L'Intelligenza Artificiale che può tradurre i pensieri umani in parole è sempre più vicina alla realtà. Un gruppo di ricercatori dell'Università del Texas ad Austin ha pubblicato uno studio sulla rivista Nature Neuroscience, in cui descrive un sistema in grado di decodificare il flusso di sangue alle diverse regioni del cervello attraverso la risonanza magnetica e di tradurlo in parole ed espressioni. Per fare ciò, i ricercatori hanno utilizzato un modello di intelligenza artificiale per mappare le attività cerebrali.
La macchina che traduce i pensieri
Il sistema, che non richiede l'impianto di dispositivi, è in grado di convertire il discorso immaginato di una persona in discorso effettivo, di permettere alle persone paralizzate di scrivere solo pensando di farlo e di generare descrizioni relativamente accurate di ciò che accade sullo schermo quando viene mostrato un film muto. Secondo Alexander Huth, uno dei neuroscienziati che ha guidato la ricerca, il sistema va oltre la semplice stimolazione del linguaggio, catturando il significato, ovvero l'idea di ciò che sta accadendo.
Come funziona il sistema
Il progetto prevedeva che le persone arruolate si recassero nel laboratorio del dottor Huth per ascoltare "The Moth" e altri podcast narrativi per 16 ore in diversi giorni.
Durante l'ascolto, la risonanza magnetica funzionale (fMRI) ha registrato i livelli di ossigenazione del sangue in alcune parti del loro cervello. I ricercatori hanno poi utilizzato un modello di intelligenza artificiale di grande dimensione per abbinare i modelli dell'attività cerebrale alle parole e alle frasi che i partecipanti avevano ascoltato.
I modelli di intelligenza artificiale di grande dimensione, come il GPT-4 di OpenAI e il Bard di Google, sono addestrati su grandi quantità di scritti per prevedere la parola successiva in una frase o frase. Durante questo processo, i modelli creano mappe che indicano come le parole sono correlate tra loro. In passato, Huth aveva notato che particolari parti di queste mappe, i cosiddetti embedding di contesto, che catturano le caratteristiche semantiche o i significati delle frasi, potrebbero essere utilizzati per prevedere come il cervello si illumina in risposta al linguaggio.
Limiti della decodifica del linguaggio
Il metodo di decodifica ha alcuni limiti. Gli scanner fMRI sono ingombranti e costosi, mentre l'addestramento è un processo lungo e noioso che deve essere fatto su singoli individui. Quando i ricercatori hanno provato a utilizzare un decoder addestrato su una persona per leggere l'attività cerebrale di un'altra, il sistema ha fallito, suggerendo che ogni cervello ha modi unici di rappresentare il significato.
Il sistema descritto dai ricercatori dell'Università del Texas rappresenta un importante passo avanti nella decodifica del linguaggio e nella comprensione dei meccanismi che regolano i processi cognitivi. La scoperta apre la strada a nuove applicazioni che potrebbero essere utilizzate per migliorare la qualità della vita delle persone.
