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BrainNet – der Mehrbenutzer-Brain-to-Brain Interface für die direkte menschliche Interaktion

Die Mehrheit von Untersuchungen, die mit den Kommunikationsschnittstellen des Gehirns verbunden sind, konzentrieren sich auf den Schnittstellen «Gehirn-Computer». Im Bereich der Verbindung von zwei oder mehreren Gehirnen gibt es weniger Ergebnisse. Vor kurzem haben Wissenschaftler eine neue Methode präsentiert, die es drei Menschen ermöglicht, für die Lösung eines Problems zusammenzuarbeiten, wobei sie die direkte Verbindung «Gehirn – Gehirn» anwenden.

Die Kommunikation «Gehirn – Gehirn»

Vor einigen Jahren wurde eine Untersuchung mit dem titel «20 Fragen» durchgeführt. Während dieses Experiments wurde ein einfacher Interface «Gehirn-Gehirn» mit dem einfachen Schema des Zusammenwirkens mit nur zwei Teilnehmern präsentiert, die die Fragen beantworteten. Die Interaktion «Gehirn-Gehirn» wurde mit Hilfe von Antworten analysiert, die am Bildschirm angezeigt wurden.

Im September dieses Jahres präsentierten die Forscher aus dem George Washington University und dem Carnegie Mellon University den ersten nicht invasiven direkten Mehrbenutzer-Interface «Gehirn-Gehirn» zur gemeinsamen Aufgabenlösung. Dabei werden die Nachteile von vorhergehenden Schnittstellen analysiert und eine neue angeboten, die die direkte Verbindung zwischen den Gehirnen herstellen lässt.

Ein neuer Ansatz

Diese Methode basiert auf der Elektroenzephalografie (EEG) zur Registrierung der Gehirnsignale und der Transkraniellen Magnetischen Stimulation (TMS), die die Information nicht invasiv ins Gehirn liefert. Die Architektur von Schnittstellen «Gehirn-Gehirn» verwendet zwei Arten von Modulen: die Schnittstelle «Gehirn-Computer», die sich auf die EEG gründet, zur Datenübertragung über die Zusammenarbeit, und den Interface «Gehirn-Computer» auf der Basis von TMS. Das Schnittstellenschema ist unten dargestellt.

BrainNet ermöglicht es  drei Menschen an der Aufgabenlösung mitzuwirken, wobei sie die direkte Verbindung «Gehirn-Gehirn» verwenden. Im Laufe von Experimenten verwendet man die neue Schnittstelle «Gehirn-Gehirn» zur gemeinsamen Tätigkeit: Spiele wie Tetris.

Da die vorgeschlagene Methode die erste nicht invasive interpersonelle Schnittstelle «Gehirn-Gehirn» ist, haben die Forscher die besondere Aufmerksamkeit auf die Untersuchung der Prioritätsrangierung der Information als einen Dreh- und Angelpunkt der Kommunikation in sozialen Netzwerken gelenkt.

Die initiale Implementierung von BrainNet ermöglicht die Kommunikation zwischen zwei Subjekten— dem Sender und dem Empfänger. Diese Schnittstelle verlangt keine körperlichen Aktionen seitens des Subjekts.

Das Experiment und die Ergebnisse

Das Experiment besteht aus zwei Stadien. Im ersten Stadium versuchten drei Teilnehmer (ein Empfänger und zwei Sender) die gemeinsame Aufgabe zu lösen. Der Empfänger ist für die Bescheiderteilung dafür zuständig, ob er im Tetris den Block verdrehen sollte, bevor er den leeren Raum im unteren Teil des Bildschirms füllt. Er hat keine Information über den unteren Teil des Bildschirms, deshalb kann er die logische Entscheidung beim Spielen nicht treffen. Zwei andere Teilnehmer — die Sender — können den ganzen Bildschirm sehen, ihre Aufgabe besteht darin, die richtige Auswahl zu treffen (den Block zu drehen oder nicht). Sie basieren auf der Blockgröße und dem Raum darunter, sie berichten dem Empfänger ihren Beschluss durch den Interface «Gehirn-Gehirn».

Im zweiten Stadium bekamen Sender die Möglichkeit, den Beschluss des Empfängers zu erfahren (das obere Bild) und die neue Entscheidung (vielleicht die angepasste) vorzuschlagen.

Die Präzision, die von jeder von fünf Subjektengruppen erreicht wurde. Die Präzision wird als die Relation der richtigen Entscheidungen über das Verdrehen des Blocks zu allen bewertet. 

Zur Bewertung der Effektivität verwendeten die Forscher sowohl einfache, als auch schwierige Methoden. Sie maßen die Häufigkeit von richtigen Entscheidungen über das Verdrehen des Blocks und erhielten die Durchschnittsgenauigkeit von 0,8125 (was den Wert von 0,5 bei der zufälligen Wahl weitaus übersteigt). Auch die binäre Klassifikationsmetrik, wie die Diagrammfläche der Leistungseigenschaft des Empfängers wurde berechnet.

Die Diagrammfläche der Leistungseigenschaft des Empfängers für fünf Subjektengruppen.

Um die Gründlichkeit der Wechselwirkung und den Betrag der weitergegebenen Information zwischen den Subjekten quantitativ einzuschätzen, verwendeten die Forscher die gegenseitige Informationsmaßnahme (IM). Es wird ein wesentlicher Unterschied im Betrag von weitergegebenen Angaben im Vergleich zu zufälligen Entscheidungen festgestellt. Wie erwartet, ist durch die Besonderheiten des Experiments IM zwischen dem guten Sender und Empfänger höher (was vom größeren Betrag der weitergegebenen Information zeugt), als zwischen dem schlechten Sender und Empfänger.

Die Berechnung von IM: r — der Entschluß, der vom Empfänger getroffen wurde (0 oder 1, entsprechen «nicht drehen» und «drehen »), s — der Entschluß, der von einem Sender getroffen wurde, pR(r) — die Probabilität, dass der Empfänger den Entschluß r getroffen hat, pS(s) — die Probabilität, dass der Empfänger den Entschluß s getroffen hat, pR,S(r,s) — die gemeinsame Probabilität, dass der Empfänger den Entschluß r getroffen hat, und der Sender — den Entschluß s getroffen hat.
Der Unterschied im Betrag der weitergegebenen Information laut IM zwischen guten und schlechten Sendern

Die Schlussfolgerung

Diese Arbeit hat einen großen Beitrag zur Untersuchung der Interaktion «Gehirn-Gehirn» geleistet und stellt die Methode der neuen Generation dar, die die Wirksamkeit dieser Interaktion verbessert. Die angebotene Methode skaliert die Schnittstelle für die Verwendung durch mehrere Personen, die zur Problemlösung zusammenarbeiten.

Dies ist die erste Schnittstelle «Gehirn-Gehirn», die die Signale von EEG und TMS bei einem Menschen vereinigt, was die Differenzierung von Zuverlässigkeit der Information umzusetzen lässt. Damit ist das durchgeführte Experiment ein wichtiger Schritt zur Realisierung der integralen Kommunikation «Gehirn-Gehirn» und der gemeinsamen Problemlösung mit Hilfe dieser Schnittstelle.

Quelle
AI-United-Redaktion

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