Científicos de la Universidad de Stanford desarrollaron una interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) capaz de decodificar pensamientos internos y convertirlos en texto. El sistema se basa en el registro de señales neuronales vinculadas al habla interna, es decir, las palabras que una persona piensa sin pronunciarlas.
Los investigadores implantaron quirúrgicamente microelectrodos en la corteza motora del cerebro, una región relacionada con el habla y el movimiento. Estos electrodos captaron los patrones de actividad neuronal y los enviaron a un algoritmo de inteligencia artificial (IA), que los interpretó como palabras.
La tecnología alcanzó una precisión de hasta 74?% en la traducción de pensamientos en texto. Los modelos de IA se entrenaron para reconocer palabras de un vocabulario de hasta 125,000 términos. Los patrones cerebrales del habla pensada mostraron similitudes con los del habla intentada, aunque con menor intensidad.
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El sistema permitió identificar estas diferencias y operar con base en señales neuronales más sutiles. Este mecanismo forma parte de una línea de investigación en neurociencia aplicada que explora la relación entre pensamiento y lenguaje.
Comunicación para personas con parálisis
El dispositivo se diseñó principalmente para personas con parálisis severa o pérdida del habla. Su objetivo consiste en facilitar la comunicación sin necesidad de utilizar los músculos del aparato fonador.
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Los usuarios pueden expresar ideas mediante pensamientos sin vocalizar palabras. Este método representa una alternativa más rápida y eficiente que los sistemas de articulación asistida basados en movimientos limitados.
El sistema busca mejorar la capacidad de comunicación en personas que perdieron el habla, mediante un proceso directo entre el cerebro y un procesador externo. La interfaz convierte señales neuronales en texto, permitiendo mensajes sin necesidad de emitir sonido.
La herramienta se encuentra en fase experimental, pero los investigadores anticiparon futuras aplicaciones para ampliar su uso en otras áreas médicas y tecnológicas.
Mecanismos de seguridad y privacidad
El dispositivo cuenta con un sistema de activación mediante una contraseña mental. Solo comienza a funcionar cuando la persona piensa en una frase específica, como "chittychittybangbang".
Este mecanismo evita la captura involuntaria de pensamientos y protege la privacidad del usuario. Las pruebas realizadas mostraron una efectividad superior al 98?% en la activación selectiva del sistema.
El lector cerebral permanece inactivo hasta que detecta la frase clave. Esta función busca impedir el registro de pensamientos no deseados durante el uso del dispositivo.
El desarrollo de esta tecnología sigue estándares éticos definidos por agencias federales. Las regulaciones vigentes establecen criterios de protección para los participantes y usuarios potenciales.
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Etapa experimental y próximos pasos
El proyecto se encuentra en las primeras etapas de investigación y ensayo. Los científicos continúan el proceso de mejora para aumentar la precisión y la velocidad del sistema.
Los investigadores proyectan una posible implementación futura en contextos educativos, médicos y de asistencia personalizada. El desarrollo también genera interés en otras industrias como la del entretenimiento.
Erin Kunz y Frank Willett, de la Universidad de Stanford, encabezaron el estudio. La revista Cell publicó los resultados de la investigación, que forma parte de un esfuerzo por aplicar la neurociencia a la comunicación asistida.
La creación de este dispositivo forma parte de un conjunto de estudios que analizan la conexión entre la mente humana y sistemas computacionales mediante inteligencia artificial.
Comparaciones con otras capacidades de la IA
En paralelo al avance en interfaces cerebro-computadora, estudios recientes abordaron las limitaciones de la inteligencia artificial en otras áreas, como la traducción literaria.
Investigadores evaluaron el desempeño de modelos como ChatGPT 3.5 en la traducción de textos literarios. El análisis identificó deficiencias en la interpretación de mensajes contextuales, matices culturales y coherencia textual.
Los resultados mostraron dificultades en la reproducción de la dimensión macro-textual, el hilo narrativo, la emotividad y los elementos culturales presentes en obras literarias.
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La investigación concluyó que la comprensión profunda del lenguaje artístico y cultural depende de habilidades humanas como la memoria, la emoción y la intuición, que los algoritmos no reproducen de manera plena.
Este contraste resalta que, aunque la inteligencia artificial logra avances en la interpretación de señales cerebrales para facilitar la comunicación, su capacidad para manejar aspectos complejos del lenguaje permanece limitada en ciertos contextos.
VGB