Meta, en colaboración con investigadores internacionales, ha anunciado avances significativos en la comprensión de la inteligencia humana mediante dos estudios innovadores. Han desarrollado modelos de inteligencia artificial capaces de leer e interpretar señales cerebrales para reconstruir frases escritas y mapear los procesos neuronales precisos que transforman pensamientos en palabras habladas o escritas.
El primero de los estudios, realizado por el laboratorio de Investigación Fundamental en Inteligencia Artificial (FAIR) de Meta en París, junto con el Centro Vasco de Cognición, Cerebro y Lenguaje en San Sebastián, España, demuestra la capacidad de decodificar la producción de frases a partir de grabaciones cerebrales no invasivas. Utilizando magnetoencefalografía (MEG) y electroencefalografía (EEG), los investigadores registraron la actividad cerebral de 35 voluntarios sanos mientras escribían frases.
El sistema utiliza una arquitectura de tres partes: un codificador de imágenes, un codificador cerebral y un decodificador de imágenes. El codificador de imágenes genera un conjunto rico de representaciones de la imagen de forma independiente del cerebro. El codificador cerebral aprende a alinear las señales MEG con estas representaciones de imagen. Finalmente, el decodificador de imágenes genera una imagen plausible basada en estas representaciones cerebrales.
Los resultados son impresionantes: el modelo de IA puede decodificar hasta el 80 por ciento de los caracteres escritos por los participantes cuya actividad cerebral fue registrada con MEG, lo que es al menos el doble de efectivo que los sistemas tradicionales de EEG. Esta investigación abre nuevas posibilidades para interfaces cerebro-computadora no invasivas que podrían ayudar a restaurar la comunicación en personas que han perdido la capacidad de hablar.
El segundo estudio se centra en comprender cómo el cerebro transforma pensamientos en lenguaje. Mediante el uso de IA para interpretar señales MEG mientras los participantes escribían frases, los investigadores pudieron identificar los momentos precisos en que los pensamientos se convierten en palabras, sílabas y letras individuales.
Esta investigación revela que el cerebro genera una secuencia de representaciones, comenzando desde el nivel más abstracto (el significado de una frase) y transformándolas progresivamente en acciones específicas, como los movimientos de los dedos en un teclado. El estudio también demuestra que el cerebro utiliza un ‘código neural dinámico’ para encadenar representaciones sucesivas mientras las mantiene durante períodos prolongados.
A pesar de las promesas de la tecnología, aún existen varios desafíos antes de que pueda aplicarse en entornos clínicos. El rendimiento de la decodificación sigue siendo imperfecto, y la MEG requiere que los sujetos estén en una sala blindada magnéticamente y permanezcan inmóviles. El escáner MEG es grande, costoso y necesita operar en una sala blindada, ya que el campo magnético de la Tierra es un billón de veces más fuerte que el del cerebro.
Meta planea abordar estas limitaciones en futuras investigaciones mejorando la precisión y fiabilidad del proceso de decodificación, explorando técnicas alternativas de imagen cerebral no invasivas que sean más prácticas para el uso diario y desarrollando modelos de IA más sofisticados que puedan interpretar mejor las complejas señales cerebrales. La empresa también tiene como objetivo expandir su investigación para incluir una gama más amplia de procesos cognitivos y explorar aplicaciones potenciales en campos como la salud, la educación y la interacción humano-computadora.
