Meta AI’s KI-Modell Brain2Qwerty v2, das getippte Sätze aus nicht-invasiv aufgezeichneten Hirnströmen rekonstruieren kann, hat nun eine Wortgenauigkeit von 61 Prozent erreicht. Damit kommt es der Genauigkeit von Gehirn-Implantaten immer näher.
Wie die begleitende Studie im Fachjournal Nature zeigt, dekodiert das System aus Magnetoenzephalografie-Daten (MEG) mit einer durchschnittlichen Wortgenauigkeit von 61 Prozent; bei den besten Teilnehmenden sind es 78 Prozent. Mehr als die Hälfte aller Sätze enthält dabei höchstens einen Wortfehler. Das ist sicherlich noch kein alltagstaugliches Ergebnis, aber ein guter Schritt auf dem Weg dahin.
Kein Gedankenlesen – aber ein Schritt näher
Denn auf solchen Verfahren beruhen große Hoffnungen. Nach aktuellem Stand der Technik müssen für solche Anwendungen Implantate ins Gehirn gesetzt werden. Diese Geräte haben eine hohe Präzision. Ein prominentes Beispiel ist ein ALS-Patient, der ein implantiertes BCI fast zwei Jahre lang nahezu täglich zu Hause nutzte – mit 256 Kontakten im Sprachmotorkortex, einer Kommunikationsgeschwindigkeit von 56 Wörtern pro Minute und über 99 Prozent Wortgenauigkeit bei einem Vokabular von 125.000 Wörtern. Solche Systeme erfordern allerdings neurochirurgische Eingriffe mit entsprechenden Risiken wie Hirnblutungen oder Infektionen. Beim Meta-System wäre das anders.
