Forscher testen mit Künstlicher Intelligenz, auf welche Bilder Neuronen von Affen anspringen. Die Ergebnisse werfen Fragen auf.

1962 zeigten Forscher erstmals, dass einzelne Neuronen des Sehzentrums bevorzugt auf einzigartige Reize reagieren, etwa Augen oder ganze Gesichter. Das löste eine Welle von Versuchen aus. Das Ziel der Wissenschaftler: Verstehen, wie wir und andere Spezies die Welt wahrnehmen.

Dabei entstand eine neue These, nämlich dass einzelne Neuronen gezielt dafür abgestellt sind, spezielle visuelle Reize zu verarbeiten. Einige erkennen Formen, andere Farben, wieder andere Gesichter.

Mehr Möglichkeiten als Zeit

Forscher ordnen die Neuronen einzelnen visuellen Aufgaben zu, indem sie einem Testsubjekt unzählige Bilder zeigen und messen, welches Neuron verlässlich feuert.

Allerdings schränkt die Vorauswahl der Forscher möglicherweise ein, wie nahe die Bilder an den tatsächlichen, effektiven Stimuli sind.

Ein Beispiel: Reagiert ein Neuron auf das ganze Gesicht? Oder nur auf die Augen? Oder ist es womöglich die Kombination aus Augen und Nase? Und wie können wir überhaupt sicher sein, dass es eine Nase erkennt?

Um diese Fragen klar zu beantworten, müssten dem Testsubjekt alle möglichen Kombinationen aus Bildpunkten gezeigt werden. Bei 100 mal 100 Bildpunkten sind das – ohne Farben – schon 2 hoch 10.000 Möglichkeiten. Oder anders gesagt: sehr viele.

Hirnmessung und KI

Jetzt haben Forscher eine neue Lösung für dieses methodische Problem entwickelt: Sie setzen eine Künstliche Intelligenz ein, die die Bilder für den Sehtest laufend automatisch ent…

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