Forscher der University of California in San Francisco haben ein Gehirnimplantat entwickelt, das Folgendes nutzt: tiefes Lernen Künstliche Intelligenz zu Gedanken in vollständige Sätze umwandeln. Die Technologie könnte eines Tages dazu beitragen, die Sprache von Patienten wiederherzustellen, die aufgrund einer Lähmung nicht sprechen können.
„Der Algorithmus ist eine besondere Art von künstlichem neuronalem Netzwerk, inspiriert von der Arbeit in der maschinellen Übersetzung.“ Joseph Makin, einer der an dem Projekt beteiligten Forscher, sagte gegenüber Digital Trends. „Ihr Problem besteht wie unseres darin, eine Folge beliebiger Länge in eine Folge beliebiger Länge umzuwandeln.“
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Das neuronale Netz, erklärte Makin, besteht aus zwei Stufen. Im ersten Schritt werden die aus mithilfe von Elektroden erfassten Gehirnsignalen gewonnenen neuronalen Daten in eine Zahlenliste umgewandelt. Diese abstrakte Darstellung der Daten wird dann Wort für Wort in einen englischsprachigen Satz dekodiert. Um diese Aufgabe zu erfüllen, werden die beiden Stufen gemeinsam und nicht getrennt trainiert. Die Wörter werden schließlich als Text ausgegeben – obwohl eine Ausgabe als Sprache mit einem Text-zu-Sprache-Konverter genauso gut möglich wäre.
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Für die Studie testeten vier Frauen mit Epilepsie, die zuvor Elektroden an ihrem Gehirn angebracht hatten, um Anfälle zu überwachen, die bewusstseinserweiternde Technologie. Jeder Teilnehmer wurde gebeten, Sätze zu wiederholen, damit die K.I. zu lernen und dann seine Fähigkeit zu demonstrieren, Gedanken in Sprache zu entschlüsseln. Die beste Leistung wies einen durchschnittlichen Übersetzungsratenfehler von nur 3 % auf.
Derzeit ist die K.I. hat einen Wortschatz von rund 250 Wörtern. Im Vergleich dazu verfügt der durchschnittliche erwachsene amerikanische Muttersprachler über einen Wortschatz von etwa 20.000 bis 35.000 Wörtern. Wenn die Forscher dieses Tool also so wertvoll wie möglich machen wollen, müssen sie die Anzahl der Wörter, die es identifizieren und verbalisieren kann, erheblich erhöhen.
„Die Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache, einschließlich maschineller Übersetzung, haben sich seit meiner Idee für diesen Decoder im Jahr 2016 erheblich weiterentwickelt“, fuhr Makin fort. „Einige davon untersuchen wir derzeit. [Um] eine qualitativ hochwertige Dekodierung über einen breiteren Bereich des Englischen zu erreichen, müssen wir mehr Daten von einem einzelnen Thema sammeln – oder irgendwie noch größere Impulse von unserem bekommen Transferlernen.”
Ein Papier, in dem die Arbeit beschrieben wurde, war kürzlich in der Zeitschrift Nature Neuroscience veröffentlicht.
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