Capacete com IA converte pensamentos em texto por meio de tradução

Se algum tipo de tecnologia em algum momento prometeu decifrar as mentes humanas e falhou, uma equipe de pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Sydney, na Austrália, finalmente conseguiu desenvolver um sistema revolucionário: um capacete equipado com inteligência artificial capaz de converter pensamentos silenciosos em texto.

A pesquisa foi conduzida utilizando um dispositivo que registrava a atividade elétrica cerebral de 29 voluntários através de um eletroencefalograma (EEG) enquanto eles liam trechos de textos silenciosamente. Os dados do EEG foram então processados por um algoritmo de IA que conseguiu traduzir os sinais cerebrais em palavras e frases, de forma surpreendentemente coerente.

“Essa pesquisa representa um esforço pioneiro na tradução direta das ondas cerebrais em linguagem, e marca um avanço significativo nessa área”, diz o professor CT Lin, um dos líderes do projeto.

O interessante é que, ao contrário de outras tecnologias anteriores que tentaram fazer a mesma coisa e exigiam medidas invasivas como implantes cerebrais ou grandes máquinas de ressonância magnética, esse novo sistema é portátil e completamente não invasivo, como mostra o vídeo abaixo.

Essa conquista representa um avanço muito promissor para pessoas que são incapazes de falar, seja por paralisia ou por acidente vascular cerebral, por exemplo. A tradução do pensamento em texto pode se tornar um método de comunicação alternativo em um futuro próximo.

O quão precisa é a tradução de pensamentos em texto?

Essa é uma pergunta válida, e os pesquisadores estão cientes do desafio. O modelo de inteligência artificial utilizado mostrou maior eficiência na tradução de verbos do que de substantivos.

O algoritmo obteve uma pontuação de 40% no BLEU-1, que é uma métrica de precisão da tradução que avalia a similaridade entre o texto traduzido automaticamente e as traduções de referência de alta qualidade.

O próximo grande passo (e desafio) para os pesquisadores é aumentar essa pontuação para um nível comparável à tradução entre idiomas tradicionais ou aos programas de reconhecimento de voz, que atualmente alcançam uma precisão de cerca de 90%.

Fonte: Arxiv