Investigadores de Stanford avanzaron en la tecnología de interfaz cerebro-computadora (BCI) al decodificar el habla interna (monólogo interno) con implantes que leen señales neuronales en cuatro personas con trastornos graves del movimiento.
A diferencia de los dispositivos anteriores que requerían esfuerzos extenuantes para vocalizar, este sistema decodificó palabras imaginadas en silencio, extrayendo de un vocabulario de 125.000 palabras, con índices de precisión en tiempo real que oscilaban entre el 46% y el 74%.
El estudio confirmó que la corteza motora se activa de forma similar durante el habla, tanto intentada como interna, aunque el habla interna produce señales más débiles. Al aislar estas señales, los investigadores tradujeron las oraciones internas a audio, lo que permitió el habla sin movimiento.
Un participante tuvo una precisión de casi el 99% al usar una «contraseña» mental —»chitty chitty bang bang»— para activar o desactivar el sistema, un gran avance contra la decodificación involuntaria de pensamientos privados.
La tecnología reveló casos de habla interna no intencionada, como el conteo de formas, lo que generó dudas sobre la privacidad cognitiva. En respuesta, el equipo implementó medidas de seguridad, como el filtrado de datos de habla interna y el requisito de la intención del usuario para iniciar la decodificación.
El investigador principal, Kunz, reconoció los riesgos éticos, pero enfatizó que el enfoque sigue siendo ayudar a las personas con discapacidad auditiva. Sin embargo, los expertos advirtieron que la expansión de las capacidades acerca a la sociedad a una era de «transparencia cerebral», donde los pensamientos no expresados podrían quedar expuestos.
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