Un descodificador cerebral traduce el significado de lo que se oye o imagina

• El equipo de investigadores de la Universidad de Texas que han creado el sistema espera que, con el tiempo, esta tecnología pueda ayudar a volver a comunicarse a las personas mentalmente conscientes que han perdido la capacidad de hablar por un accidente cerebrovascular o por una enfermedad

  Un descodificador semántico puede traducir, en un flujo continuo de texto, el significado aproximado de la historia que una persona escucha o imagina en silencio, a partir de imágenes de su actividad cerebral, un sistema que solo funciona si cuenta con la colaboración del usuario.  

  Un estudio que publica hoy Nature Neuroscience presenta este descodificador, que funciona a partir de la resonancia magnética funcional (IRMf) y que, a diferencia de otros, no requiere de cirugía neuroinvasiva para su uso. 

  El objetivo de la decodificación del lenguaje es hacer grabaciones de la actividad cerebral del usuario y con ellas predecir las palabras que estaba oyendo o imaginando, explicó en una rueda de prensa virtual el coordinador del estudio, Alexander Huth, de la Universidad de Texas en Austin (EE.UU).  

  El nuevo dispositivo “no recupera las palabras exactas, eso es muy difícil usando este enfoque, pero se puede recuperar la idea general”, agregó otro de los firmantes, Jerry Tang, del mismo centro educativo.

  Aproximadamente la mitad de las veces, cuando el descodificador ha sido entrenado para monitorizar la actividad cerebral de un participante, la máquina produce un texto que se acerca mucho, y a veces con precisión, al significado previsto de las palabras originales. El equipo espera que, con el tiempo, esta tecnología pueda ayudar a volver a comunicarse a las personas mentalmente conscientes que han perdido la capacidad de hablar por un accidente cerebrovascular o por una enfermedad, dijo Huth.

  Otros dispositivos que han usado grabaciones no invasivas de la actividad cerebral se limitaban a decodificar palabras sueltas o frases cortas, pero este puede traducir el sentido del lenguaje continuo y natural.

  El descodificador, que requiere horas de entrenamiento previo con el usuario, parte de las representaciones semánticas corticales (como se representan las palabras en el cerebro) registradas mediante IRMf y genera secuencias de palabras inteligibles que recuperan el sentido del habla percibida, imaginada o incluso de vídeos mudos. 

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  El mundo avanza rápidamente y la inteligencia artificial (IA) se adentra en nuestro órgano más complejo, el cerebro, gracias a un innovador avance en interfaces cerebro-máquina (ICB) llamado "decodificador semántico".
  
  💡 Este sistema podría cambiar la vida de personas conscientes pero físicamente incapaces de hablar, como aquellas afectadas por derrames cerebrales, permitiéndoles comunicarse de manera inteligible nuevamente.
  
  👨‍💻 Investigadores de la Universidad de Texas en Austin han desarrollado un sistema de IA capaz de traducir la actividad cerebral en un flujo continuo de texto, sin necesidad de implantes quirúrgicos.
  
  🔌 El decodificador se entrena mientras el participante escucha horas de podcasts dentro de un escáner fMRI, y luego genera texto basado únicamente en la actividad cerebral, utilizando un modelo de lenguaje similar al famoso ChatGPT de OpenAI.
  
  🌈 El entrenamiento intensivo de tres voluntarios en el escáner durante 16 horas permitió al decodificador coincidir con bastante precisión la actividad cerebral con el significado de las palabras originales en aproximadamente la mitad de las veces.
  
  ⬆ Este logro supera limitaciones de la resonancia magnética funcional y abre un futuro prometedor para pacientes con dificultades de comunicación.
  
  🤔 Aunque la posibilidad de que las máquinas lean nuestros pensamientos puede generar preocupación, los investigadores, liderados por Jerry Tang y Alex Huth, enfatizan su compromiso en garantizar que esta tecnología se utilice de manera ética y responsable.
  
  Curiosamente, los participantes del estudio pudieron "sabotear" la lectura de pensamiento, demostrando que aún queda trabajo por hacer para perfeccionar esta tecnología.

  Referencia: Tang, J., LeBel, A., Jain, S., & Huth, A. G. (2023). Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings. Nature Neuroscience. DOI: 10.1038/s41593-023-01304-9

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