Cientistas projetam algoritmo que ‘lê’ os pensamentos das pessoas a partir de exames cerebrais

Os cientistas agora podem “decodificar” os pensamentos das pessoas sem sequer tocar em suas cabeças, segundo uma publicação da revista The Scientist. As técnicas anteriores de leitura da mente dependiam da implantação de eletrodos nas profundezas do cérebro das pessoas. O novo método, descrito em um relatório publicado em 29 de setembro no banco de dados de pré-impressão bioRxiv, baseia-se em uma técnica de varredura cerebral não invasiva  uma chamada de ressonância magnética funcional (fMRI). A fMRI rastreia o fluxo de sangue oxigenado através do cérebro e, como as células cerebrais ativas precisam de mais energia e oxigênio, essa informação fornece uma medida indireta da atividade cerebral. 

Por sua natureza, esse método de varredura não pode capturar a atividade cerebral em tempo real, uma vez que os sinais elétricos liberados pelas células cerebrais se movem muito mais rapidamente do que o sangue se move pelo cérebro. Mas, notavelmente, os autores do estudo descobriram que ainda podiam usar essa medida de proxy imperfeita para decodificar o significado semântico dos pensamentos das pessoas, embora não pudessem produzir traduções palavra por palavra.

“Se você tivesse perguntado a qualquer neurocientista cognitivo no mundo há 20 anos se isso era factível, eles teriam rido de você”, disse o autor sênior Alexander Huth, neurocientista da Universidade do Texas em Austin.

Para o novo estudo, que ainda não foi revisado por pares, a equipe escaneou os cérebros de uma mulher e dois homens na faixa dos 20 e 30 anos. Cada participante ouviu 16 horas totais de diferentes podcasts e programas de rádio em várias sessões no scanner. A equipe então alimentou essas varreduras em um algoritmo de computador que eles chamaram de “decodificador”, que comparou padrões no áudio com padrões na atividade cerebral gravada. 

O algoritmo poderia então fazer uma gravação de fMRI e gerar uma história com base em seu conteúdo, e essa história corresponderia ao enredo original do podcast ou programa de rádio “muito bem”, disse Huth. Em outras palavras, o decodificador poderia inferir qual história cada participante ouviu com base em sua atividade cerebral. Dito isso, o algoritmo cometeu alguns erros, como trocar os pronomes dos personagens e o uso da primeira e da terceira pessoa. Ele “sabe o que está acontecendo com bastante precisão, mas não sabe quem está fazendo as coisas”, disse Huth.

Em testes adicionais, o algoritmo conseguiu explicar com bastante precisão o enredo de um filme mudo que os participantes assistiram no scanner. Poderia até recontar uma história que os participantes imaginavam contar em suas cabeças. A longo prazo, a equipe de pesquisa pretende desenvolver essa tecnologia para que possa ser usada em interfaces cérebro-computador projetadas para pessoas que não sabem falar ou digitar.