Un ‘decodificador cerebral’ puede leer la mente. ¿Pero qué tan bueno es?

Científicos de la Universidad de Texas en Austin han creado un «decodificador cerebral semántico» para adivinar los pensamientos de alguien en función de la actividad cerebral.

Durante las pruebas, capturó la esencia de lo que alguien estaba pensando, en lugar de una traducción literal. Y si los participantes se resistían, producía galimatías.

El decodificador, escrito en el diario. Neurociencia de la naturaleza en mayo, es novedoso, dijo Edmund Lalor, profesor asociado de neurociencia en la Universidad de Rochester. Pero su amenaza a la privacidad es mínima.

«Estamos muy, muy lejos de poder leer la mente de cualquier persona sin que lo sepa», dijo Lalor, que no participó en la investigación de UT Austin.

Escáneres cerebrales y podcasts

La creación del decodificador implicó escuchar podcasts: 16 horas.

El coautor del estudio, Alexander Huth, profesor asistente de neurociencia y ciencias de la computación en UT Austin, y otros dos participantes se colocaron en un escáner cerebral de resonancia magnética mientras escuchaban los podcasts. Usando los datos de la resonancia magnética, los investigadores le enseñaron al decodificador qué patrones de lenguaje corresponden a diferentes tipos de actividad cerebral.

Luego les pidieron a los participantes que escucharan podcasts o que se imaginaran a sí mismos contando una historia. El decodificador hizo breves «conjeturas» de lo que cada participante estaba pensando y las clasificó según su correspondencia con la actividad cerebral de la persona.

Después de eliminar las malas conjeturas, el decodificador amplió las buenas utilizando una versión anterior del chatbot ChatGPT de IA, que responde preguntas y responde a las indicaciones prediciendo la siguiente palabra.

El decodificador repitió todo el proceso hasta que devolvió una predicción completa a los científicos, quienes la compararon con el podcast que estaba escuchando el participante o una transcripción de la historia que imaginaban contar.

¿Funcionó?

El decodificador funcionó mejor que una traducción generada aleatoriamente y sus predicciones preservaron el significado general de los pensamientos de los participantes.

«Estas personas ingresaron a un escáner de resonancia magnética a sabiendas durante muchas, muchas, muchas horas para producir resultados que son bastante imperfectos, pero que funcionan un poco», dijo Lalor.

«Todavía no tengo mi licencia de conducir», por ejemplo, se tradujo a «Ella ni siquiera ha comenzado a aprender a conducir».

Y el decodificador tradujo «Esa noche subí a lo que había sido nuestro dormitorio» a «Regresamos a mi dormitorio».

No es un detector de mentiras

Huth y su equipo reconocieron el temor de que algún día se pudiera usar una tecnología similar para detectar mentiras o leer los recuerdos de las personas en contra de su voluntad.

«Cuando logramos que este modelo funcionara por primera vez, nuestra primera respuesta fue, oh, Dios mío, esto es maravilloso, esto es increíble», dijo Huth. «Y la segunda respuesta fue, da un poco de miedo. Tenemos que averiguar qué está pasando realmente aquí».

Así que realizaron pruebas para descubrir qué no podía hacer el decodificador.

En un experimento, los participantes intentaron «derrotar» al decodificador nombrando en silencio tantos animales como fuera posible mientras escuchaban una historia. El decodificador, a su vez, produjo tonterías. Otro experimento intentó decodificar los pensamientos de alguien que no se había sentado antes horas de podcasts. Esto tampoco tuvo éxito.

«La gente definitivamente puede interrumpir esto, pueden apagarlo si piensan en otra cosa», dijo Huth, «lo que pensamos que era una especie de ventaja aquí».

Los modelos de IA se entrenan con datos que pueden tener sesgos humanos. Algunos modelos, por ejemplo, asocian médicos con hombres y enfermeras con mujeres. ¿Podría el decodificador cerebral, por lo tanto, hacer predicciones sesgadas?

Huth dijo que los participantes escucharon podcasters de diversos géneros, etnias y sexualidades. Pero los investigadores tenían menos control sobre los datos utilizados para entrenar los modelos GPT. Lalor dijo que esto podría hacer que las predicciones del decodificador sean un poco menos precisas pero no necesariamente sesgadas.

Pensamientos, no recuerdos

El objetivo principal del decodificador cerebral, dijo Huth, es ayudar a las personas, específicamente a aquellas que no pueden hablar después de un derrame cerebral o alguna otra emergencia médica.

Pero actualmente necesita una costosa máquina de resonancia magnética no móvil para funcionar. Y procesar sus predicciones puede llevar horas.

Por lo tanto, Huth y su laboratorio están explorando formas portátiles de medir la actividad cerebral, incluida la espectroscopia funcional de infrarrojo cercano, o fNIRS, que mide señales similares a las de una máquina de resonancia magnética pero desde un casco.

Si bien el decodificador cerebral parece haber aprovechado la forma en que los humanos interpretan el mundo a través del lenguaje, no puede escanear los recuerdos. Asociar «hamburguesa», «papas fritas» y «malteada», incluso relacionarlos con un patrón específico de actividad cerebral, es solo una parte de cómo experimentamos el mundo.

La cognición humana va más allá, vinculando las papas fritas con las risas compartidas con amigos en un comedor lleno de gente con un sabor salado persistente en la lengua. AI no puede captar esas sensaciones al predecir la siguiente palabra. Al menos no todavía.

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