{"id":1874,"date":"2020-06-08T12:42:03","date_gmt":"2020-06-08T15:42:03","guid":{"rendered":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/?p=1874"},"modified":"2025-06-05T10:17:26","modified_gmt":"2025-06-05T13:17:26","slug":"imagenes-un-indicio-esencial-para-el-estudio-de-la-mente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/en\/imagenes-un-indicio-esencial-para-el-estudio-de-la-mente\/","title":{"rendered":"Im\u00e1genes: un indicio esencial para el estudio de la mente"},"content":{"rendered":"

Investigadores del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada desarrollan un proyecto piloto para analizar im\u00e1genes que permitan representar estados mentales alterados. De este modo, buscan armar un diccionario de elementos de im\u00e1genes presentes en los cuadros de Vincent Van Gogh, que posibiliten recorrer alguna trayectoria de pensamiento, determinar atributos en esas im\u00e1genes e identificar patrones asociados a trastornos espec\u00edficos. Con ese fin, entrenan redes profundas que permitan conformar un modelo robusto en inteligencia artificial.<\/strong><\/p>\n

Desde el <\/span>Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada<\/span><\/a> (LIAA) del ICC, se estudian distintos productos del pensamiento a trav\u00e9s de sofisticadas t\u00e9cnicas y herramientas computacionales. En el contexto de este enfoque -neurociencia computacional aplicada- que apunta a utilizar la computaci\u00f3n para colaborar en el entendimiento del comportamiento humano, existe un \u00e1rea definida como \u201cPsiquiatr\u00eda Computacional\u201d (<\/span>ver nota anterior del ICC<\/span><\/a>) en la cual se ha desarrollado una vasta experiencia hacia el objetivo de caracterizar estados mentales alterados a trav\u00e9s del discurso del paciente.<\/span><\/p>\n

Hasta el momento los investigadores han trabajado en herramientas de an\u00e1lisis de texto o audio sobre discursos expresivos de pacientes psiqui\u00e1tricos, pudiendo medir alteraciones en pacientes que padecen esquizofrenia y predecir con efectividad cu\u00e1les de ellos tendr\u00e1n un brote psic\u00f3tico. Sin embargo, en este contexto los cient\u00edficos del LIAA tambi\u00e9n se han interrogado si las im\u00e1genes no ser\u00edan una medida indirecta de lo que sucede en el cerebro. \u201c<\/span>Hace much\u00edsimo tiempo que la psicolog\u00eda experimental pide a los pacientes que dibujen, no s\u00f3lo que hablen. Las teor\u00edas importantes de psicoan\u00e1lisis se basan en la caligraf\u00eda y en la interpretaci\u00f3n de im\u00e1genes, dibujos\u00a0 o sue\u00f1os de pacientes para poder estudiar posibles patolog\u00edas. Nuestra pregunta entonces es: \u00bfPor qu\u00e9 no armar un diccionario de elementos de im\u00e1genes que permita caracterizar estados mentales alterados?<\/span><\/i>\u201d, plantea Diego Fern\u00e1ndez Slezak, director del LIAA e investigador de CONICET en el ICC.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

El investigador comenta que, ante esta fuerte inquietud del grupo de trabajo, decidieron encarar un proyecto piloto para ensayar la idea de analizar im\u00e1genes. Tomaron el caso del pintor holand\u00e9s Vincent Van Gogh, un artista del siglo XIX muy estudiado al que se le conocen una infinidad de textos debido a que tuvo un intercambio muy flu\u00eddo con su hermano Theo a trav\u00e9s de cartas. Adem\u00e1s Van Gogh pint\u00f3 unos 900 cuadros y m\u00e1s de 1600 dibujos a lo largo de toda su vida, definiendo un lenguaje propio de im\u00e1genes y fue conocido por las enfermedades mentales que padeci\u00f3, que de hecho lo llevaron al suicidio. Cabe recalcar que de acuerdo a la biibliograf\u00eda existente, aparecen distintas hip\u00f3tesis de diagn\u00f3stico sobre los trastornos del pintor, que van desde trastornos bipolares y esquizofrenia hasta epilepsia del l\u00f3bulo temporal.<\/span><\/p>\n

\u201c<\/span>Estamos armando un diccionario de elementos de im\u00e1genes en los cuadros de Van Gogh que nos permita generar una representaci\u00f3n de su estado mental a partir de las im\u00e1genes, al igual que como lo hac\u00edamos con texto<\/span><\/i>\u201d, precisa Fern\u00e1ndez Slezak. Para ello, los investigadores del LIAA analizan y segmentan las im\u00e1genes de los cuadros y buscan detectar atributos que permitan representar esos estados mentales a partir de los dibujos.<\/span><\/p>\n

Para cumplir con esa tarea se toman los cuadros, se entrenan redes profundas con esos cuadros para generar un modelo y desde el modelo se pueden extraer atributos que en definitiva son vectores que aprenden de estas redes. \u201c<\/span>De esta manera podemos representar a los cuadros de Van Gogh como un conjunto de vectores de estos atributos, seguir la trayectoria de estos atributos e identificar patrones en esas trayectorias asociados a estados mentales alterados. A partir de all\u00ed armamos un diccionario de atributos y vem\u00f3s c\u00f3mo se comportan a lo largo del tiempo<\/span><\/i>\u201d, puntualiza el investigador y doctor en ciencias de la computaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

\"\"En base a esta primera prueba piloto los investigadores podr\u00edan entender c\u00f3mo era el arte espec\u00edfico de Van Gogh cuando se cort\u00f3 la oreja e intentar determinar si los atributos de esos dibujos tienen robustez suficiente para detectar estados mentales alterados. Fern\u00e1ndez Slezak aclara que este es un primer paso para trabajar con im\u00e1genes en psiquiatr\u00eda computacional, y que si el modelo les llegara a funcionar abrir\u00eda una puerta importante para poder ser utilizado en la comunidad psicoan\u00e1litica o psiqui\u00e1trica, que com\u00fanmente recurre a la t\u00e9cnica de interpretar im\u00e1genes para realizar diagn\u00f3sticos o\u00a0 tratamientos. \u201c<\/span>Es un camino a explorar, el proyecto reci\u00e9n empieza. A futuro si el modelo es v\u00e1lido se podr\u00eda convocar a psic\u00f3logos afines a estas actividades de investigaci\u00f3n, armar un grupo control, evaluar qu\u00e9 tipo de entrevistas psicoan\u00e1liticas se pueden llegar a implementar, hacerlas en el grupo control, ver si eso funciona bien, y despu\u00e9s ir adaptando el modelo a pacientes depresivos o trastornos obsesivos compulsivos. Claramente hay varias patolog\u00edas que podr\u00edan ser atacadas con este proyecto<\/span><\/i>\u201d, concluye el director del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada.<\/span><\/p>\n

Deep Learning<\/i><\/b> como aliado estrat\u00e9gico de las im\u00e1genes<\/b><\/p>\n

De acuerdo a los investigadores del LIAA, el valor agregado de usar <\/span>Deep Learning<\/span><\/i> en este tipo de proyectos consiste en que no est\u00e1n forzados a decidir cu\u00e1les son los atributos que cada investigador quiere mirar en la imagen antes de analizarla. En este sentido, la vieja escuela de an\u00e1lisis de im\u00e1genes con redes neuronales buscaba bordes, contrastes, texturas, objetos, etc. Por ende, el investigador iba eligiendo cu\u00e1les eran los atributos a buscar.\u00a0<\/span><\/p>\n

Sin embargo, ahora se pueden entrenar estas redes e ir a buscar cu\u00e1les son los atributos que se usaron para detectar lo que finalmente se detect\u00f3. \u201c<\/span>Las redes definen cu\u00e1les son los atributos a buscar, con Deep Learning de golpe uno puede empezar a ganar cierto \u2018insight` de cu\u00e1les son los atributos interesantes a tener en cuenta por este tipo de t\u00e9cnicas<\/span><\/i>\u201d, explican.\u00a0<\/span><\/p>\n

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La Inteligencia Artificial (IA) desde lo macro y lo micro.\u00a0<\/b><\/p>\n

Ante la pregunta sobre en qu\u00e9 estado del arte se encuentra la IA y c\u00f3mo visualizan este tema desde el Laboratorio del ICC, el investigador Diego Fern\u00e1ndez Slezak reflexiona al respecto:\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cSi bien nuestro objeto de estudio es observar y entender si la computadora puede replicar de alg\u00fan modo el comportamiento humano, es decir, una combinaci\u00f3n de problemas entre cerebro y m\u00e1quina, a\u00fan no podemos analizar cualquier cosa del cerebro sino que tratamos de simplificar el objeto de estudio a aquello que podemos manejar. Me refiero a que estudiamos aquellos productos de pensamiento m\u00e1s estereotipados que se puedan medir cuantitativamente y traducirse a una computadora pero no podemos modelar sensaciones como el amor o el odio.<\/span><\/i><\/p>\n

Hay una analog\u00eda para explicar esto que me gusta mucho que es la analog\u00eda de la Termodin\u00e1mica. En la f\u00edsica del siglo XIX se conocen diversos fen\u00f3menos de la termodin\u00e1mica como el calor, la presi\u00f3n, la temperatura, etc. pero no se entend\u00eda c\u00f3mo era que los \u00e1tomos se combinaban, se mov\u00edan e interactuaban para generar esos fen\u00f3menos macrosc\u00f3picos que pod\u00edamos medir con un term\u00f3metro. En alg\u00fan momento apareci\u00f3 la Mec\u00e1nica Estad\u00edstica, que resolvi\u00f3 el problema de las teor\u00edas termodin\u00e1micas. Entonces explic\u00f3 las conexiones entre \u00e1tomos, combinaciones de \u00e1tomos, fen\u00f3menos y las interacciones entre ellos, c\u00f3mo es que fr\u00edamente se un\u00edan, se mov\u00edan, se combinaban y generaban estos efectos macrosc\u00f3picos. Esta teor\u00eda de termodin\u00e1mica es lo que permiti\u00f3 conectar el mundo macrosc\u00f3pico de los fen\u00f3menos que vemos y podemos medir con el mundo microsc\u00f3pico del hardware que implementa esos fen\u00f3menos (los \u00e1tomos y sus combinaciones).<\/span><\/i><\/p>\n

\"\"La propia analog\u00eda nos lleva a entender qu\u00e9 es lo que estamos investigando en el cerebro. Actualmente ni siquiera sabemos medir los fen\u00f3menos macrosc\u00f3picos (el comportamiento humano y sus productos de pensamiento), no tenemos ese term\u00f3metro o medidor de presi\u00f3n para poder desarrollar una teor\u00eda que unifique el conocimiento sobre c\u00f3mo es que llegamos de neuronas e impulsos el\u00e9ctricos a la sensaci\u00f3n de dolor, amor o estados mentales alterados. Esto nos explica en qu\u00e9 estad\u00edo estamos y por qu\u00e9 hacemos lo que hacemos, por qu\u00e9 nos concentramos en tratar de entender con una lupa macrosc\u00f3pica c\u00f3mo es que el cerebro est\u00e1 funcionando y lo que nos dice claramente esa analog\u00eda es que hasta que no tengamos bien definido los fen\u00f3menos macrosc\u00f3picos, visibles y f\u00e1ciles de entender, dif\u00edcilmente podamos contar con una teor\u00eda que logre conectar ese funcionamiento del cerebro con el comportamiento humano. Estamos hablando de neuronas que se conectan en m\u00f3dulos que pueden ser el cerebelo y las distintas \u00e1reas del cerebro, el hemisferio izquierdo y el derecho, y todav\u00eda no tenemos un term\u00f3metro que pueda medir calor a nivel macrosc\u00f3pico. Por ello se hace muy dif\u00edcil esa traducci\u00f3n de teor\u00edas de la mente.<\/span><\/i><\/p>\n

Ese es el \u2018paraguas\u2019 en que nos paramos desde nuestro Laboratorio para atacar distintos problemas, desde el lugar macrosc\u00f3pico del habla, los fen\u00f3menos en la comunicaci\u00f3n humana y el an\u00e1lisis de texto y audio, y tambi\u00e9n desde im\u00e1genes del cerebro, que ser\u00eda m\u00e1s a nivel microsc\u00f3pico, tratar de entender las se\u00f1ales el\u00e9ctricas que se provocan en el cerebro y c\u00f3mo esto eventualmente puede conectarse con alg\u00fan fen\u00f3meno macrosc\u00f3pico. Entonces, en nuestra actividad de investigaci\u00f3n lo atacamos desde dos lugares pero a\u00fan no tenemos un entendimiento de ninguno de los dos lados, por lo que mucho menos tenemos una teor\u00eda unificadora que logre conectar esos dos mundos. Es, en definitiva, el norte hacia donde se dirige el \u00e1rea de neurociencia computacional.\u201d\u00a0<\/span><\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>

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