Künstliche Intelligenz übersetzt Gedanken in Sätze mit Fehlerrate von nur noch 3 Prozent

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Symbolbild: Hirnaktivitätsmuster (Illu.). Copyright: Chang Lab

Symbolbild: Hirnaktivitätsmuster (Illu.).
Copyright: Chang Lab

San Francisco (USA) – Ein neues, auf künstlicher Rechenintelligenz (KI) basierendes System ist in der Lage, Gehirnaktivitätsmuster in Wörter und ganze Sätze zu übertragen – und das mit einer Fehlerquote von nur noch 3 Prozent. Da System kann, so hoffen die Forscher, zukünftig als einer Sprachprothese sozusagen durch Gedankenlesen genutzt werden.

Wie das Team um Neurochirurgen Edward Chang von der University of California in San Francisco (UCSF) aktuell im Fachjournal „Nature Neuroscience“ (DOI: 10.1038/s41593-020-0608-8) berichten, nutzten sie hierzu eine neue Methode zur Dekodierung des Elektrokortikogramms (EMF), also die Aufzeichnung elektrischer Impulse, die während der kortikalen Aktivität auftreten und von im Gehirn selbst implantierten Elektroden registriert werden.

In Ihrer Studie mit vier Epilepsie-Patienten, die sowieso schon entsprechende Elektroden zur Überwachung des Gesundheitszustandes trugen, führte das UCSF-Team ein Nebenversuch durch: Dabei ließen sie die Teilnehmer Sätze vorlesen und wiederholen, während die Elektroden die Gehirnaktivität aufzeichneten.

Die Daten wurden dann in ein neuronales KI-Netzwerk eingespeist, das Muster in der Gehirnaktivität analysierte und sie mit den während des Experiments aufgezeichneten visuellen und akustischen Sprachsignaturen wie Vokalen, Konsonanten oder Mundbewegungen verglich und in Übereinstimmung brachte.

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Anhand der so gewonnenen Daten zu 30 bis 50 gesprochenen Sätzen, wurde dann ein weiteres KI-System dazu verwendet, ausschließlich auf der Grundlage der Hirnsignaturen der entsprechenden Wörter vorherzusagen, was die Probanden gesagt hatten.

Tatsächlich gelang es den Wissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen auf diese Weise im besten Durchlauf eine Wortfehlerrate (WER) von nur noch 3 Prozent bei der Übersetzung der Gehirnsignale in einen Text zu erzielen.

Obwohl auch dieses System weiterhin (teils verrückte) Fehler produziert, wie sie etwa von Autokorrekturprogrammen am Smartphone oder computergestützten Übersetzungsprogrammen bekannt sind, stelle das System insgesamt einen neuen Maßstab für die KI-basierte Dekodierung der Gehirnaktivität dar, zeigen die die Autoren überzeugt.

Trotz der noch vorhandenen Hürden, könnte das System eines Tages als Grundlage für eine Sprachprothese für Patienten dienen, die die Fähigkeit zum Sprechen verloren haben und auf diese Weise sozusagen durch maschinelles Gedankenlesen wieder mit ihrer Umwelt z kommunizieren.

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Quelle: Chang Lab, Nature Neuroscience

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