A principios de 2007, el Instituto Max Planck de Alemania hacía público el desarrollo de una potente tecnología que permitía observar el cerebro humano y sus patrones de actividad neuronal para conocer las intenciones de las personas antes incluso de que éstas actuaran.
Realizada por John-Dylan Haynes, del Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences, en Alemania, Katsuyuki Sakai, de la universidad de Tokio, y Geraint Rees, del Institute of Cognitive Neuroscience de la University College London, entre otros eminentes neurólogos, esta investigación demostró, tal y como informamos en Tendencias21, que es posible decodificar, a partir de la actividad de las regiones media y lateral de la corteza prefrontal, qué tareas elegían los participantes para realizar en el experimento, gracias al reconocimiento de los patrones de actividad neuronal en dichas regiones cerebrales.
Ahora, un equipo de científicos de la computación y de neurocientíficos de la Carnegie Mellon University, de Estados Unidos, combinando el aprendizaje automático (rama de la Inteligencia Artificial que desarrolla técnicas que permitan a los ordenadores aprender) con las técnicas de registro de imágenes del cerebro, han desarrollado un método de identificación de los pensamientos y percepciones humanas de objetos familiares (en concreto, de herramientas y construcciones).
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