Die Zukunft von Brain-Machine-Interfaces: Symbiotische Intelligenz vs. menschliche Intelligenz

Wir werden erforschen, was Intelligenzverstärkung via Brain-Machine-Interfaces (BMI) ist, warum es wichtig ist und warum es möglicherweise eine zukünftige Kluft zwischen Menschen gibt, die unverändert bleiben, und Menschen, die sich entscheiden, ihre Intelligenz durch die Schaffung einer synergetischen Symbiose mit künstlicher Intelligenz (KI) zu verstärken.

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

Was ist Intelligenzverstärkung?

Das Konzept der Intelligenzverstärkung wurde erstmals von William Ross Ashby in seinem bahnbrechenden Buch “Einführung in die Kybernetik” vorgestellt. Der Begriff entwickelte sich dann weiter und wurde zu dem, was wir heute als Augmented Intelligence erkennen, einer Untergruppe des maschinellen Lernens, die darauf ausgelegt ist, die menschliche Intelligenz mit Hilfe der KI zu verbessern und zu erweitern. Das Ziel ist es, sowohl die menschliche Entscheidungsfindung als auch den schnellen Zugriff auf Informationen, den Menschen haben, um die Qualität dieser Entscheidungen zu verbessern. Hier endet die aktuelle Bedeutung von Augmented Intelligence, es handelt sich um eine KI, die maschinelles Lernen und tiefes Lernen verwendet, um Menschen mit handlungsfähigen Daten zu unterstützen, aber es gibt keine Echtzeit-Symbiose.

Dies ist der Punkt, an dem BMIs ins Bild kommen, sie werden es ermöglichen, die menschliche Kognition weit über die heutige Version von Augmented Intelligence hinaus zu verbessern.

Im Gegensatz zu unserem aktuellen Zugriff auf Daten, der mit Computern, Smartphones oder anderen Geräten stattfindet, ist ein BMI von Natur aus so konzipiert, dass das Internet und die KI, die den Zugriff auf das Internet ermöglicht, ohne externes Gerät zugänglich sind. Der BMI wird im menschlichen Gehirn implantiert und wird damit zu einer Erweiterung des menschlichen Geistes.

Mit anderen Worten, anstatt auf Erinnerungen angewiesen zu sein oder ein Buch öffnen oder eine Website besuchen zu müssen, könnte ein verbesserter Mensch Zugriff auf alle Informationen haben, die im Internet gespeichert sind, und eine fortschrittliche KI könnte die relevanten Datenpunkte an das menschliche Gehirn liefern, sodass der Mensch vollständig kontrollieren kann. Wenn Sie jemals einen Moment hatten, in dem Sie sich an eine bestimmte Erinnerung nicht erinnern konnten oder ein bestimmtes Datum nicht wiederholen konnten, ist dies eine frustrierende Erfahrung. Mit Augmented Intelligence könnten Sie perfektes Gedächtnis haben, da das KI-System zu einer Erweiterung Ihres biologischen Gedächtnisspeichers wird.

Diese Art der Intelligenzverstärkung wurde weiter erforscht in “Mensch-Computer-Symbiose”, einem spekulativen Papier, das 1960 von J.C.R. Licklider veröffentlicht wurde. Dieses aufschlussreiche Papier bietet eine frühe Beschreibung davon, wie Menschen lernen müssen, KI zu kontrollieren, indem sie eine symbiotische Beziehung mit der KI eingehen. Wie J.C.R. Licklider sagte: “Um es Menschen und Computern zu ermöglichen, bei der Entscheidungsfindung und der Kontrolle komplexer Situationen zusammenzuarbeiten, ohne starre Abhängigkeit von vorher festgelegten Programmen”.

Das maschinelle Lernen ist die geheime Zutat, die sicherstellt, dass ein Computer nicht vorherbestimmt ist, aber es löst das Problem noch nicht, wie wir auf diese Symbiose zugreifen können.

J.C.R. Licklider fuhr fort: “Die Hoffnung ist, dass in nicht allzu vielen Jahren menschliche Gehirne und Rechenmaschinen sehr eng miteinander verbunden sein werden und dass die resultierende Partnerschaft auf eine Weise denken wird, wie kein menschliches Gehirn jemals gedacht hat und Daten auf eine Weise verarbeiten wird, die nicht von den Informationsverarbeitungsmaschinen erreicht wird, die wir heute kennen”.

Ein frühes Beispiel dafür, wie dies umgesetzt wird, kann in der Welt des Schachspiels gesehen werden. Während die meisten Menschen mit dem Verlust von Garry Kasparov gegen den IBM-Computer Deep Blue im Jahr 1997 vertraut sind, gibt es eine neuere und interessantere Entwicklung.

Während wir seit Jahrzehnten wissen, dass ein fortschrittliches KI-System jeden Schachspieler leicht besiegen kann, ist es interessanter, dass ein Team aus Mensch und KI ein KI-System besiegen kann. In dieser kooperativen Umgebung teilt das Team die Aufgaben, die KI übernimmt die schwere Arbeit der massiven Berechnungen, Mustererkennung und Vorwärtsdenkens. Der Mensch fügt Wert hinzu, indem er die menschliche Intuition nutzt und Jahrzehnte des Studiums der Brettspiels.

Während es derzeit möglich ist, dass ein Mensch-KI-Team ein KI-System besiegen kann, bleibt unklar, ob dieser Sieg konstant bleiben wird. Dennoch ist dies ein ernsthafter Indikator dafür, dass Menschen, wenn sie in der Lage sind, eine KI, die im Wesentlichen eine Erweiterung ihres Geistes ist, richtig zu kommunizieren, zu koordinieren und zu kontrollieren, große Probleme, die heute von Menschen oder eigenständigen KI-Programmen nicht bewältigt werden können, von einer Union aus beidem bewältigt werden könnten.

Einer von J.C.R. Lickliders letzten Kommentaren legt deutlich die Bedeutung dar, BMIs zu entwickeln, die eine Echtzeit-KI-Kommunikation innerhalb des menschlichen Gehirns ermöglichen.

“Das andere Hauptziel ist eng damit verbunden. Es besteht darin, Rechenmaschinen effektiv in Prozesse des Denkens einzubringen, die in “Echtzeit” stattfinden, in einer Zeit, die zu schnell ist, um herkömmliche Computer zu verwenden. Stellen Sie sich vor, zum Beispiel, eine Schlacht mit Hilfe eines Computers auf einem solchen Zeitplan zu leiten. Sie formulieren Ihr Problem heute. Morgen verbringen Sie den Tag mit einem Programmierer. Nächste Woche widmet der Computer 5 Minuten der Zusammenstellung Ihres Programms und 47 Sekunden der Berechnung der Antwort auf Ihr Problem. Sie erhalten ein Blatt Papier, 20 Fuß lang, voller Zahlen, die anstelle einer endgültigen Lösung nur eine Taktik vorschlagen, die durch Simulation erforscht werden sollte. Offensichtlich wäre die Schlacht vorbei, bevor der zweite Schritt in ihrer Planung begonnen würde. Um auf die gleiche Weise mit einem Computer zu denken wie mit einem Kollegen, dessen Kompetenz Ihre eigene ergänzt, wird eine viel engere Verbindung zwischen Mensch und Maschine erforderlich sein, als es das Beispiel und als es heute möglich ist”.

Wie funktioniert Intelligenzverstärkung?

Intelligenzverstärkung via BMIs ist noch in den Anfängen und ein laufendes Projekt. Es muss verstanden werden, dass das menschliche Gehirn Mustererkennung nutzt, um Symbolik zu verstehen und Verbindungen zwischen Daten herzustellen. Zum Beispiel, wenn Sie Linien in einer bestimmten Sequenz wie den Buchstaben A sehen, können Sie dann das Symbol A erkennen. Von dort aus können Sie das Muster im Gehirn bilden, wenn Sie das Wort APPLE lesen. Sie können dann weitere Muster erkennen, wenn Sie lesen, dass AN APPLE VOM BAUM FIEL. Das menschliche Gehirn macht weiterhin Verbindungen von Zeichen zu Wörtern, zu Sätzen, zu Absätzen, zu Kapiteln und zu Büchern und darüber hinaus.

Das Problem ist, dass das menschliche Gehirn kein perfektes Gedächtnis hat, und dieses unvollkommene System verursacht, dass Mustererkennungssysteme fehlschlagen. Stellen Sie sich vor, was passieren würde, wenn Sie ein ganzes Buch lesen könnten und ein KI-System in der Lage wäre, die notwendigen Mustererkennungen zu bilden, um perfektes Gedächtnis zu ermöglichen. Dies würde die Fähigkeit des Menschen, an einem Essay zu arbeiten, Produkte oder Dienstleistungen zu erstellen, die auf diese Informationen angewiesen sind, oder einfach eine intelligente Konversation ohne Gedächtnislücken zu führen, verbessern.

In anderen Fällen könnte das menschliche Gehirn während einer Unterhaltung in Echtzeit auf das Internet zugreifen, um Informationen zu finden und zu verteilen. Anstatt mehrmals ein YouTube-Video ansehen zu müssen, um etwas zu lernen, würde ein einziges Ansehen ausreichen, um perfektes Gedächtnis zu haben. Der Vorteil zusätzlicher Mustererkennungssysteme besteht darin, dass das menschliche Gehirn das Video und Audio schneller als in Echtzeit decodieren könnte. Dies bedeutet, dass der Mensch den Inhalt des Videos mit Geschwindigkeiten von 2x, 3x oder mehr aufnehmen könnte.

Wo kann ich Brain-Machine-Interfaces finden?

Es ist noch sehr früh für diese Art von Intelligenzverstärkung. Es gibt mehrere Bemühungen, verschiedene BMIs zu entwickeln, die möglicherweise zu dieser Art von Anwendung führen könnten. Am bekanntesten ist Elon Musks Unternehmen Neuralink, das in den frühen Stadien der Entwicklung eines Ultra-Hochgeschwindigkeits-BMI ist, um Menschen und Computer zu verbinden.

Neuralink arbeitet daran, den ersten neuralen Implantat zu erstellen, der es Benutzern ermöglicht, einen Computer oder ein mobiles Gerät überall zu kontrollieren. Um dies zu erreichen, werden Mikro-Schienen in Bereiche des Gehirns eingeführt, die die Bewegung kontrollieren. Jede Schiene enthält viele Elektroden und verbindet sie mit einem Implantat, das als Link bezeichnet wird.

Sogar Entwickler eines BMI-Systems verstehen möglicherweise nicht vollständig, wie es auf mikro-neurochemischer Ebene funktioniert. Aufgrund der Plastizität des menschlichen Gehirns (Fähigkeit, sich selbst zu verändern) ist es tatsächlich das menschliche Gehirn, das Eingaben erhält und dann selbst die notwendigen Ausgaben für die BMI zu arbeiten lernt.

Die meisten BMIs verwenden einen Decoder, um die Gehirnwellen und Muster zu entschlüsseln, die vom menschlichen Gehirn empfangen werden. Dieser Decoder verwendet verschiedene Arten von maschinellem Lernen, einschließlich tiefem Lernen, um die empfangenen Informationen zu entschlüsseln und zu versuchen, die Bewegungsabsichten und gewünschten Aktionen zu identifizieren. Durch die Entschlüsselung dieser Muster kann es am besten verstehen, was das menschliche Gehirn erreichen möchte.

Es handelt sich um ein geschlossenes System, in dem der Benutzer eine motorische Absicht hat, indem er einfach denkt, und der Neuralink-Decoder die Absicht entschlüsselt. Dies übersetzt Gedanken in Aktionen, die dann in der Welt durch einen Cursor oder einen Roboterarm umgesetzt werden. Der Mensch erhält visuelle Bestätigung einer erfolgreichen Aktion und diese neurochemische Rückmeldung trainiert das Gehirn, den Neuralink leichter zu kontrollieren. Die Herausforderung für jedes BMI-Unternehmen besteht darin, einen Decoder zu entwickeln, der nicht zu große Lernlast für den Endbenutzer darstellt.

Einige der Probleme mit aktuellen BMIs betreffen die Latenz, also die Zeitverzögerung zwischen Eingabe und Ausgabe auf beiden Seiten, menschlich und BMI. Derzeit arbeitet Neuralink daran, einige der Probleme zu beheben, die mit diesem Thema verbunden sind, wie von Joseph O’Doherty, einem Neuroingenieur bei Neuralink und Leiter des Brain-Signals-Teams, in einem Interview angegeben.

“Schritt eins ist, die Quellen der Latenz zu finden und alle zu eliminieren. Wir wollen eine geringe Latenz im gesamten System haben. Dazu gehören die Erkennung von Spikes; die Verarbeitung davon auf dem Implantat; die drahtlose Übertragung – es gibt viele Details zur Paketisierung mit Bluetooth, die Latenz hinzufügen können. Und das schließt die empfangende Seite ein, bei der Sie einige Verarbeitung in Ihrem Modellinferenzschritt durchführen und das sogar die Zeichnung von Pixeln auf dem Bildschirm für den Cursor, den Sie steuern, umfasst. Jede kleine Verzögerung, die Sie dort haben, verursacht Verzögerung und beeinträchtigt die geschlossene Regelung”.

Während Neuralink das bekannteste Beispiel für ein BMI ist, gibt es viele andere Teams, die an faszinierenden Projekten arbeiten. Zum Beispiel haben Forscher des Howard Hughes Medical Institute es erfolgreich geschafft, ein BMI zu ermöglichen, die mentale Handschrift von Benutzern auszugeben . Das Team entschlüsselte die Gehirnaktivität, die mit dem Handschreiben von Buchstaben verbunden war, um das Ergebnis zu erzielen. In diesem Fall lernte das Gehirn mit Übung, wie es strategisch über das Handschreiben in einer Sequenz nachdenken konnte, 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 aufgezeichnet.

Ein weiteres Beispiel umfasst eine Studie mit zwei klinischen Studienteilnehmern, die an Gelähmtheit litten, und die das BrainGate-System mit einem drahtlosen Transmitter verwendeten. Durch den drahtlosen Transmitter 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 verstärkt sind, während andere Menschen sich entscheiden, natürlich zu bleiben und sich nicht zu verstärken. Die Gefahr dahinter ist, dass dies die Kluft zwischen reichen Menschen, die die finanziellen Mittel haben, sich zu verstärken, und anderen Menschen, die sich nicht verstärken, vergrößern wird.

Ein Mitarbeiter, der verstärkt ist, kann erhebliche Zeitersparnisse erzielen, indem er nicht zweifelt, mit leichter Möglichkeit, Informationen abzurufen oder unbekannte Daten aus dem Internet zu erhalten. Ein KI-System könnte den Menschen schnell warnen (oder filtern), wenn Informationen irrelevant, falsch oder minderwertig sind. Der verstärkte Mensch mit perfektem Gedächtnis kann umschalten, wie er Aufgaben erledigt, und könnte Effizienz und Produktivität exponentiell steigern.

Anstatt Text zu tippen oder laut zu sprechen, könnte der verstärkte Mensch einfach denken und der Text würde magisch auf einem Bildschirm erscheinen. Die Zeitersparnis durch diese einfache Version eines BMI wäre erheblich. Der BMI mit dem KI-System könnte einfach im menschlichen Gehirn implantiert und drahtlos zu externen Stromquellen geladen werden oder sogar von den gleichen Kalorien und Ressourcen gespeist werden, die im menschlichen Körper und Gehirn vorhanden sind. Es ist zwar sehr spekulativ, aber es könnte Nanobots geben, die die Blut-Hirn-Schranke überwinden können, um ein BMI zu erzeugen.

Ein verstärkter Mensch könnte feststellen, dass eine Konversation mit einem unverstärkten Menschen redundant und langweilig ist. Er könnte sich entscheiden, sich mit anderen verstärkten Menschen zu verbinden, die zusammenarbeiten möchten, um Unternehmen zu gründen, bahnbrechende Aufsätze zu schreiben oder auf andere Weise produktiv zu sein. Ein Arbeitgeber könnte sich entscheiden, den Bildungshintergrund oder die Erfahrung zu ignorieren und stattdessen nur Mitarbeiter einzustellen, die verstärkt wurden.

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

Bevor BMIs diesen Zustand erreichen, konzentrieren sich die frühen Entwicklungen auf neurologische Probleme, darunter:

• Gedächtnisverlust
• Hörverlust
• Blindheit
• Lähmung
• Depression
• Schlaflosigkeit
• Extremer Schmerz
• Anfälle
• Angst
• Sucht
• Schlaganfälle
• Gehirnschäden

Es sollte nicht vergessen werden, dass das langfristige Ziel von Neurallink, wie von Elon Musk angegeben, ist, “eine Hochgeschwindigkeits-Schnittstelle zu schaffen, die es Menschen ermöglicht, mitzufahren”. Die Implikationen sind, dass wenn wir erfolgreich künstliche allgemeine Intelligenz entwickeln, diese Entwicklung unweigerlich zu Superintelligenz führt. Ein BMI wird die endgültige Lösung für das Leben in einer Welt sein, die Superintelligenz bietet, die weit fortgeschrittener ist als unsere aktuellen biologischen menschlichen Gehirne. Es bleibt abzuwarten, wie viele Menschen sich entscheiden, sich zu verstärken, in der Zwischenzeit bleiben BMIs eine der wichtigsten Entwicklungen mit tiefen Verstärkungslernsystemen.