Laut einer kürzlich durchgeführten Studie haben Wissenschaftler einen Sprachparser entwickelt, der ein KI-Tool ähnlich wie ChatGPT verwendet, um Sprache in Text umzuwandeln. Das Ergebnis ist bemerkenswert, da es das erste Mal ist, dass kontinuierliche Sprache nicht-invasiv aus der Gehirnaktivität einer Person mithilfe eines funktionellen Magnetresonanztomographiegeräts (fMRI) wiederhergestellt wurde. Mithilfe von fMRT-Gehirnmustern war das Tool in der Lage, die Hauptpunkte von Geschichten, die menschliche Probanden gelesen, angesehen oder gehört – oder auch nur abgebildet – so zu interpretieren, dass es sicher die Gedanken der Menschen lesen kann. Wissenschaftler erwarten, dass diese Technologie, die noch in den Kinderschuhen steckt, es eines Tages Menschen mit neurologischen Erkrankungen, die das Sprechen beeinträchtigen, erleichtern könnte, problemlos mit anderen zu chatten.
Gedankenlesen Werkzeuge könnten für böse Taten verwendet werden
Das Team hinter dem Decoder warnt davor, dass Mind-Reading-Werkzeuge möglicherweise für böse Taten verwendet werden könnten. Eine davon könnte die illegale Überwachung durch die Regierung sein. Laut einem am Montag in Nature Neuroscience veröffentlichten Bericht erklärten die Autoren, dass „Gehirn-Computer-Schnittstellen die geistige Privatsphäre respektieren sollten“, auch wenn sie feststellten, dass ihr Werkzeug eine Teamarbeit menschlicher Versuchspersonen erfordert, um zu funktionieren.
Jerry Tang, ein Doktorand in Informatik an der Univ. of Texas in Austin, der die Studie leitete, sagte in einer Pressekonferenz am vergangenen Donnerstag
„Derzeit erfolgt die Sprachdecodierung mit implantierten Geräten, die eine Neurochirurgie erfordern, und unsere Studie ist die erste, die kontinuierliche Sprache entschlüsselt, Das bedeutet mehr als ganze Wörter oder Sätze, aus nicht-invasiven Gehirnaufzeichnungen, die wir mit funktioneller MRT sammeln … Das Ziel der Sprachdecodierung besteht darin, Aufzeichnungen der Gehirnaktivität eines Benutzers zu machen und die Wörter vorherzusagen, die der Benutzer gehört oder gesagt oder sich vorgestellt hat ,”er bemerkte. „Letztendlich hoffen wir, dass diese Technologie Menschen helfen kann, die aufgrund von Verletzungen wie Schlaganfällen oder Krankheiten wie ALS nicht mehr sprechen können.“
Wie das neue KI-Tool funktioniert
Drei Personen, die sich jeweils 16 Stunden lang Geschichten in einem fMRI-Tool anhörten, halfen Tang und anderen bei der Erstellung ihres Tools. Um die semantischen Aspekte der aufgezeichneten Geschichten mit der in den fMRT-Daten festgestellten Gehirnaktivität zu verbinden, trainierte das Team ein KI-Modell namens GPT-1. Es könnte dann lernen, welche Wörter und Sätze mit bestimmten Gehirnmustern verknüpft sind.
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Die Teilnehmer hören dann brandneue Geschichten, die nicht Teil des Trainingsdatensatzes waren. Dabei ließen sie ihre Gehirne mit einem fMRT abbilden. Obwohl diese oft verwendeten Interpretationen andere semantische Strukturen als die Originalaufnahmen verwenden, war das Tool in der Lage, die Audio-Storylines in Text zu übersetzen, während die Leute sie hörten. Beispielsweise wurden die Gedanken des Zuhörers mithilfe von fMRI-Lesegeräten von einem Tonband eines Sprechers übersetzt, der sagte … „Ich habe noch keinen Führerschein“ in „Sie hat noch nicht einmal angefangen, Autofahren zu lernen.“
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Diese wackeligen Messwerte resultieren aus einer entscheidenden Unterscheidung zwischen das neue Werkzeug und etablierte Methoden. Die alten Standardmethoden implantieren Elektroden invasiv ins Gehirn. Während sich Tangs Team auf den Blutfluss durch das Gehirn konzentrierte, der in fMRT-Geräten erfasst wird. Die elektrodenbasierten Tools sagen typischerweise Text aus motorischen Aktivitäten voraus. Dazu gehören Bewegungen des Mundes einer Person, wenn sie versucht zu sprechen.
Tool gibt keine genauen Worte wieder
Alexander Huth, Assistenzprof. der Neurowissenschaften und Informatik an der UT Austin und leitender Autor der neuen Studie, sagt in einer Pressekonferenz
„Unser System arbeitet auf einer ganz anderen Ebene … Anstatt auf diese motorische Sache auf niedriger Ebene zu schauen, unsere System funktioniert wirklich auf der Ebene der Ideen, der Semantik und der Bedeutung. Darauf kommt es an … Das ist der Grund, warum ich denke, was wir herausbekommen, sind nicht die genauen Worte, die jemand gehört oder gesprochen hat, sondern das Wesentliche … Es ist dieselbe Idee, aber in anderen Worten ausgedrückt.“
Das neue Tool des Teams ermöglicht es ihnen, die Grenzen des Verstandes zu überschreiten – das Lesen von Technologie. Dazu wurde getestet, ob das Tool die Gedanken der Probanden übersetzen kann, wenn sie sich Stummfilme ansehen. Es wiederholte auch den Prozess, als die Probanden einfach Geschichten in ihren Köpfen erschufen. In beiden Fällen erzielte der Decoder ziemlich gute Ergebnisse. Ob sie sich Geschichten ausgedacht haben oder sich einen Film angesehen haben, der Decoder hat gut funktioniert.
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In Bezug auf die imaginäre Sprache lieferte der Decoder während des gesamten Tests mit Audioaufnahmen bessere Ergebnisse. Aber dennoch konnte es aus der Gehirnaktivität auf ein paar grundlegende Fakten über unausgesprochene Gedanken schließen. Als Fallstudie stellte sich eine Versuchsperson die Aussage vor … „ging auf einem Feldweg durch ein Weizenfeld und über einen Bach und an einigen Blockhäusern vorbei“. Der Decoder erzeugte einen Text, der lautete … „er musste über eine Brücke auf die andere Seite und ein sehr großes Gebäude in der Ferne gehen.“
Es werden zwangsläufig enorme Datenschutzprobleme auftreten
Alle diese Aufgaben wurden den Studienmitgliedern gestellt, während sie sich in einem fMRI-Gerät befanden. Dies ist ein sperriges und festes Stück Laborausrüstung. Aus diesem Grund glauben Tang und sein Team, dass der Decoder noch nicht einsatzbereit ist. Dies bedeutet, dass dieses Tool für Menschen mit Sprachproblemen derzeit nicht praktikabel ist. Sie glauben jedoch, dass zukünftige Versionen des Geräts möglicherweise geändert werden, um mit einfacheren Tools zu arbeiten. Werkzeuge wie fNIRS-Sensoren, die auf dem Kopf eines Patienten getragen werden können.
Das Team, das die Studie durchgeführt hat, warnt davor, dass die Decoder moralische Fragen in Bezug auf die geistige Privatsphäre aufwerfen. Sie spielten jedoch auf das Potenzial dieser Technologie als neue Form des Dialogs an
Tangs Team sagte in der Studie
„Unsere Datenschutzanalyse legt nahe, dass die Zusammenarbeit der Subjekte derzeit sowohl für das Training als auch für das Training erforderlich ist und den Decoder anzuwenden … Zukünftige Entwicklungen könnten es Decodern jedoch ermöglichen, diese Anforderungen zu umgehen. Darüber hinaus könnten Decodierervorhersagen, selbst wenn sie ohne die Mitarbeit des Subjekts ungenau sind, absichtlich für böswillige Zwecke falsch interpretiert werden … „Aus diesen und anderen unvorhergesehenen Gründen ist es wichtig, das Bewusstsein für die Risiken der Gehirndecodierungstechnologie zu schärfen. Es müssen auch Richtlinien erlassen werden, die die geistige Privatsphäre jeder Person schützen“,
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