Neuroscienze: decodificatore del linguaggio dalle onde cerebrali, non invasivo

Neuroscienze: decodificatore del linguaggio può ricostruire il significato delle scansioni cerebrali

Un decodificatore linguistico non invasivo in grado di ricostruire il significato del parlato percepito o immaginario dai dati della risonanza magnetica funzionale (fMRI) è descritto in un articolo pubblicato su Nature Neuroscience. I precedenti decodificatori vocali sono stati applicati all’attività neurale registrata a seguito di neurochirurgia invasiva, che ne limita l’uso. Lo studio è stato presentato giovedì scorso a Londra in una conferenza stampa online. Gli autori Jerry Tang e Alexander Huth hanno discusso la ricerca, e risposte a domande sulla questione.

Altri decodificatori che hanno utilizzato registrazioni dell’attività cerebrale non invasiva si limitavano a decodificare singole parole o brevi frasi e non è chiaro se questi decodificatori potessero funzionare con un linguaggio continuo e naturale.

Alexander Huth e colleghi hanno sviluppato un decodificatore che ricostruisce il linguaggio continuo dai modelli cerebrali ottenuti dai dati fMRI. Gli autori hanno registrato i dati fMRI di 3 partecipanti mentre ascoltavano 16 ore di storie narrative per addestrare il modello a mappare tra l’attività cerebrale e le caratteristiche semantiche che catturavano i significati di determinate frasi e le risposte cerebrali associate. Questo modello di decodifica è stato quindi testato sulle risposte cerebrali dei partecipanti mentre ascoltavano nuove storie che non erano state utilizzate nel set di dati di addestramento originale. Utilizzando questa attività cerebrale, il decodificatore potrebbe generare sequenze di parole che catturano i significati delle nuove storie e generano anche alcune parole e frasi esatte dalle storie. Gli autori hanno scoperto che il decodificatore potrebbe dedurre il linguaggio continuo dall’attività nella maggior parte delle regioni e delle reti cerebrali note per elaborare il linguaggio.Gli autori hanno anche scoperto che il decodificatore, addestrato sul discorso percepito, era in grado di prevedere il significato della storia immaginata di un partecipante o il contenuto di un film muto visto dai dati fMRI.

Quando un partecipante ascoltava attivamente una storia, ignorando un’altra storia riprodotta contemporaneamente, il decodificatore poteva identificare il significato della storia che veniva ascoltata attivamente.Huth e coautori hanno condotto un’analisi della privacy per il decodificatore e hanno scoperto che quando è stato addestrato sui dati fMRI di un partecipante non ha funzionato bene nel prevedere i contenuti semantici dai dati di un altro partecipante.

Gli autori concludono che la cooperazione dei partecipanti è fondamentale per la formazione e l’applicazione di questi decodificatori non invasivi. Notano che, a seconda del futuro sviluppo di queste tecnologie, potrebbero essere necessarie politiche per proteggere la privacy mentale.