Inteligencia Artificial y Neurociencia: Modelo Avanzado que Visualiza en Imágenes la Percepción Humana
Un grupo de científicos del Instituto Weizmann de Ciencias ha creado un algoritmo de Inteligencia Artificial capaz de recrear las imágenes que una persona está contemplando a partir de la actividad medida en su cerebro. El modelo, llamado Brain‑IT, se basa en información obtenida mediante resonancia magnética funcional (fMRI) y procura reproducir tanto el contenido como los matices de lo que el sujeto observa.
Los resultados fueron expuestos en la International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026, y pretenden abordar uno de los retos fundamentales del área: lograr que una herramienta pueda decodificar señales cerebrales de distintos individuos sin requerir entrenamientos extensos y personalizados para cada persona.
De acuerdo con los autores, Brain‑IT logra desempeños similares a los de enfoques previos empleando tan solo una hora de registro de un participante nuevo.
Mecanismo del modelo que convierte la actividad cerebral en representaciones visuales
Para construir el sistema, el equipo investigó cómo diferentes áreas cerebrales reaccionan cuando alguien contempla imágenes. Los datos se recogen mediante fMRI, una metodología que permite identificar variaciones vinculadas a la actividad neuronal y trabajar con miles de pequeñas unidades tridimensionales denominadas vóxeles.
Los investigadores segmentaron el cerebro en cerca de 40 000 vóxeles y examinaron las respuestas generadas ante una variedad de estímulos visuales. Con esos registros, un algoritmo de IA intentó extraer dos categorías de información: atributos visuales, como colores, formas y posición de los objetos, y atributos semánticos, relacionados con el significado de la escena, por ejemplo identificar si una foto muestra un rostro, un alimento o un entorno.
El objetivo principal del proyecto fue descubrir patrones recurrentes entre diferentes sujetos. Dado que una misma imagen no produce idénticas respuestas cerebrales en todas las personas, la comparación directa de los escaneos resulta compleja. Brain‑IT supera esta dificultad agrupando los vóxeles según su función y no exclusivamente por su posición anatómica.
El algoritmo reveló 128 zonas funcionales compartidas entre los participantes. Algunas coincidían con regiones ya descritas por la neurociencia, mientras que otras mostraron divisiones funcionales menos evidentes.
Uno de los casos destacados por los autores corresponde a la región cerebral involucrada en el procesamiento de imágenes de entornos: el modelo distinguió entre áreas que responden predominantemente a escenas interiores y aquellas asociadas a espacios exteriores.
¿Puede la Inteligencia Artificial interpretar la mente?
A primera vista, el experimento podría sugerir esa posibilidad. Sin embargo, la respuesta es negativa. El método se limita a una condición experimental muy concreta: una persona observa imágenes y su actividad cerebral se capta mediante un escáner. Con esos datos, el algoritmo procura reconstruir lo que está viendo.
Investigaciones previas ya demostraron que era factible recuperar imágenes observadas a partir de fMRI, pero presentaban limitaciones, pues las reconstrucciones conservaban el sentido general y omitían detalles esenciales como la composición o la paleta cromática. Brain‑IT se propone optimizar precisamente esos aspectos.
Aunque representa un importante avance científico, la investigación también revela restricciones técnicas significativas. La resonancia magnética funcional no captura la actividad cerebral con la rapidez requerida para recrear sin dificultad una secuencia de imágenes en movimiento.
Según Michal Irani, uno de los líderes del proyecto, una medición de fMRI lleva alrededor de dos segundos, mientras que durante un video pueden cambiar decenas de fotogramas en ese mismo lapso. Por ello, generar videos o incluso imágenes de los sueños continúa siendo un reto.
El equipo del Instituto Weizmann ya está trabajando en ampliar estas metodologías a otras clases de información, como la actividad vinculada a estímulos auditivos. El surgimiento de Brain‑IT marca una nueva fase en la investigación sobre la interrelación entre cerebro, percepción e Inteligencia Artificial, aunque todavía está lejos de posibilitar una lectura total de los pensamientos humanos.
Fuente: Ambito.com
