Un decodificatore linguistico non invasivo in grado di ricostruire il significato di un discorso percepito o immaginato dai dati della risonanza magnetica funzionale (fMRI) è descritto in un articolo pubblicato su Nature Neuroscience. I precedenti decodificatori del linguaggio sono stati applicati all’attività neurale registrata in seguito a interventi neurochirurgici invasivi, il che ne limita l’uso. Altri decodificatori che hanno utilizzato registrazioni non invasive dell’attività cerebrale si sono limitati a decodificare singole parole o brevi frasi, e non è chiaro se questi decodificatori possano funzionare con il linguaggio naturale continuo.
I ricercatori hanno sviluppato un decodificatore che ricostruisce il linguaggio continuo da modelli cerebrali ottenuti da dati fMRI. Gli autori hanno registrato i dati fMRI di 3 partecipanti durante l’ascolto di 16 ore di storie narrative per addestrare il modello alla mappatura tra l’attività cerebrale e le caratteristiche semantiche che catturavano il significato di determinate frasi e le risposte cerebrali associate. Il modello di decodifica è stato poi testato sulle risposte cerebrali dei partecipanti all’ascolto di nuove storie non utilizzate nel set di dati di addestramento originale.
Decodificatore cerebrale
Utilizzando questa attività cerebrale, il decodificatore è stato in grado di generare sequenze di parole che catturavano i significati delle nuove storie e ha anche generato alcune parole e frasi esatte dalle storie. Gli autori hanno scoperto che il decodificatore poteva dedurre il linguaggio continuo dall’attività della maggior parte delle regioni e delle reti cerebrali note per l’elaborazione del linguaggio.
Gli autori hanno anche scoperto che il decodificatore, addestrato sul parlato percepito, era in grado di prevedere il significato della storia immaginata da un partecipante o il contenuto di un film muto visto dai dati della fMRI. Quando un partecipante ascoltava attivamente una storia, ignorando un’altra storia riprodotta contemporaneamente, il decodificatore era in grado di identificare il significato della storia ascoltata attivamente.
E’ stata anche condotta un’analisi della privacy per il decodificatore e hanno scoperto che, quando è stato addestrato sui dati fMRI di un partecipante, non è stato in grado di prevedere i contenuti semantici dai dati di un altro partecipante. Sdecondo gli autori la collaborazione dei partecipanti è fondamentale per l’addestramento e l’applicazione di questi decodificatori non invasivi. A seconda dello sviluppo futuro di queste tecnologie, potrebbero essere necessarie politiche di protezione della privacy mentale.
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