lunes, 4 de mayo de 2015

Decoded Neurofeedback (DecNef)

Los científicos japoneses Jun Morimoto y Misuo Kawato escriben un informe sobre las relaciones de la ciencia del cerebro con la robótica. Ofrecen, o eso pretenden, una perspectiva coherente sobre la retroalimentación, en tiempo real, entre la información que se puede decodificar desde un cerebro humano y el control de un robot basado en esa información.


Hablan, de pasada, sobre los proyectos norteamericano (Brain Initiative) y europeo (HBP) dirigidos a desentrañar los secretos del cerebro humano. Sin embargo, opinan que seremos incapaces de comprender cómo procesa la información el cerebro humano si no entendemos los principios computacionales que subyacen a los problemas que es capaz de resolver.

Un modo de avanzar con paso firme es centrarse en los robots, según ellos.

Un BMI (Brain-Machine Interface) vincula el cerebro a un robot según una determinada teoría computacional basada en lo que se sabe en neurociencia. La información del cerebro se extrae usando algunas de sus señales (disparos neuronales, potenciales regionales, EEG, espectroscopia, o resonancia funcional). Esa información decodificada puede dirigirse hacia, por ejemplo, el brazo de un robot. La acción que produce ese brazo envía información de vuelta al cerebro.

Desde hace casi dos décadas los japoneses trabajan sobre esta idea: comprender el cerebro creando un cerebro. Para ello es necesario un cerebro humano y un cuerpo artificial. El primero es cuestión de software, pero el segundo debe tener una presencia física (hardware). Las simulaciones por ordenador son insuficientes. Comprender cómo el cerebro controla el cuerpo es un reto magnífico (ni hablar de las llamadas funciones superiores o de alto nivel).


Morimoto y Kawato subrayan la necesidad de integrar la neurociencia computacional, la robótica y los BMI. Su paradigma se basa en acoplar bidireccionalmente un cerebro y un robot mediante la interacción física y la decodificación.

Un humano se calza, primero, un exoesqueleto robótico. Su actividad cerebral se va midiendo y decodificando en tiempo real, de modo que la información obtenida se usa para influir en los algoritmos de control del robot. Puesto que el robot se encuentra vinculado al cuerpo humano, su movimiento genera una retroalimentación sensorial de carácter multimodal que captura de vuelta el cerebro del humano.

Naturalmente, se requiere saber dónde buscar las señales del cerebro que resultan relevantes. Por ejemplo, la corteza prefrontal, orbitofrontal, premotora y  motora suplementaria, así como el cerebelo y los ganglios basales. Estos científicos explican en su informe, con un detalle que harían las delicias de los matemáticos, los pormenores asociados a la creación de un humanoide que imita bastante adecuadamente los movimientos básicos de los que es capaz un humano, algo que resulta crucial para materializar su perspectiva.

Su equipo ha desarrollado un BMI destinado a contribuir a la rehabilitación de pacientes que han sufrido ictus. Un exoesqueleto se conecta a un EEG que puede controlar el paciente con su actividad cerebral. La intención de hacer un movimiento es interpretada por el EEG y transferida al exoesqueleto. Con suficiente práctica, el humano puede dirigir el exoesqueleto y realizar movimientos muy simples.

Con nipona bravura, Morimoto y Kawato mantienen que la mente humana resulta de la actividad neuronal. Punto. Por tanto, si comprendemos cómo funciona esa actividad, habremos entendido la mente. Pero avanzaremos despacio si nos limitamos a ‘correlacionar’ conductas con cambios neuronales. Iríamos más rápido explorando relaciones ‘causa-efecto’.

Lo que se necesita es manipular los códigos neuronales usando métodos de retroalimentación que usen señales decodificadas desde el cerebro de un humano (DecNef, Decoded Neurofeedback). La idea básica consiste en centrarse en un área del cerebro que pueda controlarse de modo no invasivo en tiempo real mediante neurofeedback. DecNef es, en esencia, un paradigma de aprendizaje por refuerzo (condicionamiento operante neuronal).


Pero, además, el neurofeedback basado en señales fMRI es capaz de modular los patrones de activación espacio-temporal en varias regiones de interés (ROIs), por lo que se puede ir más allá del análisis de una sola región. También se puede manipular los patrones de conectividad entre distintas regiones.

En suma, el proyecto japonés es una alternativa al europeo y al norteamericano. Además, posee un carácter práctico desde el principio. Suponen que plantearse esa clase de problemas contribuirá al avance del conocimiento sobre cómo procesa la información el cerebro de los humanos, cómo resuelve problemas.

Su carrera ha comenzado con problemas que a los psicólogos nos resultan soporíferos, como es el control del movimiento corporal. Para los científicos de la conducta eso es tan interesante como el sistema nervioso del caracol, pero, como ya comentamos en alguna ocasión, si no somos capaces de comprender esa clase de problemas malamente nos haremos con las claves de funciones superiores tales como el razonamiento.

O no.

A lo mejor, en realidad, las funciones básicas no son tan distintas a las más sofisticadas sobre el papel. Es posible que las funciones superiores no sean más que una manifestación de las inferiores. Planificar una secuencia de movimientos puede servir para caminar o recoger un objeto de una mesa, pero también para ganar una partida de ajedrez o resolver un ítem del test de Matrices Progresivas de Raven.


Puede merecer la pena apostar por una alternativa simplista y agotar sus posibilidades, antes de meterse en floridos jardines en los que podamos perdernos con facilidad, de los que sea complicado salir.

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