En el concurso de ciencia-tan-extraño-absolutamente-debe-ser-ciencia-ficción de hoy, tenemos un claro ganador: un nuevo estudio en el que un equipo de científicos utiliza una máquina de resonancia magnética, un modelo de computadora y miles de imágenes de Internet para descubrir lo que la gente ve mientras sueña.
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Por increíble que parezca, los investigadores de Kyoto, Japón, dicen que han construido una especie de máquina de lectura de sueños, que aprendió lo suficiente sobre los patrones neurológicos de tres participantes de la investigación para predecir sus visualizaciones durante el sueño con una precisión del 60 por ciento. Se cree que el estudio, publicado hoy en Science, es el primer caso en el que se han seleccionado datos objetivos sobre el contenido de un sueño.
La idea aparentemente extraordinaria se construye a partir de un concepto directo: que nuestros cerebros siguen patrones predecibles a medida que reaccionan a diferentes tipos de estímulos visuales, y con el tiempo, un algoritmo de aprendizaje puede descubrir cómo correlacionar cada uno de estos patrones con diferentes clases de visualizaciones. Un estudio realizado en 2005 por uno de los investigadores logró esto de una manera mucho más primitiva, mientras los sujetos estaban despiertos, con un programa de aprendizaje que utilizaba correctamente las lecturas funcionales de resonancia magnética (fMRI indica el flujo sanguíneo a varias partes del cerebro) para determinar en qué dirección un sujeto Estaba mirando.
Este estudio siguió el mismo principio, pero lo tomó en una dirección mucho más ambiciosa, buscando unir las imágenes reales, no solo las direcciones visuales, con las lecturas de fMRI, y hacerlo mientras los sujetos estaban dormidos.
La investigación se realizó en tres participantes, cada uno de los cuales se turnaba para dormir en un escáner de resonancia magnética durante un número de bloques de 3 horas en el transcurso de 10 días. Los participantes también fueron conectados con una máquina de electroencefalografía (EEG), que rastrea el nivel general de actividad eléctrica en el cerebro y se utilizó para indicar en qué etapa del sueño se encontraban.
Los sueños más profundos y prolongados ocurren durante el sueño REM, que generalmente comienza después de unas pocas horas de sueño. Pero las alucinaciones rápidas y esporádicas también ocurren durante la etapa 1 del sueño no REM, que comienza unos minutos después de que te quedes dormido, y los investigadores buscaron rastrear las visualizaciones durante esta etapa.
Mientras el fMRI controlaba el flujo sanguíneo a diferentes partes del cerebro de los sujetos, se quedaron dormidos; luego, una vez que los científicos notaron que habían entrado en la etapa 1, los despertaron y les pidieron que describieran lo que estaban viendo mientras soñaban. Repitieron este proceso casi 200 veces para cada uno de los participantes.
Luego, registraron las 20 clases más comunes de elementos vistos por cada participante ("edificio", "persona" o "carta", por ejemplo) y buscaron fotos en la Web que coincidieran aproximadamente con los objetos. Mostraron estas imágenes a los participantes mientras estaban despiertos, también en el escáner de resonancia magnética, luego compararon las lecturas con las lecturas de resonancia magnética de cuando las personas habían visto los mismos objetos en sus sueños. Esto les permitió aislar los patrones particulares de actividad cerebral realmente asociados con ver un objeto dado de patrones no relacionados que simplemente se correlacionan con estar dormido.
Alimentaron todos estos datos: los 20 tipos de objetos más comunes que cada participante había visto en sus sueños, representados por miles de imágenes de la Web, junto con la actividad cerebral de los participantes (de las lecturas de MRI) que se produjeron como resultado de verlos, en un algoritmo de aprendizaje, capaz de mejorar y refinar su modelo basado en los datos. Cuando invitaron a los tres durmientes a la resonancia magnética para probar el algoritmo recientemente refinado, generó videos como el siguiente, produciendo grupos de imágenes relacionadas (tomadas de miles en la web) y seleccionando cuál de los 20 grupos de elementos (las palabras en la parte inferior) pensó que era más probable que la persona estuviera viendo, según sus lecturas de MRI:
Cuando despertaron a los sujetos esta vez y les pidieron que describieran sus sueños, resultó que las predicciones de la máquina eran mejores que el azar, aunque de ninguna manera perfectas. Los investigadores eligieron dos clases de elementos, uno que el soñador había informado haber visto, y otro que no había visto, y comprobaron, las veces que el algoritmo había informado solo uno de ellos, con qué frecuencia predijo el correcto.
El algoritmo acertó el 60 por ciento de las veces, una proporción que los investigadores dicen que no puede explicarse por casualidad. En particular, fue mejor para distinguir visualizaciones de diferentes categorías que diferentes imágenes de la misma categoría, es decir, tenía una mejor oportunidad de saber si un soñador estaba viendo a una persona o una escena, pero era menos preciso al adivinar si un particular La escena era un edificio o una calle.
Aunque solo es capaz de hacer predicciones relativamente crudas, el sistema demuestra algo sorprendente: nuestros sueños pueden parecer experiencias subjetivas y privadas, pero producen datos objetivos y consistentes que otros pueden analizar. Los investigadores dicen que este trabajo podría ser una incursión inicial en el análisis científico de los sueños, permitiendo eventualmente una interpretación más sofisticada de los sueños durante las etapas más profundas del sueño.
