Pensieri tradotti in parole in tempo reale

Un impianto cerebrale che trasforma i pensieri in parole ha permesso a una donna paralizzata di sentir pronunciare praticamente in diretta una frase che aveva immaginato di leggere meno di tre secondi prima. Rispetto alle precedenti interfacce cervello-computer (brain–computer interface, BCI) il sistema, integrato con un modello di IA che ha aiutato a decodificare le frasi pensate dalla paziente, permette di superare un fastidioso periodo di "latenza" tra il desiderio di dire qualcosa e la traduzione in parole di quelle intenzioni. Consegnando la frase all'ascoltatore molto più velocemente. I risultati sono stati pubblicati su Nature Neuroscience.. L'incidente. La donna, Ann, aveva perso la capacità di parlare in seguito a un ictus al tronco encefalico nel 2005. Nel 2023 si era sottoposta a un intervento per posizionare un sottile chip con 253 elettrodi sulla superficie della corteccia cerebrale. Anche se Ann non può più muovere i muscoli dell'apparato vocale, l'impianto può rilevare l'attività combinata di migliaia di neuroni nell'area deputata al linguaggio.. Attesa innaturale. La capacità di comunicare in parole quello che pensiamo in tempo reale è data quasi per scontata. Solo in rari momenti, come quando percepiamo la nostra voce uscire con un po' di ritardo da un altoparlante o dal telefono di un amico, realizziamo quanto possa confondere un ritardo tra il discorso immaginato e quello espresso. Negli ultimi anni, le interfacce cervello-computer per il linguaggio parlato hanno fatto passi da gigante, permettendo a persone la cui capacità di modellare i suoni sia stata compromessa da una malattia o da un incidente di tornare a esprimersi.. Limiti evidenti. Finora, però, la maggior parte degli impianti esistenti richiedeva che venisse ultimata la lettura mentale di interi blocchi di testo prima che il software potesse tradurli in parole. Inoltre, l'addestramento di questi sistemi è a lungo dipeso dall'esecuzione palese di movimenti vocali da parte di persone che hanno grandi difficoltà a eseguirli. Questi ed altri ostacoli pratici allungano il tempo che trascorre tra il pensiero, la sua decodifica e la sua espressione in parole.. Basta il pensiero. Un gruppo composto da ingegneri, informatici e neuroscienziati delle Università della California di Berkeley e di San Francisco ha provato a ovviare a queste difficoltà addestrando una rete neurale basata sull'apprendimento profondo sull'attività della corteccia sensorimotoria di Ann, oggi 47enne, mentre pronunciava silenziosamente un centinaio di frasi da un vocabolario di poco più di un migliaio di parole, oltre a 50 frasi più semplici che apparivano su uno schermo. Questo sistema non ha richiesto che la donna tentasse attivamente di pronunciare le parole, ma solo che le pensasse, ed è risultato assai più efficace nella decodifica: ha permesso di tradurre un numero medio di parole al minuto doppio rispetto ai metodi precedenti.. In diretta, o quasi. L'interfaccia cervello-computer ha continuato a catturare i segnali neurali della paziente ogni 80 millisecondi, permettendo così di tradurli in linguaggio in modo quasi naturale, producendo tra le 47 e le 90 parole al minuto. Per fare un paragone, una conversazione naturale avviene al ritmo di circa 160 parole al minuto, mentre una conversazione generata con un vecchio sistema BCI ha un ritmo paragonabile a quello di un dialogo scritto su WhatsApp, in cui si deve attendere qualche secondo mentre l'interlocutore sta scrivendo. L'attuale sistema di comunicazione assistita impiegato da Ann impiega oltre 20 secondi a esprimere in parole una singola frase pensata.. Ancora meglio. Gli scienziati hanno anche fatto in modo che la voce sintetica somigliasse a quella di Ann prima dell'ictus, addestrando l'AI su un video del matrimonio della donna. Insomma un importante progresso rispetto al passato, anche se - ammettono gli scienziati - esiste un ampio margine di miglioramento: con un numero maggiore di sensori e un lavoro più preciso di decodifica del segnale neurale, assisteremo a un graduale avvicinamento di questi sistemi al ritmo del linguaggio naturale..