Investigadores de la Universidad de Texas en Austin han desarrollado un sistema de inteligencia sintético (IA) capaz de interpretar y recobrar los pensamientos humanos.
Los científicos acaban de transmitir un artículo en Nature Neuroscience en el que exploran el uso de la IA para traducir de forma no invasiva los pensamientos humanos en palabras en tiempo existente.
Según los investigadores, los métodos actuales para descodificar el pensamiento en palabras son invasivos -es aseverar, requieren una implantación quirúrgica- o limitados en el sentido de que “sólo pueden identificar estímulos de entre un pequeño conjunto de palabras o frases”.
El equipo de Austin sorteó estas limitaciones entrenando una red neuronal para descodificar señales de IRMf procedentes de múltiples áreas del cerebro humano simultáneamente.
Para tolerar a parte este tentativa, los investigadores hicieron que varios sujetos de prueba escucharan horas de podcasts mientras una máquina de IRMf registraba de forma no invasiva su actividad cerebral. Los datos obtenidos se utilizaron para entrenar al sistema en los patrones de pensamiento de un usufructuario concreto.
Tras el entrenamiento, se volvió a monitorizar la actividad cerebral de los sujetos de prueba mientras escuchaban podcasts, veían cortometrajes e imaginaban en silencio que contaban una historia. Durante esta parte del tentativa, el sistema de IA recibía los datos de IRMf de los sujetos y descodificaba las señales en habla plano en tiempo existente.
Según un comunicado de prensa de la Universidad de Austin en Texas, la IA fue capaz de descubrir aproximadamente el 50% de las veces. Los resultados, sin retención, no son exactos: los investigadores diseñaron la IA para que transmitiera las ideas generales que se estaban pensando, no las palabras exactas.
Por fortuna para quienes teman que la IA se infiltre en sus pensamientos en contra de su voluntad, los científicos tienen muy claro que esto no es posible en la hogaño.
El sistema sólo funciona si está entrenado con las ondas cerebrales de un usufructuario concreto. Esto lo hace inútil para escanear a individuos que no hayan pasado horas proporcionando datos de IRMf. Y, aun en el caso de que esos datos se generaran sin el permiso del usufructuario, el equipo concluye finalmente que tanto la descodificación de los datos como la capacidad de la máquina para monitorizar los pensamientos en tiempo existente requieren la décimo activa de la persona escaneada.
Sin retención, los investigadores señalan que no siempre es así:
“[N]uestro disección de privacidad sugiere que actualmente se requiere la cooperación del sujeto tanto para entrenar como para utilizar el descodificador. Sin retención, los avances futuros podrían permitir a los descodificadores eludir estos requisitos. Encima, aunque las predicciones del descodificador sean inexactas sin la cooperación del sujeto, podrían malinterpretarse intencionadamente con fines maliciosos”.
En informativo relacionadas, un equipo de investigadores de Arabia Saudí ha desarrollado recientemente un método para mejorar la precisión en el diagnosis de tumores cerebrales mediante el procesamiento de resonancias magnéticas a través de una red neuronal basada en blockchain.
En su artículo, los investigadores saudíes demuestran cómo el procesamiento de la investigación del cáncer en una blockchain segura y descentralizada puede mejorar la precisión y resumir el error humano.
Aunque uno y otro experimentos mencionados se citan como trabajos iniciales en sus respectivos artículos de investigación, cerca de señalar que la tecnología utilizada en cada uno de ellos está ampliamente habitable.
La IA que subyace en los experimentos realizados por el equipo de la Universidad de Austin en Texas es un transformador generativo preentrenado (GPT), la misma tecnología en la que se basan ChatGPT, Bard y otros grandes modelos lingüísticos similares.
Y la investigación sobre el cáncer del equipo de Arabia Saudí se llevó a parte utilizando IA que fue entrenada en Nvidia GTX 1080, GPUs que están disponibles desde 2016.
Siendo realistas, falta impide que un desarrollador inteligente (con llegada a una máquina de IRMf) combine las dos ideas para desarrollar un sistema de IA que pueda deletrear tus pensamientos y registrarlos en la blockchain.
Esto podría conducir a un ejemplo de “prueba de pensamiento” en el que, tal vez, podríamos acuñar tokens no fungibles (NFT) de nuestros pensamientos o registrar libros de contabilidad inmutables de nuestros sentimientos e ideas para la posteridad, con fines legales, o simplemente para presumir.
El impacto, por ejemplo, de la acuñación de NFT de pensamiento a condena de bloques podría tener implicaciones para la redacción de textos publicitarios y las solicitudes de patentes, en las que la condena de bloques sirve como prueba del momento exacto en que se registró un pensamiento o una idea. Asimismo podría permitir a pensadores célebres, como premios Nobel o filósofos contemporáneos, codificar sus ideas en un registro inmutable, que podría comercializarse y servir como activos digitales coleccionables.
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