Ciência e Tecnologia
publicado em 26/12/2011 às 12h48:00
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Cientistas da Universidade da Califórnia, nos Estados Unidos, usaram técnicas de inteligência artificial, chamadas de técnicas de aprendizado de máquina, para observar mudanças nos sinais cerebrais que ocorrem durante a atividade mental e identificar os processos de pensamento - ou o estado cognitivo - das pessoas.

Devido ao alto grau de precisão obtida, os cientistas nomearam a nova técnica de "leitura da mente", ou "decodificação cerebral". Algoritmo prevê estado mental de forma parecida com mecanismos de busca da Internet que completam a frase antes que o usuário digite.

Eles usaram a nova ferramenta para ler a mente de fumantes que estavam em abstinência de nicotina. O objetivo imediato é ajudar essas pessoas a lidar com a falta da substância, embora a técnica tenha inúmeras outras aplicações.

Os cientistas queriam descobrir quais regiões do cérebro, e quais redes neurais específicas, são responsáveis pela resistência ao vício da nicotina.

Para o estudo, fumantes assistiram a vídeos que pretendiam induzir o desejo de fumar, a vídeos neutros ou não assistiram a nenhum vídeo. Eles foram instruídos a tentar combater o desejo pela nicotina, quando ele surgisse.

Os dados coletados pelas máquinas de ressonância magnética funcional (fMRI) foram analisados por técnicas de aprendizado de máquina que incorporam análises conhecidas como cadeias de Markov, que usam a história passada para prever estados futuros.

Ao medir as redes neurais ativas ao longo do tempo, durante os exames de ressonância, os algoritmos de aprendizagem de máquina foram capazes de prever mudanças na estrutura cognitiva dos voluntários.

A capacidade de previsão alcançou um alto grau de precisão (90% para alguns dos modelos testados) não apenas daquilo que as pessoas estavam vendo, vídeos relacionados ao seu vício, como também da reação que eles estavam tendo - resistência ou não ao vício.

"Nós detectamos se as pessoas estavam assistindo vídeos relativos ao cigarro e resistindo ao vício, entregando-se a ele, ou assistindo a vídeos que não estavam relacionados ao fumo," revela a pesquisadora Ariana Anderson.

Em essência, o algoritmo foi capaz de "prever" o estado mental dos participantes e seus processos de pensamento de forma muito parecida com o que os mecanismos de busca ou os sistemas de digitação de mensagens dos celulares se antecipam e completam uma frase antes que o usuário termine de digitar.

Em pesquisas futuras, os neurocientistas esperam usar essa aprendizagem de máquina em um contexto de biofeedback, mostrando leituras em tempo real do cérebro às pessoas, para fazer com que elas saibam quando estão experimentando os desejos e quão intensos são esses desejos, na esperança de treiná-las para controlar e reprimir a dependência.

Acesse aqui o artigo original na íntegra.

Fonte: Isaude.net
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