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Brain Decoder explica los pensamientos

By Conn Hastings mayo 11, 2023 0 comments

Científicos investigadores de la Universidad de Texas en Austin han desarrollado una tecnología de decodificación cerebral que combina un escáner de resonancia magnética funcional e inteligencia artificial, similar a sistemas de inteligencia artificial conocidos como ChatGPT o Bard. La tecnología puede expresar nuestros pensamientos en forma de texto, pero lo que es más importante, puede permitir que los pacientes que de otra manera no pueden comunicarse, como aquellos que experimentan una parálisis significativa, comuniquen sus pensamientos. A diferencia de otros intentos de lograrlo, la técnica es completamente no invasiva y no requiere implantes quirúrgicos. La técnica implica entrenar el sistema de inteligencia artificial, lo que ocurre cuando un participante pasa horas en el escáner escuchando podcasts. Una vez entrenada, la IA puede aproximarse a los pensamientos de alguien en forma de texto, siempre que el pensamiento ocurra dentro del escáner.

La inteligencia artificial puede detectar patrones y hacer inferencias donde nosotros no podemos. Éste es el mecanismo detrás de su tendencia ocasional a asombrarnos, y leer la mente de alguien es un truco bastante ingenioso. Sin embargo, esta última tecnología puede hacer precisamente eso, con algunas advertencias. Si tienen éxito, estos enfoques podrían permitir que los pacientes que no tienen otro método para comunicarse transmitan sus pensamientos al mundo exterior y, a diferencia de otros enfoques que lo han intentado, este método no requiere implantes invasivos.

"Para un método no invasivo, este es un verdadero avance en comparación con lo que se ha hecho antes, que normalmente consiste en palabras sueltas u oraciones cortas", dijo Alex Huth, investigador involucrado en el estudio. "Estamos consiguiendo que el modelo decodifique lenguaje continuo durante largos períodos de tiempo con ideas complicadas".

El sistema requiere que los participantes reciban un entrenamiento exhaustivo en IA sentándose en un escáner de resonancia magnética funcional durante varias horas mientras escuchan podcasts. Esto permite a la IA reconocer una firma de resonancia magnética funcional para ciertos pensamientos. Después del entrenamiento, si el participante desea que el sistema "lea" sus pensamientos, puede sentarse en el escáner y la tecnología analizará sus pensamientos.

El sistema no proporciona una transcripción perfecta de las palabras, sino que se aproxima al pensamiento. Los investigadores dieron el siguiente ejemplo: "Aún no tengo mi licencia de conducir", fue el pensamiento original, y la traducción fue "Ella ni siquiera ha empezado a aprender a conducir todavía".

Entonces, ¿cuánto tiempo pasará hasta que un sistema así termine en un estado policial distópico donde nuestros pensamientos ya no sean privados? Los investigadores han considerado el potencial de esto, pero afirman que el sistema no funcionará con participantes que no estén dispuestos, sino que las personas tienen que participar en el entrenamiento del sistema y pueden confundirlo fácilmente al pensar en otras cosas.

"Nos tomamos muy en serio la preocupación de que pueda usarse para malos propósitos y hemos trabajado para evitarlo", dijo Jerry Tang, otro investigador involucrado en el estudio. "Queremos asegurarnos de que las personas sólo utilicen este tipo de tecnologías cuando quieran y que les ayude".

Es posible que el sistema no siempre requiera sistemas de resonancia magnética funcional, pero también pueden funcionar modalidades de imágenes más portátiles. "La espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS) mide dónde hay más o menos flujo sanguíneo en el cerebro en diferentes momentos, lo que resulta que es exactamente el mismo tipo de señal que mide la fMRI", dijo Huth. "Por lo tanto, nuestro tipo exacto de enfoque debería trasladarse a fNIRS, aunque la resolución con fNIRS sería menor".

Estudio en la revista Nature Neuroscience : Reconstrucción semántica del lenguaje continuo a partir de grabaciones cerebrales no invasivas

Vía: Universidad de Texas en Austin


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