Pensieri in testo: l'intelligenza artificiale (AI) decodifica il cervello umano

L’intelligenza artificiale è sempre più utilizzata per interpretare l’attività cerebrale in un flusso di testo continuo. Ciò può potenzialmente trasformare la comunicazione per le persone che soffrono di gravi malattie neurologiche. Nel contesto dei metodi di neuroimaging, l’intelligenza artificiale rappresenta un’enorme promessa per l’analisi dell’attività cerebrale.

Nel progresso più recente, un decodificatore semantico basato sull’intelligenza artificiale ha dimostrato nuovi modi per tradurre le attività cerebrali in una serie infinita di testi. Questa innovazione consentirebbe o trasformerebbe per la prima volta idee "non invasive" in testi. Questo può aiutare le persone con difficoltà a comunicare dopo un ictus o una malattia dei motoneuroni. 

Per estrarre informazioni rilevanti da dati complessi e rumorosi, sono necessari metodi avanzati di elaborazione dei dati per l'interpretazione dell'attività cerebrale. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono aiutare ad automatizzare e semplificare questa procedura. Ciò consente ai ricercatori di trarre conclusioni più precise e affidabili riguardo all’attività cerebrale.

In questo caso, il decodificatore potrebbe ricostruire correttamente il discorso mentre gli intervistati ascoltavano o immaginavano una storia. Si tratta di un enorme passo avanti in termini di innovazione rispetto ai precedenti sistemi di decodifica del linguaggio che includevano impianti chirurgici. 

Scienziati rinomati hanno sostenuto il progresso più recente poiché supera un ostacolo critico. Il dottor Alexander Huth, neurologo dell'Università del Texas, ha aggiunto: "Per un metodo non invasivo, questo è un vero passo avanti rispetto a quanto fatto prima, che in genere consisteva in singole parole o frasi brevi".

La fMRI monitora le variazioni del flusso sanguigno in varie parti del cervello, che possono essere utilizzate per dedurre l'attività neurale. Tuttavia, rispetto all’effettiva attivazione dei neuroni nel cervello, questo processo è relativamente lento. La fMRI ha una risoluzione temporale di secondi, il che significa che non può rilevare cambiamenti rapidi nell'attività cerebrale. Secondo The Guardian, ciò rende difficile l’analisi dell’attività cerebrale in reazione al “parlato naturale” poiché fornisce un “miscuglio di informazioni” disperso in pochi secondi.

L'introduzione di grandi modelli linguistici, come ChatGPT di OpenAI, ha segnato un importante progresso nell'intelligenza artificiale. Questi modelli vengono addestrati su enormi volumi di dati di testo, consentendo loro di rispondere a un’ampia varietà di input in modo simile a quello umano. In questo caso ha permesso ai ricercatori di esaminare il significato semantico del discorso. Cioè, per comprendere i modelli di attività neurale associati a una stringa di parole. 

In seguito alla scoperta, il gruppo di ricerca intende espandere l'utilità della tecnica in altri sistemi di imaging cerebrale più portatili, come la spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso (fNIRS). Tuttavia, a causa dell'ultima innovazione possono sorgere problemi di sicurezza.