Como mencionó Toby Graves, la Inteligencia Artificial es de hecho un campo muy grande donde se combinan la psicología y la informática. Un área interesante donde esta combinación es clara es en el campo de la interfaz cerebro-computadora (BCI). La idea de BCI es leer las señales cerebrales y utilizar estas señales de manera significativa para interactuar con un dispositivo. La parte de psicología abarca desde entender cómo funciona el cerebro (¿Cómo podemos capturar las señales cerebrales? ¿Qué áreas del cerebro son importantes para capturar señales útiles?) Hasta determinar cómo se pueden producir las señales útiles (por ejemplo, tener movimientos imaginarios del sujeto o mirar al sujeto estímulos). La parte de la informática entra en juego cuando es necesario analizar la enorme cantidad de datos de señales cerebrales. Las técnicas de aprendizaje automático se utilizan para entrenar clasificadores para los datos. Los resultados del procesamiento de los datos se utilizarán de manera significativa y útil, teniendo en cuenta los errores que pueden cometer los clasificadores.
Si está interesado en el trabajo de BCI, escribí una respuesta a la pregunta ¿Cómo funcionan las interfaces cerebro-computadora actuales? hace un tiempo. Ahora me doy cuenta de que esta respuesta está un poco más relacionada con el lado de la psicología de los ICC que con la informática, pero creo que sigue siendo una buena introducción a BCI en general.
Otra área interesante en la investigación que combina psicología y ciencias de la computación me fue presentada durante un curso llamado “Cognición y complejidad”. En la ciencia cognitiva hay muchos modelos que son computacionalmente intratables. Este es un problema cuando se supone que el cerebro tiene recursos limitados en términos de poder computacional. Al realizar un análisis de complejidad (sí, el mismo análisis de complejidad que se usa en ciencias de la computación) en los modelos de la ciencia cognitiva, se pueden identificar los modelos que asumen problemas computacionalmente intratables a resolver. Se puede decir que estos modelos son altamente inverosímiles, ya que no tienen en cuenta los recursos limitados del cerebro. El análisis de complejidad puede llevar a sugerencias para mejorar el modelo.
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