Interfaz cerebro-computadora que puede leer la mente de los usuarios

Los científicos han desarrollado una interfaz cerebro-computadora que puede capturar y decodificar el monólogo interno de una persona.

Los hallazgos podrían ayudar a las personas que no hablan a comunicarse con mayor facilidad. A diferencia de sistemas anteriores, la nueva interfaz cerebro-computadora no requiere que los usuarios intenten pronunciar palabras. Simplemente tienen que pensar en lo que quieren decir.

Un participante en un experimento de interfaz cerebro-computadora decodifica pensamientos internos. Foto: Emory BrainGate

"Esta es la primera vez que hemos podido comprender cómo se ve la actividad cerebral cuando simplemente pensamos en hablar", afirmó Erin Kunz, coautora del estudio e ingeniera eléctrica de la Universidad de Stanford. "Para las personas con discapacidades motoras y del habla graves, una interfaz capaz de decodificar el habla interna podría ayudarles a comunicarse con mucha más facilidad y naturalidad".

Se están desarrollando interfaces cerebro-computadora (BCI) que permiten a las personas paralizadas usar sus pensamientos para controlar dispositivos de asistencia, como prótesis, o comunicarse con otros.

Algunos sistemas implican la implantación de electrodos en el cerebro de un paciente, mientras que otros utilizan resonancia magnética para observar la actividad cerebral y correlacionarla con pensamientos o acciones.

Sin embargo, muchas BCI que facilitan la comunicación requieren que el usuario se esfuerce al hablar para articular lo que quiere decir, un proceso que puede resultar agotador para personas con control muscular limitado. Los investigadores de este nuevo estudio se preguntaron si podrían sustituirlo con la decodificación del habla interna.

En el nuevo estudio, publicado el 14 de agosto en la revista Cells, Erin Kunz y sus colegas trabajaron con cuatro personas que estaban paralizadas por un accidente cerebrovascular o esclerosis lateral amiotrófica (ELA), una enfermedad degenerativa que afecta las células nerviosas que ayudan a controlar los músculos.

Se están desarrollando interfaces cerebro-computadora que podrían revelar la diferencia entre pensamientos y palabras. Foto: Camtree Launches

A los participantes se les implantaron electrodos en el cerebro como parte de un ensayo clínico para controlar dispositivos de asistencia con sus pensamientos. Los investigadores entrenaron la IA mediante modelos para decodificar los pensamientos internos y lo que el paciente intentaba decir a partir de las señales eléctricas captadas por los electrodos en el cerebro de los participantes.

El equipo descubrió que los modelos decodificaban las oraciones que los participantes "pensaban" mentalmente con hasta un 74 % de precisión. También reconocieron el lenguaje interno natural de una persona en tareas que lo requerían, como recordar el orden de una serie de flechas que apuntaban en diferentes direcciones.

El habla interna, o más precisamente el pensamiento interno, y el habla producen patrones similares de actividad cerebral en la corteza motora, que controla el movimiento, pero el habla interna produce una actividad generalmente más débil.

Un problema ético con las BCI es que tienen el potencial de descifrar los pensamientos privados del usuario en lugar de lo que pretende decir. La discrepancia en las señales cerebrales entre el habla y los pensamientos internos sugiere que las futuras interfaces cerebro-computadora podrían leer la mente de una persona.

Para proteger aún más el sistema actual de decodificar accidentalmente el habla interna de una persona, el equipo desarrolló una BCI protegida con contraseña.

Los participantes podían usar el discurso de prueba para comunicarse en cualquier momento, pero la interfaz sólo comenzaba a decodificar el discurso interno después de que recitaran en silencio la frase de contraseña "chitty chitty bang bang".

"Aunque las BCI no pueden decodificar oraciones completas cuando una persona no está pensando con claridad en palabras, los dispositivos avanzados podrían hacerlo en el futuro", escribieron los investigadores en la revista Cell.