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Investigadores de la Universidad de Texas en Austin han desarrollado un novedoso sistema de inteligencia artificial, llamado decodificador semántico, capaz de traducir la actividad cerebral en texto continuo.
Este sistema podría revolucionar la comunicación para las personas que no pueden hablar debido a condiciones como los accidentes cerebrovasculares.
Un nuevo modelo de IA capaz de “leer” la mente
Este enfoque no invasivo utiliza datos obtenidos mediante un escáner de resonancia magnética funcional (fMRI, por sus siglas en inglés) para convertir los pensamientos en texto sin necesidad de implantes quirúrgicos. Aunque no es perfecto, este sistema de inteligencia artificial captura con éxito la esencia de los pensamientos de una persona la mitad del tiempo.
Un nuevo sistema de inteligencia artificial llamado Decodificador Semántico puede traducir la actividad cerebral de una persona mientras escucha una historia o imagina contar una historia en un flujo continuo de texto.
Este sistema podría ayudar a personas que están mentalmente conscientes pero incapaces de hablar físicamente, a comunicarse de manera inteligible nuevamente.
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El estudio, publicado en la revista Nature Neuroscience, fue liderado por Jerry Tang, estudiante de doctorado en ciencias de la computación, y Alex Huth, profesor asistente de neurociencia e informática en UT Austin.
Este trabajo se basa en parte en un modelo de transformador, similar a los que impulsan a ChatGPT de Open AI y Bard de Google.
“Para un método no invasivo, esto representa un avance significativo en comparación con lo que se ha hecho anteriormente, que suele ser palabras individuales o frases cortas”, dijo Huth. “Estamos logrando que el modelo descifre el lenguaje continuo durante períodos prolongados de tiempo con ideas complicadas”.
Resultados increíbles en los primeros experimentos
Los investigadores lo diseñaron para capturar la esencia de lo que se dice o se piensa, aunque de manera imperfecta. Aproximadamente la mitad de las veces, cuando el decodificador ha sido entrenado para monitorear la actividad cerebral de un participante, la máquina produce texto que se acerca mucho (y a veces coincide exactamente) con los significados pretendidos de las palabras originales.
Por ejemplo, en experimentos, un participante que escuchaba a alguien decir: “Aún no tengo mi licencia de conducir” tenía sus pensamientos traducidos como: “Ella ni siquiera ha empezado a aprender a conducir”. Al escuchar las palabras “No sabía si gritar, llorar o huir. En cambio, dije: ‘Déjame en paz'”, se decodificó como: “Comenzó a gritar y llorar, y luego simplemente dijo: ‘Te dije que me dejaras en paz'”.
“Nos tomamos muy en serio las preocupaciones de que esto podría ser utilizado para fines malintencionados y hemos trabajado para evitar eso”, dijo Tang. “Queremos asegurarnos de que las personas solo utilicen este tipo de tecnologías cuando lo deseen y que les sea útil”.
