Se están produciendo avances emocionantes en IA a un ritmo sin precedentes, y un equipo de investigadores del Universidad de Texas en Austin ¡Acaba de agregar otro a la lista!
Según un estudio reciente, han desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial que puede leer los pensamientos de las personas y convertirlos en un flujo continuo de texto.
El decodificador semántico
Apodado el decodificador semántico, el sistema de inteligencia artificial puede traducir la actividad cerebral de un individuo en texto sin requerir implantes quirúrgicos ni listas de palabras prescritas. En cambio, el sistema utiliza un escáner de resonancia magnética funcional para medir la actividad cerebral después de un entrenamiento exhaustivo del decodificador.
Mientras son escaneados, los participantes escuchan varias horas de podcasts, lo que permite a la máquina producir texto basándose únicamente en su actividad cerebral.
Jerry Tang, estudiante de doctorado en informática, y Alex Huth, profesor asistente de neurociencia e informática en UT Austin, dirigieron el estudio.
Los investigadores construyeron el sistema de inteligencia artificial utilizando un modelo de transformador similar a los que impulsan ChatGPT de Open AI y Bard de Google.
Lo que distingue al decodificador semántico de otros sistemas de decodificación de idiomas es que puede decodificar un lenguaje continuo durante períodos prolongados con ideas complicadas.
“Para un método no invasivo, este es un verdadero avance en comparación con lo que se ha hecho antes, que normalmente consiste en palabras sueltas u oraciones cortas”, comentó Huth.
El proceso de decodificación
El sistema de inteligencia artificial no proporciona una transcripción exacta de las palabras originales dichas o pensadas. Más bien, está diseñado para captar la esencia del mensaje, aunque no sea perfecto.
A pesar de esta imperfección, el texto generado por máquina puede coincidir estrechamente con el significado previsto de las palabras originales aproximadamente la mitad de las veces, según el equipo.
Durante los experimentos, un participante que escuchó a alguien decir: “Aún no tengo mi licencia de conducir”, su pensamiento se tradujo como: “Ni siquiera ha empezado a aprender a conducir todavía”.
De manera similar, cuando alguien decía: “No sabía si gritar, llorar o huir. En cambio, dije: ‘¡Déjame en paz!'”, sus pensamientos se decodificaron como: “Comenzó a gritar y llorar, y luego ella simplemente dijo: ‘Te dije que me dejaras en paz'”.
Como ocurre con cualquier avance tecnológico, existe preocupación por la posibilidad de un uso indebido. Para abordar estas preocupaciones, los investigadores se aseguraron de que el proceso de decodificación solo funcionara con participantes cooperativos que participaron voluntariamente en el entrenamiento del decodificador.
Los resultados fueron ininteligibles para las personas en las que no se había entrenado el decodificador y, de manera similar, los resultados fueron inutilizables si los participantes que habían sido entrenados anteriormente opusieron resistencia, como pensar en otros pensamientos.
La dependencia del sistema de máquinas de resonancia magnética funcional hace que su uso fuera del laboratorio no sea práctico. Sin embargo, los investigadores creen que su trabajo podría transferirse a otros sistemas de imágenes cerebrales más portátiles, como la espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS).
Según Huth, fNIRS mide los cambios en el flujo sanguíneo en el cerebro a lo largo del tiempo, que es el mismo tipo de señal que mide fMRI. También mencionó que su enfoque debería funcionar para fNIRS, aunque la resolución sería menor.
Este apasionante avance en la IA tiene enormes implicaciones para las personas que no pueden hablar y, sin duda, será emocionante ver cómo se desarrolla esta tecnología en los próximos años.
El estudio fue publicado en Neurociencia de la Naturaleza.
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