AI convierte pensamientos en palabras escritas

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Investigadores en El Universidad de Texas en Austin han desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial llamado decodificador semántico, que puede traducir la actividad cerebral de una persona en un flujo continuo de texto. Este sistema podría ayudar a las personas que son mentalmente conscientes pero que no pueden hablar físicamente, como aquellas debilitadas por derrames cerebrales, a comunicarse de manera inteligible nuevamente. El estudio, publicado en la revista Neurociencia de la naturalezafue dirigido por jerry tan y Alex Huth, estudiante de doctorado en ciencias de la computación y profesor asistente de neurociencia y ciencias de la computación en UT Austin, respectivamente. Este avance podría revolucionar la forma en que se comunican las personas con problemas del habla.

Avances en la decodificación del lenguaje neuronal: potencial para el apoyo a la discapacidad del habla

Los investigadores han desarrollado un sistema de decodificación de lenguaje no invasivo basado en un transformador que puede interpretar la actividad cerebral de un IRMf escanear. El sistema sin implantes entrena a los participantes escuchando podcasts durante el escaneo, sin depender de listas de palabras predeterminadas. Esta tecnología revolucionaria podría revolucionar la forma en que interactuamos con las máquinas, permitiéndonos comunicarnos con ellas usando solo nuestros pensamientos. También podría ayudar a las personas con problemas del habla, permitiéndoles comunicarse más fácilmente.

Decodificador semántico: aplicaciones para personas con trastornos de la comunicación

Esta técnica no es invasiva y supera a los métodos anteriores al generar oraciones más largas y completas. La capacitación implica que los participantes escuchen podcasts en el escáner en lugar de usar listas de palabras. Los experimentos del decodificador tradujeron con precisión los pensamientos en texto, capturando frases como «Todavía no ha empezado a aprender a conducir». Esta tecnología tiene diversas aplicaciones, ayudando a las personas con trastornos de la comunicación y ofreciendo un método novedoso de interacción con la computadora.

La tecnología solo es efectiva con participantes cooperativos que hayan participado voluntariamente en el entrenamiento del decodificador. Los resultados para las personas no incluidas en el entrenamiento del decodificador fueron incomprensibles y la resistencia de los participantes entrenados hizo que los resultados fueran inútiles. Los investigadores dan prioridad a la prevención del uso indebido de la tecnología y a la garantía de que se utilice de forma consensuada y beneficiosa para las personas.

Transferencia potencial a sistemas portátiles de imágenes cerebrales

El sistema basado en fMRI se probó en participantes que miraban videos silenciosos durante el escaneo para evaluar su efectividad. Los resultados mostraron que el sistema pudo describir con precisión ciertos eventos de los videos. Si bien el sistema actualmente no es práctico para su uso fuera del laboratorio debido a su dependencia del tiempo necesario en una máquina fMRI, los investigadores creen que podría transferirse a otros sistemas de imágenes cerebrales más portátiles, como la espectroscopia funcional de infrarrojo cercano. (fNIRS). FNIRS mide el flujo sanguíneo en el cerebro y podría proporcionar una resolución más baja que la fMRI.

La investigación contó con el apoyo de la Fundación Whitehallel Fundación Alfred P. Sloany el Fondo de Bienvenida de Burroughs. amanda lebelex asistente de investigación, y Shailee Jain, estudiante de posgrado en informática, también contribuyó. Alexander Huth y Jerry Tang han presentado una solicitud de patente PCT asociada con esta investigación.