Investigadores de la Universidad de California en San Francisco han desarrollado un implante cerebral que utiliza aprendizaje profundo inteligencia artificial para transformar pensamientos en oraciones completas. La tecnología algún día podría usarse para ayudar a restaurar el habla en pacientes que no pueden hablar debido a una parálisis.
"El algoritmo es un tipo especial de red neuronal artificial, inspirado en el trabajo de traducción automática". joseph maquin, dijo a Digital Trends uno de los investigadores involucrados en el proyecto. "Su problema, como el nuestro, es transformar una secuencia de longitud arbitraria en una secuencia de longitud arbitraria".
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La red neuronal, explicó Makin, consta de dos etapas. En el primero, los datos neuronales recopilados a partir de señales cerebrales, capturados mediante electrodos, se transforman en una lista de números. Esta representación abstracta de los datos luego se decodifica, palabra por palabra, en una oración en inglés. Las dos etapas se entrenan juntas, no por separado, para lograr esta tarea. Las palabras finalmente se emiten como texto, aunque sería igualmente posible emitirlas como voz utilizando un conversor de texto a voz.
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Para el estudio, cuatro mujeres con epilepsia, a quienes previamente se les habían colocado electrodos en el cerebro para controlar las convulsiones, probaron la tecnología de alcance mental. A cada participante se le pidió que repitiera oraciones, lo que permitió que la A.I. aprender y luego demostrar su capacidad para decodificar pensamientos en palabras. El mejor rendimiento tuvo un error de tasa de traducción promedio de solo el 3%.
Actualmente la A.I. Tiene un vocabulario de alrededor de 250 palabras. En comparación, el hablante nativo de inglés adulto estadounidense promedio tiene un vocabulario de entre 20.000 y 35.000 palabras. Entonces, si los investigadores quieren hacer que esta herramienta sea lo más valiosa posible, necesitarán aumentar enormemente la cantidad de palabras que puede identificar y verbalizar.
"Los algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural, incluida la traducción automática, han avanzado bastante desde que concebí la idea de este decodificador en 2016", continuó Makin. “Estamos investigando algunos de estos ahora. [Para] lograr una decodificación de alta calidad en una franja más amplia de inglés, necesitamos recopilar más datos de un solo tema, o de alguna manera obtener impulsos aún mayores de nuestra transferir aprendizaje.”
Un artículo que describe el trabajo fue publicado recientemente en la revista Nature Neuroscience.
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