Gedankenlesen mit künstlicher Intelligenz

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Gedankenlesen mit künstlicher Intelligenz

Table of Contents:

  1. Einführung in die Hirnkommunikation 🧠
  2. Funktionsweise der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) 🌪️
  3. Vor- und Nachteile der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) ✅❌
  4. Elektroenzephalographie (EEG) zur Messung der Hirnaktivität ⚡
  5. Elon Musks "Neuralink" Projekt 💡
  6. Die Kodierung von Konzepten im Gehirn 🧩
  7. Experiments zur Gedankenanalyse mittels fMRI 🧪
  8. Gedankenanalyse durch Deep Learning und fMRI 🧠💻
  9. Konvertierung von Gehirnsignalen in Sprache 🗣️
  10. Fortschritte bei der Texterkennung aus Gehirnsignalen 🚀

Einführung in die Hirnkommunikation 🧠

Die menschliche Kommunikation erfolgt durch die Umwandlung von Gedanken in Bewegung. Ob es sich um Körpersprache, Sprache oder Schreiben handelt, wir nutzen auf die eine oder andere Weise Muskeln, um Informationen zu teilen. Es wäre jedoch äußerst praktisch, wenn wir direkt von unserem Gehirn aus miteinander oder mit einem Computer kommunizieren könnten. Wie weit ist diese Technologie fortgeschritten? Wie funktioniert sie? Und was kommt als Nächstes? Darüber werden wir heute sprechen.

Funktionsweise der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) 🌪️

Wissenschaftler haben derzeit zwei Möglichkeiten, herauszufinden, was in Ihrem Gehirn vor sich geht. Eine Möglichkeit besteht darin, die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI) einzusetzen, die andere Möglichkeit besteht darin, Elektroden zu verwenden.

Die funktionelle Magnetresonanztomographie oder fMRI misst den Blutfluss zu verschiedenen Hirnregionen. Der Blutfluss korreliert mit der neuronalen Aktivität. Damit können Sie feststellen, welche Teile des Gehirns bei einer bestimmten Aufgabe aktiviert werden. Der Vorteil der fMRI besteht darin, dass sie uns Informationen über die räumliche Verteilung der Aktivität im Gehirn liefert.

Allerdings hat die fMRI Einschränkungen. Die Patienten müssen in einer großen Maschine liegen, was teuer und zeitaufwendig ist. Die zeitliche Auflösung der fMRI ist begrenzt und beträgt normalerweise einige Sekunden. Dadurch kann die fMRI nicht viel über schnelle und temporäre Prozesse aussagen.

Vor- und Nachteile der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) ✅❌

Die funktionelle Magnetresonanztomographie bietet sowohl Vor- als auch Nachteile:

Vorteile:

  • Liefert Informationen über die räumliche Verteilung der Aktivität im Gehirn
  • Kann helfen, bestimmte Aufgaben des Gehirns zu identifizieren und zu verstehen

Nachteile:

  • Erfordert teure und zeitaufwendige Untersuchungen
  • Begrenzte zeitliche Auflösung, kann keine schnellen und temporären Prozesse erfassen

Um schnellere und genauere Informationen über die Hirnaktivität zu erhalten, wird auch die Elektroenzephalographie (EEG) eingesetzt. Diese Methode misst die elektrischen Ströme, die durch Elektroden auf der Kopfhaut des Patienten fließen. Die zeitliche Auflösung des EEG ist viel besser als die der fMRI, aber es liefert nur eine grobe Vorstellung davon, aus welcher Region das Signal stammt. Eine bessere Methode besteht darin, die Elektroden direkt auf die Oberfläche des Gehirns zu legen, was jedoch eine Operation erfordert.

Elektroenzephalographie (EEG) zur Messung der Hirnaktivität ⚡

Die Elektroenzephalographie oder EEG misst die elektrischen Ströme, die durch Elektroden auf der Kopfhaut fließen. Diese Methode liefert eine bessere zeitliche Auflösung als die fMRI, aber sie liefert nur eine grobe Vorstellung davon, aus welcher Region das Signal stammt. Eine genauere Methode besteht darin, die Elektroden direkt auf die Oberfläche des Gehirns zu legen, was jedoch eine Operation erfordert.

Elon Musk und sein "Neuralink" Projekt 💡

Elon Musk hat die Vision, dass Menschen eines Tages bereit sein könnten, Elektroden in ihr Gehirn implantieren zu lassen. Mit seinem "Neuralink"-Projekt hat er bereits Investitionen in diese Richtung getätigt. Allerdings gestaltet es sich schwierig, eine solche Forschung genehmigen zu lassen, wenn sie das Bohren von Löchern in den Köpfen anderer Menschen erfordert. Daher setzen die meisten Studien derzeit auf die fMRI-Methode oder auf Personen, die bereits aus anderen Gründen Löcher im Kopf haben.

Die Kodierung von Konzepten im Gehirn 🧩

Bevor wir uns mit den neuesten Studien befassen, möchte ich unseren Unterstützern auf Patreon der Stufe vier danken. Eure Unterstützung trägt wesentlich dazu bei, dass dieser Kanal weitergeführt werden kann. Du kannst auch Teil der Geschichte werden, schau dir unsere Seite auf Patreon an, der Link befindet sich in der Info unten.

Lassen Sie uns nun auf die Erkenntnisse der Wissenschaftler eingehen. Forscher der Carnegie Mellon University und anderer amerikanischer Universitäten haben eine Reihe interessanter Experimente mit der fMRI durchgeführt. In einem dieser Experimente wurden elf Probanden in die MRI-Maschine gelegt und ihnen ein Wort auf einem Bildschirm gezeigt. Die Teilnehmer wurden gebeten, das Konzept zu den jeweiligen Nomen zu denken, z.B. einen Apfel, eine Katze, einen Kühlschrank usw. Dann wurden die Gehirnscans von 10 dieser Personen zusammen mit dem Wort, zu dem die Personen aufgefordert wurden, an eine Künstliche Intelligenz weitergegeben. Die KI suchte nach Mustern in der Gehirnaktivität, die mit den Wörtern korrelierten, und erratete dann allein anhand des Gehirnscans, woran die 11. Person dachte. Das Programm hatte dabei etwa dreiviertel der Zeit recht.

Das mag nicht besonders gut sein, aber es ist besser als Zufall - es ist ein Beweisprinzip. Unterwegs haben die Forscher jedoch eine sehr interessante Entdeckung gemacht. Die Studie umfasste Teilnehmer, deren Muttersprache entweder Englisch oder Portugiesisch war, aber ihre Gehirnsignatur war unabhängig davon. Tatsächlich fanden die Forscher heraus, dass das Gehirn das durch ein Wort codierte Konzept nicht viel mit dem Wort selbst zu tun hat. Stattdessen codiert das Gehirn das Konzept, indem es diesem unterschiedliche Eigenschaften zuordnet. Sie haben drei dieser Eigenschaften identifiziert:

1) Essensbezogene Eigenschaften. Dieses Gehirnmuster wird für Wörter wie "Apfel", "ToMate" oder "Salat" aktiviert. 2) Bezug zur Unterkunft. Dieses Muster wird zum Beispiel für "Haus", "Schrank" oder "Regenschirm" aktiviert. 3) Interaktion zwischen Körper und Objekt. Zum Beispiel, wenn das Konzept "Zange" ist, aktiviert das Gehirn auch den Teil, der Ihre Hand bei der Verwendung der Zange repräsentiert.

Das ermöglicht es dem Computer tatsächlich, in gewissem Maße vorherzusagen, wie das Signal eines Konzepts aussehen wird, selbst wenn der Computer zuvor keine Daten dazu gesehen hat. Die Forscher haben dies überprüft, indem sie verschiedene Konzepte zu Sätzen wie "Der alte Mann warf den Stein in den See" kombinierten. Von den 240 möglichen Sätzen konnte der Computer in dreiundachtzig Prozent der Fälle den richtigen auswählen. Der Computer kann nicht den gesamten Satz erkennen, aber er kennt seine grundlegenden Bestandteile, er kennt die semantischen Elemente.

Diese grundlegende Erkenntnis, dass das Gehirn Konzepte durch eine Kombination von Eigenschaften identifiziert, wurde durch weitere Experimente bestätigt. Zum Beispiel fragte eine andere Studie aus dem Jahr 2019, die ebenfalls fMRIs verwendete, die Teilnehmer nach verschiedenen Tieren und stellte fest, dass das Gehirn sie grob nach Eigenschaften wie Größe, Intelligenz und Lebensraum klassifiziert.

In den letzten zehn Jahren wurden auch mehrere Versuche unternommen, herauszufinden, was eine Person anhand ihrer Gehirnaktivität sieht. Im Jahr 2017 veröffentlichte ein Team der Kyoto University eine Studie, in der sie Deep Learning, also Künstliche Intelligenz, einsetzten, um aus dem fMRI-Signal zu erkennen, was jemand sieht. Sie trainierten die Software, allgemeine Aspekte des Bildes wie Formen, Kontraste, Gesichter usw. zu erkennen. Die Ergebnisse können am besten selbst beurteilt werden. Hier sehen Sie die tatsächlichen Bilder, die die Teilnehmer betrachtet haben, und hier die Rekonstruktion durch die künstliche Intelligenz - ich finde es wirklich beeindruckend.

Konvertierung von Gehirnsignalen in Sprache 🗣️

Im April 2019 veröffentlichten Forscher der UCSF einen Artikel in Nature, in dem sie berichteten, dass sie Hirnaktivität erfolgreich in Sprache umgewandelt haben. Sie arbeiteten mit Epilepsie-Patienten zusammen, die bereits Elektroden auf der Oberfläche ihres Gehirns zur Behandlung hatten. Die Forscher suchten nach den motorischen Signalen, die den Lauten der Sprache entsprechen, z.B. der Zunge, dem Kiefer, den Lippen usw. Auch hier ließen sie eine Künstliche Intelligenz herausfinden, wie sie das Gehirnsignal zur Sprache abbilden kann. Was Sie gleich hören werden, ist einer der Teilnehmer, der einen Satz liest, und dann, was die Software nur anhand der Gehirnaktivität rekonstruiert hat.

Fortschritte bei der Texterkennung aus Gehirnsignalen 🚀

Ein vor kurzem veröffentlichte Studie hat einen großen Fortschritt bei der Verwendung von Gehirn-zu-Text-Software gemacht, indem sie sich nicht auf die Bewegungen konzentrierte, die mit dem Erzeugen von Klängen verbunden sind, sondern auf die Bewegungen, die mit dem Handschrift verbunden sind.

Die Forscher arbeiteten mit einer Person zusammen, die vom Hals abwärts gelähmt ist und bereits Elektroden auf ihrem Gehirn implantiert hat. Man bat sie, sich das Schreiben der Buchstaben des Alphabets vorzustellen, was zur Schulung der Software verwendet wurde. Später konnte die Künstliche Intelligenz den Text aus der Gehirnaktivität reproduzieren, wenn die Person sich vorstellte, ganze Sätze zu schreiben. Und das konnte sie in Echtzeit tun. Das ermöglichte es dem gelähmten Mann, mit einer Geschwindigkeit von etwa 90 Zeichen pro Minute zu tippen, was etwa dem entspricht, was körperlich gesunde Menschen mit SMS-Nachrichten erreichen, etwa 135 Zeichen. Die KI konnte die Zeichen mit einer Genauigkeit von über 94 Prozent identifizieren und mit einer Autokorrektur sogar bis zu 99 Prozent erreichen.

Wie Sie sehen können, hat sich die Signalanalyse in den letzten Jahren sehr schnell entwickelt. Es bleibt jedoch immer noch die Frage nach der praktischen Anwendbarkeit, da fMRIs umständlich sind, EEGs nicht präzise genug sind und nicht jeder eine USB-Schnittstelle in seinem Gehirn haben möchte. Gibt es noch andere Optionen?

Nun, Forscher haben zum Beispiel Zebrafischlarven genetisch verändert, so dass ihre Neuronen fluoreszieren, wenn sie aktiv sind. Auf diese Weise kann man die Hirnaktivität nicht-invasiv messen. Das ist schön, aber selbst wenn man das mit Menschen machen würde, ist immer noch der Schädel im Weg, also scheint das nicht sehr vielversprechend zu sein.

Besser aussichtsreich ist ein von der NASA verfolgter Ansatz, bei dem ein Infrarotsystem zur Überwachung der Hirnaktivität entwickelt wird. Dabei müssen die Benutzer zwar Sensoren um den Kopf tragen, aber es handelt sich um eine nicht-invasive Methode. Mehrere Wissenschaftlergruppen versuchen auch, die Hirnaktivität durch die Kombination verschiedener nicht-invasiver Messungen zu überwachen: elektrische, Ultraschall- und optische. Das US-Militär hat zum Beispiel 104 Millionen Dollar in das "Next-generation Nonsurgical Neurotechnology Program" gesteckt, dessen Ziel es ist, militärische Drohnen zu steuern.

Wir leben in einer bedeutsamen Zeit in der Entwicklung der Menschheit. Es ist die Zeit, in der Menschen die Vorstellung aufgeben, dass bewusstes Denken außerhalb der Wissenschaft liegt. Auf einmal können wir Technologien entwickeln, die dabei helfen, Gedanken in Handlungen umzusetzen. Ich finde das unglaublich interessant. Ich erwarte, dass in diesem Bereich in den kommenden Jahren noch viel passieren wird, und ich werde Sie von Zeit zu Zeit auf dem Laufenden halten. Vergessen Sie also nicht zu abonnieren.

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Vielen Dank fürs Zuschauen, bis zum nächsten Mal.

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