Wir alle kennen die Situation, in der wir wortwörtlich alle Hände voll zu tun haben und nicht unser Handy bedienen können, um eine wichtige Nachricht zu verschicken oder etwas nachzusehen. Sprachassistenten wie Siri oder Alexa machen das Leben da zwar einfacher, doch sind sie immer noch nicht perfekt, was das verstehen des eigentlich gemeinten angeht. Mit einem Brain-Machine-Interface (BMI) können diese Probleme schon bald der Vergangenheit angehören.
Während Elon Musk an seinem Neuralink arbeitet und die Steuerung von Maschinen mit reiner Gedankenkraft noch sehr stark an Science-Fiction erinnert, gab es nun einen Durchbruch im Bereich der Brain-Machine-Interfraces. An der Universität von Kalifornien hat das Team von Joseph Makin nun eine Möglichkeit gefunden, die menschlichen Gehirnaktivitäten in Text zu übersetzen.
Möglich wird dies über einen Algorithmus, der in der Lage ist, einen ganzen Satz über die Hirnaktivitäten der Testperson in einen geschriebenen Satz zu übersetzen. Auch wenn es schon früher solche Experimente gab, ist dieses durch eine Schwerpunktverlagerung geglückt. Die vier Testpersonen hatten bereits Hirnimplantate zur Behandlung von Krampfanfällen. In 30minütigen Trainings lasen diese Personen Sätze vor und der KI gestützte Algorithmus zeichnete über die Implantate die Hirnaktivitäten auf und interpretierte diese.
So konnte die künstliche Intelligenz lernen, welche Hirnregion in welcher Reihenfolge und mit welcher Intensität aktiviert wurde, um einen vollständigen Satz zu erstellen. Nach der Studie war das Brain-Machine-Interface in der Lage Vokale und Konsonanten zu unterscheiden und 30-50 Sätze zu übersetzen, mit einer Fehlerquote, die einer professionellen Sprachtranskription entspricht.
Die Besonderheit an der Forschungsreihe aus Kalifornien war auch, dass sie sich nicht auf einzelne Wortbrocken konzentriert haben, wie es in der Vergangenheit der Fall war, sondern auf ganze Wörter. Die KI kann so breiter interpretieren und bessere Schlussfolgerungen treffen, welche Worte innerhalb eines Satzes vorkommen.
Die Entwicklungen des Teams um Joseph Makin sind noch sehr am Anfang und es wird noch einiges an Arbeit notwendig sein, bis die Maschinen die Gedanken ihrer Nutzer fehlerfrei interpretieren können. Doch dieser Schritt im Brain-Machine-Interface Bereich ist ein großer Schritt in Richtung der Zukunft.
