Pat Bennett, 68, ritt einst als Reiterin, joggte täglich und arbeitete in der Personalabteilung, bis eine seltene Krankheit sie 2012 ihrer Fähigkeit zum Sprechen beraubte.
Doch Hilfe ist auf dem Weg, dank vier Sensoren in Baby-Aspirin-Größe, die im Rahmen einer klinischen Studie an der Stanford University in ihr Gehirn implantiert wurden.
Die Chips haben Bennett dabei geholfen, ihre Gedanken mit rekordverdächtigen 62 Wörtern pro Minute direkt aus ihrem Kopf auf einen Computermonitor zu übermitteln – mehr als dreimal schneller als die bisherige Höchstgeschwindigkeit der Technologie.
Auch Kognitionswissenschaftler und medizinische Forscher außerhalb von Stanford sind beeindruckt.
Einer, Professor Philip Sabes von der University of California in San Francisco, der Gehirn-Maschine-Schnittstellen erforscht und Elon Musks Neuralink mitbegründet hat, bezeichnete die neue Studie als „großen Durchbruch“.
Dank vier in ihr Gehirn implantierten Sensoren in Baby-Aspirin-Größe erlangt die 68-jährige Pat Bennett (unten links) im Rahmen einer klinischen Studie an der Stanford University ihre Sprechfähigkeit zurück
„Die Leistung in diesem Artikel liegt bereits auf einem Niveau, das sich viele Menschen, die nicht sprechen können, wünschen würden, wenn das Gerät bereit wäre“, sagte Sabes Anfang des Jahres gegenüber MIT Technology Review, als die neue Stanford-Studie noch im Peer-Review-Verfahren war.
„Die Leute werden das wollen“, sagte Sabes.
Die Nachricht kommt nur wenige Monate, nachdem die FDA Musks Neuralink die Zulassung erteilt hat, die es dem Unternehmen ermöglicht, Versuche am Menschen für seine eigene konkurrierende Gehirnchip-Implantattechnologie zu starten.
Die Stanford-Ergebnisse folgen auch den Bemühungen der Organisation der Vereinten Nationen für Wissenschaft und Kultur (UNESCO), Vorschläge zur Regulierung der Gehirnchip-Technologie zu entwickeln, die ihrer Meinung nach für die „Neuroüberwachung“ oder sogar „Zwangsumerziehung“ missbraucht werden könnte, was eine Bedrohung darstellt Menschenrechte weltweit.
Für Bennett war diese neue Forschung jedoch eher ein Wunder als eine Dystopie.
Seit 2012 kämpft Bennett mit Amyotropher Lateralsklerose (ALS), der gleichen Krankheit, die Anfang des Sommers Sandra Bullocks Partner Bryan Randall und 2018 dem berühmten Physiker Stephen Hawking das Leben kostete.
Im Laufe von 26 Sitzungen, die jeweils etwa vier Stunden dauerten, arbeitete Bennett mit einem Algorithmus der künstlichen Intelligenz und half dabei, die KI darin zu trainieren, zu erkennen, welche Gehirnaktivität 39 Schlüsselphonemen oder Lauten entspricht, die im gesprochenen Englisch verwendet werden.
Über die Gehirn-Sensor-Technologie, die die Stanford-Forscher „An“ nennen Mithilfe der intrakortikalen Gehirn-Computer-Schnittstelle (iBCI) würde Bennett versuchen, pro Trainingseinheit etwa 260 bis 480 Sätze effektiv an die KI zu übermitteln.
Die Sätze wurden zufällig aus einem großen Datensatz namens SWITCHBOARD ausgewählt, der aus einer Sammlung von Telefongesprächen stammt, die der Taschenrechnerhersteller Texas Instruments in den 1990er Jahren für die Sprachforschung gesammelt hatte.
Zu den beiläufigen Sätzen gehörten Beispiele wie „Ich bin mittendrin weggegangen“ und „Das ist erst seit fünf Jahren so.“
Während der Sitzungen, in denen die Satzoptionen auf einen Wortschatz von 50 Wörtern beschränkt waren, konnten Bennett und das mit ihr arbeitende Stanford-Team die Fehlerquote des KI-Übersetzers auf 9,1 Prozent senken.
Als die Wortschatzbeschränkung auf 125.000 Wörter erweitert wurde, was näher an der Gesamtzahl der gebräuchlichen englischen Wörter liegt, kam es zu einem Anstieg der Übersetzungsfehler der beabsichtigten Sprach-KI des iCBI. Die Quote stieg auf 23,8 Prozent.
Obwohl diese Fehlerquote zu wünschen übrig lässt, glaubten die Forscher, dass die Verbesserungen durch mehr Training und eine breitere Schnittstelle, mit anderen Worten mehr Implantate, die Interaktion zwischen dem Gehirn und der KI des iBCI, fortgesetzt werden könnten.
Die Geschwindigkeit, mit der der Algorithmus Gedanken in Sprache umwandelt, übertrifft bereits alle Vorgängermodelle um das Dreifache.
Der iBCI der Stanford-Gruppe konnte sich mit 62 Wörtern pro Minute bewegen, 3,4-mal schneller als der vorherige Rekordhalter und näher als je zuvor an der natürlichen Geschwindigkeit menschlicher Konversation, 160 Wörter pro Minute.
Mit der Connectome Workbench-Software erstellte Karten zeigen die Stellen im Gehirn der Patientin Pat Bennett, an denen eine Reihe von Siliziumelektroden in ihre Großhirnrinde implantiert wurden
Über die Gehirn-Sensor-Technologie, die als intrakortikale Gehirn-Computer-Schnittstelle (iBCI) bezeichnet wird, würde Bennett daran arbeiten, der KI etwa 260 bis 480 Sätze pro Trainingssitzung zu übermitteln. Bennetts Bemühungen trugen dazu bei, die KI zu trainieren, menschliche Gedanken besser in menschliche Sprache zu übersetzen
„Wir haben gezeigt, dass man beabsichtigte Sprache entschlüsseln kann, indem man die Aktivität eines sehr kleinen Bereichs auf der Gehirnoberfläche aufzeichnet“, so Dr. Jaimie Henderson, der Chirurg, der die heikle Installation der iBCI-Elektroden auf der Oberfläche von Bennetts Gehirn durchführte.
Bennett selbst bezeugte persönlich ihre eigenen Erfahrungen mit den bahnbrechenden Ergebnissen und schrieb per E-Mail: „Diese ersten Ergebnisse haben das Konzept bestätigt, und irgendwann wird die Technologie aufholen, um es Menschen, die nicht sprechen können, leicht zugänglich zu machen.“
„Für diejenigen, die nonverbal sind, bedeutet das, dass sie mit der größeren Welt in Verbindung bleiben können“, schrieb Bennett in einer E-Mail von Stanford, „vielleicht weiter arbeiten, Freunde und Familienbeziehungen pflegen.“
Bei Bennett wurde vor über einem Jahrzehnt Amyotrophe Lateralsklerose (ALS), eine neurodegenerative Erkrankung, diagnostiziert.
ALS greift die Neuronen im zentralen Nervensystem des Körpers an, die die Bewegung steuern, aber Bennetts eigene Erfahrung mit der Krankheit war eine besonders seltene Form der Krankheit.
„Wenn man an ALS denkt, denkt man an Arm- und Beinstöße“, sagte Bennett. „Aber bei einer Gruppe von ALS-Patienten beginnt es mit Sprachschwierigkeiten. Ich kann nicht sprechen.’
Dr. Henderson und seine Co-Autoren veröffentlichten diesen Mittwoch die Ergebnisse ihrer Arbeit mit Bennett in Nature.