Pesquisadores desenvolveram um programa capaz de decifrar a fala por meio do comportamento das células cerebrais de quem se comunica.
Não é nova a discussão a respeito da comunicação direta entre humanos e máquinas por meio da atividade cerebral. Por décadas, pesquisas têm sugerido que é possível reconhecer aspectos isolados da fala a partir de sinais neurais, mas ainda é um desafio decodificar com precisão o processo formado no substrato neural.
Em novo estudo divulgado na Frontiers in Neuroscience, cientistas afirmam ter conseguido mostrar pela primeira vez que o discurso falado poderia ser decodificado em texto, por meio de um método denominado de gravação eletrocorticográfica intracraniana. Eles implementaram um sistema, apelidado de "Brain-To-Text" (ou cérebro-para-texto, em tradução livre), que utiliza técnicas de reconhecimento automático de fala e transforma a atividade cerebral na representação textual correspondente.
No experimento relatado, sete pacientes liam textos conhecidos em voz alta enquanto folhas de eletrodos coletavam dados em seus cérebros. Conforme falavam, o algoritmo de um computador aprendia a associar sons de discursos (pequenas sílabas) com diferentes padrões de comportamento das células cerebrais. De acordo com os pesquisadores, o sistema atingiu uma precisão de até 75% ao adivinhar qual som seria pronunciado.
Tal eficiência seria razoável, considerando que o algoritmo consegue corrigir pequenas falhas "como um autocorretor", disse Peter Brunner, um dos autores do estudo. "O sistema sabe que as opções possíveis são as que você escolhe, ou as frases típicas que você diz, ele pode realmente utilizar essas informações para obter a escolha certa", diz Brunner à Popular Science.
O estudo foi feito em conjunto por pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Karlsruhe (Alemanha), do Centro Nacional de Neurotecnologias Adaptativas, da Universidade Estadual de Nova York em Albany e da Faculdade Médica de Albany (EUA).
A tecnologia poderia ser aplicada em pessoas que sofrem de doenças neurológicas, como a ELA (esclerose lateral amiotrófica), que impedem a pessoa de se locomover ou falar. Ao invés de usar um dispositivo externo como o físico Stephen Hawking, por exemplo, que seleciona palavras para um computador ler em voz alta, o sistema Brain-To-Text poderia ler falas diretamente do cérebro.
Como conclusão, os pesquisadores apontam que o sistema "representa um importante passo para a comunicação homem-máquina baseada em discurso imaginado".
via: PopularScience
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