Traduzido por Julio Batista
Original de Nicoletta Lanese para a Live Science

As técnicas anteriores de leitura da mente dependiam da implantação de eletrodos nas profundezas do cérebro das pessoas. O novo método, descrito em um relatório publicado em 29 de setembro no banco de dados de pré-publicação bioRxiv, baseia-se em uma técnica de varredura cerebral não invasiva chamada ressonância magnética funcional (fMRI). A fMRI rastreia o fluxo de sangue oxigenado através do cérebro e, como as células cerebrais ativas precisam de mais energia e oxigênio, essa informação fornece uma medida indireta da atividade cerebral.

Por sua natureza, esse método de varredura não pode capturar a atividade cerebral em tempo real, uma vez que os sinais elétricos liberados pelas células cerebrais se movem muito mais rapidamente do que o sangue se move pelo cérebro.

Mas, notavelmente, os autores do estudo descobriram que ainda podiam usar essa medida de indicador imperfeito para decodificar o significado semântico dos pensamentos das pessoas, embora não pudessem produzir traduções palavra por palavra. “Se você tivesse perguntado a qualquer neurocientista cognitivo no mundo há 20 anos se isso era factível, eles teriam rido de você”, disse o autor sênior Alexander Huth, neurocientista da Universidade do Texas em Austin (EUA), à The Scientist.

Para o novo estudo, que ainda não foi revisado por pares, a equipe escaneou os cérebros de uma mulher e dois homens na faixa dos 20 e 30 anos. Cada participante ouviu 16 horas totais de diferentes podcasts e programas de rádio em várias sessões no scanner.

A equipe então forneceu a essas varreduras um algoritmo de computador que eles chamaram de “decodificador”, que comparou padrões no áudio com padrões na atividade cerebral gravada.

O algoritmo poderia então fazer uma gravação de fMRI e gerar uma história com base em seu conteúdo, e essa história corresponderia ao enredo original do podcast ou programa de rádio “muito bem”, disse Huth à The Scientist.

Em outras palavras, o decodificador poderia inferir qual enredo cada participante ouviu com base em sua atividade cerebral.

Dito isso, o algoritmo cometeu alguns erros, como trocar os pronomes dos personagens e o uso da primeira e da terceira pessoa. Ele “sabe o que está acontecendo com bastante precisão, mas não sabe quem está fazendo as coisas”, disse Huth.

Em testes adicionais, o algoritmo conseguiu explicar com bastante precisão o enredo de um filme mudo que os participantes assistiram no scanner. Poderia até recontar uma história que os participantes estavam imaginando em suas cabeças.

A longo prazo, a equipe de pesquisa pretende desenvolver essa tecnologia para que possa ser usada em interfaces cérebro-computador projetadas para pessoas que não sabem ou não podem falar ou digitar.

Leia mais sobre o novo algoritmo do decodificador no The Scientist.