Por primera vez en el mundo, una inteligencia portátil y no invasiva lee la mente humana para convertir los pensamientos en texto.
Investigadores del Centro de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano GrapheneX-UTS, en la Universidad Tecnológica de Sídney (Australia), han desarrollado una Inteligencia Artificial capaz de descodificar pensamientos silenciosos y convertirlos en texto.
La tecnología podría ayudar a la comunicación de personas que no pueden hablar debido a una enfermedad o lesión, como pueden ser los accidentes cerebrovasculares o la parálisis. También haría posible una comunicación fluida entre humanos y máquinas, y sería aplicable al funcionamiento de un brazo biónico o mismamente de un robot.
La investigación ha sido dirigida por el profesor Chin-Teng Lin, director del Centro GrapheneX-UTS HAI e investigador líder en inteligencia artificial (IA) e interfaces cerebro-computadora (BCI). Desde hace años, Lin trabaja en el desarrollo de sistemas de procesamiento de información cerebral y comunicación con máquinas.
En palabras de Lin, inventor de las redes neuronales difusas (FNN) en 1992, el objetivo de esta Inteligencia Artificial capaz de leer la mente humana no es otro que mejorar el flujo de información entre los seres humanos y los robots, para que los primeros puedan tomar mejores decisiones y responder a situaciones complejas y estresantes. Y para que los robots, por su parte, puedan comprender mejor el estado y la intención de los humanos, y así establecer una firme comunicación hombre-máquina.
En el estudio, los voluntarios leyeron en silencio pasajes de texto mientras que un gorro especial tachonado de electrodos ajustado en sus cabezas registraba la actividad eléctrica del cerebro a través del cuero cabelludo mediante un electroencefalograma (EEG).
Recordemos que el cerebro tiene miles de millones de neuronas que se conectan entre sí. La comunicación entre ellas se establece a través de pequeñas corrientes eléctricas que viajan a lo largo de los circuitos cerebrales. Cuando las neuronas se activan, producen pulsos eléctricos sincronizados que dan como resultado una onda cerebral.
Una inteligencia artificial analiza las ondas del cerebro durante los pensamientos
Según Lin, la onda cosechada por el gorro se segmenta en unidades distintas que captan características y patrones específicos del encéfalo humano. Esto se hace mediante un modelo de Inteligencia Artificial capaz de leer la mente humana (IA) llamado DeWave que ha sido desarrollado por los investigadores.
DeWave traduce las señales de los pensamientos captadas por el electroencefalógrafo en palabras y oraciones, mediante un sistema de aprendizaje de grandes cantidades de datos obtenidos de EEG.
«Esta Inteligencia Artificial capaz de leer la mente humana representa un esfuerzo pionero en la traducción directa de las ondas del electroencefalograma bruto al lenguaje, lo que supone un avance significativo en este campo —afirma Lin en la nota de prensa facilitada por la Universidad Tecnológica de Sídney. Y añade—: Es la primera que incorpora las llamadas técnicas de codificación discreta en el proceso de traducción cerebro-texto, e introduce de este modo un enfoque innovador de la decodificación neuronal. La integración con grandes modelos lingüísticos también está abriendo nuevas fronteras en la neurociencia y la IA».
No es necesario intervenir quirúrgicamente en el cerebro
Las tecnologías anteriores a la de Lin para traducir las señales cerebrales al lenguaje requería de una intervención quirúrgica para implantar electrodos en el cerebro, como es el caso de la tecnología BCI (Brain-Computer Interface) de Neuralink, la empresa neurotecnológica del magnate Elon Musk. O el de la firma Synchron, que trabaja en una endoprótesis que se introduce en un vaso sanguíneo de la corteza motora del cerebro para captar las señales de las neuronas. El ingenio ya ha permitido a personas paralíticas tuitear y enviar mensajes de texto con sus pensamientos.
La otra posibilidad de leer la mente de una persona es con la asistencia de un escáner de resonancia magnética. Recientemente, científicos de la Universidad de Texas en Austin anunciaron en la revista científica Nature Neuroscience que habían conseguido leer los pensamientos grabados por un equipo de resonancia magnética funcional (fMRI) con un decodificador desarrollado por ellos mismos y el apoyo de la IA.
Pero los escáneres son máquinas enormes, costosas y difíciles de usar en la vida diaria. Además, estos métodos de lectura de pensamientos también tienen dificultades para transformar las señales cerebrales en segmentos a nivel de palabra sin ayudas adicionales, como es el caso del seguimiento ocular. Un hándicap que limita la
aplicación práctica de estos sistemas. En este sentido, el invento de Lin puede utilizarse con o sin seguimiento ocular.
La investigación realizada en la universidad australiana se llevó a cabo con veintinueve participantes. «Esto significa que es probable que los resultados sean más robustos y adaptables que los de la tecnología de decodificación anterior, que solo se ha probado en uno o dos individuos, porque las ondas EEG difieren de una persona a otra», comenta Yiqun Duan, autora principal del estudio de esta Inteligencia Artificial capaz de leer la mente humana.
Unir verbos y sustantivos
El uso de señales EEG recibidas a través de un gorro, en lugar de electrodos implantados en el cerebro, significa que la señal es más ruidosa. Sin embargo, en términos de traducción de electroencefalogramas, los investigadores han constatado «un rendimiento de vanguardia, que ha superado los puntos de referencia anteriores».
En palabras de Duan, su modelo es más hábil para unir verbos que sustantivos. «Sin embargo, cuando se trata de sustantivos, vimos una tendencia hacia las parejas de sinónimos en lugar de efectuar traducciones precisas, como “el hombre” en lugar de “el autor”», advierte esta experta en ciencia computacional.
Duan cree que esto se debe a que cuando el cerebro procesa estas palabras, voces semánticamente similares, puede producir patrones de ondas cerebrales parecidas. «A pesar de los desafíos, nuestro modelo proporciona resultados significativos, alineando palabras clave y formando estructuras de oraciones similares», señala.
La puntuación de precisión de la traducción es actualmente de alrededor del 40 % en el método de evaluación BLEU-1. La puntuación BLEU es un número entre el cero y el uno que mide la similitud del texto traducido automáticamente con un conjunto de traducciones de referencia de alta calidad. Lin y su equipo esperan que su tecnología de lectura mental mejore a un nivel comparable a los programas tradicionales de traducción de idiomas o reconocimiento de voz, que se acerca al 90 %.
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