La nueva tecnología es capaz de traducir pensamientos a través del análisis de resonancia magnética funcional. (Foto: Unsplash)
Investigadores de la Universidad de Texas en Austin han creado un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de capturar imágenes de la actividad cerebral de una persona y traducirlas en un flujo continuo de texto. Llamado decodificador semántico, el sistema no invasivo podría ayudar a las personas que están conscientes pero no pueden hablar, como las que han sufrido un derrame cerebral.
La gran ventaja de nuestro sistema es que, a diferencia de otras tecnologías de «lectura de la mente», no es necesario implantar nada en el cerebro. En un estudio publicado recientemente en la revista Nature Neuroscience, los investigadores explicaron que la IA es capaz de traducir pensamientos a través del análisis de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI), que mide el flujo sanguíneo a diferentes regiones del cerebro.
entrenar la IA
Tres voluntarios participaron en el estudio. Para «entrenar» el decodificador semántico basado en IA, un modelo de codificación que puede predecir cómo responderá el cerebro de una persona al lenguaje natural, los investigadores registraron las respuestas cerebrales de tres personas mientras escuchaban 16 horas de historias habladas.
Los investigadores probaron el decodificador pidiendo a los participantes que escucharan nuevas grabaciones y luego verificando si la traducción coincidía con la transcripción real. El decodificador podía predecir, con considerable precisión, cómo reaccionaría el cerebro de la persona al escuchar una serie de palabras.
El sistema no recrea el estímulo palabra por palabra. En cambio, captura la esencia de lo que se dice. No es perfecto, pero en aproximadamente la mitad del tiempo produjo un texto que se parecía mucho, a veces con precisión, al original.
Además de pedirles a los participantes que escucharan y reflexionaran sobre las historias, los participantes vieron cuatro videos breves y silenciosos mientras sus cerebros eran escaneados usando fMRI. El codificador semántico tradujo su actividad cerebral en descripciones precisas de ciertos eventos en los videos que vieron.
El resultado sugiere que el nuevo decodificador no solo capturó las palabras, sino también el significado.
aprendizaje individual
Las limitaciones del estudio incluyen el hecho de que la decodificación del lenguaje se basa en imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI), que es un método costoso que solo se puede realizar en el laboratorio. La expectativa del equipo es adaptar la tecnología para su uso con sistemas de imágenes cerebrales más portátiles, como la espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS).
Otro problema es que entrenar al nuevo modelo es un proceso largo y tedioso que, para ser efectivo, debe hacerse individualmente. Cuando los investigadores intentaron usar un decodificador entrenado en una persona para leer la actividad cerebral de otra, falló, lo que sugiere que cada cerebro tiene formas únicas de representar el significado.
Además, el compromiso de los voluntarios es fundamental para el proceso. Aquellos que se resistieron durante el entrenamiento del codificador, como pensar deliberadamente en otras cosas, produjeron resultados inútiles.
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