KI: Wenn Maschinen Fühlen Lernen | Podcast Wissen Schafft

Podcast Wissen Schafft: Was, wenn Künstliche Intelligenz (KI) nicht
nur hört, was wir sagen, sondern auch spürt, wie es uns geht?
Bisher waren Large Language Models (LLMs) auf rein linguistische
Texteingaben beschränkt, die lediglich die subjektiven, bewusst
gefilterten Eindrücke und Berichte der Nutzer widerspiegeln. In
dieser Episode tauchen wir in das aufkommende Feld der Bioadaptiven
KI (Bioadaptive AI) ein und beleuchten eine grundlegende
technologische Neuerung: die Integration physiologischer Signale in
Echtzeit in Sprachmodelle. Führende Forschung hat eine modulare
technische Schnittstelle entwickelt, die es der KI ermöglicht, die
„Sprache des Körpers“ – insbesondere die Herzratenvariabilität
(HRV) – direkt in die Konversation einzubeziehen. Zum Inhalt: 1.
Die Erweiterung des KI-Verständnisses: Wir zeigen auf, wie die KI
dank dieser Schnittstelle Echtzeitindikatoren des autonomen
Zustands (Autonomic State) zusätzlich zur sprachlichen Eingabe
berücksichtigen kann. Dazu gehören Messwerte wie HR, RMSSD, SDNN,
pNN50 und das LF/HF-Verhältnis. Dadurch können Sprachmodelle
Anzeichen von Anspannung, Ruhe oder kognitiver Belastung während
der Interaktion direkter interpretieren. 2. Die neuen technischen
Fähigkeiten der LLMs: Erfahren Sie, wie ein Proof-of-Concept
demonstrierte, dass generative Modelle komplexe Aufgaben mit
physiologischen Daten vollständig innerhalb der
Sprachmodellumgebungdurchführen können. Die KI ist in der Lage,
HRV-Daten in Echtzeit abzurufen und umfassende deskriptive
statistische Analysen (einschließlich Minimum, Maximum, Mittelwert
und Schiefe) durchzuführen. Zudem kann das LLM basierend auf den
abgerufenen physiologischen Daten selbstständig Visualisierungen
generieren (z. B. Zeitreihenplots oder Balkendiagramme). 3.
Adaptive Interaktion und Reaktion: Entdecken Sie, wie dieses System
es der KI erlaubt, auf physiologische Verschiebungen in natürlicher
Sprache zu reagieren. Das Sprachmodell konnte in Experimenten seine
Ausgabe anpassen, nachdem es Unterschiede in den
Herzfrequenz-Mustern zwischen Aufgaben mit niedriger und hoher
kognitiver Belastung erkannt hatte. 4. Anwendungsfelder: Diese
Technologie schafft ein technisches Fundament für
reaktionsschnellere, personalisiertere und kontextsensitivere
Interaktionen. Wir diskutieren die wichtigsten Domänen: Bildung und
Lernen: KI-Tutoren können Rückmeldungen, Timing oder
Komplexitätdynamisch an den aktuellen physiologischen Zustand des
Lernenden anpassen, etwa durch das Anbieten von beruhigenden
Aufforderungen bei Überlastung. Gesundheitswesen und Telemedizin:
Die KI ermöglicht das kontinuierliche Monitoring von
Vitalparametern während Fernkonsultationen und informiert autonome
Agenten, wie etwa Assistenz- oder Pflegeroboter. Mentale Gesundheit
und Coaching: LLM-Systeme können ihren Ton und Inhalt anpassen,
Biofeedbackbereitstellen und den therapeutischen Dialog im
digitalen Coaching modifizieren. Quelle: DOI
10.3389/fdgth.2025.1670464 /// Podcast Wissen Schafft ///Dieser
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