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„Meta“-KI kann Gedanken mit 80 % Genauigkeit lesen

Wednesday 19 February 2025 - 18:00
„Meta“-KI kann Gedanken mit 80 % Genauigkeit lesen

Das Unternehmen Meta hat in Zusammenarbeit mit dem baskischen Zentrum für Wahrnehmung, Gehirn und Sprache ein Modell künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, das in der Lage ist, Sätze aus der Gehirnaktivität mit einer Genauigkeit von bis zu 80 % zu rekonstruieren. Dieser Fortschritt kommt einer Revolution im Verständnis menschlicher Gedanken gleich.

Im Gegensatz zu aktuellen Gehirn-Computer-Schnittstellen, die häufig eine chirurgische Implantation erfordern, basiert Metas Methode auf der Verwendung von Elektroenzephalografie (EEG) und Magnetoenzephalografie (MEG). Dabei handelt es sich um nichtinvasive Technologien, mit denen die Gehirnaktivität ohne chirurgischen Eingriff gemessen werden kann.

Das KI-Modell wurde anhand von Gehirnaufzeichnungen von 35 Freiwilligen trainiert, während diese Sätze schrieben. Beim Testen neuer Sätze behauptet Meta, dass seine KI geschriebene Zeichen aus MEG-Daten mit einer Genauigkeit von 80 % vorhersagen kann, ein Ergebnis, das herkömmlichen Methoden mit EEG weit überlegen ist.

Allerdings weist diese Technologie immer noch Einschränkungen auf. Die Verwendung von MEG erfordert eine vor Magnetfeldern abgeschirmte Umgebung und die Teilnehmer müssen stillhalten, um genaue Messwerte zu erhalten. Darüber hinaus wurde die Technologie nur an gesunden Personen getestet, was Fragen zu ihrer Wirksamkeit bei Menschen mit Hirnverletzungen aufwirft.

Neben der Dekodierung von Gedanken in Text hilft die KI von Meta den Forschern zu verstehen, wie das Gehirn abstrakte Gedanken in Sprache umwandelt. Diese Forschung könnte den Weg für nicht-invasive Gehirn-Computer-Schnittstellen ebnen und Menschen, die die Fähigkeit zu sprechen verloren haben, potenziell helfen.

Zur Unterstützung dieser Forschung kündigte Meta eine Spende von 2,2 Millionen Dollar an das Krankenhaus der Rothschild-Stiftung an und arbeitet mit mehreren europäischen Institutionen zusammen. Obwohl diese Technologie vielversprechend ist, ist sie noch nicht für den Einsatz unter realen Bedingungen bereit und bedarf weiterer Verfeinerung.


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