La inteligencia artificial ahora tiene el potencial de convertir pensamientos ‘no invasivos’ en textos. Según el último informe, los investigadores están liderando el camino hacia el logro de este hito.
La inteligencia artificial (IA) se utiliza cada vez más para traducir la actividad cerebral en un flujo de texto continuo. Esto tiene el potencial de revolucionar el campo de la comunicación para las personas con enfermedades neurológicas graves. La IA tiene un gran potencial para interpretar la actividad cerebral, particularmente en el contexto de las técnicas de neuroimagen.
Aprovechar nuevas oportunidades con IA
En el último desarrollo, un decodificador semántico basado en IA mostró formas innovadoras de traducir las actividades cerebrales en una serie continua de textos. Por primera vez, este avance permitiría o convertiría pensamientos ‘no invasivos’ en textos. Esto podría ayudar significativamente a quienes luchan por comunicarse después de un accidente cerebrovascular o una enfermedad de la neurona motora.
Interpretar la actividad cerebral requiere técnicas sofisticadas de análisis de datos para extraer información significativa de datos complejos y ruidosos. Los algoritmos de IA pueden ayudar a automatizar y agilizar este proceso. Esto permite a los investigadores hacer inferencias más precisas y confiables sobre la función cerebral.
Aquí, el decodificador podría reconstruir con precisión el habla mientras los encuestados escuchaban o imaginaban una historia. De hecho, un gran salto en la innovación en comparación con pasado sistemas de decodificación de lenguaje que incorporaron implantes quirúrgicos.
Científicos de renombre han apoyado el último desarrollo a medida que superaba el principal obstáculo. Al frente de la investigación está el Dr. Alexander Huth, un neurocientífico de la Universidad de Texas que agregó:
“Para un método no invasivo, este es un verdadero avance en comparación con lo que se ha hecho antes, que generalmente son palabras sueltas o oraciones cortas”.
IA superando contratiempos
La resonancia magnética funcional (fMRI) mide los cambios en el flujo sanguíneo a diferentes áreas del cerebro, lo que puede usarse para inferir la actividad neuronal. Sin embargo, este proceso es relativamente lento en comparación con la activación real de las neuronas en el cerebro. La resolución de tiempo de fMRI es típicamente del orden de segundos, lo que significa que no puede capturar cambios rápidos en la actividad cerebral. Esto hace que sea difícil analizar la actividad cerebral en respuesta “al habla natural porque proporciona una ‘mezcolanza de información’ que se extiende en unos pocos segundos”, según el artículo de The Guardian.
La llegada de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT de OpenAI ha sido un avance significativo en la inteligencia artificial. Estos modelos están entrenados en grandes cantidades de datos de texto, lo que les permite generar respuestas similares a las humanas a una amplia gama de entradas. En este caso, permitió a los investigadores observar el significado semántico del habla. Es decir, comprender los patrones de actividad neuronal correspondientes a una cadena de palabras.
Tras el avance, el grupo interesado tiene como objetivo reforzar la utilidad del uso de la técnica en otros sistemas de imágenes cerebrales más portátiles, como la espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS).
Pero nuevamente, los temores de seguridad pueden surgir luego del aumento de la última innovación.
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