Un científico japonés desarrolló una técnica con escáneres cerebrales e IA que convierte imágenes mentales en descripciones textuales precisas, abriendo debates éticos y posibles aplicaciones médicas.
Un nuevo avance tecnológico y neurocientífico en Japón ha captado la atención internacional al lograr convertir imágenes mentales humanas en texto mediante el uso de escáneres cerebrales combinados con inteligencia artificial. El método fue desarrollado por el investigador Tomoyasu Horikawa, quien publicó los resultados el 5 de noviembre en Science Advances, señalando que la herramienta representa un progreso significativo respecto a métodos anteriores que solo habían conseguido transcribir palabras pensadas, mas no imágenes complejas visualizadas o recordadas.
Este nuevo procedimiento fue denominado “mind-captioning” o subtitulación mental y emplea algoritmos avanzados de IA capaces de interpretar información cerebral relacionada con objetos, lugares, acciones, eventos y las relaciones existentes entre ellos. Horikawa explicó que traducir imágenes internas ha sido históricamente más complicado que convertir pensamientos en palabras, debido a la naturaleza multidimensional y asociativa del contenido visual mental.
Para llevar a cabo la investigación, el equipo trabajó con seis participantes —cuatro hombres y dos mujeres japoneses entre 22 y 37 años— empleando escáneres cerebrales mientras observaban 2,180 videoclips sin sonido, con escenas variadas que incluían objetos, ambientes y actividades humanas o animales. La IA utilizó los subtítulos originales de dichos videos para transformarlos en secuencias numéricas, las cuales sirvieron como referencia para modelos de decodificación que correlacionaban los patrones cerebrales con información descriptiva previamente procesada por un modelo de lenguaje generativo.
Posteriormente, la herramienta fue probada con videos y recuerdos que la IA no había analizado durante el entrenamiento, lo que permitió evaluar su capacidad real de interpretación independiente. Un algoritmo adicional generó gradualmente frases en inglés que coincidieran con los patrones neuronales decodificados, aun cuando los participantes no dominaban el idioma. Con el tiempo, el sistema logró mayor precisión para describir lo visto o recordado, sin depender de la tradicional “red del lenguaje”, lo que abre puertas a aplicaciones clínicas para personas con daños neurolingüísticos, incluyendo quienes padecen afasia o esclerosis lateral amiotrófica (ELA).
Expertos externos, como Marcello Ienca, académico en neuroética de la Universidad Técnica de Múnich y presidente electo de la Sociedad Internacional de Neuroética, consideraron el avance como “un paso adicional hacia lo que podría ser llamado lectura cerebral o lectura de mentes”, aunque destacó que debe abordarse con responsabilidad. De forma similar, el psicólogo Scott Barry Kaufman, del Barnard College, valoró el potencial terapéutico afirmando que podría transformarse en una herramienta para apoyar a personas con dificultades profundas de comunicación, incluyendo pacientes no verbales.
No obstante, los especialistas advierten que el avance podría desencadenar desafíos éticos y de privacidad sin precedentes, especialmente si tecnologías similares llegaran a emplearse en bebés, animales o incluso sistemas comerciales. Ienca subrayó que compañías como Neuralink, de Elon Musk, ya han expresado públicamente intenciones de desarrollar implantes neuronales para uso generalizado, lo que plantea la necesidad de estrictas regulaciones. Según expresó, el acceso a información mental podría revelar datos altamente sensibles, tales como predisposición a demencia, trastornos psiquiátricos o cuadros depresivos.
Por su parte, el investigador Łukasz Szoszkiewicz, de la Universidad Adam Mickiewicz y director de Asuntos Europeos en Neurorights Foundation, enfatizó que la protección de la privacidad mental debe tratarse como prioritaria y urgente. Sugirió requisitos de consentimiento explícito, limitaciones en el uso de datos neuronales, procesamiento local en dispositivos controlados por el usuario y mecanismos de desbloqueo voluntario para evitar filtraciones cognitivas no autorizadas.
A pesar de la expectativa generada, Horikawa aclaró que el método aún requiere grandes cantidades de datos personalizados y cooperación activa; por ello, todavía no es una herramienta precisa para uso práctico fuera de laboratorios especializados. Además, los estímulos visuales empleados fueron comunes y predecibles, por lo que no se ha demostrado su eficacia interpretando imágenes mentales poco convencionales o altamente imaginativas. Ante ello, aseguró que aunque la tecnología promete enormes beneficios en investigación neurocientífica, no representa una amenaza inmediata capaz de leer pensamientos privados con exactitud.
