Decodificador cerebral de IA pode ler pensamentos com apenas uma rápida varredura cerebral e quase nenhum treinamento
Cientistas deram um grande passo à frente na criação de um “decodificador de pensamentos” que utiliza inteligência artificial (IA) para transformar ideias em texto. Essa inovação pode, um dia, fornecer apoio crucial para pessoas com afasia, um distúrbio cerebral que afeta a capacidade de comunicação.
Transformando Pensamentos em Palavras
O novo algoritmo de conversão desenvolvido pela equipe permite treinar rapidamente um decodificador existente no cérebro de outra pessoa. Isso representa um avanço significativo em relação às versões anteriores, que exigiam que os participantes ouvissem histórias dentro de uma máquina de ressonância magnética por muitas horas. Anteriormente, esses decodificadores só funcionavam para os indivíduos em que foram originalmente treinados.
Alexander Huth, neurocientista computacional da Universidade do Texas em Austin, explica que pessoas com afasia frequentemente enfrentam dificuldades tanto para entender quanto para produzir linguagem. Isso poderia impossibilitar a construção de modelos para seus cérebros, caso dependêssemos de suas respostas a histórias ouvidas.
Superando Limitações com Criatividade
No estudo publicado em 6 de fevereiro no Current Biology, Huth e o coautor Jerry Tang exploraram maneiras de superar essas limitações. Eles se perguntaram se era possível transferir um decodificador treinado em um cérebro para outro.
Inicialmente, o decodificador foi treinado no cérebro de alguns participantes de referência, coletando dados de ressonância magnética funcional enquanto eles ouviam 10 horas de histórias de rádio. Em seguida, dois algoritmos de conversão foram treinados: um usando dados de participantes que ouviram histórias de rádio por 70 minutos, e outro com participantes que assistiram curtas-metragens da Pixar sem som, por 70 minutos.
Utilizando uma técnica chamada alinhamento funcional, a equipe mapeou como os cérebros dos participantes de referência e dos participantes “objetivo” respondiam aos mesmos áudios ou filmes. Isso permitiu treinar o decodificador para funcionar com os cérebros dos participantes “objetivo”, sem precisar de várias horas de dados de treinamento.
Previsões e Descobertas Surpreendentes
Os decodificadores foram testados com uma história curta que nenhum dos participantes havia ouvido antes. As previsões feitas para os participantes de referência foram ligeiramente mais precisas, mas as palavras previstas a partir das varreduras cerebrais dos participantes ainda estavam semanticamente relacionadas ao texto da história de teste.
Por exemplo, um trecho da história mencionava alguém discutindo um trabalho que não gostava, e o decodificador, usando o algoritmo treinado com dados de filmes, previu um texto relacionado, mas não idêntico. Isso mostra que, embora o decodificador não leia exatamente o que as pessoas ouviram, ele consegue captar a ideia principal.
Huth comentou que uma das descobertas mais empolgantes foi a capacidade de construir um decodificador de linguagem usando dados coletados enquanto alguém assistia a vídeos silenciosos. Isso pode ser um divisor de águas para transferir decodificadores existentes para pessoas com afasia, ajudando-as a expressar seus pensamentos.
Explorando Novos Horizontes
O estudo também sugere que há uma representação semântica que independe da forma como a informação é recebida, seja por linguagem ou narrativas visuais. Yukiyasu Kamitani, neurocientista computacional da Universidade de Kyoto, que não participou do estudo, destaca que isso ajuda a revelar como o cérebro representa conceitos de maneira similar, mesmo quando apresentados em formatos diferentes.
Os próximos passos da equipe incluem testar o conversor em participantes com afasia e construir uma interface que os ajude a gerar a linguagem que desejam. Este avanço pode abrir novas possibilidades para a comunicação assistida por tecnologia, proporcionando uma nova esperança para aqueles que enfrentam desafios na expressão verbal.
