A leitura das mentes acaba de se aproximar da realidade: os cientistas desenvolveram uma inteligência artificial que pode transformar a atividade cerebral em texto.
Embora o sistema atualmente trabalhe com padrões neurais detectados enquanto alguém está falando em voz alta, os cientistas dizem que isso pode ajudar na comunicação de pacientes incapazes de falar ou digitar, como aqueles com a Síndrome do Encarceramento, uma paralisia dos músculos do corpo que afeta uma pequena parcela das vítimas de AVCs (acidentes vasculares cerebrais) ou de traumas graves no cérebro. Não há tratamento ou cura para a doença, e a recuperação é muito rara.
Ainda não estamos lá, mas achamos que isso poderia ser a base de uma prótese de fala”, disse o Dr. Joseph Makin, co-autor da pesquisa pela Universidade da Califórnia, em São Francisco (EUA).
Em seu artigo na revista Nature Neuroscience, o Dr. Makin e colegas revelam como eles desenvolveram seu sistema recrutando quatro participantes que possuíam conjuntos de eletrodos implantados em seus cérebros para monitorar convulsões epilépticas.
Foi solicitado a esses participantes que lessem em voz alta 50 frases definidas várias vezes, incluindo “Tina Turner é uma cantora pop” e “Esses ladrões roubaram 30 jóias”. A equipe rastreou sua atividade neural enquanto eles estavam falando.
Esses dados foram então alimentados em um algoritmo de aprendizado de máquina, um tipo de sistema de inteligência artificial que converteu os dados de atividade cerebral de cada sentença falada em uma sequência de números.
Para garantir que os números se relacionassem apenas aos aspectos da fala, o sistema comparou os sons previstos a partir de pequenos fragmentos dos dados da atividade cerebral com o áudio gravado. A sequência de números foi então inserida em uma segunda parte do sistema que a converteu em outra sequência de palavras.
A princípio, o sistema retornou frases sem sentido. Mas, à medida que o algorítimo comparava cada sequência de palavras com as sentenças que eram lidas em voz alta, ele melhorava, aprendendo como a sequência de números se relacionava às palavras e quais palavras tendem a se seguir.
A equipe testou o sistema, gerando texto escrito apenas a partir da atividade cerebral durante a fala. O sistema não estava perfeito. Entre seus erros, frases como: “Esses músicos se harmonizam maravilhosamente” foi decodificada como “O espinafre era um cantor famoso” e “Um rolo de arame estava perto da parede” se tornou “Will robin usará um lírio amarelo”.
No entanto, a equipe descobriu que a precisão do novo sistema era muito maior do que abordagens anteriores. Embora a precisão varie de pessoa para pessoa, para um participante, apenas 3% de cada sentença, em média, precisam ser corrigidos – superior à taxa de erro de 5% para transcritores humanos profissionais. Mas, diferentemente dos transcritores, o novo algoritmo lida apenas com um pequeno número de sentenças.
Se você tentar sair das [50 frases usadas], a decodificação ficará muito pior”, disse Makin, acrescentando que o sistema provavelmente depende de uma combinação de aprendizado de frases específicas, identificação de palavras da atividade cerebral e reconhecimento de padrões gerais em inglês.
A equipe também descobriu que o treinamento do algoritmo nos dados de um participante significava que eram necessários menos dados de treinamento do usuário final – algo que poderia tornar o treinamento menos incômodo para os pacientes.
Christian Herff, um especialista da Universidade de Maastricht que não participou do estudo, disse que a pesquisa foi empolgante porque o sistema utilizou menos de 40 minutos de dados de treinamento para cada participante e uma coleção limitada de frases, em vez de milhões de horas normalmente necessárias.
Ao fazer isso, eles alcançam níveis de precisão que não foram alcançados até agora”, disse ele.
No entanto, ele observou que o sistema ainda não é utilizável para muitos pacientes com deficiências graves, pois dependia da atividade cerebral registrada por pessoas que pronunciavam uma frase em voz alta.
É claro que essa é uma pesquisa fantástica, mas essas pessoas também podem usar o ‘OK Google’. Isso não é tradução do pensamento [mas da atividade cerebral envolvida na fala]”, disse ele.
Herff disse que as pessoas ainda não devem se preocupar com alguém lendo seus pensamentos: os eletrodos do cérebro devem ser implantados, enquanto a fala imaginada é muito diferente da voz interior.
Mas Mahnaz Arvaneh, especialista em interfaces cérebro-máquina da Universidade de Sheffield, disse que é importante considerar questões éticas agora.
Nós ainda estamos muito, muito longe do ponto em que as máquinas podem ler nossas mentes… Mas isso não significa que não devemos pensar sobre isso e não devemos planejar”, disse ela.
O artigo completo publicado na revista científica Nature está disponível neste link.
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