Investigadores de la Universidad Aalto han desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de replicar con alta fidelidad el proceso de lectura humana. Este modelo intenta descifrar las decisiones cerebrales que llevan a avanzar, saltar términos o reexaminar fragmentos para alcanzar una mejor comprensión.
Publicado en la revista Nature Human Behaviour, el estudio empleó aprendizaje por refuerzo y fue entrenado con millones de documentos para perfeccionar los movimientos oculares en función de la comprensión. Los autores sostienen que la interacción entre memoria, limitaciones temporales y estrategia visual es clave para entender las diferencias individuales en la lectura.
A largo plazo, el equipo plantea que este enfoque podría evaluarse en aplicaciones de apoyo para personas con dislexia y en sistemas que personalicen los textos según las capacidades de cada lector.
Por años, los modelos de lectura solo habían logrado imitar parcialmente el movimiento ocular usando enormes bases de datos de seguimiento visual, sin captar completamente el origen de la comprensión. Ese vacío mantenía sin respuesta una pregunta fundamental: ¿es posible representar ese proceso en tiempo real mientras alguien lee?
El modelo organiza la lectura en tres niveles y aprende por prueba y error
El sistema replica un comportamiento típico del lector humano: determinar qué secciones merecen más atención, cuáles pueden omitirse y en qué momento es necesario retroceder para no perder el hilo. Para lograrlo, analiza la información en tres niveles simultáneamente: la palabra, la frase y el texto global.
El equipo se basó en el concepto de racionalidad de recursos, que sostiene que la atención es un recurso finito y que el cerebro la asigna de la forma más eficiente posible para lograr comprensión dentro del tiempo y las capacidades disponibles.
Además, el modelo integra rasgos individuales del lector, como el idioma, la memoria, la visión y la velocidad de los movimientos oculares. Shengdong Zhao, profesor de la City University de Hong Kong, señaló en un comunicado oficial:
“leer parece no requerir esfuerzo, pero tu cerebro está decidiendo constantemente dónde mirar, qué saltear y cuándo retroceder, gastando la atención como un presupuesto para maximizar la comprensión”
Según el comunicado universitario, el sistema aprendió mediante prueba y error cuál estrategia le brindaba mejor comprensión. Cuando identifica que falta una palabra o un fragmento esencial para mantener el sentido, puede retroceder y recuperar esa información.
Posibles usos en salud y lectura
El modelo aún no constituye una herramienta clínica lista para usar, pero los investigadores sugieren que podría emplearse para diseñar ayudas de lectura personalizadas, probar aplicaciones para personas con dislexia y optimizar textos en situaciones donde la velocidad de comprensión es crítica.
Antti Oulasvirta, profesor de la Universidad Aalto, lo explicó así:
“Podríamos tomar el mismo texto fuente, por ejemplo un pasaje enredado de escritura legal, y con poco esfuerzo producir versiones más comprensibles para distintos lectores”
La intención, según el medio institucional, es hacer un contenido más accesible sin alterar su esencia informativa.
El comunicado también aludió a aplicaciones en realidad aumentada, que superpone datos digitales al mundo físico. Al respecto, el investigador afirmó:
“Queremos ayudar a los usuarios en situaciones en tiempo real, por ejemplo, diseñando texto que ayude a los conductores sin distraerlos”
Esta aplicación concreta permite definir cuánto texto mostrar y en qué momento, con el objetivo de disminuir la carga cognitiva. El mismo principio podría aplicarse en el ámbito de la salud, particularmente en herramientas de apoyo para quienes enfrentan dificultades lectoras.
La universidad presentó esta línea como una fase futura de evaluación, no como una aplicación ya validada. En consecuencia, el posible impacto sanitario del hallazgo sigue siendo una vía de desarrollo, no una solución disponible.
La investigación parte de una actividad diaria que ha estado presente desde los inicios de la escritura. Antti Oulasvirta indicó en el comunicado que aún dependemos de “textos producidos para uso masivo y no para una persona individual y una situación específica”.
Fuente: Infobae