Meta ha creado dispositivo que permite producir texto solo pensando lo que se quiere decir

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Investigadores de Meta utilizaron un escáner cerebral de última generación y un modelo de inteligencia artificial de aprendizaje profundo para interpretar las señales neuronales de personas mientras escribían, adivinando qué teclas estaban presionando con una precisión lo suficientemente alta como para permitirles reconstruir oraciones completas.

“Como hemos visto una y otra vez, las redes neuronales profundas pueden descubrir información notable cuando se combinan con datos sólidos“, dijo sobre el trabajo Sumner Norma, fundador de Forest Neurotech, que no participó en la investigación.

Pero, como advierte Tech Review, no espere que el artilugio potencialmente revolucionario llegue al mercado… nunca.

Esto se debe a que la plataforma está construida sobre un escáner de magnetoencefalografía prohibitivamente grande y costoso, que detecta las señales magnéticas en su cerebro.

La ventaja es que puede escudriñar su mente sin tener que colocar un dispositivo, como una interfaz cerebro-computadora, dentro de su cráneo, un método invasivo que prefieren otras técnicas de tipificación mental.

Pero la desventaja es que es tan difícil de manejar como una máquina de resonancia magnética, pesa alrededor de media tonelada y cuesta 2 millones de dólares.

No sólo eso, sino que el escáner sólo puede funcionar en una habitación protegida que amortigua el campo magnético de la Tierra, que de otro modo impediría que nuestras débiles señales cerebrales fueran detectadas.

Y mientras se utiliza, el sujeto no puede mover la cabeza en absoluto, o la señal se estropea.

Son muchas salvedades, demasiadas y demasiado importantes como para permitir que el dispositivo se comercialice.

Y, sin embargo, es un logro innegablemente impresionante, y Meta cree que puede utilizar lo aprendido aquí para darle una ventaja en el desarrollo de otros modelos de IA.

“Intentar comprender la arquitectura o los principios precisos del cerebro humano podría ser una forma de informar el desarrollo de la inteligencia artificial“, dijo Jean-Rémi King, líder del equipo Brain & AI de Meta. “Ese es el camino”.

Según los hallazgos de los investigadores, el sistema es capaz de detectar correctamente qué teclas pulsa un mecanógrafo “experto” hasta el 80 por ciento de las veces.

Eso no es perfecto, pero es lo suficientemente preciso como para construir oraciones completas a partir de señales cerebrales, dijeron los investigadores.

Esto se facilita mediante el sistema de aprendizaje profundo de Meta llamado Brain2Qwerty, que puede aprender qué teclas está presionando un usuario después de observarlo durante varios miles de caracteres.

Con una tasa de error promedio del 32 por ciento, está lejos de ser perfecto.

Pero Meta dice que este es el sistema de mecanografía cerebral más preciso que utiliza un teclado completo que lee señales cerebrales desde fuera del cráneo, según el MIT.

Otro de los enfoques más prometedores cuenta con una tasa de precisión de hasta el 99 por ciento, pero se basa en la colocación de un implante neuronal directamente en el cerebro.

Aun así, no es probable que el sistema de Meta proporcione una vía directa a las aplicaciones prácticas de la tecnología.

Sin embargo, los investigadores están entusiasmados de que lo que han descubierto parece confirmar la teoría de que nuestra mente forma señales lingüísticas de manera jerárquica, lo que podría ser una bendición para la investigación en IA.

“El lenguaje se ha convertido en la base de la IA“, dijo King al MIT.

“Por lo tanto, los principios computacionales que permiten que el cerebro, o cualquier sistema, adquiera dicha capacidad son la motivación clave detrás de este trabajo”.

Fuente: Technology Review