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KI zeigt verblüffend realistisch, was Menschen sehen und denken

04.11.2019 | 14:51 Uhr | Thomas Hartmann

Schon ein bisschen schaurig wirkt, wie eine von Russen entwickelte KI per EEG-Headset Videos visualisiert, die Probanden gerade anschauen.

Demnach werten zwei neuronale Netzwerke Gehirnwellen in Echtzeit aus und visualisieren, was Menschen sehen, beschreibt Futurezone.at das Experiment eines russischen Forschungsteams der Firma Neurobotics und des Moskauer Instituts für Physik und Technologie (MIPT). So erhielten die Probanden ein EEG-Headset, das deren Gehirnwellen misst. Die Versuchsperson sehen sich einige Videos zum Beispiel aus Youtube an und die künstliche Intelligenz setzt dies in bewegte Muster um, mit denen die Originalvorlagen sich in vielen Fällen beeindruckend gut erkennen lassen, sodass man umgekehrt, wenn auch noch in Grenzen, Rückschlüsse auf das ziehen kann, was die Probanden gesehen haben.

Besonders gut klappt das in dem auf Youtube veröffentlichten Testvideo bei Menschen und Fahrzeugen wie aus dem Inneren eines Autos. Bei abstrakten Mustern ist die Erkennung noch undeutlicher. Insgesamt wirken die Rekonstruktionen wie aus einer geisterhaften Parallelwelt – aber man ahnt, wohin diese Entwicklung führt.

Letztlich wollen die Forscher des MIPT nach eigener Aussage mit ihrer Entwicklung Menschen nach einem Schlaganfall unterstützen, um zum Beispiel deren kognitive Fähigkeiten trainieren zu können. Dazu werden die verwendeten Videos in verschiedene Kategorien wie abstrakte Figuren, Wasserfälle, menschliche Gesichter, Bewegungsapparat und Motorsport eingeteilt. Die Forscher ordnen dann aufgrund von zehnsekündigen Videos, welche die Probanden sich ansahen, entsprechend der KI-Präsentation deren Bilder der passenden Kategorie zu.

Weiterentwicklungen des Experiments dienten unter anderem der Reduzierung des ”Rauschens”, das sich mit Bildstörungen bei Fernsehgeräten vergleichen lässt. Insgesamt sind die Forscher selbst sehr überrascht, dass man mittels Informationen aus den EEGs und der Rekonstruktion durch die KI in diesem Umfang tatsächlich zutreffende Zuordnungen erzielen kann. Man hofft, schließlich günstige Alternativen zu neuronalen Schnittstellen zu schaffen, sodass man auf Implantate verzichten könnte.

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