Wenn die Technokraten und Transhumanisten des Militärs neue Technologien erfinden, um die Kriegsführung zu verbessern, ist es nur eine Frage der Zeit, bis sie ihre Kräfte auf die Bürger richten, die die Forschung überhaupt bezahlt haben. ⁃ TN Editor
Ein neuer Algorithmus für maschinelles Lernen kann erfolgreich bestimmen, welche spezifischen Verhaltensweisen - wie Gehen und Atmen - zu welchem spezifischen Gehirnsignal gehören, und er kann dem Militär helfen, eine bereitere Kraft aufrechtzuerhalten.
Zu jeder Zeit führen Menschen eine Vielzahl von Aufgaben aus. Alle mit diesen Aufgaben verbundenen Gehirn- und Verhaltenssignale vermischen sich zu einem komplizierten Netz. Bisher war es schwierig, dieses Web zu entwirren und zu übersetzen.
Von der US-Armee finanzierte Forscher entwickelten jedoch einen Algorithmus für maschinelles Lernen, mit dem diese Signale modelliert und decodiert werden können. Laut einer Pressemitteilung vom 12. November. Die Forschung, die Standard-Hirndatensätze zur Analyse verwendete, wurde kürzlich in der Zeitschrift veröffentlicht Nature Neuroscience.
„Unser Algorithmus kann zum ersten Mal die dynamischen Muster in Gehirnsignalen, die sich auf bestimmte Verhaltensweisen beziehen, dissoziieren und diese Verhaltensweisen viel besser dekodieren“, so Dr. Maryam Shanechi, Ingenieurprofessorin an der University of Southern California, die die Forschung leitete , sagte in einer Erklärung.
Dr. Hamid Krim, Programmmanager im Army Research Office, Teil des Army Research Laboratory des US Army Combat Capabilities Development Command, sagte Nextgov Shanechi und ihr Team verwendeten den Algorithmus, um das, was sie als verhaltensrelevante Gehirnsignale bezeichnen, von verhaltensrelevanten Gehirnsignalen zu trennen.
"Dies ist eine mögliche Methode, um beispielsweise die geistige Überlastung eines Individuums oder eines Soldaten zuverlässig zu messen", sagte Krim.
Wenn der Algorithmus ein Verhalten erkennt, das anzeigt, dass ein Soldat gestresst oder überlastet ist, könnte eine Maschine diesen Soldaten alarmieren, bevor er überhaupt seine eigene Müdigkeit erkennen kann, sagte Krim. Die Verbesserung des Selbstbewusstseins sei von zentraler Bedeutung für das Interesse der Armee an dieser Forschung, fügte er hinzu.
Die Forschung ist Teil der Bemühungen, eine Schnittstelle zwischen Maschine und Gehirn zu etablieren. Krim sagte schließlich, dass diese Forschung zur Entwicklung einer Technologie beitragen könnte, die nicht nur Signale vom Gehirn interpretieren, sondern auch Signale zurücksenden kann, um Einzelpersonen dabei zu helfen, automatische Korrekturmaßnahmen für bestimmte Verhaltensweisen zu ergreifen, fügte er hinzu.
Die Vorstellungskraft ist die einzige Grenze, wenn es um das Potenzial dieser Technologie geht, sagte Krim. Eine andere futuristische Anwendung könnte es Soldaten ermöglichen, miteinander zu kommunizieren, ohne jemals den Mund zu öffnen.
Patrick Wood ist ein führender und kritischer Experte für nachhaltige Entwicklung, grüne Wirtschaft, Agenda 21, Agenda 2030 und historische Technokratie. Er ist Autor von Technocracy Rising: Das trojanische Pferd der globalen Transformation (2015) und Co-Autor von Trilaterals Over Washington, Band I und II (1978-1980) mit dem verstorbenen Antony C. Sutton.
