La primavera de 2017 se puede recordar como el inicio de la campaña de las Big Tech para entrar en nuestras cabezas. Fue entonces cuando conocimos la nueva empresa de interfaz cerebral de Elon Musk, Neuralink, dedicada a unir miles de electrodos en el cerebro de las personas. Unos días después, Facebook se unió al grupo anunciando que su sigiloso proyecto, Building 8 o Edificio 8, tenía la intención de construir un auricular o una cinta para la cabeza que permitiera a las personas enviar mensajes de texto con solo pensar en ellos, a una velocidad de 100 palabras por minuto.

El objetivo de la red social era una interfaz manos libres que cualquiera pudiera usar en entornos de realidad virtual (RV). "¿Y si pudiéramos escribir directamente desde el cerebro? Parece imposible, pero está más cerca de lo que la gente se imagina", dijo la antigua oficial de DARPA (la agencia de investigación del Pentágono) Regina Dugan, quien entonces era la jefa de la división de Hardware del Building 8.

La respuesta ya está aquí, pero no está nada cerca de lo que se imaginaban sus impulsores. Cuatro años después de anunciar aquel proyecto "increíblemente loco" de construir una interfaz de "habla silenciosa" utilizando la tecnología óptica para leer los pensamientos, Facebook ha decidido archivarlo, admitiendo que leer la mente de los usuarios todavía está muy lejos.

En una publicación de blog, Facebook explicó que suspendía el proyecto y que, en lugar de eso, se centraría en un controlador experimental de muñeca para RV que lee las señales musculares del brazo. El texto afirma: "Aunque todavía creemos en el potencial a largo plazo de las tecnologías ópticas [interfaz cerebro-máquina] en la cabeza, hemos decidido centrar nuestros esfuerzos inmediatos en un método de interfaz neuronal diferente con un camino más cercano al mercado".

El proyecto cerebral de Facebook había llevado a la empresa a un territorio inexplorado, incluida la financiación de cirugías cerebrales en un hospital de California (EE. UU.) y la creación de prototipos de cascos capaces de enviar la luz a través del cráneo. Pero, también, a los complicados debates sobre si las empresas tecnológicas deberían acceder a la información cerebral privada. Al final, la empresa parece haber decidido que la investigación simplemente no dará lugar a un producto lo suficientemente pronto.

El físico y neurocientífico que hasta el año pasado dirigió el proyecto del habla silenciosa, Mark Chevillet, pero recientemente cambió de puesto de trabajo para estudiar cómo Facebook maneja las elecciones, afirma: "Tenemos mucha experiencia práctica con estas tecnologías. Es por eso que podemos decir con confianza que, como interfaz de consumidor, un dispositivo óptico de habla silenciosa en la cabeza todavía está muy lejos. Posiblemente más lejos de lo que habíamos previsto".

Leer la mente

El motivo de esta tendencia relacionada con las interfaces cerebro-máquina es que las empresas ven el software controlado por la mente como un gran avance, tan importante como el ratón del ordenador, la interfaz gráfica de usuario o la pantalla táctil. Además, los investigadores ya han demostrado que si colocan electrodos directamente en el cerebro para captar las neuronas individuales, los resultados son extraordinarios. Los pacientes paralíticos con tales "implantes" pueden mover hábilmente brazos robóticos y jugar videojuegos o escribir a través del control mental.

El objetivo de Facebook era convertir esos hallazgos en una tecnología de consumo que cualquiera pudiera usar, lo que significaba un casco o unos auriculares que se pudieran poner y quitar. Chevillet detalla: "Nunca tuvimos la intención de crear un producto de cirugía cerebral". Dados los muchos problemas regulatorios del gigante de las redes sociales, su director ejecutivo, Mark Zuckerberg, declaró una vez que lo último que debería hacer la empresa era romper cráneos abiertos. "No quiero ver las audiencias del Congreso de EE. UU. sobre eso", bromeó.

De hecho, a medida que avanzan las interfaces cerebro-máquina, surgen nuevas e importantes preocupaciones. ¿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 los datos cerebrales, el libre albedrío y la privacidad mental de las empresas de tecnología. Teniendo en cuenta el pésimo historial de Facebook en cuanto la privacidad, la decisión de detener esta investigación puede tener el beneficio adicional de poner cierta distancia entre la empresa y las crecientes preocupaciones sobre los "neurorights" o "neuroderechos".

El proyecto de Facebook apuntaba específicamente a un controlador cerebral que encajara con sus ambiciones en la realidad virtual; compró Oculus VR en 2014 por 2.000 millones de dólares (1.695 millones de euros). Para lograrlo, la empresa adoptó un enfoque doble, según Chevillet. Primero, tenía que determinar si era posible una interfaz capaz de convertir el pensamiento en voz. Para eso, patrocinó una investigación en la Universidad de California en San Francisco (UCSF, en EE. UU.), en la que el investigador Edward Chang colocó electrodos en la superficie del cerebro de los participantes.

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

El equipo de la UCSF logró un progreso sorprendente, publicado en el New England Journal of Medicine, donde explicaba que había usado 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 había perdido su capacidad de expresar palabras comprensibles y únicamente podía gruñir o gemir después de un derrame cerebral grave. En su informe, el grupo de Chang explica que, con los electrodos en la superficie de su cerebro, Bravo-1 pudo crear frases en un ordenador a una velocidad de aproximadamente 15 palabras por minuto. La tecnología implica medir las señales neuronales en la parte de la corteza motora conectada con los esfuerzos de Bravo-1 para mover su lengua y el tracto vocal mientras imagina hablar.

Para conseguir ese resultado, el equipo de Chang le pidió a Bravo-1 que se imaginara pronunciando una de 50 palabras comunes casi 10.000 veces, introduciendo así las señales neuronales del paciente a un modelo de aprendizaje profundo. Después de entrenar al modelo para relacionar las palabras con las señales neuronales, el equipo pudo determinar correctamente la palabra que Bravo-1 pensaba decir el 40 % del tiempo (los resultados de esa probabilidad habrían sido de aproximadamente el 2 %). Aun así, sus frases tenían muchos errores. "Hola, ¿cómo estás?" podía aparecer como "Hambriento, ¿cómo estoy?"

Pero los científicos mejoraron el rendimiento al añadir un modelo de lenguaje, un programa que decide qué secuencias de palabras son más probables en inglés. Eso aumentó la precisión al 75 %. Con este enfoque ciborg, el sistema pudo predecir que la frase de Bravo-1 "Me corrige mi enfermera" en realidad significaba "Me gusta mi enfermera".

Por impresionante que sea el resultado, hay más de 170.000 palabras en inglés, por lo que el rendimiento se desplomaría fuera del vocabulario tan 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. Chevillet detalla: "Vemos aplicaciones en la tecnología de asistencia clínica en un futuro previsible, pero no es ahí donde está nuestro negocio. Nosotros nos centramos en las aplicaciones para el consumidor, y hay un largo camino por recorrer para lograr eso".

Foto: El equipo desarrollado por Facebook para la tomografía óptica difusa, que utiliza la luz para medir los cambios de oxígeno en la sangre dentro del cerebro. Créditos: Facebook

Fallo óptico

La decisión de Facebook de abandonar el intento de leer la mente no sorprende a los investigadores que estudian estas técnicas. El profesor de la Universidad de Northwestern (EE. UU.) Marc Slutzky, cuya antigua alumna Emily Mugler fue una contratada clave de Facebook para este proyecto, detalla: "No puedo decir que esté sorprendido, porque habían insinuado que disponían de un período de tiempo corto y que iban a reevaluar las cosas. Simplemente, hablando por experiencia, el objetivo de decodificar el habla es un gran desafío. Todavía estamos muy lejos de una solución práctica que lo abarque todo".

Aun así, Slutsky cree que el proyecto de la UCSF es un "siguiente paso impresionante" que demuestra tanto las asombrosas posibilidades de la ciencia de leer la mente como alguno de sus límites. "Queda por ver si puede decodificar el habla de forma libre. Un paciente que dice: Quiero un poco de agua' versus 'Quiero mi medicamento', bueno, son dos cosas diferentes", matiza. En su opinión, si los modelos de inteligencia artificial pudieran entrenarse durante más tiempo y en el cerebro de más de una persona, mejorarían rápidamente.

Mientras se realizaba la investigación de la UCSF, Facebook también financiaba a otros centros, como el Laboratorio de Física Aplicada de la Universidad Johns Hopkins (EE. UU.), para descubrir cómo introducir luz a través del cráneo para leer neuronas de forma no invasiva. Al igual que la resonancia magnética, esas técnicas se basan en detectar la luz reflejada para medir la cantidad de flujo sanguíneo a las regiones del cerebro.

Son estas técnicas ópticas las que siguen representando el mayor obstáculo. Incluso con las recientes mejoras, incluidas algunas de Facebook, no pueden captar las señales neuronales con suficiente resolución. Chevillet resalta que otro problema consiste en que el flujo sanguíneo que detectan estos métodos ocurre cinco segundos después de la activación de un grupo de neuronas, lo que hace que sea demasiado lento para controlar un ordenador.

"El hecho de que Facebook lo deje no va en contra de la tecnología óptica, es una evaluación de las cosas para las que intentan usarla", subraya el CEO y fundador de Kernel, Bryan Johnson, que este año ha comenzado a comercializar un casco que analiza el cerebro utilizando rayos infrarrojos cercanos. Johnson afirma que, al igual que la resonancia magnética, esta tecnología es mejor para medir los estados cerebrales generales, que cree que tiene aplicaciones como la detección de emociones o la atención. "El objetivo de Facebook es mejorar el control y esta tecnología no corresponde a ese objetivo. Mide una señal hemodinámica y esa señal es lenta", añade.

Y ahora, ¿qué?

Facebook planea centrarse en la tecnología que adquirió en septiembre de 2019, cuando compró la start-up CTRL-Labs por más de 500 millones de dólares (424 millones de euros), que fue una de sus mayores adquisiciones públicas desde la compra de Oculus. Esa empresa ha estado desarrollando un dispositivo para la muñeca que captura las señales eléctricas en los músculos del usuario, a través de la técnica conocida como EMG. Así puede detectar gestos o averiguar qué dedo de la mano se mueve.

No se trata de una interfaz cerebral, pero puede ser una forma más sencilla de interactuar en el mundo virtual que la que Facebook está creando con sus gafas de RV. Imagine, por ejemplo, dibujar un arco en un juego de aventuras y luego lanzar la flecha con un pequeño movimiento de los dedos. Según el neurocientífico de la Universidad de Stanford (EE. UU.) que es asesor de CTRL-Labs, Krishna Shenoy, su dispositivo puede registrar la actividad eléctrica en los músculos "a un nivel extraordinariamente detallado" y puede capturar movimientos "de varios dedos y con muy poco movimiento real".

En su publicación de blog, Facebook explica: "Tiene sentido centrar nuestra atención a corto plazo en las interfaces neuronales de la muñeca con la comprobada tecnología viable EMG, que creemos que tienen un camino más corto para llegar al mercado para la entrada de RA [realidad aumentada]/ RV".

La empresa afirma que planea hacer público el software que desarrolló para la decodificación del cerebro y también proporcionar acceso a los prototipos de los dispositivos, para que otros investigadores puedan beneficiarse de su trabajo. Chevillet concluye: "Hemos abordado los problemas clave: si es posible decodificar el habla a partir de la actividad cerebral y luego, si eso se puede lograr con un dispositivo óptico portátil. Creemos que con el tiempo será posible".