Investigadores de la Universidad de California San Francisco han demostrado, por primera vez, la posibilidad de convertir actividad neuronal en palabras reconocibles; la clave ha estado en el desarrollo de un implante cerebral.
Las interfaces de cerebro a máquina no son nuevas, pero todas se enfrentan al mismo desafío de interpretar las señales cerebrales y convertirlas en acciones, ya sea mover un brazo mecánico o escribir una palabra en el ordenador sin usar el teclado. La mayoría opta por el camino más fácil, si es que se puede decir así, de registrar la intención de movimiento para mover un cursor hacia los botones que ejecutan las acciones. En otras palabras, es una manera indirecta de hacer las cosas.
Por eso, el logro de los investigadores de California es tan importante; han conseguido una acción directa entre el usuario y la máquina, sin necesidad de una interfaz intermedia. En concreto, el primer participante, un hombre paralítico, ha conseguido hablar sin tener que vocalizar las palabras, sólo con pensar en lo que quiere decir.
Hay muchas limitaciones aún; el vocabulario disponible se limita a 50 palabras, pero lo importante es que esas son las palabras que el paciente ha pensado, y el implante ha podido reconocer; por ejemplo, ahora puede responder a preguntas simples como "¿quieres agua?", y explicar que no tiene sed. Hasta ahora, el paciente sólo se podía comunicar escogiendo letras individuales con un puntero unido a una gorra en la cabeza, un proceso largo y difícil. Según el líder del proyecto, Edward Chang, el objetivo final es que pueda hablar como cualquier otra persona.
Normalmente, una persona puede decir entre 150 y 200 palabras por minuto; para alcanzar esa velocidad, un sistema intermediario que introduzca las palabras es inviable. De ahí que los investigadores se hayan centrado en "ir" directamente a por las palabras, ya que es más cercano a la manera en la que hablamos.
La clave de la investigación ha estado en el desarrollo de un nuevo tipo de implante cerebral, con electrodos de alta densidad; fue usado para registrar la actividad cerebral, relacionando señales concretas con las palabras.
El aprendizaje automático y la IA han tenido un gran peso en este desarrollo; se creó un modelo de red neuronal personalizado, y entrenado para estudiar la actividad cerebral. De esta manera, es capaz de reconocer las señales e identificar las palabras en tiempo real, conforme se piensan.
Además, el sistema tiene algoritmos de "autocorrección", como los de un smartphone, para predecir la siguiente palabra que el usuario quiere decir y seleccionarla automáticamente.
Después de esta demostración exitosa, las pruebas se extenderán a más voluntarios, y los investigadores quieren crear un gran vocabulario para acelerar la decodificación del habla.
