Eine Künstliche Intelligenz kann Gehirnsignale in Text umwandeln. Bisher funktioniert das nur mit 50 Sätzen, aber die Forscher wittern eine große Zukunft.

Forscher der Universität Kalifornien in San Francisco haben eine Künstliche Intelligenz entwickelt, die Gehirnaktivität in Text umwandelt. Die Forscher nutzen dafür eine KI-Architektur, wie sie auch für KI-gestützte Übersetzungsprogramme eingesetzt wird – eine sogenannte Encoder-Decoder-KI. Ein Encoder genanntes Netzwerk übersetzt Eingaben wie Sprache oder Text in Zahlen und gibt sie an das Decoder-Netzwerk weiter. Der Decoder verwandelt die Ausgabe des Encoders in eine Übersetzung.

Die Forscher nutzen für ihre Hirn-Transkription eine leicht angepasste Version dieser Architektur. Als Eingabe für den Encoder dienen Signale eines Elektrokortikogramms (ECoG), das sind Elektroden, die direkt auf der Hirnrinde aufliegen. Die durch den Encoder verarbeiteten Signale werden anschließend vom Decoder in Text verwandelt.

Für das KI-Training nutzten die Forscher Daten von vier Epilepsie-Patienten mit bereits implantierten ECoGs. Die Patienten lasen etwa 50 Sätze mit etwa 250 verschiedenen Wörtern mehrfach vor, während die Forscher die Gehirnaktivität aufzeichneten. Die Gehirnsignale wurden anschließend dem Encoder der KI übergeben, wanderten von dort an den Decoder, der die Signale entlang der Trainingsdaten in Sätze umwandelte.

Für ein besseres Ergebnis vergleicht die KI ihre Resultate mit den zuvor für das KI-Training eingesprochenen Sätzen. So lernt sie, welche Gehirndaten des Encoders für welche Wörter stehen.…

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