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Un nuevo sistema de inteligencia artificial llamado decodificador semántico tiene la capacidad de convertir la actividad del cerebro humano en un flujo continuo de texto mientras escucha una historia o la imagina.
El sistema fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Texas en Austin, quienes dicen que podría ayudar a las personas mentalmente conscientes pero físicamente incapaces de hablar, como aquellas paralizadas por parálisis, a comunicarse de manera inteligible nuevamente.
El trabajo del científico se publicó en la revista Nature Neuroscience y se basa en parte en un modelo de transformador similar al de ChatGPT de Open AI y Bard de Google.
La actividad cerebral se mide utilizando un escáner de resonancia magnética funcional después de un extenso entrenamiento decodificador, donde el individuo escucha podcasts en el escáner durante horas.
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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 mediante un escáner fMRI. Foto: (Nolan Zanck/Universidad de Texas en Austin)
Los participantes están abiertos a decodificar sus pensamientos después de escuchar una nueva historia o imaginar una historia, lo que permite que la máquina genere el texto apropiado solo a partir de la actividad cerebral.
Aunque el resultado no es una transcripción palabra por palabra, captura la esencia de lo que se dijo o pensó.
Aproximadamente a la mitad, una vez que el decodificador ha sido entrenado para monitorear la actividad cerebral del participante, la máquina produce un texto que se asemeja mucho, ya veces con precisión, a los significados previstos de las palabras originales.
Un participante que escuchó al orador dijo que aún no tiene licencia de conducir, sus pensamientos se tradujeron de la siguiente manera: «Ni siquiera ha comenzado a aprender a conducir todavía».
Los investigadores dijeron que estaban logrando que el modelo decodificara un lenguaje continuo con ideas complejas durante largos períodos de tiempo.
Alex Hutt (izquierda), Shaylee Jane (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 mediante un escáner fMRI. (Nolan Zanck/Universidad de Texas en Austin)
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Además de hacer que los participantes escucharan o pensaran en historias, se les pidió que miraran cuatro videos cortos y silenciosos dentro del escáner, y un decodificador semántico pudo usar su actividad cerebral para describir con precisión ciertos eventos en los videos.
En particular, los investigadores probaron el sistema en personas en las que no habían sido entrenados y encontraron que los resultados no fueron concluyentes.
Alex Hutt (izquierda), analiza el proyecto Semantic Decoder con Jerry Tang (centro) y Sheila Jane (derecha) en el Centro de Imágenes Biomédicas de la Universidad de Texas en Austin. (Nolan Zanck/Universidad de Texas en Austin)
Actualmente, el sistema no es práctico para su uso fuera del laboratorio porque depende de la sincronización del dispositivo fMRI. Sin embargo, los investigadores creen que este trabajo podría transferirse a otros sistemas de imágenes cerebrales más portátiles.
«Nos tomamos muy en serio las preocupaciones de que podría usarse para fines nefastos y hemos trabajado para evitarlo», dijo el estudiante de doctorado en ciencias informáticas Jerry Tang en un comunicado. «Queremos asegurarnos de que las personas solo usen este tipo de tecnología cuando quieran y que les ayude».
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Los autores dijeron que el sistema no se puede usar en nadie sin su conocimiento, y que hay formas en que alguien puede proteger sus pensamientos para que no sean decodificados, como pensar en animales.
«Creo que en este momento, si bien la tecnología es muy temprana, es importante ser proactivo en la adopción 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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