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Scienza, ecco l’AI che legge il pensiero e lo trasforma in testo

di Federico Minelli

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Arriva un nuovo tipo di intelligenza artificiale, in rado di tradurre l’attività cerebrale di una persona in un testo vero e proprio. Questa AI potrebbe rivelarsi molto utile, per non dire fondamentale, per quelle persone mentalmente coscienti ma troppo debilitate per parlare, come ad esempio quelle colpite da ictus.

Lo studio: viene utilizzata la risonanza magnetica

Jerry Tang, studente dottorando in informatica, e Alex Huth, assistente professore di neuroscienze e informatica presso l’UT Austin, hanno condotto la ricerca, pubblicandola poi sulla rivista Nature Neuroscience. L’AI, che in questo caso si può chiamare decodificatore semantico, non richiede di inserire nei volontari impianti chirurgici.

La Risonanza Magnetica Funzionale (fMRI) si rivela fondamentale: grazie a questo strumento l’AI riesce a captare quali neuroni si attivano mentre l’individuo ascolta varie storie per ben 16 ore! Il risultato? I pensieri non sono trascritti parola per parola, ma quello che l’intelligenza artificiale riesce a produrre è un testo di senso compiuto che riporta il significato generale che il paziente vuole far intendere.

AI, tra privacy e sicurezza: questo nuovo modello è sicuro?

L’intelligenza artificiale ha da subito diviso l’opinione pubblica, dati i suoi lati oscuri che possono intaccare e non poco la privacy dei singoli. Tuttavia, questo nuovo metodo si può utilizzare solo con il lasciapassare del soggetto direttamente coinvolto, anche perché strumenti come l’fMRI non si trovano al di fuori di ospedali e/o laboratori.

Inoltre, con questo metodo è necessaria una lunga fase di “sincronizzazione” tra l’individuo e l’AI. Infatti, la risonanza magnetica è uno strumento sì preciso ma anche estremamente lento. Inoltre, come spiega il prof. Huth, si può sempre migliorare: “Per un metodo non invasivo, questo è un vero balzo in avanti rispetto a ciò che è stato fatto prima, che in genere è composto da singole parole o brevi frasi. Stiamo facendo in modo che il modello decodifichi il linguaggio continuo per lunghi periodi di tempo con idee complicate”.

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