Um novo sistema de IA chamado Semantic Decoder tem a capacidade de traduzir a atividade cerebral de uma pessoa em um fluxo contínuo de texto, enquanto ouve uma história ou filma uma história.
O sistema foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade do Texas, em Austin, que dizem que pode ajudar pessoas mentalmente conscientes, mas incapazes de falar fisicamente, como aquelas que sofreram derrames, a se comunicarem com clareza novamente.
O trabalho do cientista foi publicado na revista Nature Neuroscience e se baseia – em parte – em um modelo de adaptador semelhante aos usados pelo ChatGPT da Open AI e pelo Google Bard.
A atividade cerebral é medida usando um scanner fMRI após um intenso treinamento de decodificador, no qual o indivíduo ouve horas de podcasts no scanner.
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doutorado O estudante Jerry Tang se prepara para coletar dados de atividade cerebral no Centro de Imagens Biomédicas da Universidade do Texas em Austin. Os pesquisadores treinaram seu decodificador semântico em dezenas de horas de dados de atividade cerebral dos participantes, coletados em um scanner fMRI. foto (Nolan Zink/Universidade do Texas em Austin)
Os participantes se abrem para decodificar seus pensamentos mais tarde, então ouvem uma nova história ou se imaginam contando uma história, permitindo que a máquina gere um texto correspondente apenas a partir da atividade cerebral.
Embora a partitura não seja escrita palavra por palavra, ela capta a essência do que está sendo dito ou pensado.
Cerca de metade do tempo, quando o decodificador é treinado para monitorar a atividade cerebral do participante, a máquina produz um texto que corresponde de perto – às vezes com precisão – aos significados pretendidos das palavras originais.
Um participante que ouviu um palestrante disse que ainda não tinha carteira de habilitação, seus pensamentos foram traduzidos como “Você nem começou a aprender a dirigir ainda”.
Os pesquisadores disseram que tiveram o modelo decodificando a linguagem contínua por longos períodos de tempo com pensamentos complexos.
Alex Huth (esquerda), Shelly Jin (centro) e Jerry Tang (direita) se preparam para coletar dados de atividade cerebral no Centro de Imagens Biomédicas da Universidade do Texas em Austin. Os pesquisadores treinaram seu decodificador semântico em dezenas de horas de dados de atividade cerebral dos participantes, coletados em um scanner fMRI. (Nolan Zink/Universidade do Texas em Austin)
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Além de fazer com que os participantes ouvissem ou pensassem sobre as histórias, eles pediram aos participantes que assistissem a quatro videoclipes curtos e silenciosos enquanto estivessem dentro do scanner, e o decodificador semântico foi capaz de usar sua atividade cerebral para descrever com precisão eventos específicos dos vídeos.
Notavelmente, os pesquisadores testaram o sistema em pessoas nas quais não haviam sido treinados e descobriram que os resultados eram incompreensíveis.
Alex Huth (esquerda), discutindo o projeto Semantic Decoder Module com Jerry Tang (centro) e Shelly Jin (direita) University of Texas Biomedical Imaging Center em Austin. (Nolan Zink/Universidade do Texas em Austin)
Atualmente, o sistema é impraticável para uso fora do laboratório devido à sua dependência do tempo de fMRI. No entanto, os pesquisadores acreditam que esse trabalho pode ser transferido para sistemas de imagem cerebral mais portáteis.
“Levamos muito a sério a preocupação de que possa ser usado para propósitos ruins e trabalhamos para evitar isso”, disse o líder do estudo Jerry Tang, estudante de doutorado em ciência da computação, em um comunicado. “Queremos garantir que as pessoas só usem esse tipo de tecnologia quando quiserem e que isso as ajude.”
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Os autores disseram que o sistema não poderia ter sido usado por alguém sem seu conhecimento e que havia maneiras de alguém protegê-lo de decodificar seus pensamentos – por exemplo, pensar em animais.
“Acho que agora, enquanto a tecnologia está em um estado tão inicial, é importante ser proativo ao promulgar políticas que protejam as pessoas e sua privacidade”, disse Tang. “Regular para que esses dispositivos podem ser usados também é muito importante.”
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