- 1649 - René Descartes establece el dualismo cuerpo alma y describe la glándula pineal como el lugar de encuentro entre ambas sustancias.Tres siglos y medio después el debate sigue abierto.
- 1755 - J.B. Le Roy utiliza la terapia electroconvulsiva para las enfermedades mentales.
- 1774 - Franz Anton Mesmer usa por primera vez el "magnetismo animal" llamado posteriormente hipnosis y mesmerismo.
- 1791 - Luis Galvani publica su trabajo sobre la estimulación eléctrica en los nervios de ranas. Propone que la contracción muscular está generada por corrientes eléctricas.
- 1808 - Franz Joseph Gall publica su trabajo sobre la frenología. Aunque el método y el resultado de la frenología son erróneos, su orientación acertada da comienzo al localizacionismo. Según Gall todos los procesos mentales son biológicos y provienen del cerebro y además cada área del cerebro tiene una función específica.
- 1817 - James Parkinson publica Ensayo sobre la parálisis trepidante
- 1824 - Marie-Jean-Pierre Flourens realiza ablaciones en el cerebro para estudiar su función. No encuentra relación entre la parte extirpada y su función Sus conclusiones son antilocalizacionistas. Desarrolla la anestesia.
- 1838 - Theordor Schwann describe las células que forman las vainas de mielina en el sistema nervioso periférico (células de Schwann) También postula la Teoría Celular según la cual todos los tejidos vivos y los órganos de los animales comparten una unidad estructural y funcional común: la célula.
- 1848 - Phineas Gage sobrevive a un accidente en el que una varilla de hierro se incrusta en su corteza prefrontal.
domingo, 11 de diciembre de 2011
Breve Historia de la Neurociencia
Breve Historia de la Neurociencia
miércoles, 7 de diciembre de 2011
ESPINA, una nueva herramienta informática para el avance de la neurociencia desarrollada por el equipo Cajal Blue Brain
Investigadores de la UPM y del CSIC, en el ámbito del proyecto Cajal Blue Brain, desarrollan ESPINA, una nueva herramienta informática de libre distribución que permite profundizar en el estudio de la estructura del cerebro. Su utilización hará posible explorar nuevas hipótesis de cara a mejorar la comprensión del funcionamiento del cerebro humano o a buscar nuevas soluciones en la lucha contra enfermedades como el Alzheimer, la epilepsia o el Parkinson.
Reconstrucción tridimensional de las sinapsis. El color indica si la sinapsis es simétrica (rojo) o asimétrica (verde). |
Como resultado de una investigación realizada en el ámbito del proyecto Cajal Blue Brain, investigadores de la UPM (CeSViMa, Facultad de Informática, CTB) y del CSIC (Laboratorio Cajal de Circuitos Corticales) han desarrollado ESPINA, una aplicación informática de libre distribución que permite extraer nueva información acerca de la estructura del cerebro. En concreto, a partir de las imágenes tridimensionales obtenidas mediante un microscopio electrónico, el experto puede analizar semi-automáticamente de forma cuantitativa las diferentes estructuras presentes en las imágenes digitales del tejido cerebral , como por ejemplo las sinapsis, mitocondrias, vesículas, axones, dendritas, etc.
La investigación se ha centrado en el conteo de las sinapsis en diferentes capas de la corteza cerebral. El análisis de los resultados obtenidos permitirá establecer nuevas hipótesis acerca de la organización de las conexiones neuronales. El estudio se está aplicando a diferentes especies, entre ellas, el ser humano. Algunos de los resultados de las investigaciones realizadas1,2 ya se han publicado en diversas revistas científicas y se han dado a conocer en diversos congresos internacionales.
Las principales funcionalidades de la herramienta ESPINA abarcan desde la exploración tridimensional de los tejidos digitalizados, pasando por la segmentación de las estructuras de interés para los expertos neurocientíficos, hasta la reconstrucción tridimensional de las estructuras cerebrales segmentadas o la extracción de nuevos parámetros para caracterizar cada una de las estructuras segmentadas así como poblaciones de las mismas.
ESPINA se ha desarrollado en el lenguaje de programación Python y se ha diseñado utilizando herramientas de libre distribución, como por ejemplo, Qt para el desarrollo del interfaz gráfico, VTK para la visualización tridimensional de los datos o ITK para el procesamiento de las imágenes, lo cual ha permitido asimismo distribuirla libremente. ESPINA es una herramienta multiplataforma, estando en explotación tanto en computadores con sistema operativo Linux como Windows.
En estos momentos no existe ninguna aplicación informática de similares características tanto por la naturaleza singular de los datos que es capaz de procesar como por la funcionalidad programada. Gracias a ESPINA los expertos han conseguido acelerar el análisis de los datos disponibles con las nuevas tecnologías de captura de datos existentes en la actualidad.
1Morales, J; Alonso-Nanclares, L; Rodríguez, JR; Merchán-Pérez, A; Defelipe, J; Rodríguez, A. Fast interactive quantification of synapses in the cerebral cortex. International Journal on Artificial Intelligence Tools 20 (2) Sp. Iss. SI: 239-252. 2011
2Morales, J; Alonso-Nanclares, L; Rodríguez, JR; Defelipe, J; Rodríguez, A.; Merchán-Pérez, A, ESPINA: a tool for the automated segmentation and counting of synapses in large stacks of electron microscopy images. Frontiers in Neuroanatomy 5 (18) SI: 1-8. 2011
martes, 6 de diciembre de 2011
Neuronas que emiten luz cuando se excitan
Construir neuronas que emiten luz cuando se excitan es un paso más de la ingeniería genética que ya incluía la optogenética y la proteína verde fluorescente GFP
La GFP permitió introducir en el ADN de las células un gen que produce una proteína que consigue que se vuelvan fluorescentes y puedan ser cómodamente observadas por un microscopio óptico.
La optogenética introduce un gen que genera un tipo especial de canal iónico con dos partes: una responde a la luz y la otra abre o cierra el paso de iones. Con un simple destello se excitan las neuronas pudiendo estas ser controladas a voluntad.
La nueva técnica, desarrollada por Adam Cohen de Harvard, es un paso más que permite la creación de neuronas que emiten luz cuando se disparan. Usando un gen de un microorganismo del Mar Muerto, se produce una proteína que, cuando se expone a las señales eléctricas de la neurona, emite luz, permitiendo a los científicos rastrear la propagación de las señales dentro de la célula.
Esto permite reemplazar la clásica técnica de implantación de microelectrodos para registrar el comportamiento de la neurona (del mismo modo que la optogenética reemplaza los microelectrodos para excitar a la neurona). Los microelectrodos registran el comportamiento en un punto de la neurona mientras que ahora se puede seguir todo el camino de la señal eléctrica dentro de la neurona (y en las demás neuronas). Además, los microelectrodos causan una muerte rápida de la neurona que ahora puede observarse por más tiempo.
De modo que se acabó el uso de electrodos para excitar y para medir las corrientes eléctricas en la neurona. A partir de ahora se puede excitar a la neurona (con optogenética) y registrar su comportamiento con la nueva técnica. Todo ello usando solo luz.
domingo, 4 de diciembre de 2011
WellPoint, el mayor seguro sanitario americano contrata al ordenador Watson.
El paso de Watson de la investigación a la producción ha sido rápido. WellPoint, el seguro de salud más grande americano lo ha puesto en nómina.
Después de ganar en Jeopardy, el mundo de la salud era el primer candidato para que el ordenador Watson se pusiera a trabajar. Lori Beer una de las vicepresidentas de WellPoint lo dice así: "Creemos que la tecnología de Watson podría ser un elemento de cambio enorme en la industria."
Los costos de salud en EE.UU. son un 17% del PIB y siguen creciendo. Es insostenible.
WellPoint dispone de datos sobre 34 millones de miembros, y más de 100 millones de antiguos miembros. Tienen 5.400.000 proveedores. "Montones de datos. Es un gran reto. Pero también una gran oportunidad".
"¿Cómo usar grandes volúmenes de datos y convertirlos en información procesable?"
Con Watson, uno de los objetivos iniciales es ayudar a las enfermeras de WellPoint con autorización previa, a través de un asistente y ayudar a los médicos a llegar a mejores diagnósticos y tratamientos más eficaces, a través de un sistema de evaluación basado en las evidencias.
Un elemento clave es entrenar a Watson para que la información que la máquina proporciona sea correcta y esté actualizada. El paso 1 es Watson en la escuela de medicina para digerir la literatura médica y las directrices de tratamiento de WellPoint. El paso 2 es la residencia, Están alimentándolo con registros de casos reales y resultados conocidos. El paso 3 es el Dr. Watson. Colaborar con los médicos y entender los planes de tratamiento que continuamente se alimentan con los datos y utilizarlos para mejorar el tratamiento de ese paciente y otras personas con problemas de salud similares.
Pero Lori Beer promete: "Siempre habrá un médico para tomar la decisión final."
martes, 29 de noviembre de 2011
Neuronas de células madre humanas se fusionan con los circuitos cerebrales de un ratón.
La ingeniería genética progresa velozmente. En este estudio, neuronas humanas generadas a partir de células madre se han implantado en el hipocampo de un ratón y se han comunicado con el circuito existente.
Entre los muchos obstáculos que tienen que ser aclarados antes de que las células madre embrionarias humanas puedan alcanzar su potencial terapéutico está determinar si las células trasplantadas se pueden integrar funcionalmente en los órganos o tejidos destino.
El estudio muestra por primera vez que estas células trasplantadas (human embryonic stem cells hESC) pueden tanto escuchar como hablar con las neuronas circundantes del cerebro adulto.
Entre los muchos obstáculos que tienen que ser aclarados antes de que las células madre embrionarias humanas puedan alcanzar su potencial terapéutico está determinar si las células trasplantadas se pueden integrar funcionalmente en los órganos o tejidos destino.
El estudio muestra por primera vez que estas células trasplantadas (human embryonic stem cells hESC) pueden tanto escuchar como hablar con las neuronas circundantes del cerebro adulto.
Las células humanas se trasplantaron al hipocampo de un ratón adulto y formaron conexiones sinápticas tanto inhibidoras como excitadoras con las células existentes. Pronto comenzaron a dispararse al unísono según el ritmo de las neuronas donde habían sido implantadas. También parece que las neuronas humanas pueden modificar el comportamiento de la red existente.
El experimento es también importante porque incorpora la optogenética. Las células humanas están modificadas para responder eléctricamente a un pulso de luz. Anteriormente era difícil saber que hacían las neuronas trasplantadas. Ahora, con un simple destello se excitan solo las neuronas trasplantadas y muchas de ellas a la vez de una manera no invasiva y sin electrodos.
El atractivo de las células madre embrionarias y las células pluripotenciales inducidas es el potencial para la fabricación de suministros ilimitados de células sanas, especializadas para reemplazar células enfermas o dañadas. Trastornos cerebrales como la enfermedad de Parkinson y la esclerosis lateral amiotrófica, más conocida como enfermedad de Lou Gehrig, son situaciones donde los científicos creen que pueden ser aliviadas mediante el uso de células sanas de laboratorio cultivadas para sustituir las defectuosas. Múltiples estudios en la última década han demostrado que tanto las células madre embrionarias como las células inducidas pueden aliviar el déficit de estos trastornos en modelos animales.
La optogenética permite utilizar la luz para modular el comportamiento del tejido trasplantado.
El experimento es también importante porque incorpora la optogenética. Las células humanas están modificadas para responder eléctricamente a un pulso de luz. Anteriormente era difícil saber que hacían las neuronas trasplantadas. Ahora, con un simple destello se excitan solo las neuronas trasplantadas y muchas de ellas a la vez de una manera no invasiva y sin electrodos.
El atractivo de las células madre embrionarias y las células pluripotenciales inducidas es el potencial para la fabricación de suministros ilimitados de células sanas, especializadas para reemplazar células enfermas o dañadas. Trastornos cerebrales como la enfermedad de Parkinson y la esclerosis lateral amiotrófica, más conocida como enfermedad de Lou Gehrig, son situaciones donde los científicos creen que pueden ser aliviadas mediante el uso de células sanas de laboratorio cultivadas para sustituir las defectuosas. Múltiples estudios en la última década han demostrado que tanto las células madre embrionarias como las células inducidas pueden aliviar el déficit de estos trastornos en modelos animales.
La optogenética permite utilizar la luz para modular el comportamiento del tejido trasplantado.
domingo, 27 de noviembre de 2011
¿La teconología crea o destruye empleo? Resultados de la encuesta.
En la encuesta. La tecnología crea y destruye empleo. En tu opinión, actualmente ¿qué predomina? habéis respondido 69 personas, un número apreciable. Gracias por vuestra participación.
Los resultados son claros: un 72% opina que la tecnología actualmente crea empleo. Es magnífico que le lleven a uno la contraria. He escrito 3 entradas que podrían inducir a opinar que la tecnología destruye empleo:
Hubiera apostado a que el resultado hubiera sido otro, pero la opinión de la mayoría es clara.
Resultado de la encuesta |
Estas entradas han aparecido, además de en Sinapsis, en Facebook y en Barrapunto. Algunos comentarios son muy sabrosos. Los incluyo aquí con una pequeña edición de mi parte.
- Sacrii dijo...
- Creará empleos pero no serán a los que estamos acostumbrados, si algunos puestos de trabajos estan siendo sustituidos por técnología solo hay que pensar que esa tecnología necesita ser desarrollada, mantenida o manejada. Ahí estan las nuevas posibilidades de trabajo o puestos de trabajo.
- 4 de noviembre de 2011 14:37
- JCH dijo...
- También pienso que crea empleo aunque la sociedad se tendrá que adaptar en trabajos relacionados con las nuevas tecnologías. Es una cuestión de adaptación. Si destruirá los empleos clásicos como el montaje de coches que prácticamente está ya automatizado. Los nuevos trabajos estarán más orientados hacia la creatividad, mantenimiento de sistemas, informática, programación, etc. También se mantendrá la mano de obra (en muchos casos especializada) en construcción, transporte, agricultura, etc. Habrá más trabajo en el sector de servicios: camarero, hostelería, relaciones públicas, entretenimiento, educación, etc. Es cuestión de tiempo que muchas tareas humanas sean reemplazadas por máquinas (ya ocurre en la actualidad) y también es cuestión de tiempo la reubicación de personas en nuevos trabajos.
- 5 de noviembre de 2011 01:29
- Alejandro Santacreu Alfonso dijo...
- El desempleo tecnológico es uno más de los múltiples síntomas de esa enfermedad llamada "sistema económico monetario y deudor".
- 5 de noviembre de 2011 22:25
- José Manuel dijo...
- Lo importante no es si crea o destruye empleo (a corto plazo, sí importa, pero mi comentario va más a medio y largo plazo), entonces, lo importante será para quién son los beneficios de la tecnología, si son repartidos de forma equitativa, etcétera. Lo de siempre...
- 9 de noviembre de 2011 00:13
- Kenrro dijo...
- Definitivamente si es una amenaza, siempre crei que la tecnologia liberaria al humano... y quizas lo haga, pero el modelo actual, en el que las empresas hacen hasta lo increible por reducir gastos y aumentar la productividad, los empleos que se puedan sustituir por ordenadores llevan la de perder... He visto departamentos dentro de una empresa donde antes trabajaban >15 personas, ser sustituidos por un programa con unico precio de $400dlls... Mi esperanza era que el dia que la tecnologia siembre, coseche y haga pan... el sobrante pudiera alimentar a los que no tienen trabajo... pero hoy en dia, las empresas prefieren tirar el alimento en buenas condiciones que regalarlo, evitando posibles afectaciones en sus ventas... :/
nunes dijo... Tengo un amigo al que siempre le pongo el mismo ejemplo: para un ordenador es muy fácil planificar una ruta para aspirar una habitación. Lo complicado es hacerlo en el mundo real: reconocer la suciedad, reconocer los obstáculos, saber que ha pisado un calcetín y que las ruedas están patinando...
- nunes dijo...
- Tampoco hay que verlo como una imagen fija. Es posible que a corto plazo se destruyan empleos, pero a largo plazo creo que se terminarán creando otros nuevos. ¿A mediados del siglo XX alguien podía prever empresas cómo Apple, Google, Facebook, etc? Lo malo es que la transición es muy dura y es parte de la crisis que estamos viviendo.
- 17 de noviembre de 2011 16:31
- Andybel dijo...
- .-Estoy totalmente de acuerdo con lo que dices en el post; de hecho lo vemos en nuestros familiares y compañeros que cada vez están laboralmente más estancados en cuanto a sueldos y perspectivas de desarrollo profesional. .-Yo antes, salía mucho de casa para gestionar temas administrativos y recados varios de compras y ahora todo eso ya lo hago por internet. .-El futuro laboral puede que ya haya sido escrito en muchas películas donde las máquinas incluso se rebelan contra los humanos. .-¡Quién sabe...!
No creo que la tecnología puede ser usada de excusa para la perdida de empleo como se hizo a comienzos de la era iindustrial. Sabéis de donde viene la palabra Sabotaje? En el siglo... XVIII creo, en holanda, los obreros de las fabricas usaban un tipo de zapato de madera llamado Sabot. Cuando estos obreros vieron su trabajo amenazado por la revolución industrial lanzaron dichos zapatos a los engranajes de las máquinas. De ahí... En cualquier caso, no pararon la revolución industrial. La tecnología no amenaza el empleo per se, porque crea nuevo empleo en otros sectores.
Si la juventud tuviera la posibilidad de prepararse para aprender a utilizar todo tipo de tecnologías pues la tecnología haría el trabajo sucio, pero parece que sale más barato la mano de obra humana, seguimos con la mentalidad de que el trabajo tiene que ser sufrido, atrasadísimos en este aspecto.
la tecnologia , deberia de amenazar la exclavitud , o servidumbre moderna ,pero mientras la tecnologia esté al servicio del capital , lo que amenaza seriamente es el sueldode los que hacen os trabajos menos cualificados
Creo que esa pregunta, viene siendo formulada desde la Revolución Industrial del s. XVIII. :).
El miedo a que nos resten puestos de trabajo, prima mas, que la preparación de nuestros jóvenes, para un futuro tecnológico.
Si no queremos lamentarnos, preparémonos antes, que ganaremos mucho mas invirtiendo ahora, que promocionando después.
El miedo a que nos resten puestos de trabajo, prima mas, que la preparación de nuestros jóvenes, para un futuro tecnológico.
Si no queremos lamentarnos, preparémonos antes, que ganaremos mucho mas invirtiendo ahora, que promocionando después.
Creo que se confunde, el fenómeno que se dio en la revolución industrial en que se sustituyó mano de obra básica por máquinas que abarataban los procesos de fabricación con la actualidad. La tecnología necesita de gente que la maneje, trabajadores cualificados, y de hecho crea nuevas industrias, mejora procesos, amplía las posibilidades y en general, la ciencia da trabajo más del que quita.
Si un trabajo puede ser realizado por ordenadores y máquinas, es que, definitivamente, no era intelectual, y por lo tanto, un humano ejerciéndolo es un desperdicio...
La tecnología crea nuevas formas de producir, mejora las que existen y abre nuevas posibilidades. Otra cosa es que el proceso de reconversión de una industria en otra, o mejoras de procesos no lleven asociados ajustes. Ahora abandonar la tecnología para mantener procesos de producción arcaicos lo que genera es una esperanza de vida de 30 años, que tengamos 15 hijos de los que sobrevivan 2 ó 3, y que la población se muera de inanición por la poca productividad.
"llegará el momento (quizás más pronto de lo que pensamos) en que la robótica se abarate lo suficiente como para que una empresa reemplace empleados de baja calificación con robots, puesto que serán más baratos, no reclaman, pueden trabajar todas las horas que hagan falta, etc."
"...Lo programan 5-10 ingenieros y el invento sustituye a 1000-10000 analistas de bolsa, pero no solo durante un rato, los sustituye también para el futuro y los de ingenieros que lo programaron se mantendrán 3-4 para mantenimiento. Esas cosas que tiene el progreso, se automatiza una tarea y a otra cosa mariposa"
"...si no existen aún robots jardineros es porque es más barato contratar una persona, y así seguirá siendo durante mucho tiempo; sin embargo otras profesiones con una retribución más alta y quizá más especializadas sí que se automatizarán cuando los procesos cognitivos y de decisión se puedan modelar de forma más humana."
"A ver si te crees que el césped se corta igual y se necesita la misma mano de obra con una guadaña que con una segadora eléctrica... Los puestos de trabajo no cualificados ya han sufrido sus "crisis tecnogénica", ahora les toca a los cualificados."
"y de lo de los cocineros no te fies, como mejore un poco más la termomix..."
"... cuando de verdad sea importante que los robots caminen, como animales adaptativos que somos, desarrollaremos una máquina capaz de caminar. Hoy por hoy, que una máquina camine no nos aporta grandes y masivos beneficios. Así, desde mi punto de vista la paradoja no lo es tal, sino el fruto de la voluntad humana."
"... las máquinas y la IA y todo lo que el hombre ha creado es fruto de su infinita creatividad, y es una extensión de si mismo. Con esto deberíamos plantearnos la IA como una extensión del mismo humano que a través de su experiencia (la de miles de generaciones de humanos) e infinita creatividad ha podido crear extensiones autónomas de si mismo que le pueden ayudar en su tarea de controlar el medio..."
"En primer lugar está la complejidad.
Si nosotros sabemos lo que queremos que haga el ordenador, el ordenador lo hará bien y rápido. El problema es cuando no sabemos por qué se hacen las cosas de una manera. Cuando andamos tenemos en cuenta mil cosas, lo que vemos, la inclinación del suelo, la presión y fuerza que ejerce cada músculo en un instante, el centro de gravedad etc, etc."
"Pero no creo que un ordenador llegue nunca a crear algo de la nada o a disenios que rompan con lo anterior (al menos hasta que no se inventen los cerebros positronicos de Asimov)"
" imagina la complejidad de un robot que hace una cama, siempre muy superior a trabajos intelectuales o matematicos hace decadas hecha su sustitucion"
"El problema casi insoluble con nuestra tecnología es un robot que haga muchas cosas más y que pueda aprender a hacer otras cuantas, en muchas ubicaciones. Para eso, de momento el ser humano es imbatible."
"El obrero pasará a profesional y el profesional se pudiera convertir en investigador.
¡Uy! ¿Y eso para cuándo dices que lo quieres? Me da a mí que a muchos les va a llegar antes la jubilación que la reconversión.
También puede imaginarse otra sociedad, en donde cada vez que un empresario tenga una máquina que sustituya a 5 obreros, los despida.
Jo, estoy aquí haciendo un terrible esfuerzo por imaginármelo."
"... los ordenadores serían capaces de ligar desde ya mismo."
domingo, 20 de noviembre de 2011
Leer la mente
¿Podemos leer la mente? Estrictamente hablando no. Pero nuevos avances indican que en el futuro las cosas cambiarán.
En cierto modo estamos permanentemente leyendo la mente de las personas con las que interaccionamos. Hacemos supuestos de lo que piensan (teoría de la mente) y acertamos en buena medida. El lenguaje no verbal es un buen indicador de lo que pasa por la cabeza de nuestro interlocutor: sus gestos, su cara, sus movimientos, sus ojos. Por supuesto tenemos una buena idea si esa persona usa el lenguaje, nos habla y nos dice lo que piensa.
Con las nuevas herramientas de neuroimagen, especialmente la resonancia funcional magnética fMRI, entramos en una nueva dimensión. La fMRI mide el consumo de oxigeno del cerebro con una resolución de un voxel (aproximadamente un cubo de 2mm de lado). No mide la actividad neuronal, esta se infiere a partir del consumo de oxígeno. La resolución espacial es muy alta (aunque en un voxel caben cientos de miles de neuronas). El problema (entre otros) es que la resolución temporal es muy baja (1s frente a las neuronas que disparan en la frontera de 1ms).
En la imagen adjunta de 2008 se observa que la decodificación de imágenes estáticas es bastante buena y se puede leer neuron, la palabra presentada al sujeto.
Pero la experiencia visual común es la de imágenes en movimiento. Y aunque no pretendamos llegar al milisegundo de la neurona, sí al ritmo del cine: 24 imágenes por segundo, lejos de la resolución temporal del fMRI.
En el último estudio publicado, el equipo de la Universidad de Berkeley logra decodificar los vídeos que el sujeto está viendo. El resultado es muy borroso, pero la tecnología y los modelos se irán refinando.
El cerebro está organizado en áreas jerárquicas (aunque no solo). El córtex visual tiene un área primaria V1 que recibe los impulsos de la retina y analiza formas simples como líneas de determinada orientación y movimiento. El resultado de V1 pasa a otras áreas jerárquicamente superiores que analizan otros rasgos progresivamente más complejos hasta llegar al reconocimiento de caras, objetos y palabras.
En el estudio se presentan horas de vídeo a los sujetos participantes y se recogen sus datos de fMRI. Para cada voxel se crea un diccionario de datos. Después se presentan imágenes nuevas y se utiliza el diccionario para suponer lo que está viendo el sujeto. El diccionario es una media de imágenes de youtube.
Aunque el resultado es borroso, en el futuro la tecnología mejorará. Pero no solo eso. Solo hay creado el diccionario del área visual primaria V1. Los investigadores quieren crear los diccionarios del resto de áreas visuales de modo que el programa relacionará ángulos y líneas con caras de personas concretas y realizará predicciones mucho más fiables.
No podemos leer la mente pero nos acercamos.
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Entrevista a Jack Gallant, profesor de Psychology and Neuroscience Programs in Bioengineering, Biophysics and Vision Science at UC Berkeley
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Entrevista a Jack Gallant, profesor de Psychology and Neuroscience Programs in Bioengineering, Biophysics and Vision Science at UC Berkeley
martes, 15 de noviembre de 2011
¿Acabarán los robots y ordenadores con el empleo?
Aunque la economía no es un tema central de este blog, las crecientes noticias sobre la mejora de los robots y la automatización que proporcionan los ordenadores unida a la destrucción generalizada de empleo me animan a escribir esta entrada.
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Los ordenadores y los robots (no especialmente los humanoides sino todo tipo de ellos) realizan cada vez con más éxito tareas antes exclusivamente humanas llevando a una destrucción evidente de empleo. Puede argüirse que esto ya sucedió con las máquinas en la revolución agrícola y en la industrial . Un rentero alquila un tractor y labra todas las tierras de un pueblo que tiene arrendadas para lo que antes se necesitaba la fuerza de trabajo de todos los habitantes. Hoy el campo se ha despoblado. Igual se puede decir de una cadena de montaje de coches. Los expertos en economía, esa ciencia tan poco científica (como el actual torbellino económico mundial muestra), aseguran que otros puestos se crean en otras industrias y que no debemos temer por ello (la llamada falacia ludita). Debemos aumentar la educación y mover la fuerza de trabajo a áreas de mayor valor.
Pero el nivel de eficiencia de las máquinas en los nuevos sectores de valor también aumenta. Adentrándose en el mundo del lenguaje humano, los ordenadores pueden sustituir a los humanos en tareas de alto nivel intelectual. Watson es un ejemplo de ello. Puede llegar a reemplazar a todos los callcenter del mundo (centros de atención telefónica) Y a muchos médicos. Nuevos programas están empezando a redactar noticias. ¿No son estos empleos de alto valor, netamente humanos? El conocimiento de idiomas proporciona mucho valor aparentemente. ¿Recomendarías a un futuro universitario que estudiara traducción existiendo Google Translator y otros? (Es curiosa la paradoja de Moravec, según la cual, el razonamiento humano consciente es sencillo para las máquinas pero las habilidades sensoriomotoras, no conscientes requieren de grandes esfuerzos de computación ).
Está además el modelo de autoservicio. Ya no hay trabajadores en las gasolineras, el cliente se llena el depósito. Hacemos pedidos por Internet donde la única intervención humana es la nuestra. Y no digamos la banca online que reducirá el número de las oficinas bancarias.
¿Seguirá siendo cierto como afirma la economía oficial que podremos crear nuevos empleos?
Los dos autores citados afirman lo contrario. Pero proponen alentadoras medidas. Martin Ford afirma que se pueden recuperar salarios mediante impuestos especiales a las industrias que automatizan procesos. ¿Seguro?
Douglas Rushkoff cree que no es un problema de producción, que está garantizada. El problema es que el empleo como tal no será viable. Por ello habría que redistribuir la riqueza que generen las máquinas y vivir más lúdicamente. ¿Seguro?
Cualquiera diría que se trata de dos furibundos igualitaristas socializantes comunistas. El caso es que son norteamericanos nada sospechosos.
Quizá en el futuro la redistribución triunfe, pero a corto plazo un empresario siempre preferirá una máquina a un humano. Con el consiguiente efecto sobre el empleo.
Postdata. Otro libro americano La Carrera contra la Máquina (de Erik Brynjolfsson y Andrew McAfeeun profesores del MIT) incide en el tema: Race Against The Machine: How the Digital Revolution is Accelerating Innovation, Driving Productivity, and Irreversibly Transforming Employment and the Economy:
En el libro, documentan notables avances en las tecnologías digitales. Innovaciones como Watson de IBM, la auto-conducción de coches de Google, Siri Apple se están convirtiendo desde la ciencia ficción a la realidad. Las máquinas están haciendo cada vez más tareas que antes solo los seres humanos podían hacer.
¿Y tú qué opinas? Puedes votar en la encuesta de la barra lateral.
Postdata. Otro libro americano La Carrera contra la Máquina (de Erik Brynjolfsson y Andrew McAfeeun profesores del MIT) incide en el tema: Race Against The Machine: How the Digital Revolution is Accelerating Innovation, Driving Productivity, and Irreversibly Transforming Employment and the Economy:
"Estamos entrando en territorio desconocido en la búsqueda de reducir los costos laborales. La revolución de la Inteligencia Artificial (AI) está haciendo con los trabajos de alto nivel lo que la robótica hizo con los trabajos de bajo nivel.
1) La tecnología sigue avanzando rápidamente. De hecho, la última década ha visto el crecimiento más rápido de la productividad desde la década de 1960, pero 2) los salarios promedio y el empleo se han estancado, dejando a millones de personas en peor situación que antes. Esto presenta una paradoja: si la tecnología y la productividad se mejora tanto ¿por qué millones se quedan atrás? En el libro, documentan notables avances en las tecnologías digitales. Innovaciones como Watson de IBM, la auto-conducción de coches de Google, Siri Apple se están convirtiendo desde la ciencia ficción a la realidad. Las máquinas están haciendo cada vez más tareas que antes solo los seres humanos podían hacer.
¿Y tú qué opinas? Puedes votar en la encuesta de la barra lateral.
domingo, 13 de noviembre de 2011
Paradoja de Moravec. Para los ordenadores lo fácil del cerebro es difícil y lo difícil fácil.
La Paradoja de Moravec establece que, contrariamente a lo que pueda parecer, muchas de las funciones mentales que consideramos difíciles son realmente fáciles computacionalmente, pero algunas cosas que nos parecen fáciles son muy difíciles de replicar para los ordenadores.
Resolver un sistema de ecuaciones diferenciales es complicado para el cerebro pero sencillo para un ordenador. Esto es debido a que nuestros cerebros no han evolucionado para hacer ecuaciones diferenciales. No es adaptativo (hasta ahora).
¿Y qué ocurre con los problemas fáciles? Un ordenador tiene enormes dificultades para realizar tareas que para nosotros son simples. La paradoja de Moravec dice que funciones como el procesamiento visual o moverse en una habitación (y que compartimos con los animales) están precableadas en nuestro cerebro por millones de años de evolución y su realización es sumamente eficiente.
Dice Hans Moravec (especialista en robótica e Inteligencia Artificial y futurista transhumanista): "El proceso deliberativo que llamamos razonamiento es, creo, el barniz más delgado del pensamiento humano, efectivo solo porque se basa en el conocimiento sensoriomotor, mucho más antiguo y poderoso aunque habitualmente inconsciente"
O como dicen algunos cognitivistas, el razonamiento está encarnado, deriva de nuestro sistema sensoriomotor.
Marvin Minsky, uno de los creadores de la Inteligencia Artificial dice "En general, no somos conscientes de nuestras mejores habilidades () somos más conscientes de los pequeños procesos que nos cuestan que en los complejos que se realizan de forma fluida" Y dice también que las habilidades humanas más difíciles para realizar ingeniería inversa (simular por ordenador) son las inconscientes.
El psicólogo cognitivo Steven Pinker escribe:
Resolver un sistema de ecuaciones diferenciales es complicado para el cerebro pero sencillo para un ordenador. Esto es debido a que nuestros cerebros no han evolucionado para hacer ecuaciones diferenciales. No es adaptativo (hasta ahora).
¿Y qué ocurre con los problemas fáciles? Un ordenador tiene enormes dificultades para realizar tareas que para nosotros son simples. La paradoja de Moravec dice que funciones como el procesamiento visual o moverse en una habitación (y que compartimos con los animales) están precableadas en nuestro cerebro por millones de años de evolución y su realización es sumamente eficiente.
Dice Hans Moravec (especialista en robótica e Inteligencia Artificial y futurista transhumanista): "El proceso deliberativo que llamamos razonamiento es, creo, el barniz más delgado del pensamiento humano, efectivo solo porque se basa en el conocimiento sensoriomotor, mucho más antiguo y poderoso aunque habitualmente inconsciente"
O como dicen algunos cognitivistas, el razonamiento está encarnado, deriva de nuestro sistema sensoriomotor.
Marvin Minsky, uno de los creadores de la Inteligencia Artificial dice "En general, no somos conscientes de nuestras mejores habilidades () somos más conscientes de los pequeños procesos que nos cuestan que en los complejos que se realizan de forma fluida" Y dice también que las habilidades humanas más difíciles para realizar ingeniería inversa (simular por ordenador) son las inconscientes.
El psicólogo cognitivo Steven Pinker escribe:
"La principal lección de treinta y cinco años de investigación en Inteligencia Artificial IA es que los problemas difíciles son fáciles y los problemas fáciles son difíciles. Las habilidades mentales de un niño de cuatro años de edad, que damos por sentado: reconocer un rostro, levantar un lápiz, caminar por una habitación, responder a una pregunta, de hecho resuelven algunos de los problemas más difíciles de ingeniería jamás concebidos () A medida que aparece una nueva generación de dispositivos inteligentes, serán los analistas de valores, los ingenieros petroquímicos y los miembros de una junta de libertad condicional los que están en peligro de ser reemplazados por máquinas. Los jardineros, recepcionistas y cocineros tendrán asegurados sus puestos de trabajo en las próximas décadas"
Lo cual engarza con el problema del empleo y la tecnología. Puedes votar en la encuesta de la barra lateral: La tecnología crea y destruye empleo. En tu opinión, actualmente ¿qué predomina?
lunes, 7 de noviembre de 2011
El periodista electrónico. Noticias generadas por ordenador.
El campo de la inteligencia artificial se amplia constantemente. The New York Times publica un artículo sobre noticias generadas por ordenador. El nuevo periodista electrónico.
WISCONSIN parece estar en el asiento del conductor camino de la victoria, ya que gana 51 a 10 después del tercer tiempo. Wisconsin aumentó su ventaja cuando Russell Wilson encontró a Jacob Pedersen y logró un touchdown de ocho yardas poniendo el marcador 44-3 ...
Lo anterior es parte de una breve noticia que se escribió 60 segundos después de terminar el tercer tiempo de un partido de fútbol americano. El autor: un ordenador.
Narrative Science es la empresa que ha desarrollado el SW. Este programa recoge datos como por ejemplo estadísticas deportivas, informes financieros de empresas y construcción y venta de viviendas, y los convierte en artículos. La comprensión del lenguaje está avanzando mucho. Lo novedoso es la generación de lenguaje. ¿Sustituirán los periodistas robot a los periodistas humanos?
Los dueños de Narrative Science hacen hincapié en que su tecnología es ante todo una herramienta de bajo costo para ampliar y enriquecer la cobertura editorial allí donde el presupuesto es exiguo. Tienen hasta ahora 20 clientes.
En principio se está usando para resúmenes de partidos locales o empresas locales. "Estamos haciendo cosas que de otra manera no haríamos" dice un cñiente. Se publican 1 minuto después de que acabe el partido a un precio por el que nadie escribiría: menos de 10$ por un artículo de 500 palabras. Y el precio está disminuyendo.
Por un lado el SW puede usar la minería de datos para establecer correlaciones que un humano no haría y en ese sentido dar mayor valor al artículo. El programa utiliza expresiones como "esfuerzo individual", "trabajo en equipo", "venir desde atrás", "de ida y vuelta", "temporada alta", "jugador en racha". Según el dato más relevante el programa elige el titular de la noticia, Y con un marcador muy desequilibrado decide que un equipo "machacó" a otro en lugar de "ganó".
Un robot periodista de bajo coste para ampliar la cobertura de las noticias y escribir artículos sin importancia. Eso hoy, mañana veremos
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viernes, 4 de noviembre de 2011
¿Crees que la tecnología amenaza el empleo?
La tecnología ha sido determinante en la gestación del mundo moderno con la consiguiente creación de empleo. Por otro lado, muchos puestos de trabajo han sido sustituidos por ordenadores y máquinas.
En conjunto, en la época actual cuál es tu opinión: la tecnología ¿crea o destruye empleo?
Puedes votar en la encuesta de la barra lateral y/o dejar aquí tus comentarios (no necesitas registrarte, puedes comentar como anónimo).
En conjunto, en la época actual cuál es tu opinión: la tecnología ¿crea o destruye empleo?
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domingo, 30 de octubre de 2011
Estrechamiento perceptivo en los bebés
Ciencia Cognitiva presenta un fascinante estudio sobre el estrechamiento perceptivo en los bebés.
Realizado en conjunto por facultades de Psicología de universidades de Barcelona y Florida el estudio se centra sobre un fenómeno llamado estrechamiento cognitivo.
Los bebés disminuyen la capacidad de discriminar sonidos no presentes en el habla materna durante el primer año de vida. Por ejemplo, los bebés japoneses de 6 meses discriminan entre la l y la r. Pero cuando crecen y tienen un año han perdido esa capacidad de discriminar al igual que los adultos ya que en su idioma no son fonemas que distingan palabras. Paralelamente agudizan la discriminación de fonemas que sí están presentes en su lengua. Este fenómeno es debido a la exposición a la lengua materna, es decir, al aprendizaje. Inicialmente son capaces de discriminar sonidos de cualquier lengua pero a partir de los 6 meses se especializan en lo que oyen,
Pero además de los fonemas también prestamos atención al gesto articulatorio. El estudio investiga si el estrechamiento perceptivo se da también en la modalidad visual además de en la modalidad auditiva. Para ello han trabajado con 4 grupos. Bebés de 6 meses angloparlantes, de 11 meses angloparlantes, de 6 meses hispanoparlantes y de 11 meses hispanoparlantes. Se usó un contraste fonético que existe en inglés pero no en español: la v versus la b.
Se presentaron videoclips (en silencio) de una mujer realizando el gesto facial de la sílaba /ba/ en una parte de la pantalla y la misma mujer realizando el gesto facial de la sílaba /va/ en la otra parte de la pantalla (línea base). Posteriormente se presentaba varias veces auditivamente una de las dos sílabas (sin el rostro presente). Finalmente se presentaron de nuevo ambas caras gesticulando las sílabas en silencio (fase de test) (véase la Figura 1). Se comparó el tiempo que los bebés dedicaban a mirar cada una de las caras, analizando la diferencia tras la presentación de la sílaba hablada. Si el bebé es capaz de saber qué aspecto visual tiene la sílaba que ha escuchado, es de esperar que mire más tiempo a la cara que está haciendo el gesto facial correcto.
Los resultados confirmaron la hipótesis. Los bebés españoles de 6 meses detectaron la diferencia entre ambas sílabas, pero los de 11 meses ya no las detectaron. Es decir, los de 11 habían experimentado estrechamiento perceptivo. Por el contrario, los angloparlantes sí detectaron la diferencia tanto a los 6 como a los 11 meses.
Venimos al mundo preparados para cualquier entorno cultural, pero tan pronto como a los 11 meses ya estamos especializándonos en la cultura propia.
martes, 25 de octubre de 2011
Los ordenadores del futuro. Tendencias.
Con los ordenadores acercándose a su frontera atómica, nuevas funcionalidades reclamando su lugar y la interfaz mente ordenador en continuo avance, las tendencias en el futuro de los ordenadores parecen orientarse a sistemas inspirados en la biología y cognición humanas.
Funcionalidad.
En la vida real los problemas no surgen con un abanico de soluciones entre las que está la respuesta. Surgen más bien porque se han quebrado las pautas existentes y se requiere una formulación completamente nueva. Los únicos sistemas capaces de formular nuevas hipótesis sobre problemas completamente nuevos son los sistemas cognitivos biológicos (cerebro).
El modelo actual de computación consiste en un programa que realiza cálculos con los datos. Es el modelo calculadora. El programa hará exactamente lo que el programador le haya escrito. El ordenador hace lo mismo que un humano con papel (mucho), lápiz (mucho) y tiempo (muchísimo).
La inteligencia artificial plantea desde hace años muchos otros sistemas que no se han puesto en marcha hasta el momento por dificultades relativas a la potencia de las máquinas, o inversión en programación.
Todo esto ha cambiado con la llegada de Watson. Watson implementa algunas de las ideas existentes de la inteligencia artificial y promueve otras nuevas. En el futuro los ordenadores deberían de ser capaces de:
Funcionalidad.
En la vida real los problemas no surgen con un abanico de soluciones entre las que está la respuesta. Surgen más bien porque se han quebrado las pautas existentes y se requiere una formulación completamente nueva. Los únicos sistemas capaces de formular nuevas hipótesis sobre problemas completamente nuevos son los sistemas cognitivos biológicos (cerebro).
El modelo actual de computación consiste en un programa que realiza cálculos con los datos. Es el modelo calculadora. El programa hará exactamente lo que el programador le haya escrito. El ordenador hace lo mismo que un humano con papel (mucho), lápiz (mucho) y tiempo (muchísimo).
La inteligencia artificial plantea desde hace años muchos otros sistemas que no se han puesto en marcha hasta el momento por dificultades relativas a la potencia de las máquinas, o inversión en programación.
Todo esto ha cambiado con la llegada de Watson. Watson implementa algunas de las ideas existentes de la inteligencia artificial y promueve otras nuevas. En el futuro los ordenadores deberían de ser capaces de:
- moverse en un mundo ambiguo, como es el mundo real
- dar por sentado que no existe la respuesta correcta, en todo caso existe la mejor respuesta
- plantear hipótesis nuevas sobre problemas nuevos no formales- plantear preguntas (no solo respuestas)
- aprender.
Watson plantea un modelo de aprendizaje estático (hay que darle las respuestas para que aprenda de ellas). En el futuro el aprendizaje será dinámico y autónomo. El sistema será capaz de detectar por sí solo pautas en el entorno, aprenderá de ellas y modificará sus respuestas.
Diseño. Hardware.
Von Neumann diseñó la arquitectura de ordenadores que ha estado vigente durante medio siglo. En esencia distingue datos y programas (y su confusión es la causa más común de los cuelgues de Windows) procesador y memoria, hardware y software. En los sistemas biológicos ninguna de las tres distinciones existe.
Con el HW llegando a la frontera del átomo, la ley de Moore que establece que la potencia se duplica cada dos años parece que puede llegar a su fin. Pero el objetivo no es solo hacer ordenadores más potentes. También deben de ser más pequeños y más eficientes energéticamente. El cerebro humano consume 20 vatios. El superordenador actual más grande proporciona mucha menor capacidad de cómputo y consume 10 megavatios, medio millón de veces más que el cerebro. Si llegamos a fabricar transistores de 5 nanómetros en el 2020, Watson sería aún 1.000 veces más ineficiente que el cerebro humano.
El ordenador más rápido funciona a 5GHz. Una neurona media funciona a 10Hz. 500 millones de veces más lenta.
Los ordenadores cuánticos no funcionan aún y no está claro que lleguen a funcionar nunca. ¿Qué nos queda?
Los ordenadores bioinspirados. Ordenadores donde no haya HW y SW, programas y datos, procesador y memoria. Es el objetivo del proyecto DARPA-SyNAPSE: construir redes neurales empaquetadas en un chip que funcionen como el cerebro. Memoria y procesador, programas y datos, HW y SW se encuentran en un único elemento de decisión: la sinapsis que aprende. Para conseguirlo, se utiliza un enfoque multidiscipilar que incluye supercomputación, neurociencia, nanotecnología y aprendizaje de máquinas.
Interfaz.
Con la llegada de los smartphones, la implantación de prótesis y los nuevos interfaces táctiles y basados en voz está claro que nuestra interacción con los ordenadores va a cambiar de modo radical. Pasaremos de ordenadores que podemos tocar a ordenadores que estén dentro de nosotros: dispositivos bioelectrónicos. La voz, el movimiento y el registro de parámetros biológicos serán ubicuos. La informática se hace invisible.
Diseño. Hardware.
Von Neumann diseñó la arquitectura de ordenadores que ha estado vigente durante medio siglo. En esencia distingue datos y programas (y su confusión es la causa más común de los cuelgues de Windows) procesador y memoria, hardware y software. En los sistemas biológicos ninguna de las tres distinciones existe.
Con el HW llegando a la frontera del átomo, la ley de Moore que establece que la potencia se duplica cada dos años parece que puede llegar a su fin. Pero el objetivo no es solo hacer ordenadores más potentes. También deben de ser más pequeños y más eficientes energéticamente. El cerebro humano consume 20 vatios. El superordenador actual más grande proporciona mucha menor capacidad de cómputo y consume 10 megavatios, medio millón de veces más que el cerebro. Si llegamos a fabricar transistores de 5 nanómetros en el 2020, Watson sería aún 1.000 veces más ineficiente que el cerebro humano.
El ordenador más rápido funciona a 5GHz. Una neurona media funciona a 10Hz. 500 millones de veces más lenta.
Los ordenadores cuánticos no funcionan aún y no está claro que lleguen a funcionar nunca. ¿Qué nos queda?
Los ordenadores bioinspirados. Ordenadores donde no haya HW y SW, programas y datos, procesador y memoria. Es el objetivo del proyecto DARPA-SyNAPSE: construir redes neurales empaquetadas en un chip que funcionen como el cerebro. Memoria y procesador, programas y datos, HW y SW se encuentran en un único elemento de decisión: la sinapsis que aprende. Para conseguirlo, se utiliza un enfoque multidiscipilar que incluye supercomputación, neurociencia, nanotecnología y aprendizaje de máquinas.
Interfaz.
Con la llegada de los smartphones, la implantación de prótesis y los nuevos interfaces táctiles y basados en voz está claro que nuestra interacción con los ordenadores va a cambiar de modo radical. Pasaremos de ordenadores que podemos tocar a ordenadores que estén dentro de nosotros: dispositivos bioelectrónicos. La voz, el movimiento y el registro de parámetros biológicos serán ubicuos. La informática se hace invisible.
domingo, 23 de octubre de 2011
¿El fin de la ley de Moore?
En 1965 Gordon Moore estableció su famosa ley de Moore: el número de transistores en un chip de un tamaño dado se duplicaría cada 2 años. Moore predijo que su ley sería válida durante 10 años. Sin embargo, el continuo avance de la computación ha mantenido esta ley válida hasta hoy.
En realidad no se trata de una ley sino de una observación, más bien una descripción de un viaje con muchos pasos, suponiendo cada uno de ellos un cambio tecnológico. ¿Sigue siendo una progresión viable?
Los chips más avanzados se fabrican con transistores de 32 nanómetros (nm una milmillonésima parte de un metro). En el futuro esta previsto fabricar chips con transistores de 16 nm en 2013 y 11 nm en 2015.
Sin embargo, las fronteras físicas del átomo dificultan ir más allá. Los transistores deberían consistir en tan solo varios átomos. A este ritmo, en dos décadas tendrían un único átomo. Tan pocos átomos suponen que las fugas están fuera de control, que los aislantes no funcionan y que el transistor y el chip dejarían de ser operativos.
Varias alternativas se han propuesto entre ellas fabricarlos en 3 dimensiones (en esencia están construidos en un solo plano de 2 dimensiones).
En todo caso parece que estamos cerca de las fronteras de la física y que la ley de Moore puede mantenerse durante poco tiempo más. Un nuevo diseño de computación es necesario.
domingo, 16 de octubre de 2011
En el sexo lo que más importa es el tamaño (del cerebro humano)
El tamaño del cerebro humano importa tanto que condiciona por completo nuestro modo de entender el sexo.
En su libro, El Cerebro Accidental, David Linden plantea la sexualidad humana de un modo interesante. La historia común es la de la monogamia (o monogamia sucesiva) en la que el varón colabora en la crianza de los hijos. Esto es del todo anormal en las sociedades animales. El motivo es el tamaño del cerebro.
El 95% de los mamíferos no forma relaciones estables de pareja. El periodo fértil del ciclo ovulatorio femenino es evidente y reconocido por todos los miembros de la comunidad. Durante este tiempo la hembra copula todo lo que puede, con frecuencia con múltiples machos. Después los machos se alejan y no cooperan en la crianza de la prole. Fuera del periodo fértil, los machos y hembras no se relacionan.
Las historia en humanos es opuesta. La mujer oculta la ovulación. Ni ella misma ni el hombre saben cuando es fértil. Copulan por tanto cuando es fértil y cuando no. El hombre está a su lado durante toda la ovulación, normalmente durante varias ovulaciones o durante toda la vida. Este es el modo en el que sabe razonablemente cual es su descendencia. Cuando la mujer da a luz, el hombre colabora en la crianza (sea directamente, o proporcionando comida y cobijo). La mujer es incapaz por si sola de criar a la prole. El bebé tiene un enorme cerebro que pasa por el canal del parto con dificultad. El bebé humano es muy inmaduro. Después de nacer, el cerebro sigue creciendo. El hombre debe de criar a sus hijos o de lo contrario estos morirán y el hombre no perpetuará sus genes. Además, si el hombre se queda en casa, copulará con frecuencia (no tiene que esperar al periodo fértil como los animales) y no gastará recursos criando a la descendencia de otro macho.
miércoles, 12 de octubre de 2011
¿Por qué los androides generan el "Valle Inquietante" (Uncanny Valley)?
El valle inquietante se refiere al fenómeno por el que las representaciones humanas (androides, muñecos, avatares...) generan repulsión. Cuanto más se parecen a los humanos, más familiares nos resultan. Hasta que llega un momento en que pasan a ser muy desagradables. Valle se refiere a la forma de la curva gráfica.
Un equipo de la Universidad de San Diego ha escaneado con resonancia funcional magnética los cerebros de sujetos expuestos al fenómeno.
Se realizaron vídeos de un androide Repliee Q2. También del mismo androide pero despojado de su piel, es decir, mostrando las interioridades del robot que es. El tercer vídeo es de la mujer que sirvió de modelo al androide realizando los mismos ejercicios.
La presentación del vídeo del androide produjo una altísima activación de algunas áreas cerebrales, lo que no ocurría con el robot ni con la mujer. En concreto en la parte del córtex parietal que conecta otras dos áreas: el área visual que procesa los movimientos corporales y el área motora donde se supone que se encuentran las neuronas espejo (neuronas de empatía también llamadas "el mono-ve, el mono-hace").
La interpretación que hacen los autores del estudio es que algo "no cuadra" con los androides. El robot tiene aspecto y movimiento de robot. El humano tiene aspecto y movimiento humano. Pero el androide tiene aspecto humano y movimiento de robot. Se rompe la expectativa como en el caso de tocar una mano fría.
La incongruencia parece esencial en el caso del valle inquietante, fenómeno que también ocurre con imágenes estáticas y que también les sucede a los monos. Otra explicación es que ese casi humano podría estar enfermo y transmitirnos su enfermedad, cosa que un robot no haría.
En todo caso, los creadores de productos de animación en que aparecen androides deberían evaluar el efecto que va a producir su criatura que muy bien puede ser el de repugnancia y rechazo.
La interpretación que hacen los autores del estudio es que algo "no cuadra" con los androides. El robot tiene aspecto y movimiento de robot. El humano tiene aspecto y movimiento humano. Pero el androide tiene aspecto humano y movimiento de robot. Se rompe la expectativa como en el caso de tocar una mano fría.
La incongruencia parece esencial en el caso del valle inquietante, fenómeno que también ocurre con imágenes estáticas y que también les sucede a los monos. Otra explicación es que ese casi humano podría estar enfermo y transmitirnos su enfermedad, cosa que un robot no haría.
En todo caso, los creadores de productos de animación en que aparecen androides deberían evaluar el efecto que va a producir su criatura que muy bien puede ser el de repugnancia y rechazo.
domingo, 9 de octubre de 2011
Neuromarketing
El pasado 3 de Octubre se celebró en Madrid una demo-coloquio sobre neuromarketing presentada por Bit&Brain Technologies empresa de Zaragoza y Ángel Nuñez, profesor de Estrategia y Marketing en el IE Business School.
Realizar una demo es algo poco usual y valiente debido a la complejidad que suele conllevar y al efecto demo en el que todo lo que funcionaba en casa tiende a estropearse en la demo. La demo fue por el contrario un éxito demostrando todo lo que la neurotecnología puede hacer en favor del marketing.
El equipo de Bit&Brain Technologies es especialista en el uso y análisis de las señales obtenidas por electroencefalograma EEG. Su uso es muy diverso y, además del conocido uso clínico, puede aplicarse a múltiples campos como el propio neuromarketing, mejora de memoria, rehabilitación etc.
Las dos tecnologías más usadas en la imagen cerebral son EEG y fMRI. Cada una tiene sus ventajas e inconvenientes. La resonancia funcional magnética fMRI proporciona una resolución espacial grande del cerebro en 3D. Es decir, puede determinarse con claridad en que parte del cerebro se ha originado la señal. La resolución temporal es por el contrario muy baja, del orden de 1 segundo. Además requiere un equipo sumamente caro. El EEG tiene una resolución espacial muy baja: se colocan hasta 64 electrodos superficiales y es prácticamente imposible saber de donde viene la señal que medimos. Por el contrario, la resolución temporal es muy alta, del orden de la centésima de segundo. Es además muy barata, requiere unos cascos, es portable y pude realizarse a domicilio.
En el coloquio quedó de manifiesto que el neuromarketing requiere que la neurotecnología sea transparente al marketing y que ambos deben establecer un diálogo para determinar qué señales neurales resultan útiles para una campaña de marketing. Por otra parte nada distinto de la aplicación de la tecnología a cualquier otra área (el responsable de una cadena de supermercados quiere saber qué se vende más y no qué servidores, software o infraestructura está detrás).
El neuromarketing es un nuevo campo de gran futuro en el que aún se generan falsas expectativas, pero con trabajo y comunicación entre las partes dará grandes resultados.
Os dejo un vídeo sobre neuromarketing con la presentación incluida.
jueves, 6 de octubre de 2011
Mis cuentos
Pierre Auguste Renoir - Mujer leyendo |
Además de la neurociencia y la computación, me gusta escribir cuentos. Algunos de ellos están publicados en el blog Mis Cuentos. Te dejo el enlace por si son de tu interés.
Acerca de Mis Cuentos
Esta es una página muy personal. Escribir cuentos es desnudarse. Y por cierto que encontrarás algún desnudo entre ellos. También algún muerto, ridículo, risa, verano, misterio y otros géneros. No te prometo que te gusten pero he comprobado que resultan interesantes. Me atrevo a asegurarte que no te aburrirás.
La extensión media es de 6 páginas, unos diez minutos. De modo que te aconsejo un poco de recogimiento.
El formato de las entradas es:
Esta es una página muy personal. Escribir cuentos es desnudarse. Y por cierto que encontrarás algún desnudo entre ellos. También algún muerto, ridículo, risa, verano, misterio y otros géneros. No te prometo que te gusten pero he comprobado que resultan interesantes. Me atrevo a asegurarte que no te aburrirás.
La extensión media es de 6 páginas, unos diez minutos. De modo que te aconsejo un poco de recogimiento.
El formato de las entradas es:
- Título
- Primer párrafo
- Enlace para descargarlo a pdf. Te recomiendo que lo imprimas y lo leas con calma.
- Scribd que te permitirá leerlo en línea si quieres. Puedes ampliarlo hasta pantalla completa
Tengo escritos bastantes más. Mi idea es ir subiendo antiguos a la par que nuevos (en la actualidad sólo escribo uno o dos al año)
Los derechos son del autor por el mero hecho de escribir, así que los derechos son míos. Aparte de ello puedes usar el material como te plazca aunque te estoy agradecido si me citas.
Espero que los disfrutes.
Los derechos son del autor por el mero hecho de escribir, así que los derechos son míos. Aparte de ello puedes usar el material como te plazca aunque te estoy agradecido si me citas.
Espero que los disfrutes.
- Reina de Diamantes
- Repulsión
- El churro
- Mi viaje a Etiopía
- Pesadilla
- Cuatro elementos y un teléfono
- Control
- El puente de Brooklyn
- Cala salada
- El Ogro (Eiger)
- Cristine
- La charca
- El último campeón
- Los gatos
- El mejor amigo del hombre
- El becario enamorado
- Yo no he leído Millenium
- Neuronas
- A bordo de Juguetón
- La frutería de Flora
- Media docena de muertos
- Bienvenida
domingo, 2 de octubre de 2011
Bicicleta, Cuchara, Manzana. El Alzheimer de Pascual Maragall
Con motivo del día mundial del Alzheimer, el 21 de Septiembre, RTVE emitió la película ganadora de un Goya Bicicleta, Cuchara, Manzana sobre el proceso de la enfermedad en la persona de Pascual Maragall. La película está disponible en El documental - Bicicleta, Cuchara, Manzana.
¿Cómo quieres que sea la película? preguntan a Pascual Maragall al principio. Divertida, responde. Y lo es. Es divertida, es tierna y es interesante, Aprendemos lo poco que se sabe de la enfermedad y seguimos el desarrollo de la enfermedad en la persona de Maragall, genio y figura, capaz de llevar los JJ.OO. a Barcelona y hoy empeñado en luchar contra la enfermedad.. Aparte de su simpática, vital y luchadora personalidad, la película la sostienen los testimonios de su familia y allegados, muy especialmente su mujer Diana, revelador y sincero.
Quiero ayudar a derrotar esta enfermedad; personal y colectivamente. En ningún lugar está escrito que sea invencible.
En cuatro décadas, el 35% de la población mundial tendrá más de 60 años.
Un 10% de la población de 65 años y cerca del 50% de las personas de 85 años o más presentan algún tipo de demencia.
Más de 35 millones de personas en todo el mundo padecen algún tipo de demencia, unos 7 millones en Europa, de los que más de 600.000 se encuentran en España.
El Alzheimer tiene un origen y unas causas que aún son desconocidas, es imposible de prevenir, se diagnostica tarde y no existe ninguna medicación que lo retrase o frene su curso.
El aumento de la esperanza de vida junto a la falta de soluciones para el Alzheimer y otras demencias relacionadas puede generar graves problemas de sostenibilidad social y sanitaria
Los diagnósticos actuales se realizan en fase avanzada. Esto supone que la difíciles decisiones a tomar las realizan los familiares. Por muy modesto que pueda parecer, el objetivo social más importante es conseguir el diagnóstico precoz de modo que sea el afectado el que tome las decisiones sobres su futuro y estas decisiones no recaigan sobre sus familiares.
La mayor esperanza que hay sobre la enfermedad es que ha saltado a la opinión pública con fuerza y esto asegura medios e inversión económica para la investigación.
Los días 22 y 23 de Septiembre se celebró en Madrid el Congreso Internacional sobre la Investigación en Alzheimer "Global Alzheimer's Research Summit". Todas las ponencias están dobladas al castellano.
La Alzheimer's Association tiene una página en castellano dedicada a los latinos americanos muy didáctica y recomendable para conocer todos los aspectos relacionados con la enfermedad.
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domingo, 25 de septiembre de 2011
Entrevista a Vicente Baos. Médico de familia y autor del blog El Supositorio
Vicente Baos es médico de familia, especialista en el uso de los medicamentos y autor de El Supositorio blog líder en el ámbito sanitario.
Fiel a la tradición humanista de nuestros mejores médicos, Vicente Baos trata en esta entrevista de la salud mental en la consulta de atención primaria. El índice de temas (minuto:segundo) es el siguiente.
00:00 Introducción. Blog El Supositorio
04:23 Problemas de adaptación comunes. Ansiedad y depresión menor. Hipermedicalización.
12:05 Hábitos saludables. El sueño.
14:18 Enfermedades psiquiátricas.
18:30 Psicoterapia y fármacos.
20:06 Epilepsia ictus y tumores.
21:17 Vejez, demencia y Alzheimer
24:29 La sexualidad en la consulta.
27:12 Pruebas diagnósticas. Exploración y neuroimagen.
32:03 Alcohol y drogas.
35:49 La familia como fuente de ayuda y perturbación.
38:45 La crisis y sus enfermos.
40:57 Conclusión. Tenemos mejor salud que nunca.
Fiel a la tradición humanista de nuestros mejores médicos, Vicente Baos trata en esta entrevista de la salud mental en la consulta de atención primaria. El índice de temas (minuto:segundo) es el siguiente.
00:00 Introducción. Blog El Supositorio
04:23 Problemas de adaptación comunes. Ansiedad y depresión menor. Hipermedicalización.
12:05 Hábitos saludables. El sueño.
14:18 Enfermedades psiquiátricas.
18:30 Psicoterapia y fármacos.
20:06 Epilepsia ictus y tumores.
21:17 Vejez, demencia y Alzheimer
24:29 La sexualidad en la consulta.
27:12 Pruebas diagnósticas. Exploración y neuroimagen.
32:03 Alcohol y drogas.
35:49 La familia como fuente de ayuda y perturbación.
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