{"id":75809,"date":"2023-05-03T14:55:24","date_gmt":"2023-05-03T17:55:24","guid":{"rendered":"https:\/\/portalmovil.com.ar\/?p=75809"},"modified":"2023-05-03T14:55:29","modified_gmt":"2023-05-03T17:55:29","slug":"a-traves-de-inteligencia-artificial-lograron-leer-el-pensamiento-de-las-personas-y-traducirlo-en-palabras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portalmovil.com.ar\/index.php\/2023\/05\/03\/a-traves-de-inteligencia-artificial-lograron-leer-el-pensamiento-de-las-personas-y-traducirlo-en-palabras\/","title":{"rendered":"A trav\u00e9s de inteligencia artificial lograron leer el pensamiento de las personas y traducirlo en palabras"},"content":{"rendered":"\n

Antes de utilizarlo en tres pacientes, el neur\u00f3logo Alexander Huth se acost\u00f3 en una m\u00e1quina de resonancia magn\u00e9tica en el edificio de investigaci\u00f3n de neurociencia de la Universidad de Austin, en Texas, donde trabajaba. Se cubri\u00f3 con una manta para evitar el fr\u00edo del im\u00e1n de la m\u00e1quina y auriculares insonorizados para ahogar su zumbido. Sin embargo, el sonido en los auriculares se escuchaba alto y claro: era un podcast del New York Times y mon\u00f3logos de un popular programa anglosaj\u00f3n mientras le escaneaban el cerebro.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Utilizando un programa basado en Inteligencia Artificial (IA) y particularmente el programa GPT-1, una computadora logr\u00f3 decodificar y describir la esencia de las historias que escuch\u00f3 \u00e9l y los tres participantes iniciales en el experimento de prueba de concepto, simplemente mirando sus resonancias magn\u00e9ticas funcionales. Seg\u00fan sus resultados, publicados en la revista cient\u00edfica Nature Neuroscience, este descodificador que han llamado \u00absem\u00e1ntico\u00bb fue capaz tambi\u00e9n de verbalizar lo que pensaban y observaban mientras ve\u00edan cine mudo.<\/p>\n\n\n\n

Escuchar esas l\u00edneas estimul\u00f3 la actividad cerebral, las neuronas se dispararon y consumieron el ox\u00edgeno en su sangre. A medida que la sangre desoxigenada flu\u00eda de regreso a sus pulmones y coraz\u00f3n, el im\u00e1n capt\u00f3 su se\u00f1al, decodificando qu\u00e9 partes de su cerebro estaban procesando lo que hab\u00eda escuchado. Los investigadores han desarrollado el primer m\u00e9todo no invasivo para determinar la esencia del habla imaginada, presentando una posible salida de comunicaci\u00f3n para las personas que no pueden hablar.<\/p>\n\n\n\n

Los expertos utilizaron el programa GPT-1. Este modelo de lenguaje, desarrollado por el laboratorio de inteligencia artificial OpenAI, usa aprendizaje profundo para generar texto. En esta investigaci\u00f3n, lo entrenaron con las im\u00e1genes fMRI del cerebro de tres personas a las que hicieron o\u00edr 16 horas de audios de un podcast del New York Times y del programa The Moth Radio Hour, logrando hacer corresponder lo que ve\u00edan con su representaci\u00f3n en la cabeza. La idea es que, cuando volvieran a o\u00edr otro texto, el sistema pudiera ir anticip\u00e1ndolo bas\u00e1ndose en los patrones de lo ya aprendido.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

\u00abNos sorprendi\u00f3 un poco que funcione tan bien como lo hace. He estado trabajando en esto durante 15 a\u00f1os as\u00ed que fue impactante y emocionante cuando finalmente funcion\u00f3\u00bb, explic\u00f3 Huth, el neurocient\u00edfico que dirigi\u00f3 el trabajo en la Universidad de Texas, en Austin. \u00abSe trata del GPT original, no como el nuevo [ChatGPT se apoya en la \u00faltima versi\u00f3n de GPT, la 4]. Recopilamos una tonelada de datos y luego construimos este modelo, que predice las respuestas cerebrales a las historias\u00bb, agreg\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

El decodificador podr\u00eda reconstruir el habla con una precisi\u00f3n asombrosa mientras las personas escuchaban una historia, o incluso imaginaban una en silencio, utilizando solo datos de escaneo fMRI. Los sistemas de decodificaci\u00f3n de idiomas anteriores requer\u00edan implantes quir\u00fargicos colocar una serie de electrodos directamente en el cerebro. Pero este \u00faltimo avance plantea la posibilidad de nuevas formas de restaurar el habla en pacientes que luchan por comunicarse debido a un accidente cerebrovascular o una enfermedad de la neurona motora.<\/p>\n\n\n\n

UNA NUEVA ERA<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La llegada de grandes modelos de lenguaje, del tipo de IA que sustenta ChatGPT de OpenAI, proporcion\u00f3 una nueva forma de \u00abhacer hablar a las personas que no pueden hacerlo\u00bb<\/strong>. Estos modelos pueden representar, en n\u00fameros, el significado sem\u00e1ntico del habla, lo que permite a los cient\u00edficos observar qu\u00e9 patrones de actividad neuronal correspond\u00eda a cadenas de palabras con un significado particular en lugar de intentar leer la actividad palabra por palabra.<\/p>\n\n\n\n

Este descodificador recibi\u00f3 el nombre de sem\u00e1ntico. Anteriores interfaces registraban la actividad cerebral en las \u00e1reas motoras que controlan la base mec\u00e1nica del habla, es decir, los movimientos de boca, laringe o lengua. \u00abLo que pueden descodificar es c\u00f3mo la persona est\u00e1 tratando de mover la boca para decir algo. Nuestro sistema funciona en un nivel muy diferente.<\/strong> En lugar de fijarnos en el \u00e1mbito motor de bajo nivel, trabaja en el nivel de las ideas, de la sem\u00e1ntica, del significado. Por eso no registra las palabras exactas que alguien escuch\u00f3 o pronunci\u00f3, sino su sentido\u00bb, explic\u00f3 Huth. Para esto, aunque las resonancias registraban la actividad de varias zonas cerebrales, se centraron m\u00e1s en las relacionadas con la audici\u00f3n y el lenguaje. La continuaci\u00f3n de las pruebas prosigui\u00f3 en una docena de pacientes, siempre con buenos resultados.<\/p>\n\n\n\n

El proceso de aprendizaje fue intensivo: se requiri\u00f3 al principio que tres voluntarios permanecieran acostados en un esc\u00e1ner durante 16 horas cada uno, escuchando podcasts<\/strong>. El decodificador fue entrenado para hacer coincidir la actividad cerebral con el significado utilizando un modelo de lenguaje grande, GPT-1, un precursor de ChatGPT. M\u00e1s tarde, los mismos participantes fueron escaneados escuchando una nueva historia o imaginando contar una historia y el decodificador se us\u00f3 para generar texto solo a partir de la actividad cerebral. Aproximadamente la mitad de las veces, el texto coincid\u00eda estrechamente, y a veces con precisi\u00f3n, con los significados previstos de las palabras originales.<\/p>\n\n\n\n

El decodificador que cre\u00f3 Huth nunca pregunta directamente en qu\u00e9 estaba pensando una persona. En su lugar, utiliza un modelo de \u00abcodificaci\u00f3n\u00bb en un bucle para crear el efecto de \u00abdescodificaci\u00f3n\u00bb. Los investigadores utilizaron GPT-1 para generar posibles conjeturas sobre qu\u00e9 frases escuch\u00f3 la persona.<\/strong> Luego, utilizando el modelo de \u00abreenv\u00edo\u00bb o \u00abcodificaci\u00f3n\u00bb que predice la actividad cerebral en funci\u00f3n de una frase, modelaron la actividad cerebral que esa frase podr\u00eda evocar. Al comparar el escaneo predicho con el escaneo real, clasificaron las frases adivinadas de mejor a peor, agregando m\u00e1s palabras a la frase.<\/p>\n\n\n\n

\u00abNuestro sistema funciona a nivel de ideas, sem\u00e1ntica, significado\u00bb<\/strong>, dijo Huth. \u00abEsta es la raz\u00f3n por la que lo que sacamos no son las palabras exactas, es la esencia\u00bb. Por ejemplo, cuando a un participante se le reprodujeron las palabras: \u00ab\u2018No sab\u00eda si gritar, llorar o salir corriendo. En lugar de eso, dijo: \u00a1D\u00e9jame en paz!\u2019\u00bb se decodificaron como \u00ab\u2018Empec\u00e9 a gritar y llorar, y luego ella (la m\u00e1quina) simplemente dijo: \u2018Te dije que me dejaras en paz\u2019\u00bb. Tambi\u00e9n se les pidi\u00f3 a los participantes que miraran cuatro videos cortos y silenciosos mientras estaban en el esc\u00e1ner, y el decodificador pudo usar su actividad cerebral para describir con precisi\u00f3n parte del contenido.<\/p>\n\n\n\n

\u00abPara un m\u00e9todo no invasivo, este es un verdadero avance en comparaci\u00f3n con lo que se ha hecho antes, que generalmente son palabras sueltas o oraciones cortas<\/strong>\u00ab, dijo Huth. A veces, el decodificador se equivocaba y ten\u00eda problemas con ciertos aspectos del lenguaje, incluidos los pronombres. \u00abNo sabe si es en primera o tercera persona, hombre o mujer\u00bb, dijo Huth.<\/p>\n\n\n\n

El profesor Tim Behrens, un neurocient\u00edfico computacional de la Universidad de Oxford que no particip\u00f3 en el trabajo, lo describi\u00f3 como \u00abt\u00e9cnicamente extremadamente impresionante<\/strong>\u00bb y dijo que abri\u00f3 una gran cantidad de posibilidades experimentales, incluida la lectura de pensamientos de alguien que sue\u00f1a o investiga c\u00f3mo nuevas ideas. surgen de la actividad cerebral de fondo. \u00abEstos modelos generativos te permiten ver lo que hay en el cerebro a un nuevo nivel. Significa que realmente puedes leer algo profundo de la fMRI\u00bb, agreg\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

\u00abEsto es realmente genial, ya que las aportaciones de GPT contienen la sem\u00e1ntica del habla, no las propiedades articulatorias o ac\u00fasticas, como se hac\u00eda en anteriores programas como ICB. Muestran que el modelo entrenado en lo que se oye puede descodificar la sem\u00e1ntica de pel\u00edculas mudas y tambi\u00e9n del habla imaginada\u00bb. Este cient\u00edfico est\u00e1 \u00ababsolutamente convencido de que la informaci\u00f3n sem\u00e1ntica se utilizar\u00e1 en las interfaces cerebro m\u00e1quina para hablar en el futuro<\/strong>\u00ab, indic\u00f3 el neurocient\u00edfico Christian Herff lidera la investigaci\u00f3n en interfaces cerebro m\u00e1quina en la Universidad de Maastricht (Pa\u00edses Bajos) que no particip\u00f3 del experimento.<\/p>\n\n\n\n

Anticip\u00e1ndose a estos temores, los autores de los experimentos quisieron comprobar si pod\u00edan usar su sistema para leer la mente de otros sujetos. Por fortuna, comprobaron que el modelo entrenado con una persona no acertaba a descifrar lo que o\u00eda o ve\u00eda otra. Para asegurarse, realizaron una \u00faltima serie de ensayos. Esta vez pidieron a los participantes que contaran de siete en siete, pensaran y nombraran animales o se inventaran una historia en su cabeza mientras o\u00edan los relatos. Aqu\u00ed, la interfaz apoyada en GPT, con toda la tecnolog\u00eda que lleva una m\u00e1quina de resonancia magn\u00e9tica y todos los datos manejados por la IA, fall\u00f3 progresivamente.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Hay dos componentes clave que hicieron posible el nuevo decodificador cerebral: el tesoro de datos recopilados sobre unos pocos participantes, en lugar de las pocas horas habituales de datos sobre muchos participantes, y el advenimiento de los modelos de lenguaje.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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