Desarrollan traductor de la actividad cerebral capaz de transformar pensamientos en palabras
ESTADOS UNIDOS.- La ciencia y la medicina pueden beneficiarse del avance de la inteligencia artificial, como se demostró en un estudio realizado en la Universidad de Texas en Austin.
Mediante el uso de un decodificador, fue posible traducir la actividad cerebral en texto sin necesidad de recurrir a métodos invasivos.
La técnica mencionada podría representar una opción para personas que han sufrido un accidente cerebrovascular o una enfermedad de la neurona motora, y que tienen dificultades para comunicarse.
De esta forma, se brinda una alternativa que podría ayudarles a expresarse y comunicarse de manera efectiva.
El doctor Alexander Huth, director de la investigación externó:
Nos sorprendió un poco que funcione tan bien como lo hace. He estado trabajando en esto durante 15 años, así que fue impactante y emocionante cuando finalmente funcionó”
¿Cómo funciona esta herramienta?
Antes de la aparición de la inteligencia artificial, el proyecto se encontraba con una limitación debido a que las exploraciones de resonancia magnética miden la respuesta del flujo sanguíneo ante la actividad cerebral. Esto generaba un retraso en la interpretación de la actividad cerebral y una sobrecarga de información que dificultaba la investigación.
Sin embargo, gracias a la implementación de tecnologías como el modelo de lenguaje GPT de OpenAI, se ha encontrado una solución a esta limitación. Esta herramienta permite la representación del significado semántico del habla en forma numérica, lo que es muy valioso para los científicos al ayudarles a identificar patrones de actividad neuronal que se correspondan con palabras específicas y su significado.
El proyecto fue puesto en práctica
Para lograr estos resultados, el estudio involucró a tres voluntarios quienes fueron solicitados a permanecer acostados durante 16 minutos mientras se les escaneaba utilizando la resonancia magnética; al momento, ellos escuchaban algunos podcasts. Durante este proceso, el decodificador fue utilizado para hacer coincidir la actividad cerebral con el significado semántico utilizado en el modelo de lenguaje GPT-1.
En la segunda parte del experimento, se pidió a los participantes que escucharan una historia o que imaginaran contando una. De esta forma, el decodificador generó texto basado en la actividad cerebral. Los resultados mostraron una coincidencia en el significado de las palabras previas en aproximadamente la mitad de las veces, con cierta precisión en algunas ocasiones.
Como ejemplo de los resultados obtenidos, en una de las pruebas, uno de los voluntarios pensó en voz alta "Todavía no tengo mi licencia de conducir", lo cual fue traducido por el decodificador como "Ella ni siquiera ha comenzado a aprender a conducir todavía".
En otra ocasión, otro participante expresó su confusión pensando "No sabía si gritar, llorar o salir corriendo. En lugar de eso, dije: ‘¡Déjame en paz!’”. El dispositivo tradujo esta actividad cerebral como "Empecé a gritar y llorar, y luego ella simplemente dijo: ‘Te dije que me dejaras en paz’".
Según Huth, el sistema que han desarrollado trabaja a nivel de conceptos, semántica y significado, lo cual explica por qué las palabras resultantes no son exactamente iguales a las que fueron pensadas por el voluntario, pero sí capturan la esencia de su pensamiento.
El proyecto aún presenta algunas limitaciones
A pesar del avance logrado, el dispositivo presentó algunos problemas durante el proceso, como la dificultad para entender ciertos aspectos, como los nombres, lo que resultaba en una confusión en cuanto al género o la persona en cuestión.
Los investigadores también son conscientes de las implicaciones y riesgos que podrían derivarse de este avance en caso de caer en manos equivocadas.
Jerry Tang, uno de los investigadores que participaron en el estudio, aseguró:
Nos tomamos muy en serio las preocupaciones de que podría usarse para malos propósitos y hemos trabajado para evitarlo. Queremos asegurarnos de que las personas solo usen este tipo de tecnologías cuando quieran y que les ayuden”
Luego de obtener estos resultados, el equipo tiene como objetivo explorar la posibilidad de aplicar esta técnica en otros sistemas de imágenes cerebrales que sean más portátiles.
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