Un chip cerebral permite leer pensamientos con alta precisión: así se usa

La neurociencia y la inteligencia artificial han dado un paso sustancial hacia la restauración de la comunicación en personas con discapacidades: un equipo científico vinculó un chip a la corteza motora del cerebro para descifrar los pensamientos en palabras con una precisión sin precedentes, alcanzando el 74%.

Investigadores de la Universidad de Stanford, Estados Unidos, lideraron este avance publicado en la revista Cell, marcando un hito en la investigación y abriendo nuevas perspectivas sobre la relación entre mente y máquina.

Para comprender el desarrollo de esta interfaz cerebro-ordenador (BCI, por sus siglas en inglés), es fundamental describir el trayecto experimental. El equipo implantó microelectrodos en la corteza motora de cuatro participantes con parálisis grave, resultado de afecciones como esclerosis lateral amiotrófica (ELA) o un accidente cerebrovascular en el tronco encefálico.

Esta región cerebral ha resultado crucial en los intentos previos por descifrar el habla, ya que controla los músculos responsables de la producción del lenguaje.

La mayoría de los experimentos previos requerían que los participantes intentaran hablar, lo que activaba los circuitos motores correspondientes. Sin embargo, este proceso podía resultar agotador y lento, especialmente para personas sin control muscular suficiente.

El equipo de Stanford fue más allá al registrar la actividad neuronal relacionada con el “lenguaje interno”: esas frases y pensamientos que, aunque no se pronuncian ni articulan en voz alta, forman parte del monólogo interno de cada persona.

Los participantes participaron en múltiples pruebas, incluida la tarea de intentar hablar o simplemente imaginar, decir palabras y oraciones presentadas por los investigadores

Los registros de los microelectrodos revelaron que tanto el intento de hablar como el simple acto de pensar en hablar activaban regiones similares del cerebro, aunque la intensidad en el caso del pensamiento era menor. Con estos datos, los científicos entrenaron algoritmos avanzados de inteligencia artificial para asociar patrones eléctricos particulares con palabras o frases específicas.

Uno de los avances destacados de este experimento radica en la amplitud del vocabulario descodificado y en la precisión obtenida. Utilizando el chip cerebral, los investigadores lograron traducir frases imaginadas de hasta 125.000 palabras diferentes con una exactitud del 74%.

En contextos experimentales acotados a vocabularios más reducidos —alrededor de 50 palabras—, la precisión ascendió incluso al 86% en algunos participantes.

Según Erin Kunz, autora principal del estudio, “es la primera vez que logramos comprender cómo es la actividad cerebral cuando solo se piensa en hablarE. Para las personas con graves discapacidades motoras y del habla, estas BCIs ”podrían ayudarles a comunicarse con mucha más facilidad y naturalidad".

Durante una de las pruebas, la BCI fue capaz de descifrar incluso pensamientos espontáneos no guiados por instrucciones, como contar objetos visibles en la pantalla, demostrando la sensibilidad del sistema. Esto muestra que el monólogo interno puede tener una representación neuronal lo suficientemente robusta como para ser traducida por una máquina bajo ciertas condiciones.

Las aplicaciones de estas tecnologías de interfaz cerebro-ordenador se perfilan como una solución revolucionaria para personas en condiciones de parálisis severa o que han perdido la capacidad de hablar.

Mientras las BCI actuales permiten, por ejemplo, mover un cursor o controlar dispositivos mediante pensamiento, la traducción directa de lenguaje interno promete un tipo de interacción más natural y eficiente.

Según los investigadores, este avance abre nuevas vías no solo para quienes no pueden expresarse, sino también para el diseño de sistemas futuros que integren el pensamiento y la comunicación asistida de una manera mucho más inmediata y menos fatigante que los métodos basados en movimientos oculares o tentativa de pronunciación.

Frank Willett, investigador principal de Stanford, señala que “las BCI del habla podrían algún día restablecer una comunicación tan fluida, natural y cómoda como el habla conversacional”.

Sobre el impacto clínico, el equipo de investigación ya explora la utilidad de estos chips para pacientes con afasia, una condición donde las personas conservan el control motor, pero han perdido la capacidad de articular palabras, analizando si la decodificación del habla interna podría dotarles de una vía renovada de comunicación.

Pese a los avances, los propios investigadores reconocen que aún se trata de una prueba de concepto. Las tasas de error actuales, aunque prometedoras, resultan elevadas para un uso cotidiano, y el hardware disponible —la cantidad y precisión de los electrodos implantados— aún limita la fidelidad de la descodificación.

El rendimiento disminuye notablemente cuando se trata de lenguaje interno espontáneo no pautado o frases improvisadas. Además, la implantación de estos dispositivos conlleva riesgos quirúrgicos y la tecnología sigue en fases iniciales de ensayo, bajo la regulación y supervisión de agencias especializadas.