In der Lage zu sein, Gehirnwellen zu entschlüsseln, könnte Patienten helfen, die die Fähigkeit verloren haben, wieder zu kommunizieren, und könnte letztendlich neue Wege für Menschen eröffnen, mit Computern zu interagieren. Jetzt haben Meta-Forscher gezeigt, dass sie erkennen können, welche Wörter jemand hat Hörtests Verwendung von Aufzeichnungen aus nicht-invasiven Gehirnscans.
Unsere Fähigkeit zu prüfen human Die Gehirnaktivität hat sich in den letzten Jahrzehnten erheblich verbessert, da Wissenschaftler eine Vielzahl von Technologien für Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) entwickelt haben, die einen Einblick in unsere Gedanken und Absichten bieten können.
Die beeindruckendsten Ergebnisse wurden von invasiven Aufzeichnungsgeräten erzielt, die Elektroden direkt in den implantieren Gehirn gray egal, kombiniert mit AI die interpretieren lernen könnent Gehirnsignale. In den letzten Jahren hat dies made es möglich komplette Sätze entziffern von jemandes neuronaler Aktivität mit 97-prozentiger Genauigkeit und versuchte zu übersetzen Handschriftbewegungen direkt in Text bei Geschwindigkeiten komparable zu SMS.
Aber Elektroden in das Gehirn von jemandem implantieren zu müssen, hat offensichtliche Nachteile. Diese riskanten Verfahren sind nur für Patienten medizinisch vertretbar, die eine Gehirnaufzeichnung benötigen, um andere medizinische Probleme wie Epilepsie zu lösen. Und neuronale Sonden bauen sich mit der Zeit ab, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass sie regelmäßig ersetzt werden müssen.
Aus diesem Grund beschlossen Forscher der KI-Forschungsabteilung von Meta zu untersuchen, ob sie ähnliche Ziele erreichen könnten, ohne einen gefährlichen Gehirnchirurgen zu benötigenj. In einem Papier auf dem Preprint-Server veröffentlicht arXiv, Das Team berichtete, dass es ein KI-System entwickelt hat, das anhand der nicht-invasiv aufgezeichneten Gehirnaktivität vorhersagen kann, welche Wörter jemand hört Gehirn-Computer-Schnittstellen.
"Es ist offensichtlich extrem invasiv, jemandem eine Elektrode ins Gehirn zu stecken“, sagte Jean Remi King, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) Lab, sagte ZEIT-. "Also wollten wir versuchen, nichtinvasive Aufzeichnungen der Gehirnaktivität zu verwenden. Und das Ziel war es, ein KI-System zu bauen, das Gehirnreaktionen auf gesprochene Geschichten entschlüsseln kann.“
Die Forscher stützten sich auf vier bereits vorhandene Datensätze zur Gehirnaktivität, die von 169 Personen gesammelt wurden, als sie sich Aufnahmen von sprechenden Personen anhörten. Jeder Freiwillige wurde entweder mittels Magnetenzephalographie (MEG) oder Elektroenzephalographie (EEG) aufgezeichnet, die verschiedene Arten von Sensoren verwenden, um die elektrische Aktivität des Gehirns von außerhalb des Schädels aufzunehmen.
Ihr Ansatz beinhaltend Aufteilen der Gehirn- und Audiodaten in drei-sekundenlange Schnipsel und füttern sie in ein neuronales Netzwerk, das dann aussiehted für Muster, die cOuld verbinde die beiden. Nachdem sie die KI viele Stunden lang mit diesen Daten trainiert hatten, testeten sie sie dann mit zuvor ungesehenen Daten.
Das System schnitt bei einem der MEG-Datensätze am besten ab, wo es eine Top-10-Genauigkeit von 72.5 Prozent erreichte. Das bedeutet, dass, wenn es die rangiert 10 Wörter mit der höchsten Wahrscheinlichkeit, mit dem Gehirnwellensegment verknüpft zu werden, war das richtige Wort dort 72.5 Prozent der Zeit.
Das klingt vielleicht nicht großartig, aber es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass es aus einem potenziellen Vokabular von 793 ausgewählt wurde Worte. Das System erzielte beim anderen MEG-Datensatz 67.2 Prozent, schnitt aber bei den EEG-Datensätzen weniger gut ab und erreichte Platz 10 Genauigkeiten von nur 31.4 und 19.1.
Natürlich ist dies noch ein weiter Weg von einem praktischen System, aber es stellt einen bedeutenden Fortschritt bei einem schwierigen Problem dar. Nicht-invasive BCIs haben viel schlechtere Signal-Rausch-Verhältnisse, daher ist die Entschlüsselung der neuronalen Aktivität auf diese Weise eine Herausforderung, aber wenn sie erfolgreich ist, könnte sie zu einer viel breiter anwendbaren Technologie führen.
Nicht jeder ist jedoch davon überzeugt, dass es sich um ein lösbares Problem handelt. Thomas Knopfel vom Imperial College London erzählt New Scientist dass der Versuch, Gedanken mit diesen nicht-invasiven Ansätzen zu untersuchen, wie „versucht, einen HD-Film über altmodische analoge Telefonmodems zu streamen“, und stellte die Frage, ob solche Ansätze jemals ein praktisches Genauigkeitsniveau erreichen werden.
Unternehmen wie Elon Musks Neuralink setzen ebenfalls darauf, dass wir unsere Zimperlichkeit gegenüber invasiven Ansätzen irgendwann überwinden werden, wenn sich die Technologie verbessert und die Tür für normale Menschen öffnet, die Gehirnimplantate erhalten.
Aber die Forschung des Teams von Meta befindet sich noch in einem sehr frühen Stadium und es gibt viel Raum für Verbesserungen. Und die kommerziellen Möglichkeiten für jeden, der nicht-invasive Gehirnscans knacken kann, werden wahrscheinlich eine Menge Motivation bieten, es zu versuchen.
