Meta kündigt Fortschritte in der Erkennung von Sprache aus Hirnaufnahmen an. Eine Studie des FAIR-Teams erzielt 80% Genauigkeit bei der Dekodierung von Buchstaben und Sätzen aus Gehirnsignalen. Die Technologie soll als nicht-invasive Alternative zu invasiven Verfahren wie Neuralink dienen.
Mittels nicht-invasiver Aufnahmen will Meta erkennen können, was Menschen sagen möchten. Das ist eine der Errungenschaften, von denen Meta bei der Jubiläumsfeier des FAIR -Teams berichtet. FAIR steht für Fundamental AI Research, Leiter ist Yann LeCun, ein mehrfach ausgezeichneter KI-Experte. Fair hat seinen Sitz in Paris – seit nunmehr zehn Jahren.
Aber: Man sollte sich nicht zu früh freuen. Auch Meta sagt, es dauere noch, bis diese Methode in der klinischen Praxis angewendet werden kann. Die Decodierung sei zum einen noch unvollkommen, zum anderen müssen sich die Menschen in einem magnetisch abgeschirmten Raum befinden und dürfen sich nicht bewegen, damit die Signale aufgenommen werden können.Die zweite vorgestellte Studie betrifft die neuronalen Mechanismen im Gehirn.
LeCun sagt, LLMs hätten zu viele Limits, wenn es um die Weiterentwicklung oder sogar eine AGI gehe. Es fehlten etwa ausreichend Daten, man könne die Welt nicht mit Text abbilden, entsprechend müsse man um eine wirklich kluge KI zu entwickeln, etwa Video und mehr einfließen lassen.
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