Science
Hirnscanner kann Gedanken von Menschen lesen
Ein entwickelter Decoder konnte ungefähr wiedergeben, was den Teilnehmern durch den Kopf ging. Aber nur, wenn diese kooperativ waren.
Ein neues System der künstlichen Intelligenz (KI), ein sogenannter semantischer Decoder, kann die Gehirnaktivität einer Person in einen kontinuierlichen Textstrom übersetzen – während sie einer Geschichte zuhört oder sich im Stillen vorstellt, eine Geschichte zu erzählen. Das von Forschern der University of Texas in Austin (USA) entwickelte System könnte Menschen, die bei klarem Verstand sind, aber nicht sprechen können, wie z. B. Menschen, die durch einen Schlaganfall geschwächt sind, helfen, wieder verständlich zu kommunizieren.
Die in der Zeitschrift "Nature Neuroscience" veröffentlichte Studie stützt sich teilweise auf ein Transformatormodell, ähnlich dem von ChatGPT von Open AI und Bard von Google. Im Gegensatz zu anderen in der Entwicklung befindlichen Systemen zur Sprachdekodierung erfordert dieses System keine chirurgischen Implantate bei den Probanden.
15 Stunden im MRT
Die Gehirnaktivität wird mit einem fMRT-Scanner (Funktionelle Magnetresonanztomographie) gemessen, nachdem der Decoder ausgiebig trainiert wurde, indem die Person stundenlang Podcasts im Scanner anhört. Später, wenn der Teilnehmer bereit ist, seine Gedanken zu dekodieren, kann die Maschine, wenn er eine neue Geschichte hört oder sich vorstellt, eine Geschichte zu erzählen, den entsprechenden Text allein aus der Gehirnaktivität erzeugen. "Eine Person muss bis zu 15 Stunden in einem Kernspintomographen liegen, vollkommen ruhig sein und den Geschichten, die sie hört, gut zuhören, bevor das System wirklich gut funktioniert", so Huth.
50 Prozent inhaltlich richtig analysiert
Das Ergebnis ist keine Wort-für-Wort-Abschrift. Stattdessen haben die Forscher es so konzipiert, dass es das Wesentliche dessen, was gesagt oder gedacht wird, erfasst, wenn auch unvollkommen. Wenn der Decoder darauf trainiert wurde, die Hirnaktivität eines Teilnehmers zu überwachen, produziert die Maschine in etwa der Hälfte der Fälle einen Text, der der beabsichtigten Bedeutung der ursprünglichen Wörter sehr nahe kommt (und manchmal sogar genau entspricht). In Experimenten zum Beispiel wurden die Gedanken eines Teilnehmers, der einen Sprecher sagen hörte: "Ich habe noch keinen Führerschein", mit "Sie hat noch nicht einmal angefangen, das Autofahren zu lernen" übersetzt. Bei den Worten "Ich wusste nicht, ob ich schreien, weinen oder weglaufen sollte. Stattdessen sagte ich: 'Lass mich in Ruhe!'" wurde entschlüsselt als: "Ich fing an zu schreien und zu weinen, und dann sagte sie einfach: 'Ich habe dir gesagt, du sollst mich in Ruhe lassen.'"
Nur bei kooperativen Probanden erfolgreich
In der Studie wird beschrieben, wie die Dekodierung nur bei kooperativen Teilnehmern funktionierte, die bereitwillig an der Schulung des Dekoders teilgenommen hatten. Ergebnisse für Personen, auf die der Decoder nicht trainiert worden war, waren unverständlich, und wenn Teilnehmer, auf die der Decoder trainiert worden war, später Widerstand leisteten – zum Beispiel, indem sie andere Gedanken hatten – waren die Ergebnisse ebenfalls unbrauchbar.
Die Forscher ließen die Teilnehmer nicht nur Geschichten hören oder darüber nachdenken, sondern baten sie auch, sich vier kurze, stumme Videos anzusehen, während sie sich im Scanner befanden. Der semantische Decoder war in der Lage, ihre Gehirnaktivität zu nutzen, um bestimmte Ereignisse aus den Videos genau zu beschreiben.