Por que construir interfaces cérebro-computador é tão difícil

O futuro deveria ser apenas conectar computadores ao nosso cérebro.

Romances como "Neuromancer" fez parecer que estávamos a poucos anos de criar uma interface cérebro-computador (BCI) funcional que nos permitisse entrar em uma realidade virtual compartilhada. Mas a última fase de um estudo que traduz as tentativas de conversação de um com problemas de fala, paralisado paciente em palavras em uma tela mostra o quão longe temos que ir antes de fazer uma conexão neural com computadores.

"Tentar fazer o programa de computador decifrar o movimento pretendido com base apenas em sinais gravados do córtex é como você ou eu tentando para entender o significado de uma frase que está faltando muitas palavras importantes, "Edelle Field-Fote, diretora de pesquisa de lesões da medula espinhal da

Shepherd Centre, disse à Lifewire em uma entrevista por e-mail. "Às vezes, adivinhamos corretamente as palavras que faltam com base no contexto, e outras vezes não."

Lendo pensamentos

A última fase do estudo de anos de duração financiado pelo Facebook da University of California San Francisco (UCSF), chamado Chang Labs, anunciou recentemente o progresso na tentativa de ler os pensamentos de um paciente paralítico.

O estudo, dirigido por neurocirurgião Dr. Edward Chang, envolveu a implantação de eletrodos em um homem paralítico que teve um derrame cerebral. Com um patch de eletrodo implantado sobre a área do cérebro associada ao controle do trato vocal, o homem tentou responder a perguntas exibidas em uma tela. Os algoritmos de aprendizado de máquina do estudo foram capazes de reconhecer 50 palavras e convertê-las em frases em tempo real.

"Até onde sabemos, esta é a primeira demonstração bem-sucedida de decodificação direta de palavras completas a partir da atividade cerebral de alguém que está paralisado e não pode falar", disse Chang em um comunicado de imprensa.

Os pesquisadores têm grandes esperanças de que essas pesquisas possam eventualmente se traduzir em benefícios práticos para os pacientes.

"A capacidade de capturar sinais do cérebro significa que as informações podem ser processadas pelo computador e usadas para controlar dispositivos", disse Field-Fote. "Esses dispositivos podem ser usados ​​por indivíduos que, devido a lesões ou distúrbios de saúde, perderam a ligação entre o cérebro e os músculos, sejam eles os músculos que controlam a fala, os braços ou as pernas."

Um Tesla para o seu cérebro?

Empresa Neuralink de Elon Musk tem feito avanços em BCIs. Os pesquisadores desenvolveram robôs cirúrgicos automatizados sofisticados para implantar um ou mais BCI sob o crânio de, até o momento, porcos e macacos, sem efeitos médicos adversos aparentes impacto.

Matt Lewis, diretor de pesquisa da empresa de segurança NCC Group, disse à Lifewire em uma entrevista por e-mail que isso inclui a extração bem-sucedida de BCIs para mostrar que o processo pode ser revertido com segurança. Os macacos de Neuralink também aprenderam a jogar videogame Pong simplesmente através do pensamento, com efeito e precisão significativos.

Além de apoiar as pessoas com deficiência, há um interesse crescente em usar BCIs para aprimorar atividades como pensar em texto em vez de digitar, o que, nas condições certas, pode ser muito mais rápido do que digitar, disse Lewis.

“Há também uma infinidade de outras aplicações interessantes, como o uso do pensamento em videogames (em vez de ter que usar um controlador)”, acrescentou. “E onde dois usuários têm BCI nas proximidades, a capacidade de simular uma forma de telepatia, por meio da qual os usuários comunicam-se uns com os outros simplesmente por meio do pensamento e do uso da codificação e decodificação BCI daqueles pensamentos."

Chang disse que o estudo seria expandido para incluir mais participantes afetados por paralisia severa e déficits de comunicação. A equipe está trabalhando atualmente para aumentar o número de palavras no vocabulário disponível e melhorar a velocidade da fala.

Mas a aceleração da BCI anda de mãos dadas com o aprendizado de máquina, disse Lewis.

"O BCI precisa treinar e aprender a atividade cerebral, por usuário, para entender quais partes do cérebro e quais tipos de atividade se correlacionam com pensamentos e ações específicas", acrescentou. "Os usuários precisarão treinar um aplicativo antes que ele corresponda às suas expectativas."