Las máquinas que pueden leer nuestras mentes parecen sacadas directamente de las páginas de una novela de ciencia ficción, pero eso es lo que puede hacer un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) llamado DeWave.
Investigadores australianos han desarrollado una técnica para traducir pensamientos silenciosos a partir de ondas cerebrales en texto, utilizando una tapa de electroencefalograma (EEG) para registrar la actividad neuronal. Los científicos de la Universidad Tecnológica de Sydney (UTS) han logrado una precisión de más del 40 % en las primeras pruebas y esperan que la IA de DeWave pueda permitir la comunicación a quienes no pueden hablar ni escribir.
El sistema no quirúrgico no requiere implantes ni cirugía, a diferencia de los chips Neuralink planificados por Elon Musk. Se probó en conjuntos de datos de personas que leían textos mientras se monitoreaba su actividad cerebral y movimientos oculares. Al hacer coincidir patrones de electroencefalograma (EEG) con fijaciones oculares que indicaban palabras reconocidas, DeWave aprendió a decodificar pensamientos.
El investigador principal, Chin-Teng Lin, de la UTS, dijo que DeWave ofrece un «enfoque innovador para la decodificación neuronal». dijo en un declaración: «Esta investigación representa un esfuerzo pionero para traducir ondas EEG sin procesar directamente al lenguaje, lo que representa un avance importante en este campo».
El profesor Lin continuó: «Es el primero en integrar técnicas de codificación discreta en el proceso de traducción de cerebro a texto, ofreciendo un enfoque innovador para la decodificación neuronal. La integración con grandes modelos de lenguaje también abre nuevos horizontes en neurociencia e inteligencia artificial».
La IA de DeWave algún día podría ayudar a los pacientes paralizados
Los verbos resultaron ser los más fáciles de reconocer para la IA a partir de señales neuronales, mientras que los sustantivos concretos a veces se traducían como pares de palabras sinónimas. Los investigadores sugieren que conceptos lingüísticamente relacionados pueden producir patrones de electroencefalograma (EEG) similares, lo que plantea desafíos.
Con solo una tapa ajustada de EEG necesaria para capturar la información, esta tecnología algún día podría permitir una comunicación fluida para pacientes paralizados o el control directo de dispositivos de asistencia. Sin embargo, todavía hay trabajo para mejorar la precisión del sistema hasta aproximadamente un 90%, a la par del reconocimiento de voz.
Combinadas con modelos lingüísticos que avanzan rápidamente, interfaces cerebro-computadora similares algún día podrían permitir a las personas simplemente pensar sin molestarse en comunicarse o interactuar con la tecnología.
Imagen de portada: UTS
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