Avanço na decodificação neural permite ler mentes

Modelos de IA ajudam a decifrar pensamentos a partir do cérebro

Utilizando exames cerebrais e um poderoso modelo computacional de processamento de linguagem natural, pesquisadores conseguiram detectar as principais ideias de histórias que pessoas ouviram, assistiram ou imaginaram. A pesquisa, publicada na revista Nature Neuroscience, representa um avanço significativo na capacidade de "ler mentes".

Decodificando ideias diretamente do cérebro

Pesquisa representa progresso na leitura da mente por máquina

O estudo envolveu fazer exames de ressonância magnética funcional em três voluntários enquanto eles ouviam podcasts e outras narrativas. Os exames detectaram mudanças no fluxo sanguíneo cerebral que indicam atividade neural. Os pesquisadores então combinaram esses padrões neurais com um modelo de linguagem baseado no GPT para mapear atividade cerebral com palavras e conceitos específicos.

Usando esse mapeamento, eles conseguiram prever as palavras e ideias associadas aos padrões cerebrais em tempo real. Embora a acurácia palavra a palavra tenha sido baixa (cerca de 6%), o sistema capturou com sucesso as ideias principais. Por exemplo, quando uma pessoa ouviu "ainda não tenho carteira de motorista", o decodificador produziu algo como "ela ainda está aprendendo a dirigir".

Os decodificadores também funcionaram quando as pessoas imaginavam contar uma história ou assistiam a um filme sem som, sugerindo que o método pode extrair ideias, não apenas reconhecer palavras literais. No entanto, os decodificadores são altamente personalizados e dependem da cooperação ativa do indivíduo.

Os pesquisadores reconhecem preocupações com privacidade e ética. Eles enfatizam que o método não permite ler mentes involuntariamente, e uma pessoa pode frustrar a leitura mental ignorando propositalmente a história alvo. Mais pesquisas são necessárias antes que a tecnologia possa ser aplicada fora do laboratório.

O estudo representa um progresso empolgante no campo emergente da decodificação neural. Se aperfeiçoado, tal tecnologia poderia eventualmente ajudar pessoas com deficiências de comunicação a se expressar. Mas também destaca questões sobre limites éticos nessa área de pesquisa. Cientistas enfatizam a necessidade de abordar preocupações de privacidade conforme o campo avança.

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Com Agências :

Tang et al. Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings. Nature Neuroscience. Published online May 1, 2023.

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