Un uomo incapace di articolare suoni comprensibili a causa di una malattia neurodegenerativa riesce ora a parlare in modo espressivo, a controllare l’intonazione delle parole e persino a riprodurre melodie molto semplici. Merito di un’interfaccia cervello-computer che traduce le sue intenzioni vocali, verbali ma non solo, in modo quasi istantaneo. Il sistema di voce prostetico appena descritto su Nature \u00e8 la cosa pi\u00f9 vicina al parlato naturale mai raggiunta da questo tipo di tecnologie. Casey Harrell \u00e8 un attivista climatico 47enne affetto da Sclerosi Laterale Amiotrofica (SLA), una malattia neurodegenerativa progressiva caratterizzata dalla perdita dei motoneuroni, le cellule nervose di cervello e midollo spinale che permettono i movimenti della muscolatura volontaria. La patologia ha indebolito i muscoli che Harrell usava per parlare: anche se l’uomo riesce a produrre suoni e muovere la bocca, le parole che articola sono confuse e poco intelleggibili. Il paziente aveva gi\u00e0 una serie di 256 elettrodi impiantati per un precedente studio nella corteccia motoria, una regione del cervello che controlla il movimento. Maitreyee Wairagkar, neuroscienziata della Universit\u00e0 della California, Davis, e i colleghi, hanno istruito un sistema di intelligenza artificiale per decodificare l’attivit\u00e0 elettrica nella corteccia motoria dell’uomo ogni 10 millisecondi. Trasformando i comandi motori per le parole in suoni comprensibili, poi letti da una voce sintetica. L’interfaccia cervello-computer utilizza un approccio che gli autori dello studio definiscono \u00abcompletamente privo di restrizioni\u00bb: decodifica in tempo reale non le intere parole e neanche le loro sottounit\u00e0, bens\u00ec ogni minimo, singolo suono che l’uomo intende produrre. Incluse le parole senza significato e le interiezioni come \u00abuuhmmm\u00bb o \u00abeeeeeh\u00bb, che usiamo per attaccare una frase all’altra. Ma il sistema riesce anche a tradurre l’enfasi che talvolta si intende dare a una singola parola, o l’intonazione vocale pi\u00f9 elevata di quando si pone una domanda. Elementi che rendono il discorso molto pi\u00f9 naturale di quanto si potesse sperare per impianti di questo tipo. Harrell \u00e8 persino riuscito a cantare alcune semplici melodie, di tre o quattro note. Da decenni si lavora a sistemi per ripristinare la capacit\u00e0 di parlare in pazienti paralizzati. Oggi algoritmi di machine learning possono essere addestrati a collegare schemi di attivit\u00e0 neurale alle parole di un vocabolario predeterminato, anche molto ampio, con un repertorio di decine di migliaia di parole. Ma l’interfaccia cervello-computer usata da Harrell, capace di produrre anche interiezioni senza senso con il solo scopo di aggiungere espressivit\u00e0 al parlato, ha dimostrato di poter tradurre anche suoni che esulano da un vocabolario prestabilito. Inoltre, i progressi negli algoritmi di AI utilizzati e il numero importante di elettrodi impiantati nel cervello di Harrell permettono all’interfaccia di ricreare le parole pensate dal paziente con un ritardo di soli 25 millisecondi: circa il tempo necessario affinch\u00e9 la nostra voce venga udita dalle nostre orecchie, 40 volte in meno il ritardo accumulato da altri impianti. I tempi ravvicinati e simili al linguaggio naturale, e la maggiore espressivit\u00e0 rendono il nuovo sistema pi\u00f9 adatto a essere impiegato in dialoghi che contemplino un \u00abbotta e risposta\u00bb e varie interruzioni. A differenza dei metodi usati finora, paragonabili piuttosto a scambi in differita, come messaggi vocali su WhatsApp. Inoltre, l’interfaccia addestrata a cogliere le intonazioni si presta a essere impiegata in lingue tonali, in cui le variazioni di tono determinano significati diversi.<\/p>\n\n\n\n
Elisabetta Intini<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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