Yuichiro Chinoimágenes falsas
- Los neurocientíficos de la Universidad de California en San Francisco han ideado un sistema basado en IA que puede decodificar las ondas cerebrales en texto escrito más rápido que las tecnologías existentes.
- Si bien la nueva tecnología se limita a reconocer el habla verbal en este momento, tiene el potencial de ayudar a las personas con discapacidades del habla en el futuro.
- Los investigadores publicaron sus resultados en la revista científica. Nature Neuroscience a finales de marzo.
En 2008, el físico teórico Stephen Hawking utilizó un programa de sintetizador de voz en una computadora Apple II para “hablar”. Tuvo que usar controles manuales para trabajar el sistema, lo que se volvió problemático a medida que progresaba su caso de la enfermedad de Lou Gehrig. Cuando se actualizó a un nuevo dispositivo, llamado “interruptor de mejilla”, detectó cuando Hawking tensó el músculo de su mejilla, ayudándolo a hablar, escribir correos electrónicos o navegar por la Web.
Ahora, los neurocientíficos de la Universidad de California en San Francisco han ideado una tecnología mucho más avanzada: un programa de inteligencia artificial que puede convertir los pensamientos en texto. Con el tiempo, tiene el potencial de ayudar a millones de personas con discapacidades del habla a comunicarse con facilidad.
“Explotamos la similitud conceptual de la tarea de decodificar el habla de la actividad neuronal a la tarea de la traducción automática; es decir, la traducción algorítmica de texto de un idioma a otro”, escribieron los científicos en un nuevo artículo publicado en la revista científica. Nature Neuroscience.
Han adoptado un enfoque de IA que es similar a traducir texto en diferentes idiomas. La teoría subyacente es la misma en ambos casos: el objetivo es convertir una secuencia de cierta longitud arbitraria en otra, pero las entradas son diferentes, señales neuronales en el cerebro versus el texto.
Para probar su hipótesis, los investigadores utilizaron ensayos en humanos. Los científicos implantaron electrodos en el cerebro de cuatro participantes con epilepsia para controlar su discurso. Luego, cada persona lee oraciones en voz alta de uno de dos conjuntos de datos: un conjunto de descripciones de imágenes, compuesto de 30 oraciones y 125 palabras únicas, que contenía 460 oraciones y aproximadamente 1,800 palabras únicas.
Cada participante leyó 50 oraciones en voz alta varias veces, incluyendo líneas como “Tina Turner es una cantante pop” y “hay caos en la cocina”. Mientras cada persona hablaba, los investigadores monitorearon su actividad cerebral. Luego, ingresan los datos en un algoritmo de aprendizaje automático que podría cambiar las ondas cerebrales en una serie de números que codifican las oraciones. En otra parte del sistema, los números se convirtieron nuevamente en una secuencia de palabras.
Nature Neuroscience
Al principio, al sistema se le ocurrieron algunas frases sin sentido, como “la espinaca era una cantante famosa”; líneas con gramática incorrecta, como “varios adultos que comieron los niños”; y algunas oraciones que en última instancia suenan filosóficas, como “el oasis fue un espejismo”. Con el tiempo, el sistema mejoró a medida que los investigadores le dieron al sistema las oraciones iniciales que los participantes leyeron en voz alta para compararlas.
En un caso, el sistema obtuvo el 97 por ciento de las oraciones correctas, lo que representa menos errores que el transcriptor humano promedio. Aún así, el algoritmo solo está procesando un pequeño número de oraciones y palabras en comparación con lo que un usuario finalmente desearía.
Aún así, el sistema actualmente solo funciona en el habla verbal, lo que significa que aquellos que sufren de trastornos del habla causados por parálisis muscular aún no se beneficiarán.
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