Brain2Qwerty de Meta lee oraciones escritas desde el cerebro
Meta dice que puede convertir la actividad cerebral en oraciones escritas sin abrir el cráneo. El salto es real. El problema es: el sistema aprende escribiendo, algo que sus usuarios previstos no pueden.
El lunes, Meta presentó la segunda versión de Brain2Qwerty, un sistema que lee las señales del cerebro humano mientras se escribe y reconstruye palabras. Es no invasivo. Sin cirugía ni implantes. Un voluntario lleva un escáner de magnetoencefalografía (MEG), una máquina parecida a un casco que capta pequeños campos magnéticos emitidos por el cerebro. Un canal de IA hace el resto.
Un auténtico salto en el número de títulos. Brain2Qwerty v2 alcanzó una precisión de palabras promedio del 61 por ciento, aumentando al 78 por ciento para los mejores participantes, dijo Meta. Los sistemas no invasivos anteriores manejaban solo un dígito. La v1 del año pasado alcanzó un máximo de alrededor del 48 por ciento.
Para llegar allí, Meta entrenó el sistema con unas 22.000 frases que fueron escritas por nueve voluntarios, cada uno de los cuales llevaba el escáner durante unas 10 horas. Meta realizó la investigación en un centro de investigación en San Sebastián, España, informó Gizmodo.
Chatbots para el cerebro
La técnica es la misma tecnología detrás de ChatGPT. La canalización primero convierte la señal confusa del escáner en caracteres. Un segundo modelo cose entre palabras. Luego, un modelo de lenguaje grande, ajustado a los datos del cerebro, utiliza el contexto para predecir lo que la persona quiso decir con la oración, de manera muy similar a un teléfono que predice la siguiente palabra.
Meta dice que esta es la primera vez que un LLM decodifica la actividad cerebral ruidosa en oraciones completas. Incluso puso a agentes de IA a trabajar para perfeccionar su propio proceso de decodificación, aunque los ingenieros tomaron la decisión final.
La elección del escáner es más importante de lo esperado. Meta probó tanto MEG como el EEG más barato y común. A MEG le fue mucho mejor, con una tasa de error de caracteres del 29 por ciento frente al 65 por ciento de EEG.
Meta tiene código y conjuntos de datos de fuente abierta, lo que refleja un impulso más amplio de la IA para la ciencia abierta. Enmarca el proyecto como una forma de ayudar a millones de personas que han perdido el habla debido a una lesión o enfermedad cerebral.
Todavía atrapado en el laboratorio
Luego vienen las advertencias, y son grandes. El sistema no está ni cerca del producto. Los escáneres MEG llenan una habitación, cuestan una fortuna y pertenecen a un hospital, no a un hogar. Tampoco puede funcionar en tiempo real. Los modelos requieren una sesión de mecanografía completa antes de crear algo, por lo que no hay comentarios en vivo.
Hay un problema más profundo. Brain2Qwerty aprende escribiendo señales del cerebro humano. Sus usuarios previstos, aquellos atrapados por parálisis o enfermedad, no pueden escribir nada. Tanto como el meta acepta. Las personas con movilidad limitada pueden beneficiarse, pero es menos probable que queden completamente encerradas. Tiene que reestructurar el trabajo en torno a movimientos imaginarios en lugar de pulsaciones de teclas reales.
El usuario debe saber exactamente cuándo presionar cada tecla del patrón actual, y Meta llama "incierto" al camino hacia una decodificación continua y sin disparadores.
Los cirujanos todavía están por delante
Por ahora, el enfoque agresivo obtiene resultados. Los sistemas implantados alcanzan una precisión mucho mayor, señaló el Registro, y los trabajos quirúrgicos recientes alcanzaron una precisión del 92 por ciento a nivel de oración. Una interfaz quirúrgica permite a una persona con ELA trabajar a tiempo completo, decodificando su intento de hablar con una precisión casi perfecta. Las empresas rivales de Neuralink compiten por comercializar este tipo de implantes
El argumento de Mater es que puede cerrar la brecha sin un taladro, ya que la precisión aumenta constantemente a medida que alimenta más datos a los modelos.
Esto puede resultar cierto, y trabajar abiertamente ayudará a otros a probarlo. Pero un lector de cerebros que llena una habitación, espera hasta que terminas y depende de que puedas escribir está muy lejos de ser un salvavidas. Las amplias ambiciones de Meta en materia de IA tienden a llegar temprano y con fuerza. Este es un verdadero avance en el laboratorio y un honesto recordatorio de lo lejos que aún está el laboratorio de Ward.
