01/05/2023. por Paul McClure - Pesquisadores da Universidade do Texas em Austin criaram um sistema de IA de leitura da mente que pode capturar imagens da atividade cerebral de uma pessoa e traduzi-las em um fluxo contínuo de texto. Chamado de decodificador semântico, o sistema pode ajudar pessoas conscientes, mas incapazes de falar, como as que sofreram um derrame. Essa nova interface cérebro-computador difere de outras tecnologias de “leitura da mente” porque não precisa ser implantada no cérebro.
Os pesquisadores da UT Austin fizeram gravações não invasivas do cérebro usando ressonância magnética funcional (fMRI) para reconstruir estímulos percebidos ou imaginados usando linguagem natural contínua. Embora a fMRI produza imagens de excelente qualidade, o sinal que mede, que depende dos níveis de oxigênio no sangue, é muito lento, pois um impulso de atividade neural causa um aumento e uma queda do oxigênio no sangue em cerca de 10 segundos. Como o inglês falado naturalmente usa mais de duas palavras por segundo, cada imagem cerebral pode, portanto, ser afetada por mais de 20 palavras.
É aí que entra o decodificador semântico. Ele usa um modelo de codificação semelhante ao usado pelo ChatGPT da Open AI e pelo Bard do Google, que pode prever como o cérebro de uma pessoa responderá à linguagem natural. Para “treinar” o decodificador, os pesquisadores gravaram as respostas cerebrais de três pessoas enquanto ouviam 16 horas de histórias faladas. O decodificador poderia prever, com considerável precisão, como o cérebro da pessoa responderia ao ouvir uma sequência de palavras.
“Para um método não invasivo, este é um verdadeiro avanço em comparação com o que foi feito antes, que normalmente são palavras únicas ou frases curtas”, disse Alexander Huth, autor correspondente do estudo. O resultado não recria o estímulo palavra por palavra. Em vez disso, o decodificador capta a essência do que está sendo dito. Não é perfeito, mas em cerca de metade do tempo, produziu um texto que correspondia de perto – às vezes com precisão – ao original. Quando os participantes estavam ouvindo ativamente uma história e ignorando outra história sendo tocada simultaneamente, o decodificador foi capaz de capturar a essência da história que estava sendo ouvida ativamente.
Além de fazer com que os participantes ouvissem e pensassem sobre as histórias, eles foram convidados a assistir a quatro vídeos curtos e silenciosos enquanto seus cérebros eram escaneados usando fMRI. O codificador semântico traduziu sua atividade cerebral em descrições precisas de certos eventos dos vídeos que assistiram.
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Os pesquisadores descobriram que a participação voluntária era a chave para o processo. Aqueles que opuseram resistência durante o treinamento do codificador, como pensar deliberadamente em outros pensamentos, produziram resultados inúteis. Da mesma forma, quando os pesquisadores testaram a IA em pessoas que não haviam treinado o decodificador, os resultados foram ininteligíveis.
A equipe da UT Austin está ciente do potencial de uso indevido de resultados imprecisos e da importância de proteger a privacidade mental das pessoas.
“Levamos muito a sério as preocupações de que possa ser usado para fins ruins e trabalhamos para evitar isso”, disse Jerry Tang, principal autor do estudo. “Queremos garantir que as pessoas usem esse tipo de tecnologia apenas quando quiserem e que isso as ajude.”
Atualmente, o decodificador não pode ser usado fora do ambiente de laboratório devido à sua dependência de fMRI. A esperança é que a tecnologia possa ser adaptada para uso com sistemas de imagem cerebral mais portáteis, como a espectroscopia funcional de infravermelho próximo (fNIRS).
“O fNIRS mede onde há mais ou menos fluxo sanguíneo no cérebro em diferentes pontos no tempo, o que, ao que parece, é exatamente o mesmo tipo de sinal que o fMRI está medindo”, disse Huth. “Portanto, nosso tipo exato de abordagem deve se traduzir em fNIRS.”
O estudo foi publicado na revista Nature Neuroscience, e o vídeo abaixo mostra como o decodificador semântico usa gravações da atividade cerebral para capturar a essência de uma cena de filme mudo.
https://www.youtube.com/watch?v=PlzPAlBoiKA
Fonte: Universidade do Texas em Austin