Un nuevo sistema de inteligencia artificial llamado Decodificador semántico tiene la capacidad de traducir la actividad cerebral de una persona en un flujo continuo de texto, mientras escucha una historia o filma una historia.
El sistema fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Texas en Austin que dicen que puede ayudar a las personas mentalmente conscientes pero incapaces de hablar físicamente, como las que han sufrido derrames cerebrales, a comunicarse claramente de nuevo.
El trabajo del científico se publicó en la revista Nature Neuroscience y se basa, en parte, en un modelo de adaptador similar a los utilizados por ChatGPT de Open AI y Google Bard.
La actividad cerebral se mide con un escáner fMRI después de un intenso entrenamiento con el decodificador, en el que el individuo escucha horas de podcasts en el escáner.
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Doctor. El estudiante Jerry Tang se prepara para recolectar datos de actividad cerebral en el Centro de Imágenes Biomédicas de la Universidad de Texas en Austin. Los investigadores entrenaron su decodificador semántico en docenas de horas de datos de actividad cerebral de los participantes, recopilados en un escáner fMRI. imagen (Nolan Zink/Universidad de Texas en Austin)
Los participantes se abren para decodificar sus pensamientos más tarde, luego escuchan una nueva historia o imaginan contar una historia, lo que permite que la máquina genere texto coincidente solo a partir de la actividad cerebral.
Si bien la partitura no está escrita palabra por palabra, captura la esencia de lo que se dice o piensa.
Alrededor de la mitad de las veces, cuando el decodificador está capacitado para monitorear la actividad cerebral del participante, la máquina produce un texto que coincide estrechamente, a veces con precisión, con los significados previstos de las palabras originales.
Un participante que escuchó a un orador dijo que aún no tenía su licencia de conducir, sus pensamientos se tradujeron como «Ni siquiera ha comenzado a aprender a conducir todavía».
Los investigadores dijeron que hicieron que el modelo decodificara un lenguaje continuo durante largos períodos de tiempo con pensamientos complejos.
Alex Huth (izquierda), Shelly Jin (centro) y Jerry Tang (derecha) se preparan para recolectar datos de actividad cerebral en el Centro de Imágenes Biomédicas de la Universidad de Texas en Austin. Los investigadores entrenaron su decodificador semántico en docenas de horas de datos de actividad cerebral de los participantes, recopilados en un escáner fMRI. (Nolan Zink/Universidad de Texas en Austin)
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Además de hacer que los participantes escucharan o pensaran en las historias, les pidieron que miraran cuatro videos cortos y silenciosos mientras estaban dentro del escáner, y el decodificador semántico pudo usar su actividad cerebral para describir con precisión eventos específicos de los videos.
En particular, los investigadores probaron el sistema en personas en las que no habían sido capacitados y descubrieron que los resultados eran incomprensibles.
Alex Huth (izquierda), discutiendo el proyecto del módulo decodificador semántico con Jerry Tang (centro) y Shelly Jin (derecha) del Centro de Imágenes Biomédicas de la Universidad de Texas en Austin. (Nolan Zink/Universidad de Texas en Austin)
Actualmente, el sistema no es práctico para su uso fuera del laboratorio debido a su dependencia del tiempo de fMRI. Sin embargo, los investigadores creen que este trabajo podría trasladarse a sistemas de imágenes cerebrales más portátiles.
«Nos tomamos muy en serio las preocupaciones de que podría usarse para malos propósitos, y hemos trabajado para evitarlo», dijo en un comunicado el líder del estudio, Jerry Tang, estudiante de doctorado en ciencias de la computación. «Queremos asegurarnos de que las personas solo usen este tipo de tecnologías cuando quieran, y que les ayude».
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Los autores dijeron que el sistema no podría haber sido utilizado por alguien sin su conocimiento y que había formas en que alguien podría protegerlo de descifrar sus pensamientos, por ejemplo, pensar en animales.
“Creo que ahora, si bien la tecnología se encuentra en un estado tan inicial, es importante ser proactivo mediante la promulgación de políticas que protejan a las personas y su privacidad”, dijo Tang. «Regular para qué se pueden usar estos dispositivos también es muy importante».
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