La inteligencia artificial que lee la mente convierte los pensamientos en palabras con un implante cerebral

Por Jason Arunn Murugesu

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La IA puede reconocer algunos patrones de habla en el cerebro

Andrew Ostrovsky / Getty Images

Una inteligencia artificial puede traducir con precisión los pensamientos en oraciones, al menos para un vocabulario limitado de 250 palabras. El sistema puede acercarnos un paso más a restaurar el discurso a las personas que han perdido la capacidad debido a la parálisis.

Joseph Makin, de la Universidad de California en San Francisco, y sus colegas utilizaron algoritmos de aprendizaje profundo para estudiar las señales cerebrales de cuatro mujeres mientras hablaban. Las mujeres, que tienen epilepsia, ya tenían electrodos conectados a sus cerebros para controlar las convulsiones.

Se le pidió a cada mujer que leyera en voz alta un conjunto de oraciones mientras el equipo medía la actividad cerebral. El grupo más grande de oraciones contenía 250 palabras únicas.

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El equipo alimentó esta actividad cerebral a un algoritmo de red neuronal, entrenándolo para identificar patrones que ocurren regularmente que podrían estar relacionados con aspectos repetidos del habla, como las vocales o las consonantes. Estos patrones fueron luego alimentados a una segunda red neuronal, que trató de convertirlos en palabras para formar una oración.

Cada mujer repitió las oraciones al menos dos veces, y la repetición final no formó parte de los datos de capacitación, lo que permitió a los investigadores probar el sistema.

Cada vez que una persona habla la misma oración, la actividad cerebral asociada será similar pero no idéntica. “Memorizar la actividad cerebral de estas oraciones no ayudaría, por lo que la red tiene que aprender lo que es similar sobre ellas para poder generalizar a este ejemplo final”, dice Makin. En las cuatro mujeres, el mejor desempeño de la IA fue una tasa promedio de error de traducción del 3 por ciento.

Makin dice que el uso de un pequeño número de oraciones facilitó que la IA aprendiera qué palabras tienden a seguir a otras.

Por ejemplo, la IA pudo descifrar que la palabra “Turner” siempre seguía a la palabra “Tina” en este conjunto de oraciones, solo por la actividad cerebral.

El equipo intentó decodificar los datos de la señal cerebral en palabras individuales a la vez, en lugar de oraciones completas, pero esto aumentó la tasa de error al 38 por ciento, incluso para el mejor rendimiento. “Así que la red claramente está aprendiendo hechos sobre qué palabras van juntas, y no solo qué actividad neuronal se asigna a qué palabras”, dice Makin.

Esto dificultará la ampliación del sistema a un vocabulario más amplio porque cada palabra nueva aumenta el número de oraciones posibles, lo que reduce la precisión.

Makin dice que 250 palabras aún podrían ser útiles para las personas que no pueden hablar. “Queremos implementar esto en un paciente con una discapacidad real del habla”, dice, aunque es posible que su actividad cerebral sea diferente de la de las mujeres en este estudio, lo que lo hace más difícil.

Sophie Scott, del University College London, dice que estamos muy lejos de poder traducir datos de señales cerebrales de manera integral. “Probablemente conoces alrededor de 350,000 palabras, por lo que todavía es un conjunto de palabras increíblemente restringido que están usando”, dice ella.

Referencia del diario: Nature Neuroscience, DOI: 10.1038 / s41593-020-0608-8

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