Nuevo Implante Cerebral con IA Decodifica el Monólogo Interno
Un avance revolucionario en la tecnología de interfaz cerebro-computadora ha permitido a los científicos capturar y decodificar el “monólogo interno” de una persona, es decir, los pensamientos que forman al hablar mentalmente. Este desarrollo es inmensamente prometedor para individuos que han perdido la capacidad de comunicarse verbalmente, ofreciendo una nueva vía de interacción que evita la necesidad de cualquier intento físico de habla.
Históricamente, las interfaces cerebro-computadora (ICC) han permitido a individuos paralizados controlar dispositivos de asistencia o comunicarse traduciendo sus pensamientos en acciones o palabras. Estos sistemas a menudo implican la implantación quirúrgica de electrodos en el cerebro o el uso de técnicas no invasivas como la resonancia magnética para monitorear la actividad neuronal. Sin embargo, muchas ICC centradas en la comunicación han requerido que los usuarios intenten vocalizar palabras físicamente, un proceso que puede ser agotador e impráctico para aquellos con graves impedimentos en el control muscular. La nueva investigación buscó superar este obstáculo centrándose puramente en el pensamiento interno.
Publicado el 14 de agosto en la revista Cell, el estudio involucró a un equipo liderado por la ingeniera eléctrica Erin Kunz y el neurocirujano Frank Willett, ambos de la Universidad de Stanford. Trabajaron con cuatro participantes, cada uno paralizado debido a un derrame cerebral o a la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), una enfermedad neurológica progresiva que debilita los músculos y afecta la función física. Estos individuos ya tenían electrodos implantados en sus cerebros como parte de un ensayo clínico separado que exploraba dispositivos de asistencia controlados por el pensamiento. Los investigadores luego aprovecharon estos implantes existentes para recolectar las señales eléctricas generadas por los cerebros de los participantes.
Modelos sofisticados de inteligencia artificial fueron entrenados para interpretar estas señales, diferenciando entre el habla intentada y los patrones más sutiles del habla interna. Los resultados fueron sorprendentes: la IA decodificó con éxito oraciones que los participantes “hablaron” mentalmente con una tasa de precisión de hasta el 74%. Más allá de la verbalización mental explícita, el sistema también demostró la capacidad de captar el habla interna natural durante tareas cognitivas, como recordar mentalmente la secuencia de flechas direccionales. Curiosamente, mientras que tanto el habla interna como el habla intentada producían patrones de actividad similares en la corteza motora del cerebro (la región responsable de controlar el movimiento), el habla interna generaba una señal general notablemente más débil.
La capacidad de decodificar los pensamientos de alguien inevitablemente plantea profundas cuestiones éticas, particularmente en lo que respecta a la privacidad de los procesos mentales internos. ¿Podría una ICC de este tipo acceder inadvertidamente a pensamientos privados y no expresados en lugar de solo lo que una persona intenta comunicar? Los investigadores abordaron esta preocupación señalando las claras diferencias en las señales cerebrales entre el habla intentada y el habla interna. Esta distinción, sugieren, podría permitir que futuras ICC sean entrenadas específicamente para ignorar pensamientos puramente privados. Como salvaguarda inmediata para su sistema actual, el equipo implementó una interfaz protegida con contraseña. Si bien los participantes podían usar el habla intentada para comunicarse en cualquier momento, la ICC solo comenzaría a decodificar el monólogo interno después de que “hablaran” mentalmente una frase de contraseña específica: “chitty chitty bang bang”.
Este trabajo pionero ofrece “esperanza real”, como señaló el Dr. Willett, de que las ICC de habla podrían algún día restaurar la comunicación a un nivel tan fluido, natural y cómodo como una conversación típica. Si bien la ICC actual decodifica principalmente palabras mentales explícitas, los investigadores vislumbran un futuro en el que dispositivos aún más avanzados podrían interpretar pensamientos complejos no formulados explícitamente como oraciones, ampliando aún más los horizontes de la conexión humana.