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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Algoritmos são treinados para ler pensamentos

Avanços na inteligência artificial gera algoritmos cada vez mais capazes de ler pensamentos. Mas essa interação cérebro-máquina carrega questões éticas

Algoritmos são treinados para ler pensamentos
Milhões de ações que tomamos online formam um banco de dados pessoal (Foto: Pixabay)

Chovia quando Anne saiu do trabalho e seguiu em direção à estação do metrô. No caminho, viu uma capa de chuva na vitrine de uma loja e pensou: “Seria perfeita para me proteger da chuva”.

Mais tarde, sentada no metrô, Anne acessou o Instagram e viu uma capa de chuva idêntica à que vira na vitrine. “Como é possível que o anúncio da capa de chuva tenha aparecido no Instagram?”, pensou ela.

Na verdade, embora os algoritmos das redes sociais pareçam ter uma capacidade quase telepática de conhecer os usuários, as milhões de ações online como cliques, pesquisas, curtidas, conversas, compras, etc, formam um banco de dados pessoal.

Ainda assim, achamos que nossos pensamentos são invioláveis. Não no futuro, com o desenvolvimento da tecnologia da interface cérebro-computador (BCI).

No ano passado, com o uso de algoritmos da inteligência artificial (AI), pesquisadores mostraram que é possível transformar a atividade cerebral em fala ou texto, com a decodificação dos sinais neurais.

Nos últimos 20 anos, cientistas da computação decodificaram sinais de neurônios sensoriais e motores em comandos de computador. Esses comandos permitem mover um cursor pela tela e mexer no braço de um robô por meio da atividade cerebral. Mas a interface cérebro-computador associada a outras formas de cognição, como a fala, mostrou ser bem mais complexa.    

Porém, os avanços no aprendizado de máquina, um subcampo da AI, em que os computadores desenvolvem o reconhecimento de padrões e a capacidade de aprender, assim como os seres humanos, por meio da experiência, permitiram transformar a atividade cerebral em fala.

Em um estudo publicado em abril, uma equipe de pesquisadores da Universidade da Califórnia, em São Francisco, descreveu o método usado para decodificar sinais neurais em comandos computacionais.

Pequenos elétrodos registraram a atividade cerebral de cinco pessoas, bem como o movimento de suas mandíbulas, bocas e línguas enquanto liam em voz alta livros infantis. Esses dados foram usados no aprendizado de dois algoritmos. Um deles estudou a relação entre o córtex motor e os movimentos da face; o outro estudou como os movimentos expressaram sons.

Após esse aprendizado de máquina, os participantes do estudo releram os livros infantis. Com os dados coletados da atividade cerebral, os algoritmos decodificaram os sons e os traduziram em frases.

De acordo com Gopala Anumanchipalli, um especialista em linguística e um dos principais autores do estudo, os resultados indicam que a interface cérebro-computador ajudará pessoas com problemas de comunicação oral decorrentes de doenças como esclerose lateral amiotrófica e acidente vascular cerebral, a se expressarem.

Mas essa tecnologia poderá ter outras aplicações além da medicina. Em 2017, o Facebook anunciou que iria investir em um projeto para transformar a atividade cerebral em texto.  

Recentemente, o Facebook financiou um estudo da mesma equipe de pesquisadores da Universidade da Califórnia, no qual os participantes ouviram perguntas de múltipla escolha e as responderam em voz alta. Os dados de suas ondas cerebrais foram coletados por algoritmos. Em seguida, quando os participantes responderam a novas perguntas, os algoritmos transformaram as respostas em um texto na tela do computador em tempo real.    

Apesar do sucesso do estudo, segundo Marc Slutzky, professor de neurologia da Universidade Northwestern, a tecnologia BCI só pode decodificar os sinais neurais associados à tentativa de fala ou ao ato físico de articulação. A decodificação da “leitura da mente”, como pretende o Facebook, exigiria a transformação extremamente complexa de pensamentos abstratos em linguagem.

De acordo com Marcello Ienca, pesquisador do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique (ETHZ), as implicações éticas do acesso de empresas privadas a dados cognitivos de usuários de redes sociais precisam ser avaliadas com cuidado.

Adina Roskies, professora de filosofia da Universidade de Dartmouth, também aponta para problemas éticos na interação cérebro-computador, como identidade e responsabilidade moral. “À medida que os sistemas de algoritmos ficam mais complexos e abstratos, a identidade do homem e da máquina se dilui.”

Fontes:
The Guardian-Mind-reading tech? How private companies could gain access to our brains

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