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Alcuni ricercatori dell’Università del Texas ad Austin, tra cui Jerry Tang e Alex Huth, hanno sviluppato una straordinaria tecnologia di intelligenza artificiale in grado di tradurre i segnali cerebrali di un essere umano in linguaggio comprensibile.
Pubblicato sulla rivista Nature Neuroscience, lo studio mostra come questo decodificatore semantico possa essere molto utile per le persone che hanno sofferto di ictus, paralisi o altre malattie degenerative che, seppur mentalmente coscienti, sono incapaci di parlare “fisicamente”.
Si tratta di un’AI di alto livello, addestrata in parte utilizzando i modelli Transformer o trasformatore, che simili a quelli che alimentano il chatbot Bard di Google e ChatGPT di OpenAI traggono potere da ricchi e complessi set di dati, richiedendo in cambio un occhio vigile e costose operazioni.
Il decodificatore semantico che traduce le attività cerebrali in testo
Gli scienziati hanno addestrato il decodificatore su dozzine di ore di dati sull’attività cerebrale dei partecipanti allo studio mentre ascoltavano podcast all’interno di uno scanner fMRI (functional Magnetic Resonance Imaging), uno strumento diagnostico non invasivo che utilizza campi magnetici e onde radio per generare immagini del cervello mentre è in funzione.
Una volta allenato, il sistema di intelligenza artificiale può generare un flusso di testo quando il partecipante ascolta o immagina di raccontare una nuova storia. Il testo risultante non è una trascrizione esatta, piuttosto i ricercatori lo hanno progettato con l’intento di catturare pensieri o idee generali.
A quanto pare il sistema AI, frutto di questa ricerca, sarebbe in grado di decodificare i pensieri complessi dei partecipanti con un'accuratezza impressionante: circa la metà delle parole originali sono state tradotte in un testo che corrisponde strettamente e talvolta precisamente al significato iniziale.
Giusto per fare un esempio, quando un partecipante ha sentito le parole “Non ho ancora la patente di guida” durante un esperimento, i pensieri sono stati tradotti in “Non ha ancora iniziato a imparare a guidare”.
Ma l’IA può decodificare anche quello che gli umani vedono
A differenza di altri sistemi di decodifica linguistica in fase di sviluppo, questo non è invasivo perché non richiede impianti chirurgici. Per questo, costituisce un balzo in avanti rispetto a ciò che è stato fatto. Inoltre, il team sta cercando di fare in modo che il modello decodifichi il linguaggio continuo per lunghi periodi di tempo con idee complicate.
Peraltro queste scoperte, per cui gli scienziati già depositato una domanda di brevetto PCT (Patent Cooperation Treaty), vanno al di là del linguaggio verbale: il decodificatore può infatti descrivere accuratamente alcuni eventi che sono stati sottoposti alla visione dei soggetti nello scanner tramite la somministrazione di video senza audio.
I ricercatori hanno anche esplorato il potenziale uso improprio della tecnologia descrivendo come la decodifica abbia funzionato solo su individui cooperativi che avevano partecipato volontariamente all'addestramento del decodificatore.
Sebbene siano ancora necessari alcuni miglioramenti prima che possa essere applicato al di fuori degli ambienti di laboratorio, i ricercatori sperano che questo lavoro venga presto trasferito ad altri sistemi di imaging cerebrale più portatili, come la functional near-infrared spectroscopy (fNIRS), una tecnica di imaging non invasiva che misura i cambiamenti nel flusso sanguigno e l'ossigenazione nel cervello e la capacità funzionale associata.
Per saperne di più: Intelligenza Artificiale, cos'è e cosa può fare per noi
