Facebook está abandonando los planes para hacer una interfaz que lea el cerebro

Un prototipo del dispositivo óptico de Facebook para leer señales cerebrales. Facebook

La primavera de 2017 puede recordarse como la fiesta de presentación de la campaña de Big Tech para entrar en tu cabeza. Fue entonces cuando se supo la noticia de la nueva empresa de interfaces cerebrales de Elon Musk, Neuralink, que está trabajando en cómo coser miles de electrodos en el cerebro de las personas . Días más tarde, Facebook se unió a la búsqueda cuando anunció que su secreto skunkworks, llamado Building 8, estaba intentando construir un auricular o una banda para la cabeza que permitiría a las personas enviar mensajes de texto con el pensamiento, tecleándolos a 100 palabras por minuto.

El objetivo de la empresa era una interfaz de manos libres que cualquiera pudiera usar en la realidad virtual. ¿Qué pasaría si pudieras escribir directamente desde tu cerebro? preguntó Regina Dugan, una ex oficial de DARPA que en ese entonces era directora de la división de hardware del Edificio 8. Suena imposible, pero está más cerca de lo que crees.

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Ahora la respuesta está aquí, y no está cerca en absoluto. Cuatro años después de anunciar un proyecto loco e increíble para construir una interfaz de voz silenciosa utilizando tecnología óptica para leer pensamientos, Facebook está archivando el proyecto, diciendo que la lectura del cerebro del consumidor aún está muy lejos.

En una entrada de blog, Facebook dijo que suspenderá el proyecto y, en cambio, se centrará en un controlador de muñeca experimental para realidad virtual que lee las señales musculares en el brazo . Si bien todavía creemos en el potencial a largo plazo de las tecnologías ópticas [interfaz cerebro-computadora] montadas en la cabeza, hemos decidido centrar nuestros esfuerzos inmediatos en un enfoque de interfaz neuronal diferente que tiene un camino más cercano al mercado, la compañía dicho.

El proyecto de mecanografía cerebral de Facebook lo había llevado a un territorio desconocido, que incluía financiación de cirugías cerebrales en un hospital de California y construyendo prototipos de cascos que podrían disparar luz a través del cráneo, y en duros debates sobre si las empresas tecnológicas deberían acceder a la información privada del cerebro. Sin embargo, en última instancia, la compañía parece haber decidido que la investigación simplemente no conducirá a un producto lo suficientemente pronto.

Obtuvimos mucha experiencia práctica con estas tecnologías, dice Mark Chevillet, el físico y neurocientífico que hasta el año pasado dirigió el proyecto de habla silenciosa, pero recientemente cambió de rol para estudiar cómo Facebook maneja las elecciones. Es por eso que podemos decir con confianza que, como interfaz de consumo, un dispositivo de voz silencioso óptico montado en la cabeza todavía está muy lejos. Posiblemente más tiempo de lo que hubiéramos previsto.

lectura de la mente

La razón de la locura por las interfaces cerebro-computadora es que las empresas ven el software controlado por la mente como un gran avance, tan importante como el mouse de la computadora, la interfaz gráfica de usuario o la pantalla táctil. Además, los investigadores ya han demostrado que si colocan electrodos directamente en el cerebro para tocar las neuronas individuales, los resultados son notables. Los pacientes paralizados con estos implantes pueden mover hábilmente los brazos robóticos y jugar video juegos o escribe a través del control mental.

El objetivo de Facebook era convertir tales hallazgos en una tecnología de consumo que cualquiera pudiera usar, lo que significaba un casco o unos auriculares que se podían poner y quitar. La compañía nunca tuvo la intención de fabricar un producto que implicara una cirugía cerebral, dice Chevillet. Dados los muchos problemas regulatorios del gigante social, el CEO Mark Zuckerberg dijo una vez que lo último que debería hacer la compañía es abrir cráneos. No quiero ver las audiencias del Congreso sobre eso, él había bromeado .

De hecho, a medida que avanzan las interfaces cerebro-computadora, surgen serias preocupaciones nuevas. ¿Qué pasaría si las grandes empresas tecnológicas pudieran conocer los pensamientos de las personas? En Chile, los legisladores incluso están considerando un proyecto de ley de derechos humanos para proteger datos cerebrales, libre albedrío y privacidad mental de empresas tecnológicas. Dado el pobre historial de privacidad de Facebook, la decisión de detener esta investigación puede tener el beneficio adicional de poner cierta distancia entre la empresa y las crecientes preocupaciones sobre los neuroderechos.

El proyecto de Facebook apuntaba específicamente a un controlador cerebral que pudiera encajar con sus ambiciones en la realidad virtual; compró Oculus VR en 2014 por $ 2 mil millones. Para llegar allí, la empresa adoptó un enfoque doble, dice Chevillet. Primero, necesitaba determinar si era posible una interfaz de pensamiento a voz. Para eso, patrocinó una investigación en la Universidad de California, San Francisco, donde un investigador llamado Edward Chang colocó almohadillas de electrodos en la superficie del cerebro de las personas.

Mientras que los electrodos implantados leen datos de neuronas individuales, esta técnica, llamada electrocorticografía o ECoG, mide grupos bastante grandes de neuronas a la vez. Chevillet dice que Facebook esperaba que también fuera posible detectar señales equivalentes desde fuera de la cabeza.

El equipo de la UCSF hizo algunos progresos sorprendentes y hoy informa en el New England Journal of Medicine que usó esos electrodos para decodificar el habla en tiempo real. El sujeto era un hombre de 36 años al que los investigadores se refieren como Bravo-1, quien después de un derrame cerebral grave perdió la capacidad de formar palabras inteligibles y solo puede gruñir o gemir. En su informe, el grupo de Chang dice que con los electrodos en la superficie de su cerebro, Bravo-1 ha podido formar oraciones en una computadora a una velocidad de unas 15 palabras por minuto. La tecnología consiste en medir señales neuronales en la parte de la corteza motora asociada con los esfuerzos de Bravo-1 para mover la lengua y el tracto vocal mientras imagina hablar.

Para llegar a ese resultado, el equipo de Chang le pidió a Bravo-1 que imaginara decir una de las 50 palabras comunes casi 10,000 veces, alimentando las señales neuronales del paciente a un modelo de aprendizaje profundo. Después de entrenar al modelo para unir palabras con señales neuronales, el equipo pudo determinar correctamente la palabra que Bravo-1 estaba pensando decir el 40 % de las veces (la probabilidad de que los resultados hubieran sido de alrededor del 2 %). Aun así, sus frases estaban llenas de errores. ¿Hola como estas? podría salir con hambre como estas.

Pero los científicos mejoraron el rendimiento al agregar un modelo de lenguaje, un programa que juzga qué secuencias de palabras son más probables en inglés. Eso aumentó la precisión al 75%. Con este enfoque de cyborg, el sistema podría predecir que la oración de Bravo-1, Justo a mi enfermera, en realidad significaba que me gustaba mi enfermera.

Por notable que sea el resultado, hay más de 170 000 palabras en inglés, por lo que el rendimiento se desplomaría fuera del vocabulario restringido de Bravo-1. Eso significa que la técnica, aunque podría ser útil como ayuda médica, no se acerca a lo que Facebook tenía en mente. Vemos aplicaciones en el futuro previsible en tecnología de asistencia clínica, pero no es ahí donde está nuestro negocio, dice Chevillet. Estamos enfocados en aplicaciones de consumo, y hay un largo camino por recorrer para eso.

Equipo desarrollado por Facebook para tomografía óptica difusa, que usa luz para medir los cambios de oxígeno en sangre en el cerebro.

FACEBOOK

falla óptica

La decisión de Facebook de abandonar la lectura del cerebro no sorprende a los investigadores que estudian estas técnicas. No puedo decir que me sorprenda, porque habían insinuado que estaban considerando un marco de tiempo corto y que iban a reevaluar las cosas, dice Marc Slutzky, profesor de Northwestern, cuya ex alumna Emily Mugler fue una contratación clave que Facebook hizo para su proyecto. . Solo hablando por experiencia, el objetivo de decodificar el habla es un gran desafío. Todavía estamos muy lejos de una solución práctica y que abarque todo.

Aun así, Slutzky dice que el proyecto de la UCSF es un próximo paso impresionante que demuestra tanto posibilidades notables como algunos límites de la ciencia de la lectura del cerebro. Dice que si los modelos de inteligencia artificial pudieran entrenarse durante más tiempo y en el cerebro de más de una persona, podrían mejorar rápidamente.

Mientras se llevaba a cabo la investigación de la UCSF, Facebook también pagaba a otros centros, como el Laboratorio de Física Aplicada de Johns Hopkins, para descubrir cómo bombear luz a través del cráneo para leer las neuronas de forma no invasiva. Al igual que la resonancia magnética, esas técnicas se basan en la detección de la luz reflejada para medir la cantidad de flujo de sangre a las regiones del cerebro.

Son estas técnicas ópticas las que siguen siendo el mayor obstáculo. Incluso con las mejoras recientes, incluidas algunas de Facebook, no pueden captar señales neuronales con suficiente resolución. Otro problema, dice Chevillet, es que los cambios en la sangre que estos métodos detectan alcanzan su punto máximo unos segundos después de que un grupo de neuronas se active, lo que hace que sea demasiado lento para controlar una computadora.

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La caída de Facebook no es una acusación a la tecnología óptica, es una evaluación de las cosas para las que están tratando de usarla, dice Bryan Johnson, CEO y fundador de Núcleo, que este año comenzó a comercializar un casco que mide el cerebro usando rayos infrarrojos cercanos. Dice que, al igual que la resonancia magnética, la tecnología es mejor para medir los estados cerebrales generales, que cree que tiene aplicaciones como la detección de emociones o la atención. El objetivo que tienen es mejorar el control, y esta tecnología no se ajusta a ese objetivo. Mide una señal hemodinámica, y esa señal es lenta, dice Johnson.

Que sigue

Facebook ahora planea enfocarse en una tecnología que adquirió en septiembre de 2019, cuando compró una startup llamada CTRL-Labs por más de $500 millones, una de sus adquisiciones públicas más grandes desde que se hizo cargo de Oculus. Esa compañía ha estado desarrollando un dispositivo de muñeca que captura señales eléctricas en los músculos de una persona a través de una técnica conocida como EMG. Esto puede detectar gestos o averiguar qué dedo está moviendo alguien.

Esa no es una interfaz cerebral, pero puede ser una forma más sencilla de participar en el mundo virtual que Facebook está construyendo con sus gafas de realidad virtual. Imagina, por ejemplo, dibujar un arco en un juego de aventuras y luego soltar la flecha con un pequeño movimiento en los dedos. Según Krishna Shenoy, un neurocientífico de la Universidad de Stanford que es asesor de CTRL-Labs, el dispositivo puede registrar la actividad eléctrica en los músculos a un nivel notablemente detallado y puede capturar los movimientos de varios dedos y con muy poco movimiento real.

En su publicación de blog, Facebook dijo que tiene sentido centrar nuestra atención a corto plazo en las interfaces neuronales basadas en la muñeca que usan EMG, una tecnología viable comprobada que creemos que tiene un camino más cercano al mercado para la entrada AR/VR.

La compañía dice que ahora planea abrir el software que desarrolló para la decodificación del cerebro y también brindar acceso a prototipos de dispositivos, para que otros investigadores puedan beneficiarse de su trabajo. Abordamos estos problemas clave: si puede decodificar el habla a partir de la actividad cerebral y luego, puede decodificarlo con un dispositivo óptico portátil, dice Chevillet.

Creemos que eventualmente será posible.

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