Un nuevo avance en la tecnología de lectura de la mente
- Investigadores del Centro de IA Centrada en el Humano GrapheneX-UTS de la Universidad de Tecnología de Sídney anunciaron un nuevo avance en tecnología de "lectura de la mente".
- Esta investigación logró convertir pensamientos en palabras mostradas en una pantalla, y se considera un esfuerzo pionero por traducir directamente ondas EEG sin procesar a lenguaje.
- Afirman que, al introducir una técnica de codificación discreta en el proceso de traducir ondas cerebrales a texto e integrarla con un modelo de lenguaje de gran escala, se abren nuevas perspectivas en los campos de la neurociencia y la IA.
Tecnología de traducción de lenguaje usando ondas cerebrales
- Mientras los participantes leían texto en silencio, un modelo de IA llamado DeWave proyectó palabras en la pantalla usando únicamente sus ondas cerebrales como entrada.
- Esta tecnología es la única capaz de traducir señales cerebrales a lenguaje sin necesidad de implantes cerebrales ni acceso a una máquina de MRI completa.
- A diferencia de tecnologías anteriores que requerían entradas adicionales, como software de seguimiento ocular, esta nueva tecnología puede usarse sin esas funciones extra.
Practicidad y comodidad
- Como el usuario solo necesita ponerse un gorro que registra la actividad cerebral mediante EEG, resulta mucho más práctico y conveniente que un rastreador ocular o una máquina de MRI.
- Los investigadores reconocieron que la señal es algo más ruidosa que la información obtenida de implantes, pero señalaron que la tecnología tuvo un desempeño bastante bueno en las pruebas.
- En la medición de precisión con el algoritmo BLEU, esta tecnología obtuvo una puntuación cercana a 0.4.
Posibilidad de mejorar la precisión
- El modelo es más capaz de acertar con los verbos, pero en el caso de los sustantivos tiende a preferir pares de sinónimos, como usar "hombre" en lugar de "escritor".
- Los investigadores creen que, cuando el cerebro procesa estas palabras, términos semánticamente similares pueden generar patrones de ondas cerebrales parecidos.
- El equipo cree que podría mejorar la precisión hasta 0.9, un nivel similar al de los programas tradicionales de traducción de idiomas.
- Los investigadores realizaron el experimento con 29 participantes, una cifra mucho mayor que en pruebas de otras tecnologías de decodificación.
Opinión de GN⁺
- Esta tecnología representa un avance sorprendente al traducir directamente a lenguaje los pensamientos de una persona a través de ondas cerebrales.
- La accesibilidad de poder usarla solo con un gorro EEG, sin implantes cerebrales ni maquinaria compleja, hace que esta tecnología sea muy innovadora.
- En el futuro, esta tecnología podría ayudar enormemente a personas con dificultades de comunicación y tiene el potencial de llevar la interacción entre humanos y máquinas a una nueva dimensión.
1 comentarios
Comentarios de Hacker News
La investigación sobre interfaces cerebro-computadora (BCI) se ha centrado principalmente en ayudar a que los pacientes con parálisis recuperen la capacidad de comunicarse.
No es la primera tecnología capaz de traducir señales cerebrales a lenguaje, pero sí es la única que no requiere acceso a implantes cerebrales ni a una máquina completa de MRI.
Esta tecnología también podría ayudar con la autorreflexión.
El proyecto "Silent Talk" de DARPA comenzó hace 14 años, y su objetivo era permitir la comunicación entre usuarios durante el combate sin comunicación verbal mediante el análisis de señales neuronales.
Esta tecnología podría ayudar a pacientes con accidente cerebrovascular, pero también podría sacar pensamientos sin filtrar, lo que podría ser problemático.
Usar EEG para predecir pensamientos es como intentar predecir las nubes de Austin mirando las nubes de Mumbai. Las señales eléctricas de neuronas individuales se pierden en oscilaciones a gran escala y se difuminan aún más por las capas de hueso, músculo y tejido entre el cerebro y el dispositivo. La tasa de bits es de 1 bit por segundo, completamente insuficiente para la mayoría de los casos de uso.
La versión base de este modelo tenía un bug en el código que infló los resultados de referencia, y se está investigando el problema.
Me pregunto si también podría funcionar con pensamientos no verbales. Por ejemplo, podría descifrarse lo que piensa o sueña un perro a partir de un conjunto de datos de señales relacionadas con actividades cotidianas.
Dejando de lado todas las implicaciones terribles, esta tecnología hace posible algo muy genial: la comunicación mental bidireccional.