Während Informatiker versuchen, Maschinen dazu zu bringen, wie Menschen zu denken und zu lernen, wird der Mittelweg von Forschern eingenommen, die versuchen, mithilfe von KI unsere Gedanken zu lesen.
Beim jüngsten Durchbruch haben Wissenschaftler der Universität Kyoto, Japan, tiefe neuronale Netze (KI) untersucht und entdeckt, dass Computer die Fähigkeit besitzen, zumindest zu visualisieren, was Menschen denken.
Bevor wir uns vorwegnehmen, ist es erwähnenswert, dass die Technologie im Entstehen begriffen ist und nur unter optimalen Bedingungen angewendet wird. Wenn Sie vor jemandes zweifelhafter neuer Wahl des Profilbildes auf Facebook zurückschrecken, wird Ihr Laptop nicht anfangen, Ihre Abneigung zu registrieren und in die Welt zu senden. Abgesehen davon hat die neue Technologie sicherlich beeindruckende – wenn auch ominöse – potenzielle Anwendungen.
Die Forscher veröffentlichten ihre Ergebnisse – dass KI zum Entschlüsseln von Gedanken verwendet werden könnte – auf BioRxiv („Bio-Archiv“), einem Archiv- und Vertriebsdienst für unveröffentlichte Vorabdrucke in der Biowissenschaftsbranche. Dieses Konzept ist nicht beispiellos; maschinelles Lernen wurde erfolgreich in Verbindung mit MRT-Scans (Magnetresonanztomographie) eingesetzt, um visuelle Darstellungen dessen zu erzeugen, was eine Person denkt, allerdings nur, wenn es sich um einfache, binäre Bilder handelt.
Den Teilnehmern der Studie wurden für unterschiedliche Zeiträume natürliche Bilder (z. B. von Wildtieren), geometrische Formen und alphabetische Buchstaben gezeigt. Die Gehirnaktivität wurde protokolliert, wobei ein Computer die Informationen „entschlüsselte“, um Visualisierungen des zuvor gezeigten Bildes zu erstellen und wie sich dieses Bild in den Gedanken des Gehirns manifestierte.
Das japanische Team nutzte dies, um neue, fortschrittlichere Methoden zur „Entschlüsselung“ von Gedanken mithilfe von KI zu verfeinern; Die Visualisierung zum Beispiel erstreckt sich jetzt auf anspruchsvollere, „hierarchische“ Bilder – das Team twitterte ein Beispiel eines Bildes einer Eule im Vordergrund, hinter der ein weitgehend verborgener, visuell schlecht definierter Mensch lauert. Anschließend entwickelten sie eine Technik zur Rekonstruktion des Bildes auf der Grundlage der Gehirnaktivität.
Wie sich herausstellt, ist die Fähigkeit der KI zum „Gedankenlesen“ viel nuancierter als wir dachten. Binäre Pixel sind Schnee von gestern, das Kyoto-Team beweist, dass KI Objekte selbst erkennen kann.
Einer der Wissenschaftler, der die Entdeckung machte, Kamitani, sprach mit CNBC wie schnell sich die Techniken ändern:„Unsere bisherige Methode war, anzunehmen, dass ein Bild aus Pixeln oder einfachen Formen besteht. Aber es ist bekannt, dass unser Gehirn visuelle Informationen hierarchisch verarbeitet, indem es verschiedene Ebenen von Merkmalen oder Komponenten unterschiedlicher Komplexität extrahiert.“
„Diese neuronalen Netze oder KI-Modelle können als Proxy für die hierarchische Struktur des menschlichen Gehirns verwendet werden“, schloss er.
Darüber hinaus wurde entdeckt, dass die Technologie auch dann noch funktionierte, wenn die Teilnehmer über ein erinnertes Bild nachdachten, und nicht nur, wenn sie dieses Bild aktiv verarbeitete. Dies war sicherlich schwieriger, wie das folgende Diagramm zeigt – relevante visuelle Reize erzeugen ein viel klareres Bild als der Versuch, eine Erinnerung hervorzurufen – aber der Visualisierungsprozess war immer noch möglich.
Und wie sieht es mit möglichen Anwendungen aus? Dass die gedankenlesende KI an Zugkraft und Lebensfähigkeit gewinnt, ist nicht gerade ein beruhigender Gedanke, aber es ist nicht alles dystopische Untergangsstimmung; the ostensibly “mind-reading” visualisation technology could allow you to one day create images or art by simply imagining it, while those suffering from hallucinations could have them visualised, helping to ameliorate psychiatric care.
Hier hast du es. Mind-reading AI is becoming more sophisticated by the week. Industries worldwide, from the creative to the medical, are poised to prosper from the new technology which, as ever, warrants vigilant monitoring and robust safeguards.
Image credit:Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima and Yukiyasu Kamitani, ‘Deep image reconstruction from human brain activity’