¿Pueden las máquinas leer nuestra mente?

Los dispositivos que leen señales del cerebro prometen restaurar la comunicación y la autonomía a aquellos que han perdido estas capacidades debido a lesiones o enfermedades.

Esta tecnología de lectura cerebral se encuentra en una etapa de rápido desarrollo, y su potencial para mejorar la calidad de vida es inmenso. Sin embargo, también plantea preguntas importantes sobre la ética, la privacidad y la autonomía, que deben ser cuidadosamente consideradas a medida que avanzamos hacia un futuro donde nuestras mentes y máquinas estén cada vez más entrelazadas.

El corazón de esta tecnología está en una interfaz cerebro-computadora, BCI, un dispositivo que puede encontrarse en dos versiones:

• BCIs externas (en el cráneo, sin contacto directo con el cerebro): el ecosistema comercial de BCIs no implantables está creciendo con promesas de mejorar la salud mental, la productividad, el sueño y la interacción con computadoras. Estos dispositivos miden la actividad cerebral con una resolución mucho menor, pero aun así tienen el potencial de transformar la manera en que interactuamos con la tecnología y, en última instancia, con nosotros mismos.
• BCIs implantables (en contacto con el cerebro): ofrecen una resolución y precisión mucho mayores que los dispositivos externos, aunque conllevan riesgos significativos como lesiones cerebrales e infecciones.

Pero antes de explicar los avances en este sector, veamos algunos casos de uso.

• Ann: tras sufrir un accidente cerebrovascular que la dejó paralizada y sin habla, Ann fue parte de un estudio pionero en la Universidad de California, San Francisco. Se le implantó una matriz de electrodos sobre las regiones del cerebro que controlaban el habla y los movimientos faciales. Los investigadores pudieron interpretar su intención de palabras y, utilizando la BCI, permitieron que un avatar hablara en su voz, restableciendo su capacidad de comunicarse. Llegaron a las 78 palabras por minuto, y creen que pueden llegar a las 150.
• Johnny Ray: fue uno de los primeros receptores de un implante cerebral después de sufrir un derrame cerebral. En 1998, recibió un implante que le permitió aprender a mover un cursor en una pantalla de computadora con su pensamiento, abriendo nuevos caminos en la comunicación asistida por BCI.
• Matthew Nagle: tetrapléjico después de una puñalada, fue implantado con el sistema BrainGate en 2004. Esto le permitió controlar un cursor en pantalla y realizar acciones simples como abrir correos electrónicos y jugar videojuegos utilizando solo sus pensamientos.
• Ian Burkhart: paralizado en un accidente de buceo, participó en un estudio en 2014 donde una BCI implantada en su cerebro le permitió recuperar el control de su mano y dedos. Esto se logró mediante la decodificación de sus intenciones de movimiento y el envío de esas señales a un manguito estimulante en su brazo.

Son solo algunos de los muchos casos existentes (hay unos 50 en todo el mundo), pero ya ayudan a entender cómo esta tecnología puede cambiar nuestro futuro.

Los avances en la investigación de interfaces cerebro-computadora (BCIs) están liderados por pioneros que están explorando nuevos territorios en la neurociencia y la tecnología médica. Estos investigadores están al frente de una revolución que promete cambiar la manera en que entendemos y tratamos las limitaciones humanas relacionadas con diversas afecciones neurológicas.

El Dr. Edward Chang, un neurocirujano de la Universidad de California en San Francisco, se ha convertido en un nombre destacado en el campo de las BCIs debido a su innovador trabajo con pacientes como Ann, mencionada anteriormente. El enfoque de Chang se centra en interpretar la actividad cerebral relacionada con el habla y convertirla en comunicación audible. Su trabajo no solo ha empujado los límites de lo que se creía posible en términos de asistencia a pacientes con impedimentos de comunicación, sino que también ha proporcionado información crucial sobre la neurofisiología del lenguaje y la motricidad.

El enfoque de Chang en la colocación de electrodos sobre áreas específicas del cerebro y el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático para decodificar los patrones de actividad neuronal ha marcado un hito en la efectividad de las BCIs. Su capacidad para restaurar una forma de comunicación para personas que han estado sin voz durante años no solo es una proeza técnica, sino también una mejora significativa en la calidad de vida de los pacientes.

Otros estudios recientes han demostrado no solo un incremento en la velocidad de decodificación de la actividad cerebral, sino también mejoras en la precisión y la fluidez con la que estas interfaces pueden traducir pensamientos en acciones. Investigaciones paralelas han creado puentes digitales entre el cerebro y la médula espinal, permitiendo a personas paralizadas recuperar ciertos grados de movilidad. Estos avances están superando las barreras previamente insuperables entre el cerebro humano y las máquinas.

El Dr. Chang anticipa que en los próximos cinco años veremos una transición de los principios de prueba a nuevas terapias disponibles comercialmente. Esta visión se apoya en la evolución acelerada de la tecnología y la creciente comprensión de la neurofisiología.

Cómo funciona la tecnología de BCIs

Las BCIs funcionan mediante la captura y el análisis de señales del cerebro. Estas señales son patrones de actividad eléctrica que resultan del disparo de neuronas. Los dispositivos de BCI detectan esta actividad y la utilizan para inferir intenciones o estados mentales que luego pueden convertirse en comandos para controlar una computadora u otro dispositivo electrónico.

El proceso generalmente comienza con la adquisición de señales a través de electrodos que pueden estar en contacto directo con el tejido cerebral o colocado sobre el cuero cabelludo. Luego, las señales son amplificadas y filtradas para eliminar ruido. Después de la adquisición, algoritmos avanzados de procesamiento de señales y aprendizaje automático interpretan las señales, traduciéndolas en comandos o información útil. Este proceso de decodificación es fundamental, ya que determina cómo la intención del usuario se traduce en acción.