Los investigadores de la Universidad de California en San Francisco (Estados Unidos) desarrollaron un sistema de Inteligencia Artificial (IA) que traduce a textos los pensamientos humanos.
Pero, ¿esta IA es capaz de leer la mente? Aparentemente sí. De acuerdo con los investigadores, la IA analiza la actividad cerebral y decodifica las señales neuronales para trasladar a textos escritos lo que una persona está pensando.
El estudio se publicó en Nature Neuroscience y ahí se informa un nivel de éxito del 97%, el sistema puede descifrar hasta 250 palabras en tiempo real de un conjunto de entre 30 y 50 oraciones gramaticales.
Toda la investigación se desarrolló con cuatro pacientes con epilepsia que tenían implantes cerebrales para controlar las convulsiones típicas de esta enfermedad.
Los investigadores explican que los resultados no son una transcripción palabra por palabra de lo que el sujeto oye o dice en su mente, sino que el descodificador capta ‘lo esencial’ de lo que se está pensando. Aproximadamente la mitad de las veces, la máquina es capaz de producir un texto que se acerca mucho -y a veces con precisión- al significado de las palabras originales.
En un experimento, por ejemplo, un oyente escuchó a un orador decir: “Todavía no tengo el carné de conducir”, y la máquina tradujo sus pensamientos a: “Todavía no ha empezado a aprender a conducir”.
¿Cómo funciona la IA que traduce pensamientos?
Los autores de esta investigación explican que han aplicado una técnica similar a la traducción automática.
Este sistema analiza oraciones gramaticales para obtener el significado completo de una frase y luego atribuir a cada palabra la traducción que le corresponde en ese contexto.
Se apoyaron en una red neuronal recurrente (Recurrent Neural Networks o RNN), capaz de leer y de aprender textos y de generar un texto parecido al original.
Para el estudio, se les pidió a los participantes que leyeran y repitieran varias oraciones en voz alta, con la finalidad de registrar la actividad neuronal asociada a estas frases.
Los datos obtenidos de esta actividad cerebral se introdujeron en una RNN, que analizó los patrones de actividad neuronal correspondientes a lo que iban leyendo los pacientes.
Una segunda RNN utilizó esa información para, al igual que hace el sistema de traducción automática, descubrir el significado de cada oración a partir de la actividad neuronal.
El resultado de la prueba fue 250 palabras decodificadas, con un margen de error de solo el 3%. El vocabulario corriente hablado es de 20 mil palabras, pero los investigadores son optimistas.