Kann AI sich nach einem Lieblingsessen sehnen?

Elektronische Zunge" als möglicher erster Schritt zu künstlicher emotionaler Intelligenz

06.10.2023

Kann künstliche Intelligenz (KI) hungrig werden? Einen Geschmack für bestimmte Lebensmittel entwickeln? Noch nicht, aber ein Team von Forschern der Penn State University entwickelt eine neuartige elektronische Zunge, die nachahmt, wie der Geschmack unsere Essgewohnheiten auf der Grundlage von Bedürfnissen und Wünschen beeinflusst, und damit einen möglichen Entwurf für eine KI liefert, die Informationen ähnlich wie ein Mensch verarbeitet.

Das menschliche Verhalten ist komplex, ein nebulöser Kompromiss und eine Interaktion zwischen unseren physiologischen Bedürfnissen und psychologischen Trieben. Obwohl die künstliche Intelligenz in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht hat, berücksichtigen KI-Systeme nicht die psychologische Seite unserer menschlichen Intelligenz. So wird beispielsweise die emotionale Intelligenz nur selten als Teil der KI betrachtet.

"Das Hauptaugenmerk unserer Arbeit lag auf der Frage, wie wir die emotionale Seite der Intelligenz in die KI einbringen können", sagte Saptarshi Das, außerordentlicher Professor für Ingenieurwissenschaften und Mechanik an der Penn State University und korrespondierender Autor der kürzlich in Nature Communications veröffentlichten Studie. "Emotionen sind ein weites Feld, und viele Forscher befassen sich mit Psychologie; für Computeringenieure sind mathematische Modelle und verschiedene Datensätze für die Entwicklung jedoch unerlässlich. Menschliches Verhalten ist leicht zu beobachten, aber schwer zu messen, und das macht es schwierig, es in einem Roboter zu reproduzieren und ihn emotional intelligent zu machen. Im Moment gibt es keine wirkliche Möglichkeit, das zu tun.

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Das merkte an, dass unsere Essgewohnheiten ein gutes Beispiel für emotionale Intelligenz und die Wechselwirkung zwischen dem physiologischen und psychologischen Zustand des Körpers sind. Was wir essen, wird in hohem Maße durch den Prozess des Schmeckens beeinflusst, der sich darauf bezieht, wie unser Geschmackssinn uns hilft, zu entscheiden, was wir auf der Grundlage von Geschmackspräferenzen zu uns nehmen. Das ist etwas anderes als der Hunger, der physiologische Grund für das Essen.

"Wenn man das Glück hat, alle möglichen Lebensmittel zur Auswahl zu haben, wird man sich für die Lebensmittel entscheiden, die man am liebsten mag", so Das. "Sie werden sich nicht für etwas entscheiden, das sehr bitter ist, sondern eher für etwas Süßeres, richtig?

Jeder, der sich nach einem üppigen Mittagessen satt gefühlt hat und bei einer Feier am Nachmittag am Arbeitsplatz trotzdem in Versuchung kam, ein Stück Schokoladenkuchen zu essen, weiß, dass man etwas essen kann, das man liebt, auch wenn man keinen Hunger hat.

"Wenn man Ihnen etwas Süßes gibt, würden Sie es essen, obwohl Ihr physiologischer Zustand befriedigt ist, im Gegensatz zu einem Stück Fleisch", so Das. "Ihr psychologischer Zustand will immer noch befriedigt werden, also werden Sie den Drang haben, die Süßigkeiten zu essen, auch wenn Sie keinen Hunger haben.

Es gibt zwar noch viele Fragen zu den neuronalen Schaltkreisen und molekularen Mechanismen im Gehirn, die der Hungerwahrnehmung und der Appetitkontrolle zugrunde liegen, sagte Das, aber Fortschritte wie die verbesserte Bildgebung des Gehirns haben mehr Informationen darüber geliefert, wie diese Schaltkreise in Bezug auf die Geschmacksempfindung funktionieren.

Die Geschmacksrezeptoren auf der menschlichen Zunge wandeln chemische Daten in elektrische Impulse um. Diese Impulse werden dann über Neuronen an die Geschmacksrinde des Gehirns weitergeleitet, wo kortikale Schaltkreise, ein kompliziertes Netzwerk von Neuronen im Gehirn, unsere Geschmackswahrnehmung beeinflussen. Die Forscher haben eine vereinfachte biomimetische Version dieses Prozesses entwickelt, einschließlich einer elektronischen "Zunge" und eines elektronischen "gustatorischen Kortex" aus 2D-Materialien, d. h. Materialien mit einer Dicke von einem bis wenigen Atomen. Die künstlichen Geschmacksknospen bestehen aus winzigen elektronischen Sensoren auf Graphenbasis, so genannten Chemitransistoren, die Gase oder chemische Moleküle erkennen können. Der andere Teil des Schaltkreises verwendet Memtransistoren, d. h. Transistoren, die sich an vergangene Signale erinnern und aus Molybdändisulfid bestehen. Auf diese Weise konnten die Forscher eine "elektronische Geschmacksrinde" entwerfen, die ein physiologisch gesteuertes "Hungerneuron", ein psychologisch gesteuertes "Appetitneuron" und einen "Fütterungsschaltkreis" miteinander verbindet.

Wenn das Gerät beispielsweise Salz oder Natriumchlorid erkennt, spürt es Natriumionen auf, erklärte Subir Ghosh, Doktorand in Ingenieurwissenschaften und Mechanik und Mitautor der Studie.

"Das bedeutet, dass das Gerät Salz 'schmecken' kann", so Ghosh.

Die Eigenschaften der beiden unterschiedlichen 2D-Materialien ergänzen sich bei der Bildung des künstlichen Geschmackssystems gegenseitig.

"Wir haben zwei verschiedene Materialien verwendet, weil Graphen zwar ein hervorragender chemischer Sensor ist, aber nicht für Schaltkreise und Logik geeignet ist, die für die Nachahmung des Gehirnkreislaufs benötigt werden", sagte Andrew Pannone, wissenschaftlicher Mitarbeiter in Ingenieurwissenschaften und Mechanik und Mitautor der Studie. "Aus diesem Grund haben wir Molybdändisulfid verwendet, das ebenfalls ein Halbleiter ist. Durch die Kombination dieser Nanomaterialien haben wir die Stärken eines jeden von ihnen genutzt, um einen Schaltkreis zu schaffen, der das Geschmackssystem nachahmt.

Das Verfahren ist so vielseitig, dass es auf alle fünf primären Geschmacksprofile angewendet werden kann: süß, salzig, sauer, bitter und umami. Ein solches robotergestütztes Geschmackssystem hat vielversprechende Anwendungsmöglichkeiten, so Das, die von KI-gesteuerten Diäten auf der Grundlage emotionaler Intelligenz zur Gewichtsabnahme bis hin zu personalisierten Speiseangeboten in Restaurants reichen. Das nächste Ziel des Forschungsteams ist es, die Geschmackspalette der elektronischen Zunge zu erweitern.

"Wir versuchen, Arrays von Graphen-Bauteilen herzustellen, die die etwa 10.000 Geschmacksrezeptoren auf unserer Zunge nachahmen, von denen sich jeder geringfügig von den anderen unterscheidet, wodurch wir in der Lage sind, subtile Geschmacksunterschiede zu erkennen", so Das. "Ich denke da zum Beispiel an Menschen, die ihre Zunge trainieren und zu Weinverkostern werden. Vielleicht werden wir in Zukunft ein KI-System haben, das man trainieren kann, um ein noch besserer Weinverkoster zu werden."

Ein weiterer nächster Schritt ist die Herstellung eines integrierten Geschmackschips.

"Wir wollen sowohl den Zungenteil als auch den Geschmacksschaltkreis in einem Chip herstellen, um ihn weiter zu vereinfachen", sagte Ghosh. "Das wird in naher Zukunft unser Hauptaugenmerk in unserer Forschung sein."

Danach stellen sich die Forscher vor, dass dieses Konzept der emotionalen Intelligenz des Geschmackssinns in einem KI-System auch auf andere Sinne wie visuelle, akustische, taktile und olfaktorische emotionale Intelligenz übertragen werden kann, um die Entwicklung zukünftiger fortschrittlicher KI zu unterstützen.

"Die Schaltkreise, die wir demonstriert haben, waren sehr einfach, und wir würden die Kapazität dieses Systems gerne erweitern, um andere Geschmacksrichtungen zu erforschen", sagte Pannone. "Aber darüber hinaus wollen wir andere Sinne einführen, und das würde andere Modalitäten und vielleicht andere Materialien und/oder Geräte erfordern. Diese einfachen Schaltkreise könnten weiter verfeinert werden und das menschliche Verhalten genauer nachbilden. Und je besser wir verstehen, wie unser eigenes Gehirn funktioniert, desto besser können wir diese Technologie machen.

Neben Das, Pannone und Ghosh waren auch Dipanjan Sen, Doktorand in Ingenieurwissenschaften und Mechanik, Akshay Wali, Doktorand in Elektrotechnik, und Harikrishnan Ravichandran, Doktorand in Ingenieurwissenschaften und Mechanik, an der Studie beteiligt. Alle Forscher sind auch mit dem Materialforschungsinstitut verbunden. Das United States Army Research Office und der Early CAREER Award der National Science Foundation unterstützten diese Forschung.

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