Pesquisadores da Universidade da Califórnia, em São Francisco, desenvolveram um implante cerebral que usa aprendizagem profunda inteligência artificial para transformar pensamentos em frases completas. A tecnologia poderá um dia ser usada para ajudar a restaurar a fala em pacientes que não conseguem falar devido à paralisia.
“O algoritmo é um tipo especial de rede neural artificial, inspirado no trabalho de tradução automática”, José Makin, um dos pesquisadores envolvidos no projeto, disse ao Digital Trends. “O problema deles, como o nosso, é transformar uma sequência de comprimento arbitrário em uma sequência de comprimento arbitrário.”
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A rede neural, explicou Makin, consiste em dois estágios. No primeiro, os dados neurais coletados a partir de sinais cerebrais, captados por meio de eletrodos, são transformados em uma lista de números. Esta representação abstrata dos dados é então decodificada, palavra por palavra, em uma frase em inglês. Os dois estágios são treinados em conjunto, e não separadamente, para realizar esta tarefa. As palavras são finalmente emitidas como texto - embora fosse igualmente possível produzi-las como fala usando um conversor de texto para fala.
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Para o estudo, quatro mulheres com epilepsia, que já tinham eletrodos ligados ao cérebro para monitorar convulsões, testaram a tecnologia de alcance mental. Cada participante foi solicitado a repetir frases, permitindo que o A.I. aprender e então demonstrar sua capacidade de decodificar pensamentos em fala. O melhor desempenho teve uma taxa média de erro de tradução de apenas 3%.
Atualmente a IA. tem um vocabulário de cerca de 250 palavras. Em comparação, o falante adulto americano médio de inglês tem um vocabulário entre 20.000 e 35.000 palavras. Portanto, se os investigadores quiserem tornar esta ferramenta tão valiosa quanto possível, terão de aumentar enormemente o número de palavras que ela consegue identificar e verbalizar.
“Os algoritmos para processamento de linguagem natural, incluindo tradução automática, avançaram bastante desde que concebi a ideia deste decodificador em 2016”, continuou Makin. “Estamos investigando alguns deles agora. [Para] alcançar uma decodificação de alta qualidade em uma faixa mais ampla de inglês, precisamos coletar mais dados de um único assunto – ou de alguma forma obter impulsos ainda maiores de nosso conhecimento. transferir aprendizagem.”
Um artigo descrevendo o trabalho foi publicado recentemente na revista Nature Neuroscience.
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