Cientistas conseguem ‘ler pensamentos’ com implante cerebral

Pesquisa publicada na revista Nature Neuroscience conseguiu decodificar palavras pensadas por voluntários com o uso de algoritmos

Bruno Aristimunha, Camilla Carvalho e Giovanni Maschietto

Revisão: Paula Ayako Tiba e João Ricardo Sato

Ciência: Cérebro Humano. Fonte: Cecília Bastos/USP Imagens.

Ler pensamentos parece coisa de ficção científica, mas pesquisadores da Universidade da Califórnia conseguiram realizar esse feito. Uma pesquisa publicada na revista Nature Neuroscience conseguiu traduzir sinais cerebrais em palavras através do uso de algoritmos de inteligência artificial¹.

O estudo realizado pelos pesquisadores David Moses, Edward Chang e Joseph Makin analisou as ondas cerebrais de quatro mulheres com quadro grave de epilepsia.

As pacientes foram escolhidas porque elas já precisariam passar por um procedimento invasivo para monitorar a doença. Durante a intervenção cirúrgica, onde o crânio é aberto e o córtex cerebral fica exposto, os cientistas aproveitaram a oportunidade para colocar eletrodos diretamente em contato com o encéfalo dos pacientes.

Sob efeito de anestesia local, as voluntárias foram estimuladas a repetir um conjunto de 250 palavras, tanto em pensamento quanto em voz alta, por diversas vezes. Os sinais cerebrais foram coletados durante essas repetições através de uma técnica chamada Eletrocorticografia - ECoG.

Ciência: Eletrodos foram colocados diretamente em contato com cérebro dos pacientes.

Após a coleta de dados através dos eletrodos, os pesquisadores testaram diferentes abordagens para ensinar algoritmos de aprendizado de máquina (uma categoria de inteligência artificial) a identificarem os fonemas presentes nos sinais cerebrais.

Uma das abordagens testadas foi a da identificação dos fonemas presente nas palavras, outra abordagem usou aprendizado de máquina recorrente para reconhecer palavras inteiras. Na melhor abordagem foi possível identificar quais eletrodos contribuíram mais para reconhecer determinadas palavras corretamente.

Com a primeiro modelo reconhecendo quais fonemas estavam sendo ditos, os autores tiveram uma taxa de erro de 38%. No segundo modelo, quando os autores empregaram a abordagem com aprendizado profundo recorrente a taxa de erro caiu para apenas 3%.

De acordo com os autores da pesquisa, as maiores limitações em traduzir sinais cerebrais em palavras estão relacionadas com a quantidade das palavras mapeadas. Quanto mais palavras, mais difícil é a tradução.

Ainda assim, o mesmo grupo de pesquisa da Universidade da Califórnia publicou um novo estudo no The New England Journal of Medicine baseado na primeira pesquisa da Nature Neuroscience.

Nesse estudo, em vez das pacientes com epilepsia, o cérebro de um homem com quadri-paralisia é que foi analisado2. Por meio de um implante permanente (não temporário, como no primeiro estudo), os autores desenvolveram um sistema que conseguiu identificar até 15 palavras por minuto em tempo real. Quando comparado com o trabalho anterior, houve o uso de um modelo de linguagem natural para determinar a construção de cada palavra, com uma taxa de erro de 25.6% no tempo e 2% em uma análise posterior.

Esses estudos ainda estão em estágios iniciais, mas mostram grande potencial para o uso de aprendizado de máquina em sinais cerebrais. Ainda há questões para serem resolvidas sobre essa questão, principalmente sobre a generalização dos métodos em diferentes pessoas.

Referências

1. Makin, J. G., Moses, D. A., & Chang, E. F. (2020). Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework. Nature Neuroscience, 23(4), 575-582.

2. Moses, D. A., Metzger, S. L., Liu, J. R., Anumanchipalli, G. K., Makin, J. G., Sun, P. F., Chartier. J., Dougherty, M. E., Liu, M. P., Abrams, G. M., Tu-Chan, A. Ganguly, K. & Chang, E. F. (2021). Neuroprosthesis for Decoding Speech in a Paralyzed Person with Anarthria. New England Journal of Medicine, 385(3), 217-227.

Essa matéria foi produzida como parte da disciplina Pesquisa e Comunicação Científica, oferecida na Graduação em Neurociência da Universidade Federal do ABC e ministrada pelos professores Paula Ayako Tiba e João Ricardo Sato.