Elektrode und KI: Gelähmter beantwortet Fragen per Gedankenströme

Nach einem Hirnstamm-Schlaganfall konnte der Mann nicht mehr sprechen, doch sein Bewusstsein ist bis heute klar. Mühselig artikuliert er sich, indem er einen Stift in den Mund nimmt und damit Buchstaben auf einem Display antippt. Der Stift hängt an dem Baseballcap auf seinem Kopf, so hat er ihn immer dabei. Doch Gespräche ziehen sich damit ewig in die Länge, im Vergleich zum vorherigen unbegrenzten Redefluss ist dies eine Tortur. Doch nun schöpft „Bravo-1“, wie der Patient sich öffentlich nennt, wieder Hoffnung: Mit Elektroden im Gehirn und einer künstlichen Intelligenz konnte er zum ersten Mal per Gedankenkraft Sätze formulieren und so zügig auf Fragen antworten.

KI erkennt Wörter anhand von Gehirnströmen

Die Wissenschaftler an der University of California in San Francisco hatten vor dem Versuch viel Vorarbeit geleistet. Zuerst nutzten sie Gehirnoperationen an Menschen, die noch sprechen können, um Elektroden-Arrays in im Sprachzentrum zu implantieren. Dann begannen sie, die elektrischen Signale zu analysieren, um Konsonanten und Vokale unterscheiden zu lernen. Nun kam Bravo-1 ins Spiel, auch seine Messdaten flossen in die Sammlung mit ein.

Ein Deep-Learning Algorithmus erstellte daraus ein Muster, das dabei hilft, Wörter anhand von Gehirnströmen im Kortex zu unterscheiden. Zusätzlich errechnete eine Funktion, die jedes moderne Handy besitzt, die Wahrscheinlichkeiten für die nachfolgenden Wörter und erriet so kurze Sätze im Voraus. Währenddessen formulierten die Probanden gedanklich weiter, die KI glich die Daten ab und spuckte das Ergebnis aus, während sie gleichzeitig dazulernte.

Die Trefferquote lag bei maximal 98 Prozent

Bravo-1 musste viel Zeit investieren, um „Sprechen“ zu lernen: 22 Stunden, aufgeteilt in 48 Sitzungen, brauchte er, um der KI 50 Vokabeln beizubringen. Doch danach erzielte der Computer eine Trefferquote von durchschnittlich 75 und maximal sogar 98 Prozent. Edward Chang, Mitautor dieser Studie, meint dazu: „Unseres Wissens nach ist dies die erste erfolgreiche Demonstration der direkten Decodierung ganzer Wörter aus der Gehirnaktivität von jemandem, der gelähmt ist und nicht sprechen kann.“

Quelle: t3n.de

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