16.01.2012 · Es ist keine Science-Fiction: Amerikanische Entwickler arbeiten an der Gedankensteuerung. Das große Vorbild ist dabei die Spracherkennung.
Von Peter Welchering
© Cinetext Bildarchiv
Nicht nur im Film „Cypher“ ein Thema: das Lesen der Gedanken
Das amerikanische Verteidigungsministerium setzt aufs Gedankenlesen - nicht per Kristallkugel oder über irgendein zwielichtiges Medium, sondern per Hirnstrommessung und Mustererkennung. Und Kevin Brown, Softwarefachmann des amerikanischen Computerherstellers IBM, prognostiziert schon für das Jahr 2017 den flächendeckenden Einsatz von Hirn-Computer-Schnittstellen zum Beispiel beim Bedienen des Smartphones oder der Arbeit am Tablet PC.
Es hört sich stark nach Science-Fiction an, doch das australische Hochtechnologie-Unternehmen Emotiv Systems verdient schon seit neun Jahren Geld mit seiner Hirn-Computer-Schnittstelle Epoc. Die besteht aus 14 Elektroden, kostet 300 Dollar und wird zusammen mit einem dreidimensionalen Computerspiel der Demiurge Studios ausgeliefert. Softwarespezialisten wie Brown wollen daraus innerhalb der nächsten Jahre ein leistungsfähiges Peripherie-System machen, das es ihnen erlaubt, alle Arten von Computern allein mit Gedankenkraft zu bedienen.
Ihr großes Vorbild ist dabei die Spracherkennung. Schon heute können wir die HiFi- und Klimaanlage im Auto durch mündliche Befehle steuern oder unserem Smartphone sagen, wen wir anrufen wollen. Algorithmen für die Mustererkennung können unsere Sprache nahezu fehlerfrei in geschriebenen Text umsetzen oder Anweisungen erkennen und ausführen. Außerdem können sie schon heute bestimmte Muster unserer Hirnaktivität erkennen. Wenn wir intensiv daran denken, einen Würfel auf einem Bildschirm nach links zu bewegen, feuern unsere Synapsen entsprechende Impulse. Dieses Feuern der Synapsen kann mit Elektroden gemessen werden. Das Geheimnis des Erfolges liegt im Training. So wie ein Spracherkennungssystem die einzelnen Sprachmuster eines Menschen lernen muss, benötigt auch die Software für Hirn-Schnittstellen Übung, um die Aktivitätsmuster zu erkennen, die entstehen, wenn Synapsen bei bestimmten Gedanken oder Gedankenfolgen aktiv sind.
Dazu geht der Computeranwender ähnlich wie beim Training von Diktier-Software vor. Nur, dass er beim Einarbeiten einer Hirn-Computer-Schnittstelle keinen Mustertext vorliest, sondern vorgegebene Gedankenfolgen abarbeitet.
In den Forschungslaboratorien der Computerhersteller und der Militärs werden derzeit rund 30 Aktivitätsmuster für die Bewegungssteuerung des Cursors und für die Bedienung von standardisierter Software trainiert.
Brown hat im März 2009 angefangen, sich mit dieser Art der Mustererkennung von feuernden Synapsen zu beschäftigen. Damals erlitt ein Kollege im Forschungslabor einen Hirnschlag und wies infolgedessen ein sogenanntes Lock-In-Syndrom auf. Er hatte also keine Kontrolle mehr über seine Muskeln, konnte nicht mehr sprechen oder gestikulieren. Lediglich die Pupillen konnte er noch bewegen.
Brown vereinbarte mit seinem Kollegen, dass hochgerollte Pupillen "ja" bedeuten sollen und nach unten gerollte Pupillen "nein". So konnten sie sich fragmentarisch verständigen. Brown kaufte ein Epoc-Headset von Emotive und programmierte für seinen Kollegen Mustererkennungssoftware, die in der Lage war, bestimmte Hirnaktivitätsmuster zu lernen, so dass Browns Kollege sich über die Hirn-Computer-Schnittstelle mit einem kleinen Grundwortschatz verständigen konnte. "Das klappte viel besser als die Kommunikation über die Pupillenstellung", meint Brown. Daraus wurde ein Entwicklungsprojekt in den Forschungslaboratorien der IBM. Dort arbeiten die Wissenschaftler an kleineren und genauer arbeitenden Elektroden, die sie beispielsweise in eine Baseballkappe integriert haben, und an einer Mustererkennungssoftware, die Hirnaktivitätsmuster mit einer ähnlichen Genauigkeit erkennt wie Spracherkennungssoftware heutzutage gesprochene Sprache. Forscher der University of California in Berkeley tüfteln an regelrechten Hirnscannern, mit denen sie sogar Träume analysieren wollen.
Doch bis es so weit ist, müssen die Entwickler noch viele praktische Schwierigkeiten lösen. So liefern zum Beispiel sogenannte trockene Sensoren, die ohne Elektrolytflüssigkeit auskommen, noch nicht hinreichend stabile Signale im Bereich von fünf Millionstel Volt. Doch die Arbeiten in diesem Bereich machen Brown zufolge gute Fortschritte. An der State University in New York werden sogar kontaktlose Elektroden entwickelt.
Auch die mathematischen Gleichungssysteme, die zur Erstellung der Hirnaktivitätsmuster verwendet werden, liefern derzeit recht grob aufgelöste Muster, an deren Verfeinerung die Forscher arbeiten. Denn je hochauflösender die Muster erkannt werden, umso mehr Kombinationsmöglichkeiten verschiedener Gedankenfolgen können die Algorithmen auflösen beziehungsweise erkennen.
Für Brown und seine Kollegen ist eines klar: In wenigen Jahren werden die Menschen mit ihrem Smartphone nicht mehr über ein Mikrofon und Spracherkennung kommunizieren, sondern über die Elektroden der Hirn-Computer-Schnittstelle. Statt des gesprochenen Befehls "Ruf zu Hause an" reichte dann schon der Gedanke.
Gibts mal was Neues?
arthur hund (arturhund)
- 17.01.2012, 17:54 Uhr
Na...
Jim Bartel (Jean-Carlo)
- 16.01.2012, 22:31 Uhr
