Investigadores de la Universidad de Texas en Austin han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de interpretar y reconstruir los pensamientos humanos.
Los científicos publicaron recientemente un artículo en Nature Neuroscience que explora el uso de IA para traducir de manera no invasiva los pensamientos humanos en palabras en tiempo real.
Según los investigadores, los métodos actuales para decodificar pensamientos en palabras son invasivos, lo que significa que requieren implantación quirúrgica, o limitados en el sentido de que «solo pueden identificar estímulos entre un pequeño conjunto de palabras o frases».
El equipo de Austin eludió estas limitaciones al entrenar una red neuronal para decodificar señales de resonancia magnética funcional (fMRI) de múltiples áreas del cerebro humano simultáneamente.
Al realizar este experimento, los investigadores hicieron que varios sujetos de prueba escucharan horas de podcasts mientras una máquina fMRI registraba de manera no invasiva su actividad cerebral. Los datos resultantes luego se usaron para entrenar el sistema en los patrones de pensamiento de un usuario específico.
Después del entrenamiento, se monitoreó nuevamente la actividad cerebral de los sujetos de prueba mientras escuchaban podcasts, veían cortometrajes e imaginaban en silencio que contaban una historia. Durante esta parte del experimento, el sistema de IA recibió los datos de fMRI de los sujetos y decodificó las señales en un lenguaje sencillo en tiempo real.
Según un comunicado de prensa de la Universidad de Texas en Austin, la IA pudo hacer las cosas bien aproximadamente el 50 % de las veces. Sin embargo, los resultados no son exactos: los investigadores diseñaron la IA para transmitir las ideas generales en las que se piensa, no las palabras exactas que se piensan.
Afortunadamente para cualquier persona preocupada por que la IA infiltre sus pensamientos en contra de su voluntad, los científicos tienen muy claro que esto no es una posibilidad actualmente.
El sistema solo funciona si está entrenado en las ondas cerebrales de un usuario específico. Esto lo hace inútil para escanear a personas que no han pasado horas proporcionando datos de IRMf. E incluso si dichos datos se generaron sin el permiso del usuario, el equipo finalmente concluye que tanto la decodificación de los datos como la capacidad de la máquina para monitorear los pensamientos en tiempo real requieren una participación activa por parte de la persona escaneada.
Sin embargo, los investigadores notaron que este podría no ser siempre el caso:
“[O]Nuestro análisis de privacidad sugiere que actualmente se requiere la cooperación del sujeto tanto para entrenar como para usar el decodificador. Sin embargo, los desarrollos futuros podrían permitir que los decodificadores eludan estos requisitos. Además, incluso si las predicciones del decodificador son inexactas sin la cooperación del sujeto, podrían malinterpretarse intencionalmente con fines maliciosos”.
En noticias relacionadas, un equipo de investigadores en Arabia Saudita desarrolló recientemente un método para mejorar la precisión en el diagnóstico de tumores cerebrales mediante el procesamiento de resonancias magnéticas a través de una red neuronal basada en blockchain.
En su artículo, los investigadores saudíes demuestran cómo procesar la investigación del cáncer en una cadena de bloques descentralizada y segura puede mejorar la precisión y reducir el error humano.
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Si bien los dos experimentos antes mencionados se citan como trabajos iniciales en sus respectivos trabajos de investigación, vale la pena señalar que la tecnología utilizada en cada uno está ampliamente disponible.
La IA que subraya los experimentos realizados por el equipo de la Universidad de Texas en Austin es un transformador preentrenado generativo (GPT), la misma tecnología en la que se basan ChatGPT, Bard y modelos similares de lenguaje grande.
Y la investigación del cáncer del equipo de Arabia Saudita se llevó a cabo utilizando IA entrenada en Nvidia GTX 1080, GPU que han estado disponibles desde 2016.
Hablando de manera realista, no hay nada que impida que un desarrollador inteligente (con acceso a una máquina fMRI) combine las dos ideas para desarrollar un sistema de IA que pueda leer los pensamientos de una persona y registrarlos en la cadena de bloques.
Esto podría conducir a un paradigma de «prueba de pensamiento», en el que tal vez las personas podrían acuñar tokens no fungibles (NFT) de sus pensamientos o registrar libros de contabilidad inmutables de sus sentimientos e ideas para la posteridad, con fines legales o simplemente para fanfarronear.
El impacto, por ejemplo, de la acuñación de NFT del pensamiento a la cadena de bloques podría tener implicaciones para la redacción de textos publicitarios y las solicitudes de patentes en las que la cadena de bloques sirve como prueba de exactamente cuándo se registró un pensamiento o una idea. También podría permitir que pensadores famosos, como premios Nobel o filósofos contemporáneos, codifiquen sus ideas en un registro inmutable, uno que podría comercializarse y servir como activos digitales coleccionables.
