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Neue Künstliche Intelligenz kann Emotionen mit Radiowellen erkennen und zukünftig feststellen, wer eine Bedrohung darstellt

Neue Künstliche Intelligenz kann Emotionen mit Radiowellen erkennen und zukünftig feststellen, wer eine Bedrohung darstellt

Ein britisches Forschungsteam nutzt Radiowellen, um subtile Veränderungen im Herzrhythmus zu erkennen und dann mithilfe einer fortschrittlichen KI, die als neuronales Netzwerk bezeichnet wird, zu verstehen, was diese Signale bedeuten – mit anderen Worten, was die Person fühlt. Dies ist ein Durchbruch, der eines Tages z. B. Analysten der menschlichen Intelligenz in Afghanistan helfen könnte, herauszufinden, wer eine Insider-Bedrohung darstellt.

Die Arbeit eines Teams der Queen Mary University of London, die im Online-Journal PLOS ONE veröffentlicht wurde, zeigt, wie ein neuronales Netzwerk eingesetzt werden kann, um Emotionen zu entschlüsseln, die mit einer Funkantenne erfasst werden. Ein neuronales Netzwerk funktioniert in gewisser Weise ähnlich wie ein menschliches Gehirn, wobei Zellen Verbindungen zu anderen Zellen in Mustern herstellen, die ein Gedächtnis erzeugen, im Gegensatz zu konventionelleren Methoden wie maschinelles Lernen, die einfache statistische Methoden auf Datensätze anwenden.

Das Team unter der Leitung von Yang Hao, Dekan für Forschung an der Fakultät für Natur- und Ingenieurwissenschaften, verwendete eine kleine Sendeantenne, um Radiowellen von Probanden abprallen zu lassen. Aus den Signalen stellten sie eine Datenbank mit verschiedenen Herzrhythmen zusammen, während die Probanden emotional aufgeladene Videos anschauten, die Entspannung, Angst, Ekel und Freude auslösten. Das Team schloss die Probanden auch an ein Elektrokardiogramm an, um sicherzustellen, dass die Signale, die die Antenne auffing, korrekt waren. Das Team ließ die Daten durch das tiefe neuronale Netzwerk laufen und stellte fest, dass das System den emotionalen Zustand der Probanden in 71 Prozent der Fälle richtig einordnete.

Das ist besser als die hohen 60 Prozent, die von einem ähnlichen Experiment erreicht wurden, bei dem Methoden des maschinellen Lernens verwendet wurden, und vermeidet die erhebliche Arbeit der Vorbereitung eines Datensatzes mit winzigen Merkmalen (auch Merkmalsextraktion genannt). Außerdem können neuronale Netze im Gegensatz zu maschinellen Lernalgorithmen viel besser mit Datensätzen umgehen, die stark zeitabhängig sind, wie z. B. Radiowellen, sagte er.

Der Durchbruch soll Gesundheits- und Wellness-Fachleuten helfen, die emotionalen Zustände von Patienten besser zu verstehen. „Was die Auswirkungen auf die nationale Sicherheit angeht, muss noch mehr geforscht werden, genau wie bei anderen Fragen der Ethik und des verantwortungsvollen Einsatzes dieser Technologie“, sagte Hao in einer E-Mail an Defense One.

Die Verbreitung von neuen Fortschritten in der KI, gepaart mit neuen Sensoren, wird in den kommenden Jahren zu schwierigen Diskussionen über den Datenschutz führen. Es gibt in den USA kein Gesetz gegen die passive Datenerfassung von Herzrhythmen mit einer Antenne, so wie es auch kein Gesetz gibt, das das Fotografieren von Gesichtern in der Öffentlichkeit verbietet. Es gab keinen Bedarf für eine solche Regelung…bis jetzt.