- Los científicos han desarrollado un sistema de IA no invasivo que se centra en traducir la actividad cerebral de una persona en un flujo de texto.
- El sistema, llamado decodificador semántico, podría beneficiar a los pacientes que han perdido la capacidad de comunicarse físicamente.
- Una vez que el sistema de IA está entrenado, puede generar un flujo de texto cuando un participante escucha o imagina una nueva historia.
Alex Huth (izquierda), Shelly Jin (centro) y Jerry Tang (derecha) se preparan para recolectar datos de actividad cerebral en el Centro de Imágenes Biomédicas de la Universidad de Texas en Austin. Los investigadores entrenaron su decodificador semántico en docenas de horas de datos de actividad cerebral de los participantes, recopilados en un escáner fMRI.
Foto: Nolan Zink/Universidad de Texas en Austin.
Los científicos han desarrollado un sistema de inteligencia artificial no invasivo que se centra en traducir la actividad cerebral de una persona en una serie de textos, según un estudio revisado por pares publicado el lunes en la revista. Neurociencia natural.
El sistema, llamado decodificador semántico, podría beneficiar a los pacientes que han perdido la capacidad de comunicarse físicamente después de sufrir un derrame cerebral, parálisis u otras enfermedades degenerativas.
Investigadores de la Universidad de Texas en Austin desarrollaron el sistema en parte utilizando un modelo de transformador, similar a los que impulsan el chatbot de Google Bard y el chatbot ChatGPT de OpenAI.
Los participantes del estudio entrenaron un decodificador escuchando varias horas de podcasts dentro de un escáner fMRI, que es una gran pieza de maquinaria que mide la actividad cerebral. El sistema no requiere ningún implante quirúrgico.
Doctor. El estudiante Jerry Tang se prepara para recolectar datos de actividad cerebral en el Centro de Imágenes Biomédicas de la Universidad de Texas en Austin.
Foto: Nolan Zink/Universidad de Texas en Austin.
Una vez que el sistema de IA está entrenado, puede generar un flujo de texto cuando el participante escucha o imagina una nueva historia. El texto resultante no es un texto exacto, sino que fue diseñado por los investigadores con la intención de capturar pensamientos o ideas generales.
Según un comunicado de prensa, El sistema entrenado produce un texto que coincide con la mayor precisión o precisión con el significado previsto de las palabras originales del participante en aproximadamente la mitad del tiempo.
Por ejemplo, cuando un participante escuchó «Todavía no tengo mi licencia de conducir» durante un experimento, los pensamientos se tradujeron a «Ella ni siquiera ha comenzado a aprender a conducir todavía».
«Para un método no invasivo, este es un verdadero avance en comparación con lo que se ha hecho antes, que generalmente eran palabras sueltas o oraciones cortas», dijo Alexander Huth, uno de los líderes del estudio, en el comunicado. «Obtenemos el modelo para decodificar el lenguaje que continúa durante largos períodos de tiempo con ideas complejas».
También se pidió a los participantes que miraran cuatro videoclips sin sonido mientras estaban en el escáner, y el sistema de inteligencia artificial pudo describir con precisión «ciertos eventos» de ellos, según el comunicado.
A partir del lunes, el decodificador no se puede usar fuera de un entorno de laboratorio porque depende de un escáner fMRI. Pero los investigadores creen que eventualmente podría usarse en más sistemas portátiles de imágenes cerebrales.
Los investigadores principales del estudio han presentado una solicitud de patente para esta tecnología en el marco del PCT.
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