Mientras Elon Musk sigue apostando por implantes cerebrales para conectar la mente humana con las máquinas, un equipo de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) ha demostrado que tal vez no sea necesario abrir el cráneo para lograr un resultado similar. Un nuevo dispositivo no invasivo, potenciado por inteligencia artificial, ha permitido a un hombre con parálisis parcial controlar un brazo robótico con un 93% de éxito, según publica Nature Machine Intelligence.
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Las interfaces cerebro–ordenador (BCI, por sus siglas en inglés) buscan traducir la actividad cerebral en órdenes para manejar dispositivos externos. Hasta ahora, las más efectivas eran las invasivas, como las desarrolladas por Neuralink, que requieren cirugía para implantar electrodos en la corteza cerebral. Estos sistemas han demostrado precisión, pero plantean riesgos quirúrgicos y elevados costes. Hasta ahora, las alternativas no invasivas, basadas en técnicas como el electroencefalograma, parecían hasta ahora menos fiables y demasiado limitadas.
Sin embargo, el equipo de Jonathan Kao, profesor de ingeniería biomédica en UCLA, ha combinado señales cerebrales recogidas desde el exterior con un sistema de inteligencia artificial que actúa como “copiloto”. De este modo, el algoritmo interpreta la intención del usuario y le ayuda a completar la acción deseada.
A Elon Musk le sale un nuevo competidor: una inteligencia artificial permite a un paralítico mover el brazo sin necesidad de una operación quirúrgica como las de Neuralink.
En la prueba, un paciente paralizado logró mover un brazo robótico para desplazar bloques en una mesa con un nivel de acierto que alcanzó el 93%. “Estos copilotos colaboran con el usuario del BCI e intentan inferir los objetivos que desea alcanzar, y luego ayudan a completar esas acciones”, explicó Kao en declaraciones a Nature.
La novedad de este experimento es que plantea una alternativa real al enfoque quirúrgico de Elon Musk. Según los investigadores, el sistema podría democratizar el acceso a las interfaces cerebro–máquina, ya que no exige operaciones invasivas y reduce el riesgo clínico. Para Zhengwu Liu, investigador de la Universidad de Hong Kong que no participó en el estudio, “es una buena forma de lograr un sistema híbrido humano–máquina más poderoso”.
La autonomía compartida no debe hacerse a costa de la autonomía del usuario
No obstante, la propuesta genera debate en torno a la autonomía del usuario. El hecho de que un algoritmo “asista” al cerebro plantea dudas sobre el control final de la acción. Mark Cook, profesor de neurociencia clínica en la Universidad de Melbourne, advierte que “la autonomía compartida no debe hacerse a costa de la autonomía del usuario”. La clave estará en garantizar que la inteligencia artificial complemente, pero no suplante, las decisiones humanas.
El hallazgo se suma a una carrera tecnológica que enfrenta dos visiones opuestas. Por un lado, el modelo invasivo de Neuralink, con chips implantados directamente en el cerebro, que promete la máxima precisión y conexión directa con las neuronas. Por otro, el modelo no invasivo de UCLA, que aprovecha la potencia de la inteligencia artificial para suplir las limitaciones de la lectura externa de la actividad cerebral.
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El futuro de las BCI dependerá de cuál de estos enfoques gane la confianza de la sociedad. La pregunta ya no es solo cuál será técnicamente superior, sino qué modelo será más aceptado: los implantes permanentes bajo la piel o los sistemas externos capaces de leer la mente desde fuera con la ayuda de algoritmos.
