FacebookDie Research Labs (FRL) haben ein Update zum ehrgeizigen Projekt des Unternehmens veröffentlicht, das eine Zukunft vorsieht, in der Menschen direkt von ihrem Gehirn auf einen Computer oder ein Smartphone tippen können. Im neuesten Update Facebook hat gezeigt, wie Forscher der University of California in San Francisco (UCSF), die mit dem Unternehmen zusammenarbeiten, beabsichtigte Sprache in Echtzeit anhand der Gehirnaktivität erkennen konnten.
Die Idee für eine Gehirn-Computer-Schnittstelle wurde zuerst von hervorgehoben Facebook auf seiner F8-Entwicklerkonferenz im Jahr 2017. Das ultimative Ziel für Facebook Es soll ein System geschaffen werden, mit dem Benutzer 100 Wörter pro Minute mit ihrem Gehirn eingeben können, aber die Idee ist nicht so einfach auszuführen.
Bestehende Gehirn-Computer-Schnittstellensysteme erfordern die Implantation von Sensoren in das Gehirn, was natürlich alles andere als ideal ist. Facebook möchte schließlich auf ein System drängen, das nicht invasiv ist und keine Operation erfordert.
Das UCSF-Team hat seine Forschungsarbeiten in einem Artikel in Nature Communications veröffentlicht. Facebook Die Forschung sei Teil eines größeren Forschungsprogramms an der UCSF, das teilweise von der FRL im so genannten Projekt Steno unterstützt wurde.
Diese spezielle Studie an der UCSF umfasste freiwillige Forschungsteilnehmer mit normaler Sprache, die sich einer Gehirnoperation zur Behandlung von Epilepsie unterzogen. Der derzeitige Ansatz zur Erstellung der Gehirn-Computer-Schnittstelle basiert auf einer hochdichten Elektrokortikographie oder EKG, bei der Sensoren in das Gehirn implantiert werden, um die Aktivität aufzuzeichnen.
Eddie Chang (rechts), MD, und David Moses, PhD, in Changs Labor an der UCSF. Bild über UCFS. Foto von Noah Berger.Auch in dieser Studie konnten die Forscher die Sprache mit diesen implantierten Elektroden entschlüsseln. Die Patienten, die an der Studie teilnahmen, hatten bereits die Elektroden in ihrem Gehirn implantiert, um sich auf ihre Operation vorzubereiten, so ein Beitrag von UCSF.
Die Untersuchung ergab, dass die Gehirn-Computer-Schnittstelle die beabsichtigten Wörter der Teilnehmer in Echtzeit entschlüsseln konnte. Dies ist ein großer Sprung, da es früher Wochen oder Monate dauerte, bis die Forscher die Sprache aus dieser abgebildeten Gehirnaktivität entschlüsselt hatten.
"Mit den Fortschritten, die wir in den letzten zehn Jahren auf diesem Gebiet gesehen haben, wurde deutlich, dass wir diese Entdeckungen möglicherweise nutzen können, um Patienten mit Sprachverlust zu helfen, was eine der verheerendsten Folgen neurologischer Schäden ist", so Eddie Chang. MD, Professor für Neurochirurgie an der UCSF, sagte in einer offiziellen Pressemitteilung. Er ist auch einer der Mitautoren des Papiers.
Die Forscher verließen sich auf Algorithmen für maschinelles Lernen mit „verfeinerten phonologischen Sprachmodellen“, die es schafften, Wörter aus der Gehirnaktivität der Freiwilligen zu entschlüsseln. Aber es gibt einige Einschränkungen. Wie die Forscher bemerken, ist der Algorithmus immer noch in der Anzahl der Wörter und Phrasen begrenzt, die er erkennen kann. In Zukunft geht es darum, die Fehlerraten zu reduzieren.
Facebook Die Idee für dieses Projekt war es, einen Ansatz zu wählen, der nicht-invasiv ist oder keine Operation erfordert. (Bildquelle: Reuters)Sogar für diese Studie wurden den Teilnehmern neun feste Fragen gestellt, und nur für diese festen Fragen wurden Gehirndaten aufgezeichnet. Die Teilnehmer würden eine Frage hören und auf dem Bildschirm auch eine Reihe möglicher Antworten sehen. Sie mussten aus diesen Antworten auswählen und der Algorithmus leitete die Antwort aus diesen begrenzten Optionen ab.
Den Forschern zufolge lernten die „Algorithmen zu erkennen, wann die Teilnehmer eine neue Frage hörten oder zu antworten begannen.“ Das System hatte eine Genauigkeit von bis zu 61 Prozent, um die Antworten zu identifizieren, sobald der Teilnehmer aufgehört hatte zu sprechen.
"Die Echtzeitverarbeitung der Gehirnaktivität wurde verwendet, um einfache Sprachlaute zu dekodieren, aber dies ist das erste Mal, dass dieser Ansatz verwendet wurde, um gesprochene Wörter und Phrasen zu identifizieren", sagte David Moses, einer der Autoren des Papiers.
Wie Facebook Die Idee für dieses Projekt war, sich für einen Ansatz zu entscheiden, der keine Operation erfordert. Facebook Außerdem wurde festgestellt, dass es keinen Zugriff auf die Daten der Forschungsteilnehmer hat, die von der UCSF gesammelt und verwaltet werden. Das Unternehmen gibt an, dass nur eine begrenzte Anzahl ihrer Forscher direkt mit den Laborforschern von Dr. Chang zusammenarbeitet.
