Hace muchos años que el paleoantropólogo sudafricano Phillip Tobias, en el contexto de las discusiones acerca de la evolución del lenguaje, nos advirtió que se habla con el cerebro. Es en ese órgano particular del ser humano donde reside la facultad para pronunciar palabras y frases. Ningún especialista lo duda hoy y, en consecuencia el cerebro ha sido el foco en el que se han centrado los investigadores para poder resolver los problemas de quienes, a causa de una enfermedad o un accidente, pierden la capacidad del habla.
La revista Nature ha publicado un artículo en el que Gopala Anumanchipalli, Josh Chartier y Edward Chang, investigadores del departamento de Cirugía Neurológica de la universidad de California en San Francisco (Estados Unidos), presentan la técnica con la que han desarrollado una interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) capaz de leer la actividad de las redes neuronales y transformarla en palabras que genera la máquina. Convertir señales neuronales relacionadas con el habla en sonidos no es ninguna novedad pero, hasta ahora, —como apunta el comentario publicado en la misma revista por Chethan Pandarinath y Yahia Ali— lo que se había conseguido es la transcripción de la actividad cerebral en sentencias escritas que luego una computadora podía con facilidad transformar en frases sonoras, sí, pero con la limitación de un ritmo de unas ocho palabras por minuto. Lo que han logrado Anumanchipalli, Chartier y Chang está mucho más cerca de lo que supone el habla natural, veinte veces más rápida. Y el paso adelante se ha logrado gracias a la intervención de voluntarios a los que se había implantado una malla de electrodos sobre la corteza cerebral —una técnica común con fines terapéuticos en los casos de epilepsia—, pidiéndoles que pronunciasen centenares de frases y registrando la actividad cerebral detectada de forma directa por la malla de electrodos. Pero la verdadera novedad en la técnica utilizada por los autores consiste, como ellos mismos indican, en que siguieron dos pasos. Primero, mediante una red artificial usada ya de antemano en los programas de BCI (red neuronal recurrente, RNN), la actividad cerebral fue transformada no en sonidos sino en los movimientos que realizaría para pronunciar tales sonidos el tracto vocal humano. En un segundo paso, la RNN se utilizó para convertir dichos movimientos en vocalizaciones. Con ese procedimiento en dos pasos, los autores buscaban eliminar las posibles distorsiones que aparecían al codificar los sonidos a partir de la actividad cerebral detectada.
Sea como fuere, los resultados obtenidos por Anumanchipalli, Chartier y Chang llevan a un nivel gigantesco la técnica del interfaz cerebro-computadora. Basta con pensar en lo que habría logrado Stephen Hawkings de haber podido comunicarse a través de una máquina así.
