Según un estudio reciente, los científicos crearon un analizador de lenguaje que utiliza una herramienta de inteligencia artificial similar a ChatGPT para convertir el habla en texto. El hallazgo es notable porque es la primera vez que el lenguaje continuo se recupera de forma no invasiva de la actividad cerebral de una persona utilizando un dispositivo de resonancia magnética funcional (fMRI). Utilizando patrones cerebrales de fMRI, la herramienta fue capaz de interpretar los puntos principales de las historias que los sujetos humanos leen, ven o escuchan, o incluso solo imaginan, de una manera que le permite leer la mente de las personas de manera segura. Los científicos esperan que esta tecnología, que aún está en pañales, algún día pueda facilitar que las personas con enfermedades neurológicas que dificultan el habla conversen con facilidad con los demás.
Lectura de la mente las herramientas podrían usarse para el mal
El equipo detrás del decodificador advierte que las herramientas de lectura de la mente podrían usarse potencialmente para actos malvados. Uno de estos podría ser el monitoreo ilegal por parte del gobierno. Según un informe publicado el lunes en Nature Neuroscience, los autores afirmaron que”las interfaces cerebro-computadora deben respetar la privacidad mental”, incluso si señalaron que su herramienta necesita el esfuerzo de un equipo de sujetos humanos para funcionar.
Jerry Tang, estudiante de posgrado en informática en la Univ. de Texas en Austin, quien dirigió el estudio, en una conferencia de prensa celebrada el jueves pasado dijo
“Actualmente, la decodificación del lenguaje se realiza mediante dispositivos implantados que requieren neurocirugía, y nuestro estudio es el primero en decodificar el lenguaje continuo, significado más que palabras u oraciones completas, a partir de grabaciones cerebrales no invasivas, que recopilamos mediante resonancia magnética funcional… El objetivo de la decodificación del lenguaje es tomar grabaciones de la actividad cerebral de un usuario y predecir las palabras que el usuario estaba escuchando, diciendo o imaginando. ,”El lo notó.”Eventualmente, esperamos que esta tecnología pueda ayudar a las personas que han perdido la capacidad de hablar debido a lesiones como accidentes cerebrovasculares o enfermedades como la ELA”.
Cómo funciona la nueva herramienta de IA
Tres personas que pasaron 16 horas cada una escuchando historias en una herramienta fMRI ayudaron a Tang y a otros a crear su herramienta. Para conectar los aspectos semánticos de las historias grabadas con la actividad cerebral observada en los datos de fMRI, el equipo entrenó un modelo de IA conocido como GPT-1. Luego, podría aprender qué palabras y frases están vinculadas a patrones cerebrales específicos.
Crédito de la imagen: Niche Pursuits
Luego, los participantes escuchan historias nuevas que no formaban parte del conjunto de datos de capacitación. Mientras hacían esto, se tomaron imágenes de sus cerebros usando una resonancia magnética funcional. Aunque estas interpretaciones a menudo empleadas usan estructuras semánticas diferentes de las grabaciones originales, la herramienta pudo traducir las historias de audio en texto a medida que las personas las escuchaban. Por ejemplo, usando lectores fMRI, los pensamientos del oyente se tradujeron de una cinta de un orador que decía…”Todavía no tengo mi licencia de conducir”a”Ella ni siquiera ha comenzado a aprender a conducir todavía”.
Gizchina Noticias de la semana
Estas lecturas inestables resultan de una distinción crucial entre la nueva herramienta y los métodos establecidos. Los viejos métodos estándar implantan electrodos de forma invasiva en el cerebro. Mientras que el equipo de Tang se centró en el flujo de sangre a través del cerebro, que es lo que se captura en las máquinas fMRI. Las herramientas basadas en electrodos típicamente predicen texto a partir de actividades motoras. Esto incluye los movimientos de la boca de una persona cuando intenta hablar.
La herramienta no proporciona palabras exactas
Alexander Huth, profesor asistente. de neurociencia y ciencias de la computación en UT Austin y autor principal del nuevo estudio, dice en una conferencia de prensa
“Nuestro sistema funciona a un nivel muy diferente… En lugar de mirar esta cosa motora de bajo nivel, nuestro El sistema realmente funciona al nivel de las ideas, de la semántica y del significado. A eso se refiere… Esta es la razón por la que creo que lo que expresamos no son las palabras exactas que alguien escuchó o dijo, es la esencia… Es la misma idea pero expresada en diferentes palabras”.
La nueva herramienta del equipo les permite superar los límites de la mente: la tecnología de lectura. Esto lo hizo probando si la herramienta podía traducir los pensamientos de los sujetos mientras miraban películas mudas. También hizo el proceso nuevamente ya que los sujetos simplemente crearon historias en sus cabezas. En ambos casos, el decodificador obtuvo resultados bastante buenos. Ya sea que estuvieran creando historias en sus mentes o viendo una película, el decodificador funcionó bien.
Crédito de la imagen: Wired
Con respecto al discurso imaginado, el decodificador dio mejores resultados durante las pruebas con grabaciones de audio. Pero aún pudo inferir algunos hechos básicos sobre pensamientos no expresados a partir de la actividad cerebral. Como estudio de caso, un sujeto imaginó la declaración…”se fue por un camino de tierra a través de un campo de trigo y sobre un arroyo y por algunos edificios de troncos”. El decodificador produjo un texto que dice…”tuvo que cruzar un puente hacia el otro lado y un edificio muy grande en la distancia”.
Seguro que surgirán grandes problemas de privacidad
Todas estas tareas se asignaron a los miembros del estudio mientras estaban dentro de una máquina fMRI. Esta es una pieza voluminosa y fija de equipo de laboratorio. Debido a esto, Tang y su equipo creen que el decodificador aún no está listo para usarse. Esto significa que para las personas con problemas del habla, esta herramienta no es factible en este momento. Sin embargo, creen que las versiones futuras del dispositivo pueden modificarse para que funcionen con herramientas más simples. Herramientas como sensores fNIRS que se pueden usar en la cabeza de un paciente.
El equipo que realizó el estudio advierte que los decodificadores plantean cuestiones morales sobre la privacidad mental. Sin embargo, aludieron al potencial de esta tecnología como una nueva forma de diálogo
El equipo de Tang dijo en el estudio
“Nuestro análisis de privacidad sugiere que actualmente se requiere la cooperación de los sujetos tanto para entrenar y para aplicar el decodificador… Sin embargo, los desarrollos futuros podrían permitir que los decodificadores eludan estos requisitos. Además, incluso si las predicciones del decodificador son inexactas sin la cooperación del sujeto, podrían malinterpretarse intencionalmente con fines maliciosos… “Por estas y otras razones imprevistas, es fundamental crear conciencia sobre los riesgos de la tecnología de decodificación cerebral. También es necesario promulgar políticas que protejan la privacidad mental de cada persona”,
Fuente/VIA:
