Cuando los tecnócratas y transhumanistas en el ejército inventan nueva tecnología para mejorar la guerra, es solo cuestión de tiempo antes de que dirija sus fuerzas contra la ciudadanía que pagó por la investigación en primer lugar. ⁃ Editor TN
Un nuevo algoritmo de aprendizaje automático puede determinar con éxito qué comportamientos específicos, como caminar y respirar, pertenecen a qué señal cerebral específica, y tiene el potencial de ayudar a los militares a mantener una fuerza más preparada.
En cualquier momento, las personas realizan una gran variedad de tareas. Todas las señales cerebrales y conductuales asociadas con estas tareas se mezclan para formar una red complicada. Hasta ahora, esta web ha sido difícil de desenredar y traducir.
Pero los investigadores financiados por el Ejército de EE. UU. Desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático que puede modelar y decodificar estas señales, según un comunicado de prensa del 12 de noviembre. La investigación, que utilizó conjuntos de datos cerebrales estándar para el análisis, se publicó recientemente en la revista Nature Neuroscience.
"Nuestro algoritmo puede, por primera vez, disociar los patrones dinámicos en las señales cerebrales que se relacionan con comportamientos específicos y es mucho mejor para decodificar estos comportamientos", dijo la Dra. Maryam Shanechi, profesora de ingeniería en la Universidad del Sur de California que dirigió la investigación. , dijo en un comunicado.
El Dr. Hamid Krim, gerente de programa de la Oficina de Investigación del Ejército, parte del Laboratorio de Investigación del Ejército del Comando de Desarrollo de Capacidades de Combate del Ejército de EE. UU. Nextgov Shanechi y su equipo utilizaron el algoritmo para separar lo que ellos llaman señales cerebrales relevantes para el comportamiento de las señales cerebrales irrelevantes para el comportamiento.
“Esto presenta una forma potencial de medir de manera confiable, por ejemplo, la sobrecarga mental de un individuo, de un soldado”, dijo Krim.
Si el algoritmo detecta un comportamiento que indica que un soldado está estresado o sobrecargado, entonces una máquina podría alertar a ese soldado antes de que sea capaz de reconocer su propia fatiga, dijo Krim. Mejorar la autoconciencia es fundamental para el interés del Ejército en esta investigación, agregó.
La investigación es parte de un esfuerzo por establecer una interfaz máquina-cerebro. Con el tiempo, dijo Krim, esta investigación puede contribuir al desarrollo de tecnología que no solo puede interpretar las señales del cerebro, sino también enviar señales para ayudar a las personas a tomar medidas correctivas automáticas para ciertos comportamientos, agregó.
La imaginación es el único límite cuando se trata del potencial de esta tecnología, dijo Krim. Otra aplicación futurista podría permitir a los soldados comunicarse entre sí sin ni siquiera abrir la boca.
Patrick Wood es un experto líder y crítico en Desarrollo Sostenible, Economía Verde, Agenda 21, Agenda 2030 y Tecnocracia histórica. Es autor de Technocracy Rising: The Trojan Horse of Global Transformation (2015) y coautor de Trilaterals Over Washington, Volumes I and II (1978-1980) con el fallecido Antony C. Sutton.
