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Creó una interfaz cerebral que predice y anticipa el canto de los pájaros

El aprendizaje automático logra algo que parecía imposible: traducir el pensamiento de los pájaros en canto. Y todavía no es suficiente: el gran objetivo es la voz humana

gianluca ricciodi gianluca riccio
in Tecnología
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Junio ​​19 2021
⚪ Lee en 4 minutos
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Investigadores de la Universidad de California en San Diego construyeron recientemente un sistema de aprendizaje automático que predice qué pájaros están a punto de cantar.

Si no encuentra grandes posibilidades prácticas, empiezo por decirle que la síntesis de voz predictiva en tiempo real para prótesis de voz ya sería una gran cosa. Pero las implicaciones de comprender el canto de los pájaros podrían ir mucho más allá.

El canto de los pájaros, un mundo extremadamente articulado

El canto de los pájaros es una forma compleja de comunicación que involucra ritmo, tono y, lo más importante, comportamientos aprendidos.

Según los investigadores, enseñar a una IA a comprender (y ser capaz de construir lo suficiente para anticipar) el canto de los pájaros es un paso valioso en el camino para reemplazar las vocalizaciones humanas biológicas.

Las prótesis motoras utilizan primates como modelo animal. No existe un modelo similar para prótesis de voz. Esta es quizás la razón por la que estos son más limitados en términos de tecnología de interfaz neuronal, cobertura cerebral y diseño de estudios de comportamiento.

Canto de los pajaros

No es fácil "pensar" en el canto de los pájaros, pero es un paso importante

Los pájaros cantores son un modelo interesante de comportamiento vocal complejo aprendido. El canto de los pájaros comparte una serie de similitudes únicas con el lenguaje humano. Su estudio ya ha proporcionado una excelente información general sobre los mecanismos y circuitos que subyacen al aprendizaje, la ejecución y el mantenimiento de las habilidades motoras vocales.

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Pero traducir vocalizaciones en tiempo real no es un desafío fácil. Los sistemas actuales todavía son lentos en comparación con nuestros patrones naturales de pensamiento y habla.

Piénselo, porque es genial: los sistemas de procesamiento del lenguaje natural de última generación todavía luchan, y mucho, para mantenerse al día con el pensamiento humano.

Todavía somos demasiado rápidos para un coche

Al interactuar con nuestro Asistente de Google o Alexa, a menudo hay una pausa más larga de lo que esperaríamos al hablar con una persona real. Esto se debe a que la inteligencia artificial está procesando nuestro habla, determinando el significado de cada palabra en relación con sus capacidades y luego descubriendo a qué reacciones o programas acceder para responder.

Por supuesto, ya es sorprendente que estos sistemas basados ​​en la nube funcionen a esta velocidad. Pero todavía no son lo suficientemente buenos como para crear una interfaz en tiempo real que permita a los sin voz hablar a la velocidad del pensamiento.

Investigación sobre el canto de los pájaros

Canto de los pajaros
Un grupo de pinzones cebra.

Primero, el equipo implantó electrodos en una docena de cerebros de aves (pinzones cebra) y luego comenzó a registrar la actividad cerebral durante el canto de los pájaros.

Pero no es suficiente entrenar una inteligencia artificial para reconocer la actividad neuronal de las aves durante su canto: incluso el cerebro de un pájaro es demasiado complejo para mapear completamente el funcionamiento de las comunicaciones entre sus neuronas.

Para ello, los investigadores entrenaron otro sistema para reducir canciones en tiempo real a patrones reconocibles con los que la inteligencia artificial puede trabajar.

Es muy interesante, porque proporciona una solución a un problema pendiente.

El procesamiento del canto de los pájaros en tiempo real es impresionante y replicar estos resultados con lenguaje humano sería histórico.

Pero este primer trabajo aún no está listo. Y aún no se puede adaptar a otros sistemas de voz. Puede que no funcione más allá del canto de los pájaros.

Pero si lo hiciera, sería uno de los primeros y gigantescos saltos tecnológicos para las interfaces cerebro-computadora desde el resurgimiento del aprendizaje profundo en 2014.

Lea el documento completo aquí.

Etiquetas: inteligencia artificialAprendizaje automáticoPrótesis de voz
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