Intelligenza artificiale per leggere mente umana, nuovo passo avanti. Sembra uscito da un film di fantascienza, il nuovo sistema di intelligenza artificiale che legge i pensieri delle persone per tradurli in parole. Si tratta di un algoritmo, sviluppato all’Università della California a San Diego, che riesce a interpretare l’attività elettrica registrata nel cervello per tradurla in tempo reale utilizzando un vocabolario di 250 parole.
Lo fa con un’accuratezza mai raggiunta prima, come dimostra la sperimentazione condotta su quattro pazienti a cui erano stati impiantati elettrodi nel cervello per monitorare le crisi epilettiche. I risultati sono pubblicati sulla rivista Nature Neuroscience.
Le interfacce macchina-cervello finora non avevano avuto grande successo nel decodificare il linguaggio partendo dall’attività cerebrale: in genere erano in grado di decifrare solo frammenti di parole o meno del 40% delle parole di una frase.
Per ottenere risultati migliori, i ricercatori californiani hanno addestrato il loro algoritmo dandogli ‘in pasto’ i segnali nervosi registrati nel cervello di quattro pazienti, a cui era stato chiesto di leggere ripetutamente ad alta voce una cinquantina di frasi contenenti fino a 250 parole. Il sistema ha così imparato a decodificarle sbagliando solo il 3% delle volte.
Computer che possono “leggere” la mente, un altro passo avanti è stato fatto da un team di scienziati dell’Università della California a San Francisco. Nel nuovo studio, pubblicato su Nature Neuroscience, il team descrive un nuovo approccio basato sull’intelligenza artificiale per leggere e poi tradurre i pensieri umani.
Pian piano e senza neanche troppo clamore, stiamo infatti arrivando al punto che i computer possono capire i pensieri che possono svilupparsi e nascere nel cervello interpretando perlopiù i segnali elettrici e le onde cerebrali che questo importante organo produce.
Si tratta di possibilità importanti soprattutto per quelle persone che hanno disabilità nel linguaggio. Negli ultimi anni, poi, i progressi sono diventati ancora più importanti grazie agli enormi avanzamenti che sono stati fatti nel campo dell’intelligenza artificiale e delle reti neurali.
Per questo nuovo studio i ricercatori dell’università californiana hanno eseguito esperimenti su quattro donne epilettiche sulle cui teste sono stati impiantati elettrodi per catturare i segnali cerebrali nelle diverse aree dello stesso cervello mentre, durante una prima fase, leggevano delle frasi ad alta voce.
Ogni volontario doveva leggere due volte la frase, la prima per “addestrare” una prima rete neurale e la seconda veniva mandata come test ad una seconda rete neurale.
Dopo che la prima rete neurale elaborava i dati dei segnali cerebrali, inviava i risultati alla seconda rete neurale che cercava poi formare delle frasi da questi dati.
I ricercatori scoprivano alla fine che il tasso di errore dello scenario migliore era del 3%. Il vocabolario utilizzato durante l’esperimento era abbastanza limitato ed era costituito da sole 250 parole, tuttavia l’esperimento rappresenta comunque un buon passo avanti e certamente sarà utile per l’organizzazione di ulteriori esperimenti simili in futuro.
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