Traducido por Sebastian
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El procesamiento de datos y la creación realidad

El procesamiento de datos y la creación realidad

 
¿Ha oído usted hablar sobre el mito de la caverna de Platón? ¿O ha visto la película Matrix?
 
Esa película se basa en el mito de la caverna, que en realidad no un mito, pues no aparece reflejado como tal en los escritos de Platón ni en ninguna otra obra antigua, pero la se considera coma la más célebre alegoría de la historia de la filosofía.

Su importancia se debe tanto a la utilidad de la narración para explicar los aspectos más importantes del pensamiento platónico como a la riqueza de sus sugerencias filosóficas.
Se trata de una explicación metafórica, realizada por el filósofo griego Platón al principio del VII libro de la República, sobre la situación en que se encuentra el ser humano respecto del conocimiento. En ella, Platón explica su teoría de cómo podemos captar la existencia de los dos mundos: el mundo sensible (conocido a través de los sentidos) y el mundo inteligible (que es materia de puro conocimiento, sin intervención de los sentidos).

Pero, ¿qué es la realidad?

Los ambientes del mundo real son típicamente dinámicos, complejos y multisensoriales y exigen el apoyo de mecanismos de atención y memoria para poder dirigir y escoger que serie vamos a elegir o que variedad de café vamos a comprar.
Los principios fundamentales de percepción y organización funcional del cerebro fueron establecidos por investigaciones que utilizan paradigmas bien controlados, mas simplificados y con estímulos básicos.
En los últimos 30 años, se inició una revolución computacional mediante el mapeo cerebral y técnicas de procesamiento por imágenes.
 
Actualmente podemos visualizar partes del cerebro en pleno funcionamiento y reconocer circuitos, sinapsis que permiten el dialogo entre neuronas, y todo eso a través de neuroimagenes y registro de actividad eléctrica, que posibilitan acompañar en tiempo real todo el procesamiento neuronal del individuo evaluado.
 
Diversos sistemas de adquisición de datos neuronales, como por ejemplo el eletroencefalograma (EEG, del inglés electroencephalogram), imagen por resonancia funcional (fMRI) y estimulacion magnetica transcraneana (TMS).

 

Cada vez más los algoritmos de procesamiento de imágenes están siendo descubiertos y refinados, impulsados principalmente por los avances computacionales que estamos observando. Podemos citar, por ejemplo, la interfaz cerebro maquina, que incluye una amplia variedad de funciones para procesamiento y decodificando señales de EEG y EMG con técnicas de machine learning [3]. 

 

Entre tanto, ¿cuando ocurre el input de datos?

Nuestro cerebro esta todo el tiempo procesando información y nuestros inputs sensoriales son la materia prima de la constitución del universo que queremos crear. Vamos a observar por ejemplo a figura 1, en la parte superior vemos un conjunto de datos en una matriz de ceros y unos. Ahora conseguimos fácilmente ver palabras en ese conjunto de datos.

  

Usamos nuestras experiencias, competencias y habilidades como herramientas (creencias, memorias, emociones, sentidos, experiencia, formación y sentimientos) como herramientas de procesamientos “ceros y unos” que configuran una “Imagen cerebral” para que sea posible la creación de nuestra realidad. De esa forma, nuestras creencias y verdades apenas son herramientas para ser usadas a un fin, para la construcción personal de nuestra realidad.


Vale resaltar que todos tenemos verdades, creencias, memorias y por lo tanto, la construcción de esa realidad usamos la atención, experiencias, competencias y habilidades para la construcción de nuestra percepción de ser.

 

Referências

[1] MATUSZ, Pawel J. et al. Are We Ready for Real-world Neuroscience? Journal Of Cognitive Neuroscience, [s.l.], v. 31, n. 3, p.327-338, mar. 2019. MIT Press - Journals. http://dx.doi.org/10.1162/jocn_e_01276.

[2] SIMÕES, E. M. S.; NOGARO, A; ECCO, I. Saberes da Neurociência Cognitiva na formação de educadores. 13 Congresso Nacional de Educação-EDUCERE. 2015. Disponível em: 32 http://educere.bruc.com.br/arquivo/pdf2015/18220_7644.pdf.

[3] TAYEB, Zied et al. Gumpy: a Python toolbox suitable for hybrid brain–computer interfaces. Journal Of Neural Engineering, [s.l.], v. 15, n. 6, p.1-25, 10 out. 2018. IOP Publishing. http://dx.doi.org/10.1088/1741-2552/aae186.


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Jackson Cionek

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