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22.05.20 - 06:300

Una nuova Intelligenza Artificiale in grado di decodificare l’attività del cervello

Negli Usa si testa un algoritmo che traduce le onde cerebrali in frasi compiute con una precisione del 97 per cento

L’idea di un’Intelligenza Artificiale in grado di decodificare i pensieri degli esseri umani potrebbe apparire inquietante, ma per migliaia di persone che hanno perso la capacità di parlare a causa di malattie o disabilità potrebbe invece significare una svolta fondamentale. E certamente questa rivoluzionaria scoperta potrebbe risultare utile per tutti.

Ebbene, un team di scienziati dell’Università della California, San Francisco (UCSF), ha sviluppato un algoritmo in grado di elaborare le onde cerebrali e di tradurne il significato in frasi di senso compiuto. In base ai dati dei ricercatori, pubblicati sulla rivista Nature Neuroscience, il tasso di errore di questo modello è appena del 3%. «Le interfacce mente-macchina in precedenza mostravano un successo limitato riguardo la codifica dell’attività neurale, ed era possibile decodificare frammenti di parole o semplici frasi specifiche», ha dichiarato Joseph Makin, specialista in machine learning presso l’UCSF.

Il nuovo algoritmo, come dimostrato dai test eseguiti dai ricercatori su quattro volontari che avevano elettrodi impiantati nel cervello per monitorarne le crisi epilettiche, promette invece risultati migliori e più accurati rispetto ai modelli sviluppati in precedenza. Nello specifico, ai quattro volontari è stato chiesto di leggere più volte, ad alta voce, una cinquantina di frasi diverse, tra cui “Tina Turner è una cantante pop”, oppure “quei ladri hanno rubato 30 gioielli”, mentre gli scienziati registravano la loro attività cerebrale.

I dati così raccolti sono stati processati da un algoritmo di Intelligenza Artificiale progettato per convertire i segnali cerebrali in rappresentazioni astratte, sotto forma di stringhe numeriche.

Queste, poi, sono state decodificate parola per parola per generare delle frasi. Durante la fase di sperimentazione il sistema produceva inizialmente frasi senza senso ma, via via che “apprendeva” quali frasi fossero collegate a quali stringhe, e quali parole tendessero a comparire insieme più frequentemente, i risultati sono migliorati notevolmente. La correttezza del rilevamento va detto che varia da persona a persona, ma mediamente sono stati rilevati errori solo nel 3% delle frasi.

«Ci piacerebbe riuscire a decodificare l’intero spettro della lingua, ma dobbiamo implementare i discorsi di controllo ed espandere la banca dati dell’intelligenza artificiale», hanno affermato i ricercatori. «Il meccanismo non ha semplicemente classificato le frasi in base alla loro struttura, le prestazioni sono state migliorate, dato che molte frasi non utilizzate nella fase di test sono state comprese. L’interfaccia ha quindi identificato le parole singole», ha continuato Makin, specificando che questo potrebbe comportare la capacità della macchina di comprendere presto qualunque nuova frase.

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