Científicos de Harvard lograron descifrar el diálogo interno del cerebro y convertir pensamientos en palabras

El desarrollo de interfaces cerebro-computadora (BCI) y modelos avanzados de inteligencia artificial abre un nuevo horizonte para quienes perdieron la capacidad de hablar. Un equipo de la Universidad de Harvard logró un avance significativo: descifrar el “habla interna” en personas con parálisis. Los resultados se publicaron en la revista Cell.

El trabajo, conducido por Daniel Rubin, Ziv Williams y Leigh Hochberg junto a BrainGate y el Hospital General de Massachusetts, marca un avance tras décadas de investigación en neurociencia y tecnología médica. Hasta ahora, el uso de las BCI permitía a personas con parálisis manejar dispositivos o escribir mediante señales cerebrales asociadas a movimientos imaginados. El nuevo estudio va más allá, enfocándose en decodificar el diálogo silencioso que ocurre en la mente: ese habla interna que nunca se pronuncia en voz alta.

Tecnología detrás de la decodificación

La técnica se basa en implantar pequeñas matrices de electrodos en la corteza motora del cerebro de los participantes. Estos sensores registran las señales vinculadas a los músculos del habla, como la boca, la mandíbula y la lengua, cuando los individuos intentan pronunciar frases concretas. Aunque los músculos no se muevan, el cerebro sigue enviando las órdenes correspondientes.

Luego, modelos de aprendizaje automático procesan estas señales para reconstruir las palabras o frases más probables, empleando una base de treinta y nueve fonemas del inglés. Como explicó Ziv Williams: “Por ejemplo, si se detectan patrones cerebrales que corresponden al sonido ‘D’ y al sonido ‘G’, hay mucha probabilidad de que la palabra que buscan sea ‘dog’ (perro en inglés)”.

Así, incluso cuando la persona no emite sonidos, el intento mental de pronunciar queda registrado y parcialmente traducido a palabras.

Tras demostrar la decodificación de palabras pensadas y con intención de pronunciar, el equipo avanzó hacia un reto mayor: identificar palabras que solo existen en el pensamiento, sin siquiera intención de decirlas. En uno de los experimentos, los participantes contaban figuras utilizando solo su habla interna. Los algoritmos identificaron los números pensados, un hito para la decodificación de pensamientos.

Por ejemplo, si alguien cuenta mentalmente del uno al cinco, el sistema puede detectar esas palabras numéricas y reconstruirlas. Aunque el sistema aún no logra leer cualquier pensamiento, los investigadores consideran este avance un paso decisivo hacia la interpretación directa de ideas.

Limitaciones y desafíos pendientes

A pesar del progreso, persisten desafíos. Al intentar decodificar pensamientos desestructurados, como recuerdos personales o evocaciones, el sistema resultó impreciso y solo obtuvo información neural inespecífica.

Daniel Rubin subrayó la complejidad de la tarea: “La experiencia del pensamiento interno es diferente en cada individuo. Cuando pienso, oigo mi propia voz; siempre tengo un monólogo interno. Pero esa no es necesariamente una experiencia universal”. Algunas personas, sobre todo quienes utilizan lenguaje de señas, pueden experimentar el pensamiento como movimientos o imágenes, lo que añade un obstáculo extra, ya que las concepciones del pensamiento varían entre individuos.

Decodificar el habla interna es viable si sigue la estructura del lenguaje. Si predominan imágenes o sensaciones, las herramientas actuales todavía no pueden realizar esa traducción.

Impacto real y futuro de la tecnología

Pese a las limitaciones técnicas, el impacto ya es tangible en la vida de los participantes. Dos de las cuatro personas estudiadas emplean la BCI como su principal vía de expresión. Rubin destacó: “La comunicación es fundamental para nosotros como personas”, y cada avance aporta una mejora genuina en la calidad de vida de quienes enfrentan barreras para comunicarse.

El proceso todavía es lento, pero abre la puerta a la recuperación de la autonomía y refuerza la integración social.

Implantes de nueva generación, con mayor densidad de electrodos, permitirán captar señales neuronales más detalladas y complejas, por lo que la decodificación del habla interna será más precisa. Esto podría derivar en sistemas capaces de convertir pensamientos internos en frases completas, facilitando una comunicación mucho más natural.

El compromiso de los participantes resulta esencial para estos avances. Muchos colaboran con la intención de que su experiencia beneficie a futuras generaciones, sentando las bases para una comunicación más plena y autónoma en personas con parálisis.

La posibilidad de convertir pensamientos en palabras se acerca, dejando de ser una fantasía tecnológica para afianzarse como realidad creciente. El objetivo ahora es ampliar los límites de la comprensión cerebral, para que quienes no pueden hablar logren expresarse simplemente pensando en lo que desean comunicar.