AUSTIN / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Wissenschaftler haben bedeutende Fortschritte bei der Entwicklung eines KI-gestützten ‘Gehirn-Decoders’ erzielt, der Gedanken in Text umwandeln kann. Diese Technologie könnte eines Tages Menschen mit Aphasie unterstützen, einer Störung, die die Kommunikationsfähigkeit beeinträchtigt.
Forscher der Universität von Texas in Austin haben einen neuen Algorithmus entwickelt, der es ermöglicht, einen bestehenden Gehirn-Decoder schnell auf das Gehirn einer anderen Person zu übertragen. Diese Entwicklung könnte insbesondere Menschen mit Aphasie zugutekommen, die Schwierigkeiten haben, Sprache zu verstehen und zu produzieren. Der Gehirn-Decoder nutzt maschinelles Lernen, um die Gedanken einer Person in Text zu übersetzen, basierend auf den Reaktionen ihres Gehirns auf Geschichten, die sie gehört haben.
Frühere Versionen des Decoders erforderten, dass Teilnehmer viele Stunden in einem MRT-Gerät Geschichten anhörten, und funktionierten nur für die Personen, auf die sie trainiert wurden. In der neuen Studie, die am 6. Februar in der Zeitschrift Current Biology veröffentlicht wurde, untersuchten die Forscher, wie sie diese Einschränkung überwinden könnten. Sie fragten sich, ob es möglich sei, einen Decoder, der für das Gehirn einer Person entwickelt wurde, auf das Gehirn einer anderen Person zu übertragen. Die Forscher trainierten den Gehirn-Decoder zunächst auf einige Referenzteilnehmer, indem sie funktionelle MRT-Daten sammelten, während die Teilnehmer 10 Stunden lang Radiogeschichten hörten.
Anschließend trainierten sie zwei Konverter-Algorithmen auf den Referenzteilnehmern und auf einer anderen Gruppe von ‘Ziel’-Teilnehmern: einer mit Daten, die gesammelt wurden, während die Teilnehmer 70 Minuten lang Radiogeschichten hörten, und der andere, während sie 70 Minuten lang stumme Pixar-Kurzfilme ansahen. Mit einer Technik namens funktionelle Ausrichtung kartierten die Forscher, wie die Gehirne der Referenz- und Zielteilnehmer auf dieselben Audio- oder Filmgeschichten reagierten. Diese Informationen nutzten sie, um den Decoder so zu trainieren, dass er mit den Gehirnen der Zielteilnehmer funktioniert, ohne dass mehrere Stunden Trainingsdaten gesammelt werden mussten. Anschließend testete das Team die Decoder mit einer Kurzgeschichte, die keiner der Teilnehmer zuvor gehört hatte.
Obwohl die Vorhersagen des Decoders für die ursprünglichen Referenzteilnehmer etwas genauer waren als für diejenigen, die die Konverter verwendeten, waren die vorhergesagten Wörter aus den Gehirnscans jedes Teilnehmers immer noch semantisch mit denen in der Testgeschichte verwandt. Die Forscher stellten fest, dass die Verwendung von videobasierten Konvertern zur Übertragung bestehender Decoder auf Menschen mit Aphasie ihnen helfen könnte, ihre Gedanken auszudrücken. Dies zeigt auch eine gewisse Überschneidung zwischen den Arten, wie Menschen Ideen aus Sprache und visuellen Erzählungen im Gehirn darstellen. Die nächsten Schritte des Teams bestehen darin, den Konverter an Teilnehmern mit Aphasie zu testen und eine Schnittstelle zu entwickeln, die ihnen hilft, die Sprache zu erzeugen, die sie erzeugen möchten.
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