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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