Un nuevo Estudio revela que Los científicos han creado un Decodificador de lenguaje que puede traducir los pensamientos de una persona en texto utilizando un transformador de inteligencia artificial. (AI) Similar a ChatGPT. Esta innovación marca la primera vez que el lenguaje continuo se reconstruye a partir de la actividad del cerebro humano de forma no invasiva, que se lee a través de una máquina de resonancia magnética funcional (fMRI).

El decodificador pudo interpretar la esencia de las historias que los sujetos vieron o escucharon, o incluso imaginaron, utilizando patrones cerebrales de fMRI, un logro que esencialmente le permite leer la mente de las personas con una efectividad sin precedentes. Si bien esta tecnología aún se encuentra en sus primeras etapas, los científicos esperan que algún día pueda ayudar a las personas con afecciones neurológicas que afectan el habla a comunicarse claramente con el mundo exterior.

Sin embargo, el equipo que creó el decodificador también advirtió que las plataformas de lectura de cerebros podrían eventualmente tener aplicaciones maliciosas, incluso como un medio de vigilancia para gobiernos y empleadores. Aunque los investigadores enfatizaron que su decodificador requiere la cooperación de individuos para funcionar, argumentaron que «Las interfaces cerebro-computadora deben respetar la privacidad mental.«, según un estudio publicado el lunes en Nature Neuroscience.

«Actualmente, la decodificación del lenguaje se realiza mediante dispositivos implantados que requieren neurocirugía, y nuestro estudio es el primero en decodificar el lenguaje continuo, que significa más que palabras u oraciones completas, a partir de grabaciones cerebrales no invasivas, que recopilamos mediante resonancia magnética funcional.dijo Jerry Tang, estudiante graduado en ciencias de la computación en la Universidad de Texas en Austin, quien dirigió el estudio, en una conferencia de prensa realizada el jueves.

«El propósito de la decodificación del lenguaje es tomar grabaciones de la actividad cerebral del usuario y predecir las palabras que el usuario estaba escuchando, diciendo o imaginando.«, El lo notó. «Eventualmente, esperamos que esta tecnología pueda ayudar a las personas que han perdido la capacidad de hablar debido a lesiones como accidentes cerebrovasculares o enfermedades como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA).«.

Tang y sus colegas pudieron producir su decodificador con la ayuda de tres participantes humanos, cada uno de los cuales pasó 16 horas en una máquina fMRI escuchando historias. Los investigadores entrenaron un modelo de IA denominado GPT-1 en el estudio sobre comentarios de Reddit e historias autobiográficas para vincular las características semánticas de las historias grabadas con la actividad neuronal capturada en los datos de fMRI. De esa manera, puede aprender qué palabras y frases están asociadas con ciertos patrones cerebrales.

¿Como funciona el sistema?

Después de la fase inicial del experimento, a los participantes se les escaneó el cerebro usando fMRI mientras escuchaban nuevas historias que no formaban parte del conjunto de datos de entrenamiento. El decodificador pudo traducir las narraciones de audio a texto a medida que los participantes las escuchaban, aunque estas interpretaciones a menudo usaban construcciones semánticas diferentes a las grabaciones originales. Por ejemplo, una grabación de alguien diciendo la frase «Todavía no tengo mi licencia de conducir» fue decodificado de los pensamientos del oyente a través del escáner fMRI a «Ni siquiera ha empezado a aprender a conducir todavía.«

Estas traducciones aproximadas surgen de una diferencia fundamental entre el nuevo decodificador y las técnicas existentes que utilizan electrodos invasivos implantados en el cerebro. Las plataformas basadas en electrodos generalmente predicen texto a partir de actividades motoras, como los movimientos de la boca de una persona cuando intenta hablar, mientras que el equipo de Tang se centró en el flujo sanguíneo a través del cerebro, que es lo que se captura en las máquinas fMRI.

«Nuestro sistema funciona en un nivel muy diferente.«, dijo Alexander Huth, profesor asistente de neurociencia y ciencias de la computación en UT Austin y autor principal del nuevo estudio, en la conferencia de prensa».En lugar de mirar esta cosa motorizada de bajo nivel, nuestro sistema en realidad funciona en el nivel de las ideas, la semántica y el significado. A eso se refiere.«

«Es por eso que creo que lo que obtenemos no son las palabras exactas que alguien escuchó o habló, es la esencia«, continuó.»Es la misma idea, pero expresada en diferentes palabras.«

El enfoque innovador permitió al equipo traspasar los límites de las tecnologías de lectura mental, probando si el decodificador podía traducir los pensamientos de los participantes mientras miraban películas mudas o simplemente imaginaban historias en sus cabezas. En ambos casos, el decodificador fue capaz de descifrar lo que los participantes estaban viendo, en el caso de las películas, y lo que estaban pensando mientras contaban breves historias en su imaginación.

El decodificador produjo resultados más precisos durante las pruebas con grabaciones de audio en comparación con el habla imaginada, pero aun así pudo obtener algunos detalles básicos de los pensamientos no expresados ​​de la actividad cerebral. Por ejemplo, cuando un sujeto imaginó la oración «Bajé por un camino de terracería a través de un campo de trigo, crucé un arroyo y pasé unos edificios de madera», el decodificador produjo un texto que decía «tuvo que cruzar un puente hacia el otro lado y un gran edificio en el horizonte».

Los participantes del estudio se sometieron a todas estas pruebas dentro de una máquina fMRI, que es un equipo de laboratorio voluminoso e inmóvil. Por esta razón, el decodificador aún no está listo como tratamiento práctico para pacientes con problemas del habla, aunque Tang y sus colegas esperan que las iteraciones futuras del dispositivo puedan adaptarse a plataformas más convenientes, como los sensores de espectroscopia de infrarrojo cercano (fNIRS). que se puede utilizar en la cabeza del paciente.

Si bien los investigadores mencionaron las promesas de esta tecnología como un nuevo medio de comunicación, también advirtieron que los codificadores plantean preocupaciones éticas sobre la privacidad mental.

«Nuestro análisis de privacidad sugiere que actualmente se requiere la cooperación del sujeto tanto para entrenar como para aplicar el decodificador.«, dijo el equipo de Tang en el estudio».Sin embargo, los desarrollos futuros pueden permitir que los decodificadores pasen por alto estos requisitos. Además, incluso si las predicciones del decodificador son inexactas sin la cooperación del sujeto, pueden malinterpretarse intencionalmente con fines maliciosos.«

«Por estas y otras razones imprevistas, es fundamental generar conciencia sobre los riesgos de la tecnología de cerebros revueltos e implementar políticas que protejan la privacidad mental de cada persona.«, concluyeron los investigadores.

Fuente: placa base

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