Una nuova ricerca ha permesso di "tirare fuori" intere frasi dalla testa di una persona
28 giugno In precedenza, i sistemi di lettura del pensiero potevano solo indovinare il numero di una cifra a cui una persona stava pensando, e pensieri più profondi e complessi andavano oltre le capacità della tecnologia. Ora, un team di scienziati della Carnegie Mellon University (CMU) ha sviluppato un modo che consente di leggere concetti più complessi utilizzando scansioni cerebrali e persino di combinare intere frasi.
Anche la frase più semplice è molto complessa: ogni parola è un concetto separato e il loro posizionamento in un certo ordine può cambiare il significato sia delle singole parole che dell'intera frase. Gli scienziati hanno scoperto che i "mattoni" che la mente usa per costruire i pensieri sono costituiti da concetti, non basati sulle parole stesse. Ciò significa che i processi cerebrali funzionano in modo universale, indipendentemente dalla lingua e dalla cultura della persona.
Lo studio ha esaminato come il cervello codifica pensieri complessi e come uno scanner fMRI, con un piccolo aiuto da algoritmi di apprendimento automatico, può decodificarli. I ricercatori hanno raccolto 240 "condanne difficili", come "Il testimone ha gridato durante il processo". Tutte queste proposte consistevano in diversi elementi costitutivi. In totale, lo studio ha utilizzato 42 elementi costitutivi che indicavano concetti come persona, ambiente, dimensione, interazione sociale e azione fisica.
Ciascuno di questi diversi tipi di informazioni viene elaborato in diverse parti del cervello, quindi il sistema può scegliere una categoria generale di ciò che è nella mente della persona. Per testare la loro abilità, i ricercatori hanno chiesto a sette partecipanti di leggere frasi registrando i modelli di attivazione cerebrale. Dopo aver addestrato l'algoritmo con 239 frasi e confrontato i risultati, è stato in grado di mettere insieme l'ultima frase basandosi esclusivamente sui dati del cervello.
Il team ha eseguito questo test 240 volte, lasciando sistematicamente ogni frase a turno, e ha scoperto che l'algoritmo era in grado di prevedere la frase mancante dal pattern di attivazione cerebrale con una precisione dell'87%.
Mikhail Romkin
