Gedankenlesende KI Betrachtet Gehirnwellen, um zu erraten, was Sie gerade sehen

Wenn es darum geht, uns zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Suchergebnisse anzuzeigen, ist K.I. Oft kommt es einem so vor, als wäre man fast in der Lage, die Gedanken anderer Menschen zu lesen. Aber Ingenieure eines russischen Robotik-Forschungsunternehmens Neurobotik-Labor haben gezeigt, dass künstliche Intelligenz tatsächlich darauf trainiert werden kann, Gedanken zu lesen – und allein anhand ihrer Gehirnwellen zu erraten, welche Videos Benutzer ansehen.

„Wir haben gezeigt, dass die Beobachtung visueller Szenen unterschiedlichen Inhalts die menschlichen Gehirnwellen beeinflusst, sodass wir die Szenenkategorien unterscheiden können.“ [einander] durch Analyse des entsprechenden EEG-Signals (Elektroenzephalogramm)“, sagte Anatoly Bobe, ein Ingenieur des Neurorobotics Lab in Moskau, gegenüber Digital Trends. „Wir haben [dann] ein System zur Rekonstruktion der Bilder aus EEG-Signalmerkmalen erstellt.“

Die Forscher trainierten die K.I. indem es Videoclips verschiedener Objekte neben den Gehirnwellenaufzeichnungen der Menschen zeigt, die sie beobachten. Dies ermöglichte es dem neuronalen Deep-Learning-Netzwerk, die Merkmale zu lernen, die häufig in der Gehirnwellenaktivität auftreten, wenn Menschen bestimmte Arten von Videoinhalten ansehen. Anschließend stellten sie ihr Modell unter Beweis, indem sie Testpersonen dazu brachten, EEG-Kappen aufzusetzen und ihr Gehirn aufzuzeichnen Aktivität, während sie sich Videoclips ansahen, die von Menschen auf Jetskis über Natursequenzen bis hin zu Menschen reichten Ausdrücke. In

„Es kann nicht die tatsächlichen Dinge rekonstruieren, die ein Subjekt sieht oder sich vorstellt, sondern nur einige verwandte Bilder derselben Kategorie“, erklärte Bobe.

Bobe sagte, dass Neurobotics Lab die erste Forschungsgruppe zu sein scheint, die diesen Ansatz für Videoreize aus EEG-Signalen demonstriert. Es ist jedoch nicht die erste Gruppe, die sich mit KI-gesteuerter Gedankenlesetechnologie beschäftigt. Wir haben deckte eine Nummer abverwandter ForschungProjekte in der Vergangenheit. Viele davon konzentrierten sich jedoch eher auf die fMRT-Analyse als auf das EEG. Wie Bobe betonte, „enthalten fMRT-Signale viel mehr Informationen über Gehirnprozesse als EEG.“ Ein Nachteil der fMRT besteht jedoch darin, dass sie große und teure Geräte erfordert, die nur in Kliniken zu finden sind. Aufgrund der schlechten Zeitauflösung ist es außerdem schwierig, Echtzeitergebnisse zu erhalten. EEG ist zwar ein schwierigeres und weniger zuverlässiges Signal, aber einfacher zu nutzen. Dies könnte es in realen BCI-Anwendungen (Brain-Computer-Interface) praktischer machen.

„Unser System kann zum Beispiel in der Rehabilitation nach einem Schlaganfall eingesetzt werden, wenn eine Person entweder ihre Muskeln trainieren muss „Hier muss er mentale Befehle über eine EEG-Schnittstelle senden“, sagt Bobe sagte. „Unser System fungiert als Trainingssystem, in dem ein Proband trainieren kann, mentale Befehle zu generieren und die rekonstruierten Bilder als natives Feedback zu verwenden, das zeigt, wie gut er mit dieser Aufgabe zurechtkommt.“

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