Redacción Ciencia, 1 may (EFE).- 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.
Esto, 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).
El objetivo de la descodificación del lenguaje es hacer grabaciones de la actividad cerebral del usuario.
Así, con ellas predecir las palabras que estaba oyendo o imaginando, explicó el coordinador del estudio, Alexander Huth, de la Universidad de Texas en Austin (EE. UU).
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Ideas generales
El nuevo dispositivo no recupera las palabras exactas, eso es muy difícil usando este enfoque, agregó otro de los firmantes, Jerry Tang, del mismo centro educativo.
Cuando el descodificador se entrena 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 esta tecnología pueda ayudar a volver a comunicarse a las personas mentalmente conscientes.
Se incluyen aquellas que perdieron la capacidad de hablar por un accidente cerebrovascular o por una enfermedad, dijo Huth.
Otros dispositivos que usan grabaciones no invasivas de la actividad cerebral se limitaban a descodificar palabras sueltas o frases cortas.
Sin embargo, este puede traducir el sentido del lenguaje continuo y natural.
El descodificador parte de las representaciones semánticas corticales y genera secuencias de palabras inteligibles que recuperan el sentido del habla percibida, imaginada o incluso de vídeos mudos.
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Nueva tecnología
Los autores realizaron análisis de privacidad del descodificador y abordaron cuestiones relacionadas con el posible uso indebido de esta tecnología.
El cerebro de nadie puede ser descodificado sin su cooperación, que es necesaria durante las horas de entrenamiento del dispositivo y para hacerlo funcionar.
Si los pacientes oponían resistencia los resultados eran inutilizables, explicó Tang.
Tampoco se puede entrenar el descodificador con las IRMf de una persona e intentar usarlo con otra, pues los resultados no son válidos.
Sin embargo, Tang reconoció que todo puede cambiar, dependiendo de hacia dónde avance la tecnología en general.
El descodificador, que ha sido usado con tres personas, se basa, en parte, en un modelo de transformador similar a los que impulsan ChatGPT de Open AI y Bard de Google.
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