Segunda-feira, 11 de novembro de 2024

Inteligência artificial: sistema inovador transforma pensamentos em texto

Pesquisadores da Universidade do Texas em Austin, nos Estados Unidos, criaram um sistema de inteligência artificial (IA) de leitura da mente que pode capturar imagens da atividade cerebral de uma pessoa e traduzi-las em um fluxo contínuo de texto. Chamado de decodificador semântico, o sistema não invasivo pode ajudar pessoas conscientes, mas incapazes de falar, como as que sofreram um acidente vascular cerebral (AVC).

A grande vantagem do nosso sistema é ao contrário de outras tecnologias de “leitura da mente”, não é necessário implantar nada no cérebro. Em um estudo publicado recentemente na revista Nature Neuroscience, os pesquisadores explicaram que a IA é capaz de traduzir os pensamentos por meio da análise de ressonância magnética funcional (fMRI), que mede o fluxo de sangue para diferentes regiões do cérebro.

Treinar a IA

Três voluntários participaram do estudo. Para “treinar” o decodificador semântico baseado em IA – um modelo de codificação que pode prever como o cérebro de uma pessoa responderá à linguagem natural –, os pesquisadores gravaram as respostas cerebrais de três pessoas enquanto ouviam 16 horas de histórias faladas.

Os pesquisadores testaram o decodificador fazendo com que os participantes ouvissem novas gravações e, em seguida, verificassem se a tradução correspondia à transcrição real. O decodificador pôde prever, com considerável precisão, como o cérebro da pessoa responderia ao ouvir uma sequência de palavras.

O sistema não recria o estímulo palavra por palavra. Em vez disso, ele capta a essência do que está sendo dito. Não é perfeito, mas em cerca de metade do tempo, produziu um texto que correspondia de perto – às vezes com precisão – ao original.

Além de fazer com que os participantes ouvissem e pensassem sobre as histórias, os participantes assistiram quatro vídeos curtos e silenciosos enquanto seus cérebros eram escaneados usando fMRI. O codificador semântico traduziu sua atividade cerebral em descrições precisas de certos eventos dos vídeos que assistiram.

O resultado sugere que o novo decodificador estava capturando não apenas palavras, mas também significado.

Aprendizado individual

As limitações do estudo incluem o fato de que a decodificação de linguagem depende da ressonância magnética funcional (fMRI), que é um método caro e que só pode ser feito em laboratório. A expectativa da equipe é adaptar a tecnologia para ser usada com sistemas de imagem cerebral mais portáteis, como a espectroscopia funcional de infravermelho próximo (fNIRS).

Outra questão é que treinar o novo modelo é um processo longo e tedioso que, para ser eficaz, deve ser feito individualmente. Quando os pesquisadores tentaram usar um decodificador treinado em uma pessoa para ler a atividade cerebral de outra, ele falhou, sugerindo que cada cérebro tem maneiras únicas de representar o significado.

Além disso, o engajamento do voluntário é fundamental para o processo. Aqueles que opuseram resistência durante o treinamento do codificador, como pensar deliberadamente em outras coisas, produziram resultados inúteis.

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