Descifran cuánto tarda el cerebro en leer una frase

Podemos leer varias palabras a la misma velocidad que tarda un parpadeo. Foto Negative Space

Por todas partes leemos cosas. Desde los periódicos, los libros y documentos, hasta lo que cada segundo nos llega por redes sociales, mensajería instantánea o correos electrónicos. Y científicos se han preguntado cómo logra el cerebro reconocer los mensajes y con cuánta rapidez.

Ahora hay una respuesta, de acuerdo con una investigación publicada en Science Adavances. Lina Pylkkanen, profesora en New York University y coautora cuenta que la mayoría de teorías sobre el procesamiento del lenguaje suponen que las palabras se entienden una por una, en secuencia, antes de combinarlas para obtener un significado.

Pero agrega que "Desde esta perspectiva, el procesamiento del lenguaje a simple vista realmente no debería funcionar, ya que simplemente no hay tiempo para el procesamiento secuencial de palabras y su combinación en una representación más grande".

Pero la investigación en curso demostró que podemos detectar ciertas estructuras de frases en tan poco como 125 milisegundos, lo mismo que tarda un parpadeo.

Pero explica que "No sabemos exactamente cómo esta ultrarrápida detección de estructuras es posible, pero la hipótesis general es que cuando usted percibe algo que se acomoda muy bien con lo que usted conoce -en este caso hablamos del conocimiento de la gramática-ese conocimiento puede ayudarle a identificar el estímulo muy rápido".

Para su hallazgo los investigadores trabajaron con 36 participantes a los que se les midió la actividad del cerebro. A cada uno se le presentó una frase comenzando por tres palabras que aparecieron durante 300 milisegundos, seguida por una segunda frase que podía ser idéntica o diferente en una palabra. Y se les pidió que indicaran si las frases eran las mismas, con el experimento siendo repetido con distintos principios de frases.

Los resultados revelaron que los participantes hacían juicios más rápido y precisos si las frases que veían iguales contenían un sujeto, un verbo y un objeto -como: las enfermeras limpian las heridas- unos 50 milisegundos más rápido que con una lista de nombres.

Con inteligencia artificial ahora leen el cerebro

Los estudios seguirán para perfeccionar la máquina que lee el cerebro. Foto Pixabay

Un nuevo sistema de inteligencia artificial, el decodificador semántico, lee la actividad cerebral y la traduce en las palabras que está pensando la persona, bien sea leyendo una historia o en silencio imaginando que está diciendo la historia. todo lo traduce en un texto continuo. Es un desarrollo de investigadores de The Univerity of Texas en Austin (Estados Unidos).

Un avance que puede servir a personas conscientes pero con incapacidad para hablar, como aquellos afectados por un derrame cerebral.

Publicado en Nature Neuroscience, el sistema dirigido por Jerry Tang y Alex Huth, a diferencia de otros en desarrollo, no requiere implantes quirúrgicos, siendo no invasivo. Además las personas no necesitan usar palabras de una lista determinada. La actividad cerebral es medida mediante imágenes de resonancia magnética funcional luego de un extenso entrenamiento del decodificador en el cual los individuos escuchan durante horas podcasts en el escáner. Más tarde, conociendo que está abierto a que le lean el pensamiento, escuchan una nueva historia o se imaginan contándola permitiendo que la máquina genere el texto correspondiente.

"Para un método no invasivo, este es un real salto adelante comparado con lo que se ha hecho antes, simples palabras o frases cortas", dijo Huth."Estamos teniendo el modelo para decodificar lenguaje continuo por periodos extensos de tiempo e ideas complicadas".

El resultado no es una transcripción palabra a palabra. En vez de eso, los investigadores lo diseñaron para que capture la esencia de lo que se está diciendo o pensando, aunque imperfectamente. Cerca de la mitad del tiempo, cuando el decodificador ha sido entrenado para monitorear la actividad cerebral del participante, la máquina genera texto que caza muy cerca (o algunas veces precisamente) el significado intencional de las palabras originales.

Por ejemplo, en experimentos, un participante escuchando a alguien dice "yo no tengo mi licencia de conducción todavía", las palabras fueron traducidas como "ella no ha comenzado a aprender a manejar todavía". Al escuchar las palabras "No sabía si gritar, llorar o escapar. En vez de eso dije déjeme sola", lo cual fue decodificado como "Comencé a gritar y llorar, y luego ella justo dijo le dije que me dejara sola".

El estudio se hizo con participantes que querían participar para entrenar el decodificador. Los resultados de individuos con los cuales el decodificador no había sido entrenado eran ininteligibles, o no se entendían si el participante que colaboró en el entrenamiento pensaba en otras cosas.

Hoy el sistema solo se puede usar en laboratorio porque requiere la máquina para las resonancias, pero la idea es poderlo hacer con sistemas portables de fácil operación y manejo. Los investigadores son además conscientes de que el desarrollo podría ser usado con fines poco éticos.

El sistema funciona en parte en un modelo transformador, similar al que activa ChatGPT de Open AI y Bard de Google.