Stilles Lesen im EEG: KI entschlüsselt Wörter aus nicht-invasiven Signalen
Decoding silent reading from non-invasive EEG
Eine neue Studie zeigt, dass offene Wortschatzinformationen aus nicht-invasivem EEG während stillem Lesen dekodiert werden können. Ein einzelner Teilnehmer las ca. 240.000 Wörter aus fortlaufenden Texten, während 19-Kanal-EEG aufgezeichnet wurde. Ein kontrastiv trainierter Encoder mit CLIP-ähnlichem Ansatz ordnete EEG-Ausschnitte den Embeddings eines großen Sprachmodells zu. Die Dekodierung übertraf Zufallsniveau, skalierte log-linear mit der Datenmenge und blieb auch bei seltenen Wörtern erfolgreich. Kontrollanalysen trennten wortbezogene von kontextuellen Effekten und zeigten, dass die Leistung datenlimitiert ist.
Diese Ergebnisse belegen, dass Informationen auf Wortebene mit offenem Vokabular aus dem EEG während des stillen Lesens gewonnen werden können – und dass die Dekodierung eher durch die Datenmenge als durch Sättigung begrenzt ist.