“Un paso hacia leer la mente”: científico convierte imágenes mentales de las personas en texto utilizando IA

Por Amarachi Orie, CNN

Un científico en Japón desarrolló una técnica que utiliza escáneres cerebrales e inteligencia artificial para convertir las imágenes mentales de una persona en oraciones descriptivas y precisas.

Si bien ha habido avances en el uso de escáneres de la actividad cerebral para traducir las palabras que pensamos en texto, convertir nuestras complejas imágenes mentales en lenguaje ha resultado ser un desafío, según Tomoyasu Horikawa, autor de un estudio publicado el 5 de noviembre en la revista Science Advances.

Sin embargo, el nuevo método de Horikawa, conocido como “mind-captioning” (subtitulación mental), funciona utilizando inteligencia artificial (IA) para generar texto descriptivo que refleja la información en el cerebro sobre detalles visuales, como objetos, lugares, acciones y eventos, así como las relaciones entre ellos.

Horikawa, un investigador en los Laboratorios de Ciencias de la Comunicación de la empresa de telecomunicaciones NTT, en las afueras de Tokio, comenzó analizando la actividad cerebral de cuatro hombres y dos mujeres, hablantes nativos de japonés entre 22 y 37 años, escaneando sus cerebros mientras veían videoclips. Los participantes vieron 2.180 videos sin sonido, que duraban solo unos segundos y variaban en contenido entre objetos, escenas y acciones.

Los modelos lingüísticos grandes —sistemas de IA generativa entrenados con grandes conjuntos de datos— tomaron subtítulos de los videoclips y convirtieron esos subtítulos en secuencias numéricas.

Horikawa entrenó modelos de IA separados y más simples, conocidos como “decodificadores”, para asociar la actividad cerebral escaneada relacionada con los videoclips con las secuencias numéricas.

Luego utilizó los decodificadores para interpretar la actividad cerebral de los participantes del estudio mientras veían o recordaban videos que la IA no había encontrado durante el proceso de entrenamiento. Se creó otro algoritmo para generar progresivamente secuencias de palabras que mejor se ajustaran a la actividad cerebral decodificada.

A medida que la IA aprendía de los datos, la herramienta de texto descriptivo se volvía cada vez mejor para usar los escáneres cerebrales y describir los videos que los participantes habían visto.

“Es solo un paso adicional hacia lo que, en mi opinión, podemos llamar legítimamente lectura cerebral o lectura de mentes”, dijo Marcello Ienca, profesor de ética de la IA y neurociencia en la Universidad Técnica de Múnich, Alemania, y presidente electo de la Sociedad Internacional de Neuroética, a CNN. No participó en el estudio.

El modelo de IA generó texto en inglés, a pesar de que los participantes no eran hablantes nativos de inglés.

El método puede crear descripciones completas del contenido visual, incluso sin usar la actividad en las regiones cerebrales relacionadas con el lenguaje, o la “red del lenguaje”, dijo Horikawa, “lo que indica que este método puede usarse incluso cuando alguien tiene daño alrededor de esa red del lenguaje”.

La tecnología podría usarse potencialmente para ayudar a personas con afasia, quienes tienen dificultades para expresarse debido a daño en la red del lenguaje; o esclerosis lateral amiotrófica (ELA), una enfermedad neurodegenerativa progresiva que afecta el habla, según el estudio.

“Creo que este estudio allana el camino para intervenciones profundas para personas que tienen dificultades para comunicarse, incluidos los autistas no verbales”, dijo el psicólogo Scott Barry Kaufman, profesor en Barnard College en Nueva York, quien no participó en el estudio.

Sin embargo, “tenemos que usarlo con cuidado y asegurarnos de que no sea invasivo y que todos consientan su uso”, dijo a CNN.

El éxito de este método —que podría aplicarse para descifrar los pensamientos de bebés o animales, o el contenido de los sueños— “plantea preocupaciones éticas” en cuanto a la privacidad, con la posibilidad de revelar los pensamientos privados de una persona antes de que los verbalicen, señaló el estudio.

Si en el futuro esta tecnología es utilizada por los consumidores más allá de fines biomédicos, “creo que este es el desafío máximo en cuanto a privacidad,” dijo Ienca.

Agregó que hay muchas empresas, como Neuralink, la startup de implantes cerebrales de Elon Musk, que están haciendo afirmaciones públicas sobre el pronto desarrollo de implantes neuronales para la población general.

“Si llegamos a eso, entonces necesitamos tener reglas muy, muy estrictas en lo que respecta al acceso a la mente y los cerebros de las personas,” dijo Ienca, destacando que nuestros cerebros incluyen “información sensible” como “firmas de demencia temprana, trastornos psiquiátricos y depresión”.

Un estudio, publicado en la revista Cell en agosto, sugirió que la “filtración” de pensamientos internos privados durante la decodificación podría evitarse mediante un mecanismo en el que el usuario piense en una palabra clave particular para desbloquear la herramienta de decodificación solo cuando así lo desee.

“La neurociencia avanza rápido y el potencial asistencial es enorme —pero la privacidad mental y las protecciones a la libertad de pensamiento no pueden esperar,”,dijo el científico social Łukasz Szoszkiewicz, profesor asistente en la Universidad Adam Mickiewicz, en Polonia, y director de Asuntos Europeos en la Neurorights Foundation, en Nueva York.

“Deberíamos tratar los datos neuronales como sensibles por defecto, requerir un consentimiento explícito y limitado en propósito, y priorizar el procesamiento en el propio dispositivo con mecanismos de ‘desbloqueo’ controlados por el usuario. La dependencia de la IA introduce desafíos regulatorios y de ciberseguridad adicionales y resalta la necesidad de un marco legal complementario, específico para la IA”, dijo Szoszkiewicz, quien no participó en el estudio, a CNN.

Sin embargo, Horikawa señaló que el método utilizado en su estudio requiere una gran cantidad de recolección de datos, con la cooperación de participantes activos. Así que, aunque la tecnología es útil para la investigación neurocientífica, “no es tan precisa para su uso práctico”, comentó.

Además, los videos utilizados en el estudio incluían escenas típicas, como por ejemplo un perro mordiendo a un hombre, pero no escenas más inusuales, como un hombre mordiendo a un perro. Por lo tanto, aún no está claro si la técnica podría utilizarse para capturar imágenes mentales menos predecibles.

Como resultado, “si bien algunas personas pueden preocuparse de que esta tecnología represente un riesgo serio para la privacidad mental”, en realidad, “el enfoque actual no puede leer fácilmente los pensamientos privados de una persona,” dijo Horikawa.

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