IA da Meta consegue decodificar pensamentos a partir de sinais do cérebro

A Meta, empresa de Mark Zuckerberg, anunciou que conseguiu pela primeira vez, com precisão de 80%, realizar a decodificação de sinais do cérebro em palavras e imagens. Com isso, os cientistas conseguiram reconstruir completamente — e utilizando apenas a tecnologia —  frases que os participantes do teste pensaram.

Um dos maiores trunfos do estudo, realizado em parceria com o Centro Basque de Cognição, Cérebro e Linguagem, é que ele utiliza apenas técnicas não-invasivas para ler as ondas cerebrais.

Métodos prévios de registro cerebral, como eletroencefalografia estereotáxica e eletrocorticografia, requerem intervenções neurocirúrgicas e são difíceis de usar em escala. Até agora, as técnicas não-invasivas produziam resultados insatisfatórios, porque as leituras captavam muito ruído.

No estudo, a Meta utilizou duas técnicas: magnetoencefalografia (MEG) e eletroencefalografia (EEG) em 35 indivíduos saudáveis enquanto eles digitavam frases num teclado. A partir disso, um modelo de inteligência artificial foi treinado para reconstruir os pensamentos desses voluntários partindo unicamente dos sinais captados pelas máquinas.

O resultado foi que a IA acertou 80% das frases que os participantes pensaram/digitaram quando utilizou as ondas captadas pela MEG. Com as ondas da EEG, esse número cai pela metade, porém.

A descoberta dos cientistas ainda tem uma segunda parte, relacionada a um estudo separado. Capturando mil instantâneos do cérebro por segundo (ainda com a técnica MEG), os pesquisadores puderam descobrir como os sinais neurais são transformados em linguagem na nossa cabeça.

O estudo mostrou que o cérebro gera uma sequência de representações que começa no nível mais abstrato — o significado de uma frase — e transforma esses pensamentos, progressivamente, em uma infinidade de ações, como o movimento dos dedos no teclado.

Para realizar todas essas atividades em paralelo (pensar, digitar, etc.), o cérebro utiliza um “código neural dinâmico”, que encadeia representações sucessivas e as mantêm rodando simultaneamente por um tempo.

“Esta pesquisa pode abrir um novo caminho para interfaces cérebro-computador não invasivas, ajudando a restaurar a comunicação para aqueles que perderam a capacidade de falar”, afirmou a empresa em comunicado. A Meta ressalta, entretanto, que ainda há vários desafios importantes que precisam ser superados antes que essa abordagem possa ser usada em ambientes clínicos. 

“O primeiro está relacionado ao desempenho: a precisão da decodificação ainda é imperfeita. O segundo é mais prático, pois a MEG exige que os participantes estejam em uma sala blindada magneticamente e permaneçam imóveis. Por fim, embora esta pesquisa tenha sido realizada com voluntários saudáveis, estudos futuros serão necessários para explorar como ela poderia beneficiar pessoas que sofrem de lesões cerebrais”, descrevem os cientistas.

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