Pentru prima data, oamenii de stiinta raporteaza ca au conceput o metoda care utilizeaza înregistrari ale creierului prin rezonanta magnetica functionala (RMNf) pentru a reconstrui limbajul fluent. Descoperirile reprezinta urmatorul pas în cautarea unor interfete creier -calculator mai bune, care sunt dezvoltate ca asistenta pentru cei care nu pot vorbi sau scrie. Oamenii de stiinta pot „decoda” acum gândurile oamenilor, de la distanta, fara sa mai fie nevoie sa le atinga capul, scrie The Scientist. O echipa de la Universitatea Texas din Austin a dezvoltat un un algoritm („decodor”) care poate „citi” cuvintele pe care o persoana le gândeste, printr-o scanare a creierului cu ajutorul tehnicii de imagistica prin rezonanta magnetica functionala (RMNf). În timp ce alte echipe au raportat anterior un anumit succes în reconstruirea limbajului sau a imaginilor pe baza semnalelor obtinute cu ajutorul unor implanturi de electrozi în creier, noul decodor este primul care foloseste o metoda neinvaziva pentru a realiza acest lucru. „Daca ai fi întrebat orice specialist în neurostiinte cognitive din lume în urma cu douazeci de ani daca acest lucru este realizabil, ti-ar fi râs în fata si te-ar fi dat afara din camera”, spune Alexander Huth, specialist în neurostiinta la universitatea Texas, din Austin, si coautor al studiului. Yukiyasu Kamitani, un specialist în stiinta computationala la universitatea Kyoto, care nu a fost implicat în cercetare, scrie într-un e-mail catre The Scientist ca este „emotionant” sa vezi secvente de limbaj inteligibile generate de un decodor neinvaziv. „Acest studiu stabileste o baza solida pentru aplicatiile interfata creier-calculator”, spune el. Utilizarea datelor RMNf pentru acest tip de cercetare este dificila, deoarece este destul de lenta în comparatie cu viteza gândurilor umane. În loc sa detecteze declansarea neuronilor, care are loc la scara milisecundelor, aparatele RMN masoara modificarile fluxului sanguin din creier ca indicator pentru activitatea creierului; astfel de schimbari dureaza câteva secunde. RMNf urmareste fluxul de sânge oxigenat prin creier si, deoarece celulele active ale creierului au nevoie de mai multa energie si oxigen, aceasta informatie ofera o masura indirecta a activitatii creierului. Prin natura sa, aceasta metoda de scanare nu poate capta activitatea creierului în timp real, deoarece semnalele electrice eliberate de celulele creierului se misca mult mai repede decât se misca sângele prin creier. Dar, în mod remarcabil, autorii studiului au descoperit ca ar putea folosi în continuare aceasta masura proxy imperfecta pentru a decoda sensul semantic al gândurilor oamenilor, desi nu au putut produce chiar traduceri cuvânt cu cuvânt. Motivul pentru care configuratia din aceasta cercetare functioneaza, spun oamenii de stiinta, este ca sistemul nu decodeaza limbajul cuvânt cu cuvânt, ci mai degraba discerne semnificatia de nivel superior al unei propozitii sau al unui gând. Oamenii de stiinta si-au antrenat algoritmul cu înregistrari RMNf ale creierului de la trei participanti la studiu, o femeie si doi barbati, toti în vârsta de 20 sau 30 de ani, care au ascultat 16 ore de podcasturi si povesti radio sau convorbiri TED, în timpul mai multor sesiuni de scanare. Pentru a construi un decodor precis si aplicabil pe scara larga, a fost important ca subiectii cercetarii sa asculte o gama larga de media, spun autorii care mentioneaza ca au colectat o cantitate de date RMNf comparativa cu majoritatea studiilor care folosesc înregistrari RMNf, desi au avut mai putini subiecti de cercetare. Folosind cele 16 ore de înregistrari RMNf ale creierului ale celor trei subiecti, decodorul a facut un set de predictii despre gândurile pe care le-au avut participantiii în timpul scanarilor. Folosirea acestor „predictii” a fost cheia, au explicat cercetatorii, faptul ca decodorul a fost capabil sa traduca gândurile pe care participantii le-au avut în timpul înregistrarilor audio utilizate în antrenament. „Predictiile” au fost apoi verificate în raport cu înregistrarile RMNf facute în timp real, iar predictia care s-a potrivit cel mai bine cu citirile reale a determinat cuvintele pe care decodorul le-a generat la final. Echipa a transmis apoi aceste scanari unui algoritm de computer al „decodorului”, care a comparat modelele audio ascultate de participanti în timpul scanarii cu modelele rezultate din activitatea înregistrarilor creierului. Algoritmul a putut apoi sa preia o înregistrare RMNf si sa genereze o poveste bazata pe continutul sau, iar acea poveste s-a potrivit cu intriga originala a podcastului sau a emisiunii radio „destul de bine”, au spus autorii. Cu alte cuvinte, decodorul a putut deduce ce poveste a auzit fiecare participant pe baza activitatii creierului sau. Algoritmul a facut unele greseli, cum ar fi schimbarea prenumelor personajelor si confuzia între persoana întâi si a treia. „Stie destul de exact ce se întâmpla, dar nu cine face lucrurile”, a explicat Huth. În testele suplimentare, algoritmul a putut explica destul de precis intriga unui film mut pe care participantii l-au vizionat în timp ce creierul lor era scanat. Mai mult, a putut chiar sa spuna o poveste pe care participantii si-au spus-o în capul lor. Pe termen lung, echipa de cercetare îsi propune sa dezvolte aceasta tehnologie, astfel încât sa poata fi utilizata în interfetele creier-calculator concepute pentru persoanele care nu pot vorbi sau tasta.
