Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford ha conseguido descifrar la actividad cerebral asociada al lenguaje interno, logrando traducir pensamientos en palabras con una precisión de hasta el 74%. Este avance, publicado el 12 de octubre de 2023 en la revista Cell, podría transformar la forma en que las personas con discapacidades de comunicación interactúan con el mundo.
Los investigadores, liderados por Erin Kunz, han descubierto cómo se activa el cerebro cuando una persona piensa en hablar. Este hallazgo es crucial para el desarrollo de tecnologías de interfaz cerebro-ordenador (BCI), que permiten a aquellos que no pueden comunicarse verbalmente hacerlo de manera más efectiva y natural. «Es la primera vez que logramos comprender cómo es la actividad cerebral cuando solo se piensa en hablar», afirma Kunz.
Interfaz Cerebro-Ordenador y su Aplicación
Las BCI son dispositivos que utilizan sensores implantados en el cerebro para descifrar las señales neuronales y convertirlas en acciones, como el movimiento de una mano prostética. Este avance es especialmente relevante para personas con parálisis, donde algunos sistemas han logrado interpretar la actividad cerebral de usuarios que intentan hablar. Sin embargo, estas tecnologías han demostrado ser lentas y agotadoras para quienes tienen un control muscular limitado.
El equipo de Stanford se preguntó si las BCI podrían descodificar el habla interna sin necesidad de que los usuarios intenten pronunciar las palabras. Para ello, registraron la actividad neuronal de microelectrodos implantados en la corteza motora de cuatro individuos con parálisis severa debido a esclerosis lateral amiotrófica (ELA) o accidentes cerebrovasculares. Durante el experimento, se pidió a los participantes que intentaran hablar o que imaginaran decir una serie de palabras.
Los resultados mostraron que tanto el intento de hablar como el pensamiento verbal activan áreas similares del cerebro, aunque la intensidad de la activación del habla interna es generalmente más débil. Utilizando estos datos, el equipo entrenó modelos de inteligencia artificial para interpretar las palabras imaginadas, logrando descifrar frases de un vocabulario de hasta 125 000 palabras con una precisión del 74%.
Un Futuro Prometedor para la Comunicación
Los investigadores también descubrieron que el habla interna y el habla intentada producen patrones neuronales suficientemente diferentes como para distinguirse de forma fiable. Frank Willett, otro de los autores del estudio, subraya que esta distinción puede ser utilizada para mejorar el funcionamiento de las BCI, permitiendo que ignoren el habla interna a menos que se active con una palabra clave.
En su experimento, los usuarios podían desbloquear la decodificación del habla interna pensando en la frase «chitty chitty bang bang», y el sistema logró reconocer la contraseña con una precisión superior al 98%. «El futuro de las BCI es prometedor. Este trabajo ofrece una esperanza real de que las BCI de habla puedan restaurar algún día una comunicación tan fluida, natural y cómoda como el habla conversacional», concluye Willett.
Este avance en la investigación no solo abre nuevas posibilidades para las personas con discapacidades de comunicación, sino que también plantea cuestiones éticas sobre la privacidad de los pensamientos y la necesidad de regulaciones adecuadas en el uso de esta tecnología.
