ESTADOS UNIDOS.- La ciencia y la medicina pueden beneficiarse de la avance de la inteligencia artificialcomo se demuestra en un estudio realizado en la Universidad de Texas en Austin.
Mediante el uso de un decodificador, fue posible traducir la actividad cerebral a texto sin necesidad de recurrir a métodos invasivos.
La técnica antes mencionada podría representar una opción para personas que han tenido un accidente cerebrovascular o una enfermedad de la motoneurona y que tienen dificultad para comunicarse.
De esta manera, proporciona una alternativa que podría ayudarlos a expresarse y comunicarse de manera efectiva.
Dr. Alexander Huth, director de la investigación externa:
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”.
¿Cómo funciona esta herramienta?
Antes del advenimiento de la inteligencia artificial, el proyecto fue limitado porque las resonancias magnéticas miden la respuesta del flujo sanguíneo a la actividad cerebral. Esto generó un retraso en la interpretación de la actividad cerebral y una sobrecarga de información que dificultó la investigación.
Sin embargo, Gracias a la implementación de tecnologías como el modelo de lenguaje OpenAI GPT se ha encontrado una solución a esta limitación.. Esta herramienta permite la representación del significado semántico del habla en forma numérica, lo cual es muy valioso para los científicos para ayudarlos a identificar patrones de actividad neuronal que corresponden a palabras específicas y su significado.
El proyecto fue implementado
Para lograr estos resultados, el estudio involucró a tres voluntarios a quienes se les pidió que se acostaran durante 16 minutos mientras se escanea usando MRI; en ese momento, escucharon algunos podcasts. Durante este proceso, el decodificador se utilizó para hacer coincidir la actividad cerebral con el significado semántico utilizado en el modelo de lenguaje GPT-1.
En la segunda parte del experimento, se pidió a los participantes que escucharan una historia o que se imaginaran contándola. De esta forma, el decodificador generaba texto basado en la actividad cerebral. Los resultados mostraron una coincidencia en el significado de las palabras anteriores aproximadamente la mitad de las veces.con cierta precisión en algunas ocasiones.
Como ejemplo de los resultados obtenidos, en una de las pruebas, uno de los voluntarios pensó en voz alta “Todavía no tengo mi carnet de conducir”, lo que el decodificador tradujo como “Ella aún no ha empezado a aprender a conducir”. .” “.
En otra ocasión, otro participante Expresó su confusión pensando: “No sabía si gritar, llorar o correr. En cambio, dije: ‘¡Déjame en paz!'”.. El dispositivo tradujo esta actividad cerebral como “Empecé a gritar y llorar, y luego ella simplemente dijo: ‘Te dije que me dejaras en paz'”.
Según Huth, el sistema que han desarrollado trabaja a nivel de conceptos, semántica y significado, lo que explica por qué las palabras resultantes no son exactamente las mismas que las pensadas por el voluntariopero captan la esencia de su pensamiento.
El proyecto todavía tiene algunas limitaciones.
A pesar de los avances logrados, el dispositivo presentó algunos problemas durante el proceso, como la Dificultad para comprender ciertos aspectos, como los nombres.resultando en confusión en cuanto al género o persona en cuestión.
Los investigadores también son conscientes de las implicaciones y riesgos que podría derivar de este avance si cae en las manos equivocadas.
Jerry Tang, uno de los investigadores que participó en el estudio, dijo:
Nos tomamos muy en serio las preocupaciones de que se pueda utilizar para malos fines y hemos trabajado para evitarlo. Queremos asegurarnos de que las personas solo usen este tipo de tecnologías cuando quieran y que las ayuden”.
Tras obtener estos resultados, el equipo pretende explorar la posibilidad de aplicar esta técnica en otros sistemas de imagen cerebral que sean más portátiles.
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