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La inteligencia artificial (IA) se sigue expandiendo y como si los avances que existen ya no fuesen suficientes, recientemente, un grupo de científicos perfeccionó un «decodificador cerebral» capaz de traducir pensamientos en texto con rapidez y sin la necesidad de un extenso entrenamiento previo. Es decir, que ahora la IA descifra hasta lo que pasa por tu cabeza.
Este avance podría representar una revolución en la comprensión del lenguaje cerebral y en la asistencia a personas con trastornos del habla. Y como no necesita entrenamiento, el decodificador se puede emplear en personas que no habían sido testeadas previamente.
La IA descifra pensamientos sin entrenamiento previo
Hasta ahora, las tecnologías de decodificación neuronal requerían que los sujetos permanecieran largos periodos dentro de una máquina de resonancia magnética funcional (fMRI), escuchando historias para que el sistema aprendiera a interpretar su actividad cerebral.
Pero eso quedó atrás, porque ahora, un equipo de la Universidad de Texas en Austin desarrolló un algoritmo que facilita la transferencia de un decodificador entrenado en un individuo a otro. Este sistema podría ayudar a personas con afasia, un trastorno que afecta la capacidad de comunicación.
El proceso de entrenamiento tradicional consistía en:
- Recolectar datos de fMRI mientras un grupo de referencia escuchaba 10 horas de historias.
- Crear modelos personalizados para cada individuo.
- Necesitar extensas sesiones de entrenamiento, lo que lo hacía poco práctico para algunas aplicaciones.
El nuevo enfoque plantea una metodología distinta:
- Se entrenó un grupo de referencia con el método tradicional.
- Se usaron algoritmos de conversión para adaptar el modelo a nuevos participantes.
- Solo se necesitaron 70 minutos de exposición a historias de radio o a cortometrajes sin diálogos.
Con estos datos, la IA descifra el lenguaje cerebral sin depender de largas sesiones de entrenamiento personalizadas.
¿Cómo funciona esta IA que descifra pensamientos?
Para evaluar la eficacia del decodificador, se aplicó a participantes que nunca habían sido sometidos al entrenamiento tradicional. Se les hizo escuchar un relato inédito y se analizó la precisión de las predicciones de la IA.
Los resultados demostraron que, aunque el decodificador funcionaba con mayor exactitud en los sujetos originales, también lograba captar el significado general de los pensamientos en los nuevos participantes. Por ejemplo:
En un relato donde una persona hablaba de su empleo en una heladería, la IA interpretó: «Tenía un trabajo que me parecía aburrido. Tenía que tomar pedidos y no me gustaba, así que trabajaba en ello cada día».
A pesar de que el resultado no era una transcripción exacta, el sistema logró captar el sentido de la idea original.
Los investigadores también descubrieron que la IA podía realizar estas interpretaciones incluso cuando el entrenamiento se basaba en la observación de videos sin sonido. Esto sugiere que el cerebro procesa la información semántica de manera similar a través de distintas modalidades sensoriales.
¿Cómo podría aplicarse esta inteligencia artificial en el futuro?
Uno de los aspectos más reveladores del estudio es que los datos utilizados para la transferencia del decodificador no tenían por qué provenir del lenguaje oral. Se comprobó que el modelo podía entrenarse con información extraída mientras los participantes veían películas mudas.
Esto sugiere que la representación semántica en el cerebro no depende exclusivamente del lenguaje hablado.
Entre las posibles aplicaciones futuras de esta tecnología se encuentran:
- Apoyo a personas con trastornos del habla, permitiendo que expresen sus pensamientos a través de texto.
- Desarrollo de interfaces cerebro-máquina, para mejorar la comunicación sin necesidad de palabras habladas.
- Comprensión de la organización semántica del cerebro, explorando cómo se representan las ideas sin depender del lenguaje oral.
- Investigación sobre la interconexión entre lenguaje y percepción visual, ya que la capacidad de la IA para descifrar pensamientos a partir de la observación de videos sin sonido sugiere una interrelación entre estas formas de procesamiento cerebral.
El próximo paso de los investigadores es probar la tecnología en personas con afasia y desarrollar herramientas que permitan a estos individuos generar lenguaje de manera efectiva. También se explorará el uso de esta tecnología en pacientes con otras alteraciones neurológicas que afecten la comunicación, como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA).