Gedanken in Text: Künstliche Intelligenz (KI) entschlüsselt das menschliche Gehirn

KI wird zunehmend eingesetzt, um Gehirnaktivitäten in einen kontinuierlichen Textstrom umzuwandeln. Dies kann möglicherweise die Kommunikation für Menschen mit schweren neurologischen Erkrankungen verändern. Im Zusammenhang mit Neuroimaging-Methoden verspricht KI enorme Potenziale für die Analyse der Gehirnaktivität.

Bei der jüngsten Weiterentwicklung demonstrierte ein KI-basierter semantischer Decoder neue Möglichkeiten, Gehirnaktivitäten in eine endlose Reihe von Texten zu übersetzen. Diese Innovation würde „nicht-invasive“ Ideen erstmals in Texte umwandeln. Dies kann Menschen mit Kommunikationsschwierigkeiten nach einem Schlaganfall oder einer Motoneuronerkrankung helfen. 

Um relevante Informationen aus komplexen und verrauschten Daten zu extrahieren, sind fortschrittliche Datenverarbeitungsmethoden für die Interpretation der Gehirnaktivität erforderlich. KI-Algorithmen können dabei helfen, diesen Vorgang zu automatisieren und zu optimieren. Dadurch können Forscher präzisere und verlässlichere Rückschlüsse auf die Gehirnaktivität ziehen.

In diesem Fall konnte der Decoder die Sprache richtig rekonstruieren, während die Befragten einer Geschichte zuhörten oder sich eine Geschichte vorstellten. Dies ist ein gewaltiger Innovationssprung im Vergleich zu früheren Sprachdekodierungssystemen, die chirurgische Implantate beinhalteten. 

Renommierte Wissenschaftler haben den neuesten Fortschritt bei der Überwindung einer kritischen Hürde unterstützt. Dr. Alexander Huth, Neurologe an der University of Texas, fügte hinzu: „Für eine nicht-invasive Methode ist dies ein echter Fortschritt im Vergleich zu dem, was bisher durchgeführt wurde und bei dem es sich typischerweise um einzelne Wörter oder kurze Sätze handelt.“

fMRT überwacht Schwankungen im Blutfluss zu verschiedenen Teilen des Gehirns, die zur Rückleitung neuronaler Aktivität verwendet werden können. Allerdings ist dieser Prozess im Vergleich zum eigentlichen Abfeuern von Neuronen im Gehirn relativ langsam. Die fMRT hat eine zeitliche Auflösung von Sekunden und kann daher keine schnellen Veränderungen der Gehirnaktivität erkennen. Laut The Guardian erschwert dies die Analyse der Gehirnaktivität als Reaktion auf „natürliche Sprache“, da sie eine „Mischung von Informationen“ liefert, die über einige Sekunden verteilt ist.

Die Einführung großer Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI hat einen großen Fortschritt in der künstlichen Intelligenz markiert. Diese Modelle werden auf riesigen Textdatenmengen trainiert, sodass sie auf eine Vielzahl von Eingaben auf menschenähnliche Weise reagieren können. Es ermöglichte den Forschern, in diesem Fall die semantische Bedeutung der Sprache zu untersuchen. Das heißt, die neuronalen Aktivitätsmuster zu verstehen, die mit einer Wortfolge verbunden sind. 

Nach der Entdeckung beabsichtigt das Forschungsteam, den Nutzen der Technik auf andere, tragbarere Bildgebungssysteme für das Gehirn auszuweiten, beispielsweise auf die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS). Aufgrund der neuesten Innovation können jedoch Sicherheitsbedenken entstehen.