Logran traducir en texto nuestra actividad cerebral (con solo un 3% de error)

Los sistemas de inteligencia artificial que pueden traducir nuestra actividad cerebral en texto sin que de nuestras bocas salga una sola palabra están a la vuelta de la esquina. Investigadores estadounidenses están refinando este método.

Científicos de la Universidad de California en San Francisco (Estados Unidos) explican en un estudio que no se trata de ciencia ficción y que ya se están haciendo diversos experimentos al respecto en animales y humanos, aunque, advierten, hasta la fecha no ha habido mucha precisión en la traducción.

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Guillermo Cid

Para ver si podían mejorar, el equipo de investigadores, dirigido por el neurocirujano Edward Chang, del Laboratorio Chang de la universidad californiana, utilizó un nuevo método para decodificar los impulsos eléctricos que se producen durante la actividad cortical, recogidos por electrodos implantados en el cerebro. En el estudio, en el que cuatro pacientes con epilepsiausaron los implantes para monitorizar las convulsiones causadas por su condición médica, los investigadores llevaron a cabo un experimento paralelo: hacer que los participantes leyeran y repitieran una serie de frases fijas en voz alta, mientras que los electrodos registraban actividad cerebral durante el ejercicio.

97% de acierto en el mejor de los casos

Estos datos se introdujeron en una red neuronal que analizó patrones en la actividad cerebral correspondientes a ciertas firmas del habla, como vocales, consonantes o movimientos de la boca, basándose en grabaciones del audio del experimento. Después de esto, otra red neuronal decodificaba estas representaciones, obtenidas de repeticiones de 30-50 oraciones habladas, y las utilizó para tratar de predecir lo que se estaba diciendo, puramente basado en las firmas corticales de las palabras. En el mejor de los casos, el sistema obtuvo, en el mejor de los casos, una tasa de error por palabra de sólo el tres por ciento en la traducción de las señales cerebrales en texto, aunque los investigadores señalan que todavía puede ser más preciso.

El sistema puede constituir un nuevo punto de referencia para la decodificación, basada en inteligencia artificial, de la actividad cerebral

Según nos cuentandesde Science Alert, el sistema puede constituir un nuevo punto de referencia para la decodificación, basada en inteligencia artificial, de la actividad cerebral, con un margen de error que, en su mejor momento, esté a la par con la transcripción profesional del habla humana, que tiene una tasa de error por palabra del 5 por ciento. No obstante, los propios investigadores señalan que no es una comparación justa, pues un traductor tiene que lidiar con vocabularios de decenas de miles de palabras, mientras que este sistema sólo tuvo que aprender las firmas corticales de alrededor de 250 palabras.

A pesar de los numerosos obstáculos que hay que superar, el equipo sugiere que este sistema algún día podría actuar como la base de una prótesis del lenguajepara aquellos pacientes que han perdido el poder del habla. "En un participante implantado crónicamente, la cantidad de datos de entrenamiento disponibles serían de una magnitud mayor que la media hora más o menos del habla utilizada en este estudio", escriben los autores en 'Nature Neuroscience'."Esto sugiere que el vocabulario y la flexibilidad del lenguaje podrían ser muy ampliables".