Investigaciones recientes muestran un dispositivo capaz de convertir señales cerebrales en texto y descodificar el habla.
¿Te has preguntado alguna vez cómo sería que un dispositivo pudiera descodificar tus pensamientos y convertirlos en habla o en palabras escritas? Aunque esto podría ampliar las capacidades de las interfaces de voz que ya existen para interactuar con dispositivos, también podría suponer un cambio radical para las personas con trastornos del habla y, aún más, para los pacientes con síndrome de cautiverio, que carecen de toda capacidad de hablar o moverse.
«Así que, en lugar de decir “Siri, ¿qué tiempo hace hoy?” o “Ok Google, ¿dónde puedo ir a comer?”, simplemente imagino que digo esas cosas», explica Christian Herff, autor de una revisión publicada en la revista Frontiers in Human Neuroscience.
Aunque leer los pensamientos de alguien quizá siga perteneciendo al ámbito de la ciencia ficción, los científicos ya están descodificando el habla a partir de las señales que se generan en nuestro cerebro cuando hablamos o escuchamos hablar.
En su revisión, Herff y su coautora, la doctora Tanja Schultz, comparan las ventajas y desventajas de utilizar diversas técnicas de neuroimagen para captar señales neuronales del cerebro y luego convertirlas en texto.
Entre estas tecnologías figuran la resonancia magnética funcional y la obtención de imágenes por infrarrojo cercano, que pueden detectar señales neuronales basadas en la actividad metabólica de las neuronas, así como métodos como el EEG y la magnetoencefalografía (MEG), que pueden detectar la actividad electromagnética de las neuronas que responden al habla. En el estudio de Herff, un método en particular, llamado electrocorticografía o ECoG, dio resultados prometedores.
Este estudio presenta el sistema Brain-to-text, en el que participaron pacientes con epilepsia que ya tenían implantadas rejillas de electrodos para tratar su enfermedad. Leían en voz alta textos que aparecían en una pantalla frente a ellos mientras se registraba su actividad cerebral. Esto permitió crear una base de datos de patrones de señales neuronales que ahora podían asociarse con elementos del habla o «fonemas».
Al incluir también modelos lingüísticos y diccionarios en sus algoritmos, los investigadores lograron descodificar señales neuronales y convertirlas en texto con un alto grado de precisión. «Por primera vez, pudimos demostrar que la actividad cerebral se puede descodificar con suficiente precisión como para utilizar tecnología de reconocimiento automático del habla (ASR) con señales cerebrales», afirma Herff. «Sin embargo, la necesidad actual de implantar electrodos hace que esta tecnología esté muy lejos de ser viable en la vida cotidiana».
Entonces, ¿cómo puede avanzar este campo hasta lograr un dispositivo funcional que detecte los pensamientos? «Un primer hito sería descodificar realmente frases imaginadas a partir de la actividad cerebral, pero para ello hay que resolver muchos problemas técnicos», admite Herff.
