Secondo uno studio recente, gli scienziati hanno creato un parser linguistico che utilizza uno strumento di intelligenza artificiale simile a ChatGPT per convertire il parlato in testo. La scoperta è notevole perché è la prima volta che il linguaggio continuo è stato recuperato in modo non invasivo dall’attività cerebrale di una persona utilizzando un dispositivo di risonanza magnetica funzionale (fMRI). Utilizzando i modelli cerebrali fMRI, lo strumento è stato in grado di interpretare i punti principali delle storie che i soggetti umani hanno letto, guardato o ascoltato, o anche solo immaginato, in un modo che gli consenta di leggere in sicurezza le menti delle persone. Gli scienziati si aspettano che questa tecnologia, che è ancora agli inizi, un giorno possa rendere più facile per le persone con malattie neurologiche che compromettono la parola chattare facilmente con gli altri.
Lettura della mente gli strumenti potrebbero essere usati per il male
Il team dietro il decodificatore avverte che gli strumenti di lettura della mente potrebbero potenzialmente essere usati per atti malvagi. Uno di questi potrebbe essere il monitoraggio illegale da parte del governo. Secondo un rapporto pubblicato lunedì su Nature Neuroscience, gli autori hanno affermato che”le interfacce cervello-computer dovrebbero rispettare la privacy mentale”, anche se hanno notato che il loro strumento ha bisogno di uno sforzo di squadra di soggetti umani per funzionare.
Jerry Tang, uno studente laureato in informatica all’univ. del Texas ad Austin, che ha condotto lo studio, in una conferenza stampa tenutasi giovedì scorso ha affermato
“Attualmente, la decodifica del linguaggio viene eseguita utilizzando dispositivi impiantati che richiedono la neurochirurgia e il nostro studio è il primo a decodificare il linguaggio continuo, significa più di parole o frasi complete, da registrazioni cerebrali non invasive, che raccogliamo utilizzando la risonanza magnetica funzionale… ”, ha osservato.”Alla fine, speriamo che questa tecnologia possa aiutare le persone che hanno perso la capacità di parlare a causa di lesioni come ictus o malattie come la SLA.”
Come funziona il nuovo strumento di intelligenza artificiale
Tre persone che hanno trascorso 16 ore ciascuna ad ascoltare storie in uno strumento fMRI hanno aiutato Tang e altri a creare il loro strumento. Per collegare gli aspetti semantici delle storie registrate con l’attività cerebrale rilevata nei dati fMRI, il team ha addestrato un modello di intelligenza artificiale noto come GPT-1. Potrebbe quindi apprendere quali parole e frasi sono collegate a schemi cerebrali specifici.
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I partecipanti poi ascoltano storie nuove di zecca che non facevano parte del set di dati di formazione. Mentre lo facevano, i loro cervelli venivano sottoposti a imaging utilizzando una fMRI. Sebbene queste interpretazioni spesso utilizzate utilizzino strutture semantiche diverse dalle registrazioni originali, lo strumento è stato in grado di tradurre le trame audio in testo così come le persone le ascoltavano. Ad esempio, utilizzando lettori fMRI, i pensieri dell’ascoltatore sono stati tradotti da un nastro di un oratore che diceva…”Non ho ancora la patente di guida”a”Non ha ancora iniziato a imparare a guidare”.
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Queste letture traballanti derivano da una distinzione cruciale tra il nuovo strumento e i metodi consolidati. I vecchi metodi standard impiantano in modo invasivo gli elettrodi nel cervello. Mentre il team di Tang si è concentrato sul flusso sanguigno attraverso il cervello, che è ciò che viene catturato nelle macchine fMRI. Gli strumenti basati su elettrodi in genere predicono il testo dalle attività motorie. Ciò include i movimenti della bocca di una persona mentre cerca di parlare.
Lo strumento non fornisce parole esatte
Alexander Huth, un assistente prof. di neuroscienze e informatica presso l’UT Austin e autore senior del nuovo studio, afferma in una conferenza stampa
“Il nostro sistema funziona a un livello molto diverso… Invece di guardare a questa cosa motoria di basso livello, il nostro funziona davvero a livello di idee, di semantica e di significato. Ecco a cosa si vuole arrivare… Questo è il motivo per cui penso che ciò che otteniamo non siano le parole esatte che qualcuno ha sentito o pronunciato, è il succo… È la stessa idea ma espressa con parole diverse.”
Il nuovo strumento del team consente loro di superare i limiti della tecnologia di lettura della mente. Ciò è stato possibile verificando se lo strumento potesse tradurre i pensieri dei soggetti mentre guardavano i film muti. Ha anche ripetuto il processo poiché i soggetti hanno appena creato storie nelle loro teste. In entrambi i casi, il decoder ha ottenuto risultati piuttosto buoni. Sia che stessero creando storie nella loro mente o che stessero guardando un film, il decoder ha funzionato bene.
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Rispetto al discorso immaginato, il decoder ha dato risultati migliori durante tutto il test con le registrazioni audio. Ma era ancora in grado di dedurre alcuni fatti di base sui pensieri non detti dall’attività cerebrale. Come caso di studio, un soggetto ha immaginato l’affermazione…”è andato su una strada sterrata attraverso un campo di grano e sopra un ruscello e vicino ad alcuni edifici di tronchi”. Il decodificatore ha prodotto un testo che recita…”ha dovuto attraversare un ponte dall’altra parte e un edificio molto grande in lontananza.”
Sorgono inevitabilmente enormi problemi di privacy
Tutte queste attività sono state assegnate ai membri dello studio mentre si trovavano all’interno di una macchina fMRI. Questo è un pezzo ingombrante e fisso di attrezzatura da laboratorio. Per questo motivo, Tang e il suo team ritengono che il decoder non sia ancora pronto per essere utilizzato. Ciò significa che per le persone con problemi di linguaggio, questo strumento non è al momento fattibile. Tuttavia, ritengono che le versioni future del dispositivo possano essere modificate per funzionare con strumenti più semplici. Strumenti come i sensori fNIRS che possono essere indossati sulla testa di un paziente.
Il team che ha condotto lo studio avverte che i decodificatori sollevano questioni morali sulla privacy mentale. Tuttavia, hanno alluso al potenziale di questa tecnologia come nuova forma di dialogo
Il team di Tang ha affermato nello studio
“La nostra analisi sulla privacy suggerisce che la cooperazione del soggetto è attualmente richiesta sia per addestrare e per applicare il decodificatore… Tuttavia, sviluppi futuri potrebbero consentire ai decodificatori di aggirare questi requisiti. Inoltre, anche se le previsioni del decodificatore sono imprecise senza la collaborazione del soggetto, potrebbero essere intenzionalmente interpretate erroneamente per scopi dannosi… “Per questi e altri motivi imprevisti, è fondamentale aumentare la consapevolezza dei rischi della tecnologia di decodifica del cervello. C’è anche la necessità di emanare politiche che proteggano la privacy mentale di ogni persona”,
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