Nuestro mundo está cambiando rápidamente y la inteligencia artificial se abre paso en nuestro órgano más complejo: el cerebro, gracias a un nuevo avance en el diseño de interfaces cerebro-máquina (ICB). Denominado “decodificador semántico“, este sistema podría revolucionar la comunicación de las personas conscientes pero físicamente incapaces de hablar, como las personas afectadas por derrames cerebrales. Podrían ser capaces de volver a comunicarse de manera inteligible nuevamente. La investigación ha sido desarrollada por investigadores de la Universidad de Texas en Austin quienes han creado con éxito un sistema de inteligencia artificial que puede traducir la actividad cerebral de una persona en un flujo continuo de texto. Es toda una revolución, ya que este sistema de inteligencia artificial no es invasivo y no requiere implantes quirúrgicos.
El decodificador en cuestión, se entrena haciendo que el participante escuche horas de podcasts mientras está en un escáner fMRI (resonancia magnética funcional), y luego es capaz de generar texto basado solo en la actividad cerebral. Esta última parte viene de la mano de un sistema de inteligencia artificial que ya nos resulta muy familiar: GPT.
El entrenamiento ha sido intensivo: tres voluntarios permanecieron acostados en un escáner durante 16 horas cada uno, escuchando podcasts en las que el decodificador logró hacer coincidir la actividad cerebral con el significado utilizando un modelo de lenguaje grande, precursor del famoso ChatGPT. Posteriormente, los participantes, los mismos del anterior experimento, fueron escaneados mientras imanaban alguna historia y el decodificador IA tuvo que generar texto exclusivamente a partir de la actividad cerebral de los voluntarios. ¿El resultado? Aproximadamente la mitad de las veces, el texto coincidía con bastante precisión, con el significado intencionado de las palabras originales.
La investigación fue dirigida por Jerry Tang, estudiante de doctorado en informática y Alex Huth, profesor asistente de neurociencia e informática en UT Austin. El estudio, como vemos, se basa en parte en un modelo similar al que utilizan Google Bard y ChatGPT de OpenAI.
Este logro supera una de las limitaciones tangenciales de la resonancia magnética funcional, que es que existe un retraso de tiempo inherente que imposibilita el seguimiento de la actividad en tiempo real. Este nuevo decodificador IA logra esquivar este obstáculo. Obviamente por el momento no obtiene resultados perfectos, pero en el futuro esta tecnología se presenta tremendamente prometedora, pudiendo ofrecer a pacientes que ya no pueden comunicarse físicamente a través del habla, hacerlo con cierta normalidad.
