Decodificador de actividad cerebral podría revelar pensamientos en texto

Decodificador de actividad cerebral podría revelar pensamientos en texto
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Investigadores de la Universidad de Texas en Austin desarrollaron un sistema de inteligencia artificial llamado “decodificador semántico”, el cual traduce la actividad cerebral de las personas mientras se les cuenta una historia o imagina una lectura.

Este decodificador busca ayudar a las personas con discapacidades físicas, pero que tienen actividad cerebral como los pacientes con derrames cerebrales. De esta forma, se lograría una comunicación inteligente nuevamente.

El artículo “Reconstrucción semántica de lenguaje continuo a partir de grabaciones cerebrales no invasivas”, publicado por la revista Nature Neuroscience, menciona que el modelo es similar al usado por ChatGPT de Open AI y Bard de Google.

De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), por la pandemia las personas con discapacidad física han quedado aisladas, en algunos casos con sobremedicación como con conductas autolesivas.

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Alex Huth, profesor asistente de neurociencia y ciencias de la computación en UT Austin, afirmó que con este método no invasivo permite la codificación de un lenguaje continuo durante largos periodos de tiempo con ideas complicadas.

Los participantes escuchan audios para medir la actividad cerebral usando un escáner fMRI, luego se codifican sus pensamientos utilizando la máquina para generar el texto correspondiente a su actividad cerebral.

El resultado no es una transcripción exacta, sino que el algoritmo captura la esencia de lo que se dice o piensa, aunque sea impreciso en algunos aspectos. En la mitad de las ocasiones, cuando se ha adaptado el sistema a la actividad de un participante, es posible obtener un texto con los significados previstos de las palabras originales.

En algunos experimentos adelantados con el decodificador, un participante escuchó “Todavía no tengo mi licencia de conducción”, que fue interpretado por el sistema como “Ella ni siquiera ha comenzado a aprender a conducir”.

Anteriormente, los investigadores han abordado el tema ético del uso de este tipo de tecnología, dado que el decodificador sólo funcionó con participantes cooperativos que habían decidido voluntariamente hacer parte del estudio.

Frente a las personas que no recibieron ninguna instrucción, el decodificador no logró resultados inteligibles. Mientras quienes se resistieron a seguir el procedimiento tuvieron como resultado textos inutilizables.

Actualmente, el codificador no tiene un uso práctico fuera del laboratorio, por la complejidad de movilidad del escáner fMRI. No obstante, hay posibilidades que apuntan a transferir la inteligencia artificial a un aparato portátil como la espectroscopia funcional del infrarrojo cercano (fNIRS).

Este trabajo fue apoyado por la Fundación Whitehall, la Fundación Alfred P. Sloan y el Fondo Burroughs Wellcome. Sus desarrolladores ya presentaron una solicitud de patente PCT.

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