Processamento de dados e a criação da realidade

Thursday, 24 de October de 2019

Você já ouviu falar sobre o mito da caverna de Platão? Ou já assistiu ao famoso filme Matrix? O filme Matrix se baseia no mito da caverna, feita pelo filósofo Platão (através da voz de Sócrates), onde o enredo principal é sobre nossa capacidade de nos livrarmos das amarras da ignorância e conseguirmos alcançar a luz da verdade e conseguir enxergar a verdadeira realidade. 
 
Mas afinal o que é realidade?
 
Os ambientes do mundo real são tipicamente dinâmicos, complexos e multissensoriais e exigem o apoio de mecanismos de atenção e memória para podermos dirigir, escolher qual série vamos assistir ou servir uma xícara de café. Princípios fundamentais de percepção e organização funcional do cérebro foram estabelecidos por pesquisas que utilizam paradigmas bem controlados, mas simplificados, com estímulos básicos. Nos últimos 30 anos, iniciou-se uma revolução no poder computacional, mapeamento cerebral e técnicas de processamento de sinais e de imagens [1].
 
Atualmente podemos visualizar partes do cérebro em pleno funcionamento e reconhecer circuitos, sinapses que permitem o diálogo entre neurônios, isto tudo através das neuroimagens e registro de atividade elétrica, que possibilitam acompanhar em tempo real o processamento neural do indivíduo testado [2]. Diversos são os sistemas de aquisição de dados neurais, como por exemplo eletroencefalograma (EEG, do inglês electroencephalogram), imagem por ressonância magnética funcional (fMRI, do inglês functional magnetic ressonance imaging) e estimulação magnética transcraniana (TMS, do inglês transcranial magnetic stimulation).
 
Cada vez mais os algoritmos de processamento de imagens estão sendo desenvolvidos e refinados, impulsionados principalmente pelos avanços computacionais que estamos vivenciando. Podemos citar, por exemplo, o Gumpy, software gratuito de interface cérebro máquina, que inclui uma ampla variedade de funções para processamento e decodificação de sinais de EEG e EMG (eletromiografia, do inglês electromyography), além de métodos de classificação com técnicas tradicionais de machine learning e deep learning [3]. 
 
Então, como ocorre o input de dados no nosso cérebro?
 
Nosso cérebro está a todo tempo processando informações e os nossos inputs sensoriais são a nossa matéria prima para constituição do universo que queremos criar. Vamos observar por exemplo a figura 1 abaixo. Na parte superior vemos apenas um conjunto de dados formados por uma matriz de 0 e 1. Não conseguimos facilmente olhar para essa matriz e abstrair informações relevantes sobre ela. Contudo, se olharmos apenas para os dados que contém o número 1, é possível processar a palavra que é formada por esse conjunto de dados.  



Usamos nossas experiências, competências e habilidades (crenças, memórias, emoções, sentidos, expertise, formação, sentimentos, etc.) como ferramentas de processamentos dos "0 e 1" que configuram nossa "Imagem cerebral" para que seja possível a criação na nossa realidade. Dessa forma, nossas crenças e verdades apenas são ferramentas para serem usadas para um fim, para a construção do conceito pessoal de realidade. 
 
 
Vale ressaltar que nós TEMOS verdades, crenças e memórias e não SOMOS nossas verdades, crenças e memórias. Portanto, na construção dessa realidade usamos a atenção, as experiências, competências e habilidades para construção de nossa percepção de ser. O ato de perceber é a criação do nosso universo.


 

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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Autor:

Jackson Cionek

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