Leitura de mente? Sinais do cérebro viram palavras com precisão de até 97%
Uma IA (inteligência artificial) que lê mentes pode até parecer coisa de um filme de ficção científica muito maluco, mas não é. Ainda não tem uma precisão perfeita, é claro, mas pesquisadores da Universidade de California San Francisco (UCSF), nos Estados Unidos, revelam que estamos mais perto disso do que imaginávamos.
Publicado na revista científica Nature Neuroscience, o estudo revela que uma IA pode traduzir nossa atividade cerebral para uma frase escrita sem que nós emitamos nenhuma voz. O método é um pouco complexo: a IA teve que aprender a decodificar o registro de impulsos elétricos captados por eletrodos implantados no cérebro.
Para isso, os pesquisadores analisaram pacientes com epilepsia que usavam os implantes para monitorar convulsões, que repetiram várias frases (em inglês) em voz alta, enquanto os eletrodos registravam sua atividade cerebral.
Foram analisados os padrões na atividade cerebral correspondentes a determinadas características da fala, como por exemplo o uso de vogais, consoantes e até o movimento que eles faziam com a boca em cada palavra.
O sistema então decodificou essas representações corticais para depois usá-las para "ler mentes" sem que nada fosse dito.
Erros e acertos
Na melhor das hipóteses, o sistema produziu uma taxa de erro de palavras de apenas 3% na tradução dos sinais do cérebro em texto — ou seja, uma precisão de acerto de 97%. Um dos exemplos foi a frase "O museu contrata músicos todas as noites", em que o sistema identificou como "O museu contrata músicos todas as manhãs caras".
Uma coisa que tem que ser levada em conta é a limitação das palavras cadastradas no sistema de inteligência artificial, em que os erros acabavam sendo transformados em significados bem diferentes.
Então, em outros casos, o resultado acabava ficando até grotesco, como "Ela usava macacão de lã felpudo quente", que acabou sendo traduzida como "O oásis era uma miragem".
O futuro da IA
O resultado do estudo foi bastante significativo, já que esse sistema pode constituir uma nova referência para a decodificação da atividade cerebral baseada em IA. Isso porque, quando vai bem, o sistema tem uma precisão parecida com a transcrição profissional da fala humana, que possui um Word Error Rate (WER) de 5%.
Mas, a comparação ainda é um pouco desigual, já que os dispositivos de transcrições lidam com dezenas de milhares de palavras, enquanto este sistema aprendeu apenas cerca de 250 palavras que foram usadas em um conjunto limitado de frases curtas.
O sistema ainda tem muita coisa para melhorar, mas a equipe está otimista para que ele um dia seja usado para ajudar pessoas que não sejam mais capazes de falar e precisam de uma nova maneira de se comunicar com o mundo.
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