STANFORD / LONDON (IT BOLTWISE) – Wissenschaftler haben einen bedeutenden Fortschritt in der Dekodierung innerer Sprache erzielt, indem sie mithilfe von Gehirn-Computer-Schnittstellen die stillen Gedanken von Menschen mit bis zu 74% Genauigkeit entschlüsseln konnten.
In einem bemerkenswerten Durchbruch haben Forscher der Stanford University erstmals die innere Sprache, also die stillen Gedanken von Wörtern, mit einer Genauigkeit von bis zu 74% entschlüsselt. Diese Errungenschaft wurde durch den Einsatz von Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) erreicht, die neuronale Aktivität von Teilnehmern mit schwerer Lähmung aufzeichnen. Die Studie zeigt, dass innere Sprache und versuchte Sprache überlappende Gehirnaktivitätsmuster aufweisen, obwohl die Signale der inneren Sprache schwächer sind.
Die Forscher nutzten künstliche Intelligenz, um Modelle zu trainieren, die in der Lage sind, imaginierte Wörter aus einem umfangreichen Vokabular zu interpretieren. Ein Passwort-basiertes System stellt sicher, dass die Dekodierung nur dann erfolgt, wenn es gewünscht ist. Diese Technologie könnte den Weg für eine schnellere und natürlichere Kommunikation für Menschen ebnen, die nicht sprechen können, und bietet Potenzial für noch größere Genauigkeit, wenn die Technologie weiter fortschreitet.
Die Studie, veröffentlicht in der Fachzeitschrift Cell, hebt hervor, dass versuchte und imaginierte Sprache ähnliche Muster in der motorischen Hirnrinde aktivieren. Die Forscher fanden heraus, dass die innere Sprache zwar schwächere Aktivierungsmuster zeigt, aber dennoch robust genug ist, um dekodiert zu werden. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für BCIs, die Menschen mit schweren Sprach- und Bewegungsstörungen helfen könnten, effektiver zu kommunizieren.
Ein bemerkenswertes Merkmal dieser Technologie ist die Möglichkeit, die Dekodierung der inneren Sprache durch ein gedankenbasiertes Passwort zu steuern. Dies gewährleistet die Privatsphäre der Benutzer, indem die Dekodierung nur dann aktiviert wird, wenn ein bestimmtes Schlüsselwort gedacht wird. Die Forscher demonstrierten, dass das System das Passwort mit einer Genauigkeit von über 98% erkennen kann, was die Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit der Technologie unterstreicht.
Während aktuelle BCI-Systeme noch nicht in der Lage sind, freie innere Sprache ohne erhebliche Fehler zu dekodieren, sind die Forscher optimistisch, dass zukünftige Geräte mit mehr Sensoren und besseren Algorithmen dies ermöglichen könnten. Diese Entwicklungen könnten die Kommunikation für Menschen mit Lähmungen revolutionieren und ihnen eine natürlichere und flüssigere Interaktion ermöglichen.
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