Recientemente, investigadores de la Universidad de Texas han logrado un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial (IA) relacionado con la capacidad de “leer la mente”.
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Utilizando un resonador magnético, convirtieron gráficas de un escáner cerebral en textos y frases que reflejaban lo que el paciente estaba escuchando. Este logro se hizo posible mediante el uso de un programa de IA basado en GPT-1, un modelo de lenguaje de OpenAI.
El proceso implicó que los voluntarios escucharan audios mientras se recopilaban datos de su actividad cerebral. Posteriormente, utilizando imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI), el sistema fue capaz de decodificar y describir las esencias de las historias escuchadas.
Este decodificador, llamado “semántico“, no se enfoca en las palabras exactas escuchadas o pronunciadas, sino en su significado o esencia.
Un avance que puede aplicarse a la medicina moderna
Este avance ofrece posibilidades prometedoras en el ámbito de la restauración del habla para pacientes que tienen dificultades para comunicarse debido a condiciones como accidentes cerebrovasculares o enfermedades de las neuronas motoras.
El decodificador semántico difiere de las interfaces cerebro-máquina anteriores, que registraban la actividad cerebral en áreas motoras relacionadas con los movimientos físicos del habla, como la boca o la lengua. En cambio, este nuevo sistema trabaja a un nivel más abstracto, centrado en la semántica y el significado.
Este desarrollo ha sido descrito como “técnicamente extremadamente impresionante” por expertos en el campo, abriendo un abanico de posibilidades experimentales y avanzando en la comprensión de cómo las ideas y pensamientos surgen de la actividad cerebral.
Sin embargo, el sistema aún enfrenta desafíos, como problemas con ciertos aspectos del lenguaje, incluyendo los pronombres, y no siempre es capaz de descifrar con precisión lo que una persona está pensando o viendo.