Foto: El estudiante Jerry Tang prepara al paciente para recopilar datos de su actividad cerebral dentro del resonador magnético (Nolan Zunk/Universidad de Texas en Austin)
Investigadores de la Universidad de Texas utilizaron un resonador magnético para convertir las gráficas de un escáner cerebral en textos y frases similares a los que el paciente estaba escuchando, a través del sistema de AI
Antes de utilizarlo en tres pacientes, el neurólogo Alexander Huth se acostó en una máquina de resonancia magnética en el edificio de investigación de neurociencia de la Universidad de Austin, en Texas, donde trabajaba. Se cubrió con una manta para evitar el frío del imán de la máquina y auriculares insonorizados para ahogar su zumbido. Sin embargo, el sonido en los auriculares se escuchaba alto y claro: era un podcast del New York Times y monólogos de un popular programa anglosajón mientras le escaneaban el cerebro.
Utilizando un programa basado en Inteligencia Artificial (IA) y particularmente el programa GPT-1, una computadora logró decodificar y describir la esencia de las historias que escuchó él y los tres participantes iniciales en el experimento de prueba de concepto, simplemente mirando sus resonancias magnéticas funcionales. Según sus resultados, publicados en la revista científica Nature Neuroscience, este descodificador que han llamado “semántico” fue capaz también de verbalizar lo que pensaban y observaban mientras veían cine mudo.
Escuchar esas líneas estimuló la actividad cerebral, las neuronas se dispararon y consumieron el oxígeno en su sangre. A medida que la sangre desoxigenada fluía de regreso a sus pulmones y corazón, el imán captó su señal, decodificando qué partes de su cerebro estaban procesando lo que había escuchado. Los investigadores han desarrollado el primer método no invasivo para determinar la esencia del habla imaginada, presentando una posible salida de comunicación para las personas que no puedan hablar.
Foto: El decodificador puede reconstruir el habla utilizando datos de escaneo fMRI.
Los expertos utilizaron el programa GPT-1. Este modelo de lenguaje, desarrollado por el laboratorio de inteligencia artificial OpenAI, usa aprendizaje profundo para generar texto. En esta investigación, lo entrenaron con las imágenes fMRI del cerebro de tres personas a las que hicieron oír 16 horas de audios de un podcast del New York Times y del programa The Moth Radio Hour, logrando hacer corresponder lo que veían con su representación en la cabeza. La idea es que, cuando volvieran a oír otro texto, el sistema pudiera ir anticipándolo basándose en los patrones de lo ya aprendido.
“Nos sorprendió un poco que funcione tan bien como lo hace. He estado trabajando en esto durante 15 años así que fue impactante y emocionante cuando finalmente funcionó”, explicó Huth, el neurocientífico que dirigió el trabajo en la Universidad de Texas, en Austin. “Se trata del GPT original, no como el nuevo [ChatGPT se apoya en la última versión de GPT, la 4]. Recopilamos una tonelada de datos y luego construimos este modelo, que predice las respuestas cerebrales a las historias”, agregó.
El decodificador podría reconstruir el habla con una precisión asombrosa mientras las personas escuchaban una historia, o incluso imaginaban una en silencio, utilizando solo datos de escaneo fMRI. Los sistemas de decodificación de idiomas anteriores requerían implantes quirúrgicos colocar una serie de electrodos directamente en el cerebro. Pero este último avance plantea la posibilidad de nuevas formas de restaurar el habla en pacientes que luchan por comunicarse debido a un accidente cerebrovascular o una enfermedad de la neurona motora.
/RI/Fuente: Infobae