Interpretar las señales del cerebro a través de EEG en la cabeza o EMG en la periferia es realmente difícil.
A menos que esté observando la actividad general de los músculos grandes (piense en los muslos y los bíceps), EMG ya es muy difícil de interpretar debido a todas las capas de músculo que tiene y a todas las diferentes formas en que se disparan para coordinar sus movimientos. Y eso es probablemente lo más fácil de tratar
Si estás mirando el cerebro directamente, ya sea a través de electrodos de superficie o implantados, puede ser aún más difícil, porque tienes muchas cosas en el cerebro. Puede ser difícil incluso aislar las señales que desea, y mucho menos descubrir lo que significa.
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Y si extravía sus electrodos en un cm o dos, todo cambia. Y si empiezas a sudar, las cosas cambian. Y si tiene grasa extra o cabello debajo de los electrodos, las cosas cambian.
A la IA que no aprende se le pueden dar reglas y características que debe buscar en estas señales para ayudar a discriminar lo que desea ver. Por ejemplo, un aumento en la actividad puede ser señalado por un aumento en el valor de la raíz cuadrática media en una pequeña ventana de tiempo, y el lugar donde tuvo lugar esa actividad puede decirle lo que quiere saber. Los seres humanos en realidad son bastante buenos para aprender implícitamente estas reglas, pero a menudo sigue siendo una interfaz bastante torpe de usar, y a menudo se limita a decisiones binarias.
Pero si no necesariamente conoce todas las reglas que desea que siga su sistema, entonces el aprendizaje automático podría ser una buena opción. De esa manera, puede hacer que su usuario capacite al sistema en lo que necesita que haga y que aprenda a reconocer las cosas. Todavía no es un problema fácil, pero probablemente sea mejor que ajustar todo a mano para muchas aplicaciones.
