Die Zukunft der Gehirn-Maschine-Schnittstellen: Symbiotische Intelligenz vs. menschliche Intelligenz

Wir werden untersuchen, was Intelligenzverstärkung über Gehirn-Maschine-Schnittstellen (BMI) ist, warum sie wichtig ist und warum es in Zukunft möglicherweise eine Kluft zwischen Menschen geben könnte, die nicht verbessert werden, und Menschen, die sich dafür entscheiden, ihre Intelligenz zu verstärken, indem sie eine synergetische Symbiose mit künstlicher Intelligenz schaffen ( KI).

Menschen, die sich mit BMIs verbinden, werden mit verbesserter kognitiver Leistung und erhöhter Produktivität am Arbeitsplatz und darüber hinaus ausgestattet sein.

Was ist Intelligenzverstärkung?

Das Konzept der Intelligenzverstärkung wurde erstmals von William Ross Ashby in seinem bahnbrechenden Buch mit dem Titel eingeführt Einführung in die Kybernetik. Der Begriff entwickelte sich dann zu dem, was wir heute als Augmented Intelligence kennen, einem Teilgebiet des maschinellen Lernens, das in erster Linie darauf abzielt, die menschliche Intelligenz mithilfe von KI zu verbessern und zu verbessern. Das Konzept besteht darin, sowohl die menschliche Entscheidungsfindung als auch den schnellen Zugang der Menschen zu Informationen zu verbessern, um die Qualität dieser Entscheidungen zu verbessern. Hier endet die aktuelle Bedeutung von Augmented Intelligence. Dabei handelt es sich um eine KI, die maschinelles Lernen und Deep Learning nutzt, um Menschen mit verwertbaren Daten zu unterstützen, es besteht jedoch keine symbiotische Beziehung in Echtzeit.

Hier kommen BMIs ins Spiel, sie werden die Verbesserung der menschlichen Kognition weit darüber hinaus ermöglichen die heutige Version von Augmented Intelligence.

Im Gegensatz zu unserem derzeitigen Zugriff auf Daten, der über Computer, Smartphones oder andere Geräte erfolgt, ist ein BMI von Natur aus so konzipiert, dass auf das Internet und die KI, die den Zugriff darauf ermöglicht, ohne ein externes Gerät zugegriffen werden kann. Der BMI wird in das menschliche Gehirn implantiert und wird von Natur aus zu einer Erweiterung des menschlichen Geistes.

Mit anderen Worten: Anstatt sich auf sein Gedächtnis zu verlassen oder ein Buch öffnen oder eine Website besuchen zu müssen, könnte ein erweiterter Mensch Zugriff auf alle im Internet gespeicherten Informationen haben und eine fortschrittliche KI könnte die relevanten Datenpunkte mit Daten versorgen an das menschliche Gehirn und ermöglicht es dem Menschen, die volle Kontrolle zu behalten. Wenn Sie jemals einen Moment erlebt haben, in dem Sie sich nicht an eine bestimmte Erinnerung oder ein bestimmtes Datum erinnern können, ist das eine frustrierende Erfahrung. Mit Augmented Intelligence können Sie sich perfekt erinnern, da das KI-System zu einer Erweiterung Ihres biologischen Gedächtnisses wird.

Diese Art der Intelligenzverstärkung wurde weiter untersucht in „Mensch-Computer-Symbiose“, ein spekulativer Artikel, der 1960 von JCR Licklider veröffentlicht wurde. Dieses aufschlussreiche Papier bietet eine frühe Beschreibung, wie Menschen lernen müssen, KI zu kontrollieren, indem sie eine symbiotische Beziehung mit der KI eingehen. Wie von JCR Licklider angegeben, „Menschen und Computer in die Lage zu versetzen, bei der Entscheidungsfindung und der Steuerung komplexer Situationen zusammenzuarbeiten, ohne unflexibel von vorgegebenen Programmen abhängig zu sein.“

Maschinelles Lernen ist das Geheimnis, das dafür sorgt, dass ein Computer zwar nicht vorbestimmt ist, sich aber noch nicht mit der Frage befasst, wie wir diese Symbiose erreichen können.

JCR Licklider fuhr mit diesem Kommentar fort: „Die Hoffnung besteht darin, dass menschliche Gehirne und Computer in nicht allzu vielen Jahren sehr eng miteinander gekoppelt sein werden und dass die daraus resultierende Partnerschaft so denken und Daten auf eine Art und Weise verarbeiten wird, wie es die Informationsverarbeitung noch nicht kann Maschinen, die wir heute kennen.“ 

Ein frühes Beispiel dafür, wie dies umgesetzt wird, ist in der Welt des Schachs zu sehen. Während die meisten Menschen damit vertraut sind Garry Kasparovs Verlust im Jahr 1997 gegen den IBM-Computer Deep Blue, es gibt eine neuere und interessantere Entwicklung.

Während wir seit Jahrzehnten wissen, dass ein fortschrittliches KI-System jeden Schachspieler leicht besiegen kann, sind die jüngsten Entwicklungen, bei denen ein KI kann von einem Team aus Mensch und KI besiegt werden.  In dieser kooperativen Umgebung teilt das Team die Aufgaben auf, die KI übernimmt die schwere Arbeit umfangreicher Berechnungen, Mustererkennung und vorausschauendes Denken. Der Mensch schafft Mehrwert, indem er sich die menschliche Intuition und jahrzehntelanges Studium der Tafel zunutze macht.

Während derzeit das Team aus Mensch und KI eine KI besiegen kann, ist unklar, ob diese Art des Sieges auch in Zukunft konstant bleiben wird. Nichtsdestotrotz ist dies ein ernstzunehmender Indikator dafür, dass, wenn Menschen in der Lage sein sollten, eine KI, die im Wesentlichen eine Erweiterung ihres Geistes ist, ordnungsgemäß zu kommunizieren, zu koordinieren und zu steuern, große Probleme auftreten könnten, die heute weder von Menschen noch von eigenständigen KI-Programmen gelöst werden können wird von einem Zusammenschluss beider verwaltet.

In einem der letzten Kommentare von JCR Licklider wird deutlich, wie wichtig es ist, BMIs zu entwickeln, die eine Echtzeit-KI-Kommunikation im menschlichen Gehirn ermöglichen.

„Das andere Hauptziel hängt eng damit zusammen. Es geht darum, Computermaschinen effektiv in Denkprozesse einzubeziehen, die in „Echtzeit“ ablaufen müssen, einer Zeit, die zu schnell vergeht, als dass Computer auf herkömmliche Weise genutzt werden könnten. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie würden versuchen, mit Hilfe eines Computers eine Schlacht nach einem solchen Zeitplan zu leiten. Sie formulieren heute Ihr Problem. Morgen verbringst du mit einem Programmierer. Nächste Woche verwendet der Computer 5 Minuten für die Zusammenstellung Ihres Programms und 47 Sekunden für die Berechnung der Antwort auf Ihr Problem. Sie erhalten ein 20 Fuß langes Blatt Papier voller Zahlen, die keine endgültige Lösung liefern, sondern nur eine Taktik vorschlagen, die durch Simulation untersucht werden sollte. Offensichtlich würde der Kampf vorbei sein, bevor mit dem zweiten Schritt seiner Planung begonnen werden konnte. Im Zusammenspiel mit einem Computer so zu denken, wie man mit einem Kollegen denkt, dessen Kompetenz die eigene ergänzt wird eine viel engere Kopplung zwischen Mensch und Maschine erfordern als das Beispiel nahelegt und als heute möglich ist.“

Wie funktioniert Intelligence Amplication?

Die Intelligenzverstärkung über BMIs steckt noch in den Anfängen und ist in Arbeit. Es muss verstanden werden, dass das menschliche Gehirn die Mustererkennung nutzt, um Symbolik zu verstehen und Verbindungen zwischen Daten herzustellen. Wenn Sie beispielsweise Linien sehen, die in einer bestimmten Reihenfolge strukturiert sind, wie etwa den Buchstaben A, können Sie das Symbol A erkennen. Von da an können Sie den Buchstaben in Ihrem Gehirn ein Muster bilden lassen, wenn Sie das Wort APFEL lesen. Weitere Muster können Sie dann erkennen, wenn Sie lesen, dass EIN APFEL VON EINEM BAUM FALLE. Das menschliche Gehirn stellt weiterhin Verbindungen her, von Zeichen über Wörter, Sätze, Absätze, Kapitel bis hin zu Büchern und darüber hinaus.

Das Problem besteht darin, dass das menschliche Gehirn nicht über eine perfekte Erinnerung verfügt und dieses unvollständige System dazu führt, dass Mustererkennungssysteme versagen. Stellen Sie sich vor, was passieren würde, wenn Sie ein ganzes Buch lesen könnten und ein KI-System in der Lage wäre, die Mustererkennungen zu bilden, die für eine sofortige perfekte Erinnerung erforderlich sind. Dies würde die Fähigkeit des Menschen verbessern, an einem Aufsatz zu arbeiten, Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln, die auf diesen Informationen basieren, oder einfach ein intelligentes Gespräch ohne Gedächtnislücken zu führen.

In anderen Fällen könnte sich das menschliche Gehirn während eines Gesprächs sofort mit dem Internet verbinden, um in Echtzeit Informationen zu lokalisieren und diese Informationen zu verteilen oder zu übermitteln. Anstatt ein YouTube-Video mehrmals ansehen zu müssen, um etwas zu lernen, würde es für eine perfekte Erinnerung ausreichen, es einmal anzuschauen. Der zusätzliche Vorteil zusätzlicher Mustererkennungssysteme besteht darin, dass das menschliche Gehirn Video und Audio schneller als in Echtzeit dekodieren könnte. Das bedeutet, dass der Mensch den Inhalt des Videos mit einer Geschwindigkeit von 2x, 3x oder mehr aufnehmen kann.

Wo finde ich Brain-Machine-Interfaces?

Für diese Art der Intelligenzverstärkung steckt es noch in den Kinderschuhen. Es gibt mehrere Bemühungen, verschiedene BMIs zu entwickeln, die sich schließlich zu dieser Art von Anwendung entwickeln könnten. Am bemerkenswertesten ist das Unternehmen von Elon Musk Neuralink Das ist ein Anfangsstadium der Entwicklung eines BMI mit ultrahoher Bandbreite zur Verbindung von Menschen und Computern.

Neurallink arbeitet an der Entwicklung des ersten neuronalen Implantats, das es Benutzern ermöglichen wird, einen Computer oder ein mobiles Gerät überall zu steuern. Um dies zu erreichen, werden Fäden im Mikrometerbereich in Bereiche des Gehirns eingeführt, die die Bewegung steuern. Jeder Faden enthält viele Elektroden und verbindet sie mit einem Implantat, das Link genannt wird.

Selbst Entwickler eines BMI-Systems verstehen möglicherweise nicht vollständig, wie es auf neurochemischer Ebene im Mikrometerbereich funktioniert. Aufgrund der Plastizität des menschlichen Gehirns (Fähigkeit, sich selbst zu verändern) ist es tatsächlich das menschliche Gehirn, das Eingaben empfängt und dann selbst die notwendigen Ausgaben erlernt, damit der BMI seine Wirkung entfalten kann.

Die meisten BMIs verwenden einen Decoder, um die Gehirnwellen und Muster zu entschlüsseln, die vom menschlichen Gehirn empfangen werden. Dieser Decoder nutzt verschiedene Arten des maschinellen Lernens, einschließlich Deep Learning, um zu lernen, die empfangenen Informationen zu dekodieren und so Bewegungsabsichten und gewünschte Aktionen zu identifizieren. Durch die Entschlüsselung dieser Muster lässt sich am besten verstehen, was das menschliche Gehirn erreichen möchte.

Es handelt sich um ein System mit geschlossenem Regelkreis, bei dem der Benutzer durch einfaches Denken eine motorische Absicht ausführt und der Neuralink-Decoder die Absicht entschlüsselt. Dadurch werden Gedanken in Taten umgesetzt, die dann durch einen Cursor oder einen Roboterarm in der Welt umgesetzt werden. Der Mensch erhält eine visuelle Bestätigung einer erfolgreichen Aktion und das neurochemische Feedback trainiert das Gehirn, den Neuralink leichter zu steuern. Die Herausforderung für jedes BMI-Unternehmen besteht darin, einen Decoder zu entwickeln, der für den Endbenutzer keine allzu große Lernlast darstellt.

Einige der Probleme mit aktuellen BMIs hängen mit der Latenz zusammen, d. h. der Zeitverzögerung zwischen Eingabe und Ausgabe sowohl auf der menschlichen als auch auf der BMI-Seite. Derzeit arbeitet Neuralink an der Behebung einiger mit diesem Problem verbundener Probleme, wie Joseph O'Doherty, Neuroingenieur bei Neuralink und Leiter des Teams für Gehirnsignale, erklärte: in einem Interview.

„Schritt eins besteht darin, die Latenzquellen zu finden und sie alle zu beseitigen. Wir wollen im gesamten System eine geringe Latenz haben. Dazu gehört das Erkennen von Spitzen; dazu gehört auch die Verarbeitung auf dem Implantat; dazu gehört auch das Funkgerät, das sie übertragen muss – bei Bluetooth gibt es alle möglichen Paketierungsdetails, die die Latenz erhöhen können. Und dazu gehört auch die Empfangsseite, wo Sie in Ihrem Modellinferenzschritt einige Verarbeitungsvorgänge durchführen, und dazu gehört sogar das Zeichnen von Pixeln auf dem Bildschirm für den Cursor, den Sie steuern. Jede kleine Verzögerung, die dort auftritt, führt zu einer Verzögerung, und das wirkt sich auf die Regelung im geschlossenen Regelkreis aus.“

Während Neuralink das beliebteste Beispiel für einen BMI ist, arbeiten auch viele andere Teams an faszinierenden Projekten. Dies ist beispielsweise Forschern des Howard Hughes Medical Institute gelungen ermöglichte es einem BMI, die mentale Handschrift von Benutzern abzutippen zum ersten Mal . Um das Ergebnis zu erzielen, entschlüsselte das Team die Gehirnaktivität, die mit dem Schreiben von Briefen von Hand verbunden ist. In diesem Fall lernte das Gehirn durch Übung, strategisch über die Handschrift in einer Reihenfolge nachzudenken, die dann vom BMI erkannt wurde. Der gelähmte Teilnehmer konnte 90 Zeichen pro Minute tippen, was mehr als doppelt so viel ist wie zuvor mit einem anderen BMI-Typ.

Ein weiteres Beispiel umfasst eine Studie mit zwei Teilnehmern klinischer Studien, die gelähmt sind und die verwendet haben BrainGate-System mit einem drahtlosen Sender. Über den drahtlosen Sender konnten sie auf einem Standard-Tablet-Computer zeigen, klicken und tippen.

Verstärkte symbiotische Intelligenz vs. menschliche Intelligenz

Wir können uns eine Welt vorstellen, in der einige Menschen erweitert werden, während andere Menschen sich dafür entscheiden, natürlich zu sein und es nicht schaffen, sich selbst zu erweitern. Die Gefahr dahinter besteht darin, dass dadurch die Kluft zwischen wohlhabenden Menschen, die über die finanziellen Mittel verfügen, um sich zu vergrößern, und anderen Menschen, die freiwillig oder nicht ohne Unterstützung bleiben, größer wird.

Ein verbesserter Mitarbeiter kann eine erhebliche Zeitersparnis erzielen, da er nicht mehr selbst raten muss und Informationen sofort abrufen oder zuvor unbekannte Daten aus dem Internet abrufen kann. Eine KI könnte den Menschen schnell auf irrelevante, gefälschte oder minderwertige Informationen aufmerksam machen (oder diese herausfiltern). Der erweiterte Mensch mit perfekter Erinnerung kann die Art und Weise, wie er Aufgaben erledigt, beeinflussen und sowohl die Effizienz als auch die Produktivität exponentiell steigern.

Anstatt Text einzutippen oder laut zu sprechen, könnte der verbesserte Mensch einfach denken und der Text würde auf magische Weise auf einem Bildschirm erscheinen. Die Zeitersparnis durch diese einfachere Version eines BMI wäre erheblich. Der BMI mit dem KI-System kann einfach in das menschliche Gehirn implantiert und drahtlos an externe Energiequellen aufgeladen werden oder in der Lage sein, sich tatsächlich mit der gleichen Art von Kalorien und Ressourcen zu versorgen, die im menschlichen Körper und Gehirn eingebaut sind. Obwohl es sehr spekulativ ist, könnte es so sein Nanobots die die Blut-Hirn-Schranke überwinden und einen BMI erzeugen können.

Ein verbesserter Mensch könnte das Gespräch mit einem nicht verbesserten Menschen als überflüssig und langweilig empfinden. Sie entscheiden sich möglicherweise dafür, sich mit anderen erweiterten Menschen zusammenzuschließen, die zusammenarbeiten möchten, um Unternehmen zu gründen, wegweisende Arbeiten zu schreiben oder auf andere Weise produktiv zu werden. Ein Arbeitgeber kann sich dafür entscheiden, den Bildungshintergrund oder die Berufserfahrung außer Acht zu lassen und sich stattdessen auf die Einstellung nur verbesserter Mitarbeiter zu konzentrieren.

Die Gesellschaft könnte unterschiedliche Wege einschlagen, die jeweils zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Auf einem Weg könnte es zwei Arten von Menschen geben, die einfach lernen, zusammenzuleben.

Bevor BMIs diesen Zustand erreichen, konzentrieren sich die ersten Entwicklungen auf neurologische Probleme, zu denen die folgenden gehören:

• Gedächtnisverlust
• Schwerhörigkeit
• Blindheit
• Lähmung
• Reduzierung des Depressionsrisikos
• Hilfe bei Schlafschwierigkeiten
• Extreme Schmerzen
• Anfälle
• Angst & Sorgen
• Sucht
• Strokes
• Brain Damage

Es sollte nicht vergessen werden, dass das langfristige Ziel von Neurallink ist angegeben von Elon Musk ist, “Schaffung einer Schnittstelle mit hoher Bandbreite, die es Menschen ermöglicht, bei der Fahrt mitzumachen“. Die Implikationen sind, dass wir uns erfolgreich weiterentwickeln Künstliche allgemeine Intelligenz, diese Entwicklung führt uns unweigerlich zur Superintelligenz. Ein BMI wird die endgültige Lösung der Menschheit für das Leben in einer Welt sein, die über eine Superintelligenz verfügt, die weitaus weiter fortgeschritten ist als unser derzeitiges biologisches menschliches Gehirn. Es bleibt abzuwarten, wie viele Menschen sich dafür entscheiden, sich selbst zu verbessern. In der Zwischenzeit bleiben BMIs eine der wichtigsten Entwicklungen mit Systemen des tiefgreifenden Reinforcement-Lernens.