia y la filosofía. Es una vivencia subjetiva que no podemos dejar de sentir, que con dificultad somos capaces de describir y en absoluto sabemos cómo explicar.
Ser consciente de, darse cuenta de, es su acepción más básica. Tener algo en mente. Otras definiciones se remiten a la anterior. Así, ser consciente de uno mismo (metaconciencia) es darse cuenta de lo que es yo y de lo que es ajeno.
El problema fácil de la conciencia es muy complejo. Consiste en saber los correlatos neurales de la conciencia. Qué ocurre en nuestro cerebro para ser conscientes, qué áreas están involucradas, qué es imprescindible que ocurra y en qué secuencia.
El problema difícil consiste en que no somos capaces siquiera de imaginar cómo una actividad neuronal, física, es capaz de producir fenómenos subjetivos y aparentemente intangibles.
En lo que todo el mundo está de acuerdo es en que la conciencia y los estados mentales son una actividad cerebral. Aunque aquí surge de nuevo la controversia: ¿son los estados mentales producto de la actividad neural? o ¿son los estados mentales los que producen la actividad neural? ¿son la misma cosa o son dos cosas distintas? Me inclino a pensar que son la misma cosa, dos caras de la misma moneda, un símil que aunque no explica nada lo describe bien.
Volviendo a los problemas, cabe la esperanza de que el avance en el problema fácil a través de la neurociencia nos ayude a responder al filosófico problema difícil.

martes, 4 de mayo de 2010

Alan Turing. Test de Turing.

Alan Turing (1912-1954), brillante matemático inglés fue uno de los padres de la moderna computación junto con Von Newmann, Shannon y otros.
En la Segunda Guerra Mundial descubrió el código de Enigma, la máquina de criptografía de los nazis y formuló la máquina de Turing. En su artículo "La maquinaria de la computación y la inteligencia" planteó el llamado Test de Turing.
El final de Turing fue trágico siendo condenado por homosexualidad. Optó por la castración química frente a la carcel. Dos años después se suicidó.
Test de Turing
El artículo "Computing machinery and intelligence" fue publicado en 1950 en la revista Mind de Psicología y Filosofía. Turing plantea el asunto desde el principio. ¿Pueden pensar las máquinas? Dado que ello supone definir los términos pensar y máquina, propone cambiar la pregunta por otra carente de ambigüedad. Describe para ello el juego de imitación. Un examinador hace preguntas a dos individuos que se hallan en otra habitación y se comunican por teletipo (el método ideal en tiempos de Turing). ¿Qué sucedería si una máquina tomara el papel de uno de ellos? ¿Sería capaz el examinador de descubrir a la máquina?
Turing describe a continuación el estado de los ordenadores de la época y se formula la pertinencia de la pregunta para concluir que en efecto es válido sustituir una pregunta por otra. De los argumentos en contra, señala el de la conciencia y apunta "la única manera en que podríamos estar seguros de que una máquina piensa es ser la máquina y sentirse uno mismo pensar". Pero esta es una postura solipsista según la cual "la única forma de saber que un hombre piensa es ser ese hombre en particular."

Turing hace algunas observaciones interesantes.
Predice que en 50 años, a final del siglo XX las computadoras podrán superar el juego de imitación. No ocurre antes no porque el hardware no sea potente sino porque hay que programar las máquinas y eso llevará 50 años. La predicción de Turing es completamente errónea. Ni las máquinas actuales ni las de un futuro próximo ni mucho menos las de su época pueden remotamente superar el Test de Turing en una tarea verbal como propone.
"Creo que a finales del siglo el uso de las palabras y la opinión educada general se habrán modificado de tal manera que se podrá hablar de máquinas que piensan sin esperar que lo contradigan."
"A menudo se da importancia al hecho de que las computadoras digitales son eléctricas y que el sistema nervioso también lo es. Puesto que la máquina de Babbage (anterior a Turing) no era eléctrica y puesto que todas las computadoras digitales son equivalentes en cierto sentido, observamos que el uso de la electricidad no puede tener importancia teórica.() Si realmente deseamos encontrar tales semejanzas, deberíamos buscar analogías matemáticas en el funcionamiento."
"Las consecuencias de que las máquinas pensaran serían demasiado terribles. Esperemos y creamos que no pueden hacerlo.() Nos gusta creer que el hombre es, en cierto modo, superior al resto de la creación, pero sería mejor si pudiéramos demostrar que es necesariamente superior, puesto que así no habría peligro de que perdiera su posición dominante."
Actualidad del Test de Turing.
El Test de Turing es teórica y prácticamente válido si nos atenemos a tareas específicas. Ninguna máquina puede superarlo en la actualidad en un contexto verbal sin restricciones, pero cada vez son más las tareas en las que las máquinas lo superan. Ya en el artículo Turing menciona que para que una máquina supere su test en una tarea matemática es necesario que la máquina engañe al examinador dando respuestas más lentas de las que puede y alguna respuesta errónea.