Tokio, Japón – Yu Takagi no podía creer lo que veía. Sentado solo en su escritorio un sábado por la tarde de septiembre, observó con asombro cómo la inteligencia artificial decodificaba la actividad cerebral de un sujeto para crear imágenes de lo que estaba viendo en la pantalla.
“Todavía recuerdo cuando vi la primera [AI-generated] imágenes», dijo Takagi, un neurocientífico de 34 años y profesor asistente en la Universidad de Osaka, a Al Jazeera.
“Fui al baño y me miré en el espejo y vi mi cara y pensé, ‘Está bien, esto es normal. Quizá no me estoy volviendo loco.
Takagi y su equipo utilizaron Stable Diffusion (SD), un modelo de inteligencia artificial de aprendizaje profundo desarrollado en Alemania en 2022, para analizar los escáneres cerebrales de conejillos de Indias que se muestran en hasta 10 000 imágenes dentro de una máquina de resonancia magnética.
Después de que Takagi y su socio de investigación, Shinji Nishimoto, construyeran un modelo simple para «traducir» la actividad cerebral a un formato legible, Stable Diffusion pudo generar imágenes de alta fidelidad que tenían un parecido increíble con los originales.
La IA podría hacer esto a pesar de no haber mostrado las imágenes con anticipación ni haber recibido capacitación de ninguna manera para fabricar los resultados.
“Realmente no esperábamos este tipo de resultado”, dijo Takagi.
Takagi enfatizó que el avance, en este momento, no representa la lectura de la mente: la IA solo puede producir imágenes que una persona ha visualizado.
“Esto no es leer la mente”, dijo Takagi. «Desafortunadamente, hay muchos malentendidos con nuestra investigación».
“No podemos decodificar imaginaciones o sueños; Creemos que esto es demasiado optimista. Pero, por supuesto, hay potencial en el futuro”.
Sin embargo, el desarrollo planteó preocupaciones sobre cómo se podría utilizar esta tecnología en el futuro.
A pesar de su entusiasmo, el propio Takagi reconoce que tales temores no carecen de mérito, dada la posibilidad de que quienes los utilicen con malas intenciones o sin su consentimiento hagan un uso indebido.
“Para nosotros, los temas de privacidad son los más importantes. Que un gobierno o una institución pueda leer la mente de las personas es un tema muy delicado”, dijo Takagi. «Es necesario que haya discusiones de alto nivel para asegurarse de que eso no suceda».
La investigación de Takagi y Nishimoto ha generado mucho revuelo en la comunidad tecnológica, que se ha entusiasmado con los vertiginosos avances en IA, incluido el lanzamiento de ChatGPT, que produce un habla similar a la humana en respuesta a las solicitudes de los usuarios.
El artículo que detalla los hallazgos se encuentra entre el 1% superior más comprometido de más de 23 millones de resultados de búsqueda rastreados hasta la fecha, según Altmetric, una compañía de datos.
El estudio también fue aceptado en la Conferencia sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones (CVPR), programada para junio de 2023, una ruta común para legitimar avances significativos en neurociencia.
Aun así, Takagi y Nishimoto tienen cuidado de no dejarse llevar por sus descubrimientos.
Takagi sostiene que existen dos cuellos de botella principales para la lectura mental genuina: la tecnología de escaneo cerebral y la propia IA.
A pesar de los avances en las interfaces neuronales, incluidas las computadoras cerebrales de electroencefalografía (EEG), que detectan las ondas cerebrales a través de electrodos conectados a la cabeza de un sujeto, y la IRMf, que mide la actividad cerebral al detectar cambios asociados con el flujo sanguíneo, los científicos creen que podemos estar a décadas de distancia de ser capaz de decodificar experiencias visuales imaginadas con precisión y fiabilidad.
En la investigación de Takagi y Nishimoto, los participantes tenían que sentarse en un escáner fMRI por hasta 40 horas, lo cual era costoso y requería mucho tiempo.
En un artículo de 2021, los investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea señalaron que las interfaces neuronales convencionales «carecen de estabilidad de grabación crónica» debido a la naturaleza suave y compleja del tejido neuronal, que reacciona de manera inusual cuando entra en contacto con interfaces sintéticas. .
Además, los investigadores escribieron: “Las técnicas de grabación actuales a menudo se basan en vías eléctricas para transferir la señal, que es susceptible al ruido eléctrico del entorno. Dado que el ruido eléctrico perturba significativamente la sensibilidad, obtener señales finas de la región objetivo con alta sensibilidad aún no es una tarea fácil”.
Las limitaciones actuales de la IA presentan un segundo cuello de botella, aunque Takagi reconoce que estas capacidades avanzan día a día.
“Soy optimista sobre la IA, pero no soy optimista sobre la tecnología del cerebro”, dijo Takagi. «Creo que ese es el consenso entre los neurocientíficos».
El marco de Takagi y Nishimoto podría usarse con dispositivos de escaneo cerebral más allá de la resonancia magnética, como EEG o tecnologías hiperinvasivas, como los implantes de computadora cerebral desarrollados por Neuralink de Elon Musk.
Aun así, Takagi cree que actualmente hay poca aplicación práctica para sus experimentos de IA.
Para empezar, el método aún no se puede transferir a nuevos sujetos. Debido a que la forma del cerebro difiere entre individuos, no se puede aplicar directamente un modelo creado para una persona a otra.
Pero Takagi ve un futuro en el que se puede utilizar con fines clínicos, de comunicación o incluso de entretenimiento.
«Es difícil predecir cómo podría ser una aplicación clínica exitosa en esta etapa, ya que todavía es una investigación muy exploratoria», dijo a Al Jazeera Ricardo Silva, profesor de neurociencia computacional en el University College London e investigador del Instituto Alan Turing.
«Esto podría resultar ser una forma adicional de desarrollar un marcador para la detección y evaluación de la progresión de la enfermedad de Alzheimer, evaluando cómo se pueden identificar anomalías persistentes en imágenes de tareas de navegación visual reconstruidas a partir de la actividad cerebral de un paciente».
Silva comparte preocupaciones sobre la ética de la tecnología que algún día podría usarse para leer la mente genuinamente.
“El problema más apremiante es hasta qué punto se debe obligar al recopilador de datos a revelar en detalle los usos de los datos recopilados”, dijo.
«Una cosa es inscribirse como una forma de tomar una foto de su yo más joven para tal vez un uso clínico futuro… Otra muy distinta es usarlo para tareas secundarias como marketing o, peor aún, usarlo en casos legales en contra de los propios intereses». .
Aún así, Takagi y su compañero no tienen intención de ralentizar su investigación. Ya están planificando la versión dos de su proyecto, que se centrará en mejorar la tecnología y aplicarla a otros deportes.
“Ahora estamos desarrollando un sistema mucho mejor [image] técnica de reconstrucción”, dijo Takagi. «Y está sucediendo a un ritmo muy rápido».
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