Lo más probable es que quienes leen estas líneas justo en este momento lo estén haciendo en silencio; pero quizá no puedan evitar una exclamación audible de sorpresa al saber que existe una interfaz cerebro-computadora que podría descifrar eso que se conoce como "discurso interno" o, en otras palabras, que podría leerles la mente.  

Este es logro que un equipo científico publica este jueves en la revista Cell, con la aclaración de que esta lectura de la mente no es perfecta sino que tiene una precisión de 74% en promedio.

"Esta es la primera vez que logramos comprender cómo se ve la actividad cerebral cuando simplemente se piensa en hablar", dice en un comunicado de prensa Erin Kunz, de la Universidad de Stanford y una de las líderes de la investigación.

"Para las personas con discapacidades graves del habla y motoras, las ICC capaces de decodificar el habla interna podrían ayudarlas a comunicarse con mucha más facilidad y naturalidad", agrega Kunz.

Una aproximación diferente

Las interfaces cerebro-computadora (ICCs) ya se están utilizando como una herramienta para ayudar a las personas con discapacidad. Mediante sensores implantados en las regiones cerebrales que controlan el movimiento, los sistemas ICC pueden decodificar las señales neuronales relacionadas con el movimiento y traducirlas en acciones, como mover una prótesis de mano.

También se ha demostrado que las ICCs pueden decodificar los intentos de habla en personas con parálisis. Cuando los usuarios intentan hablar físicamente en voz alta activando los músculos responsables de la producción de sonidos, las ICCs pueden interpretar la actividad cerebral resultante y escribir lo que intentan decir, incluso si el habla en sí es ininteligible.

Aunque la comunicación asistida por BCI es mucho más rápida que las tecnologías anteriores, incluidos los sistemas que rastrean los movimientos oculares de los usuarios para escribir palabras, intentar hablar puede resultar agotador y lento para personas con control muscular limitado.

Esto llevó a que el equipo de Kunz, que incluye investigadores de las universidades de Emory, de California en Davis, Brown, Harvard, el Hospital General de Massachusetts, así como el Instituto Tecnológico de Massachusetts y el de Georgia, se preguntara si las ICCs podrían, más bien, decodificar el discurso interno.

"Si simplemente hay que pensar en el habla en lugar de intentar hablar, es potencialmente más fácil y rápido para las personas", afirma Benyamin Meschede-Krasa, coautor principal del artículo.

Cómo se hizo

El equipo registró la actividad neuronal mediante microelectrodos implantados en la corteza motora (la región cerebral responsable del habla) de cuatro participantes con parálisis grave causada por la enfermedad neurodegenerativa esclerosis lateral amiotrófica o por un ictus o derrame del tronco encefálico.

Los investigadores pidieron a los participantes que intentaran hablar o imaginaran que pronunciaban un conjunto de palabras. Descubrieron que el intento de habla y el discurso interno activan regiones superpuestas en el cerebro y evocan patrones similares de actividad neuronal, pero el discurso interno tiende a mostrar una menor magnitud de activación en general.

Utilizando los datos del discurso interno, el equipo entrenó modelos de inteligencia artificial para interpretar palabras imaginadas. En una demostración, la ICC pudo decodificar oraciones imaginadas de un vocabulario de hasta 125 mil palabras con una precisión de hasta el 74 por ciento. 

Epílogo de discreción y futuro

El equipo también descubrió que, si bien el intento de habla y el discurso interno producen patrones similares de actividad neuronal en la corteza motora, eran lo suficientemente diferentes como para distinguirse entre sí de manera confiable.

Frank Willett, de la Universidad de Stanford y otro de los líderes del proyecto, afirma que el equipo científico puede usar esta distinción para entrenar a las ICCs para que ignoren por completo el discurso interno, lo cual sería útil para que quienes las usen no acaben revelando cosas que pensaron pero que no querían decir en voz alta.

Si bien los sistemas ICC actuales no pueden aún decodificar el discurso interno de forma libre sin cometer errores considerables, el equipo de investigación afirma que dispositivos más avanzados con más sensores y mejores algoritmos podrían hacerlo en el futuro.

"El futuro de las BCI es prometedor. Este trabajo ofrece una esperanza real de que las ICCs de voz puedan algún día restaurar una comunicación tan fluida, natural y cómoda como el habla conversacional", concuye Willett.