Reconstrucción de pensamientos: avances en la decodificación cerebral sin invasiones
En el último año, el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) ha llevado a investigadores de todo el mundo a explorar aplicaciones innovadoras de esta tecnología. Un ejemplo fascinante ha surgido desde la Universidad de Texas en Austin, Estados Unidos, donde un equipo de científicos utilizó exclusivamente datos de resonancia magnética funcional para reconstruir pensamientos de manera no invasiva.
A diferencia de métodos anteriores que requerían implantes quirúrgicos, este avance representa una puerta abierta a nuevas posibilidades, como la restauración del habla en pacientes afectados por derrames cerebrales o enfermedades de la neurona motora. Alexander Huth, neurocientífico líder del proyecto, destaca la capacidad de mapear la actividad cerebral con una resolución sorprendentemente alta. Sin embargo, se enfrentan a un desafío: el retraso inherente en las resonancias magnéticas funcionales, que impide el seguimiento en tiempo real.
Huth explica que, a pesar de la alta resolución, las exploraciones actuales proporcionan una “mezcla de información” distribuida en unos pocos segundos, lo que dificulta interpretar la actividad cerebral en respuesta al habla natural. Sin embargo, una nueva aproximación aprovecha los modelos de lenguaje de IA, como el GPT-1 utilizado en este estudio, para representar el significado semántico del habla en números.
En una serie de experimentos, voluntarios escucharon podcasts mientras eran escaneados, y el decodificador, entrenado con el modelo de lenguaje, mostró la capacidad de coincidir con el significado semántico de las palabras. Aunque no es perfecto y presenta desafíos con pronombres, el sistema demostró una asombrosa habilidad para capturar la esencia de las ideas.
Este avance se extiende más allá de la decodificación de palabras sueltas, ya que los participantes también imaginaron historias y miraron videos silenciosos, y el decodificador pudo describir con precisión parte del contenido. Para expertos como el profesor Tim Behrens de la Universidad de Oxford, este logro es “técnicamente extremadamente impresionante” y abre nuevas posibilidades para la investigación, desde la lectura de pensamientos durante los sueños hasta el estudio de cómo se desarrollan nuevas ideas. Shinji Nishimoto de la Universidad de Osaka considera que este hallazgo podría sentar las bases para el desarrollo de interfaces cerebro-computadora.
