Forschern ist es gelungen, mithilfe einer Computer-Gehirn-Schnittstelle und maschinellem Lernen das Gehirn eines Vogels zu lesen und vorherzusagen, was er als nächstes singen wird. Der Durchbruch könnte zu einer Maschine führen, die Gedanken lesen kann.
Die Gruppe von der University of California San Diego (UCSD) hat in einem neuen Artikel, der auf der Website bioRxiv veröffentlicht wurde, erklärt, wie die Maschine funktioniert. Die Technik funktionierte, indem Elektroden verwendet wurden, um die neuronale Aktivität der Vögel zu überwachen. Diese Aktivität wurde dann zusammen mit dem daraus resultierenden Lied in eine Art maschinelles Lernen namens neuronale Netzwerksoftware eingespeist.
Die Software wurde darauf trainiert, die neuronale Aktivität mit dem Lied abzugleichen, und es gelang ihr, etwa 30 Millisekunden vorher vorherzusagen, was der Vogel singen würde.
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Es ist zwar nicht das erste Mal, dass die Geräusche und die Gehirnaktivität eines Tieres miteinander verknüpft wurden, aber es ist ein wichtiger Durchbruch, da Vogelgezwitscher viele Merkmale mit menschlicher Sprache gemeinsam hat. Beide sind von älteren Mitgliedern der Art gelernt und komplex, verglichen mit dem Grunzen von beispielsweise Affen.
Makoto Fukushima, ein Mitarbeiter der National Institutes of Health, der die Geräusche von Affen untersucht hat, sagte gegenüber Technology Review Aus diesem Grund haben die neuen Ergebnisse „wichtige Implikationen für die Anwendung in der menschlichen Sprache.“
Der Durchbruch, der das neue Papier ermöglichte, war die Vereinfachung der Analyse der Gehirnaktivität durch die Verwendung eines physikalischen Modells, wie Vögel Geräusche machen. Diese Vereinfachung könnte möglicherweise auch verwendet werden, um den komplexen Prozess zu entschlüsseln, der zur Erzeugung menschlicher Sprache gehört.
Die Forscher hoffen, dass dies zu einer Gehirn-Maschine-Schnittstelle führen wird, die möglicherweise die Gedanken der Menschen lesen und denen helfen könnte, die sonst nicht kommunizieren können.
„Brain Machine Interfaces (BMIs) versprechen, eine beeinträchtigte motorische Funktion wiederherzustellen, und können, da sie neuronale Signale entschlüsseln, um auf Verhalten zu schließen, als leistungsstarke Werkzeuge dienen, um die neuronalen Mechanismen der Motorsteuerung zu verstehen“, sagten die Autoren.
„Dennoch gehen komplexe Verhaltensweisen, wie etwa die Sprachkommunikation, über modernste Dekodierungstechnologien hinaus, die derzeit auf vergleichsweise einfache motorische Aktionen beschränkt sind.“
Das neue Papier ist ein Schritt, um diese Beschränkungen zu überwinden.
Unternehmen wie Facebook forschen bereits in diesem Bereich. Zum Beispiel hat Facebook gesagt, dass es hofft, dass die Menschen eines Tages in der Lage sein werden, direkt von ihrem Gehirn aus zu tippen. Tesla-Gründer Elon Musk gründete im April dieses Jahres ein Unternehmen namens Neuralink, das hofft, auch Gehirn-Maschine-Schnittstellen zu entwickeln.