Científicos de la Universidad de Texas en Austin (UTA), EE.UU. lograron crear un sistema de inteligencia artificial (IA) que permite traducir la actividad cerebral de una persona mientras esta escucha una historia o imagina una, a través de un flujo de texto. Es decir, una IA que podría leer mentes.

El estudio en cuestión se publicó en la revista Nature y se basa en un modelo “transformador”, similar al que utilizan otras IA como ChatGPT, por ejemplo.

Esta nueva herramienta funciona casi como un decodificador de idiomas y fue posible accediendo a la actividad cerebral de las personas, a través de un procedimiento no invasivo.

“La actividad cerebral se mide usando un escáner fMRI después de un extenso entrenamiento del decodificador, en el cual el individuo escucha horas de podcasts en el escáner. Más tarde, siempre que el participante esté abierto a que se decodifiquen sus pensamientos, escuchar una nueva historia o imaginarse contando una historia, le permite a la máquina generar el texto correspondiente solo a partir de la actividad cerebral“, explica un comunicado de la universidad.

Sin embargo, y a pesar del éxito de este modelo, los resultados todavía no son precisos. Aunque sí alcanzaron a captar la esencia de lo que los sujetos de prueba estaban pensando.

“Por ejemplo, en los experimentos, los pensamientos de un participante que escuchaba a un orador decir: “Todavía no tengo mi licencia de conducir” se traducían como: “Ella ni siquiera ha comenzado a aprender a conducir todavía”, detallan.

¿Para qué sería útil una IA que puede leer mentes?

Los expertos apuntan a que este decodificador, a partir de la IA, podría en el futuro ayudar a personas con condiciones o enfermedades que les impidan a hablar. Como las secuelas de un derrame cerebral, personas con movilidad reducida, entre otros casos.

“El decodificador genera secuencias de palabras inteligibles que recuperan el significado del habla percibida, el habla imaginada e incluso videos silenciosos, lo que demuestra que un solo decodificador se puede aplicar a una variedad de tareas”, dice el paper.

Además, para ser un método no invasivo, es lo suficientemente bueno, por lo que tendría un futuro prometedor, apuntan.

“Este es un verdadero avance en comparación con lo que se ha hecho antes, que generalmente son palabras sueltas u oraciones cortas”, comentó Alex Huth, profesor asistente de neurociencia y ciencias de la computación en UTA, autor del estudio.