Sind die Gedanken noch frei?

„Damit gelang es den Forschern, bis zu einem gewissen Grad Sätze aus dem Gehirn der drei Probanden zu rekonstruieren“, sagt Haynes. Der Satz „Ich habe noch keinen Führerschein“ wurde beispielsweise rekonstruiert als „Sie hat noch nicht einmal angefangen, das Autofahren zu lernen“. Die Rekonstruktion gelang selbst dann, wenn sich die Probanden vorstellen sollten, eine einminütige Geschichte zu erzählen. Das funktioniert aus folgendem Grund: Die Hirnmuster beim reinen Vorstellen einer Geschichte ähneln den Hirnmustern beim Hören der Geschichte.

„Die Rekonstruktionen sind alles andere als perfekt“, so Haynes. Gleichwohl ist die Studie laut Haynes ein großer Schritt. Denn in bisherigen Studien wurden oft nur Wörter und Sätze aus Hirnaktivitäten „ausgelesen“, die letztlich aus einer vorgegebenen kleinen Liste stammten. Man trainiert zunächst einzelne Wörter oder Sätze einer Liste. In der Testphase muss eine Software rein aus den Hirnaktivität erkennen, welche dieser Wörter und Sätze Probanden gerade denken, sagen oder hören. Das ist natürlich leichter, als wenn man versucht, beliebige Sätze zu rekonstruieren wie in der Studie von Huth und seinen Kollegen.

Invasive Ansätze

Das Rekonstruieren von Gedanken birgt viele Chancen: Man denke etwa an Menschen, die nach einem Schlaganfall oder im Zuge einer neurodegenerativen Erkrankung wie Amyotropher Lateralsklerose gelähmt sind und nicht mehr sprechen können. Für sie sind Computer-Hirn-Schnittstellen die einzige Möglichkeit, um mit anderen Menschen sprachlich zu kommunizieren. Doch wenn man gelähmten Menschen die Kommunikation über Computer-Hirn-Schnittstellen ermöglichen will, kann man sie natürlich nicht permanent in den Scanner legen. Eine Möglichkeit ist, mit Elektroden auf der Schädeloberfläche Hirnaktivität zu messen. Allerdings erhält man damit keine guten Daten. Präziser sind die Hirndaten, wenn man die Elektroden im Gehirn implantiert. Deshalb sind Ansätze, die Sprache aus dem Gehirn von gelähmten Menschen auszulesen, oft invasiv.

Invasive Ansätze entwickeln etwa Edward Chang von der University of California in San Francisco und seine Kollegen. Um die Grundlagen für Computer-Hirn-Schnittstellen für gelähmte Menschen zu schaffen, ergriffen sie eine seltene Gelegenheit beim Schopfe: Sie rekrutierten für eine Studie 2019 nicht etwa Menschen mit Lähmungen, sondern Epilepsiepatienten vor einer OP. Bei Letzteren lokalisieren Ärzte mittels Elektrokortikografie die Quelle der Anfälle, bevor zur Linderung ihrer Beschwerden operiert wird. Dafür legen sie den Betroffenen Elektroden auf die Gehirnoberfläche. In der Studie ließen Chang und seine Kollegen ihre Probanden in den Tagen nach dem Eingriff Sätze vorlesen. Unterdessen registrierten sie mithilfe der implantierten Elektroden die elektrische Aktivität von Nervenzellen und trainierten damit eine Software. In der Testphase rekonstruierte die KI dann aus den Hirnaktivitäten die Sätze der Probanden und wandelte sie synthetisch in gesprochene Sätze um.

Anschließend testeten die Forscher, ob die rekonstruierten Sätze auch verständlich waren. Sie baten mehr als 160 Personen herauszuhören, welche der zehn vorgelesenen Sätzen dem synthetisch erzeugten Satz entsprachen. Im Schnitt konnten die Freiwilligen in mehr als 80 Prozent der Fälle den rekonstruierten Satz erkennen. Selbst bei Hirndaten, bei denen die Probanden Sätze nur lautlos artikuliert hatten, konnte das Computermodell Sätze einigermaßen gut rekonstruieren. 2021 ist es Chang und seinen Kollegen dann sogar gelungen, mit diesem Ansatz bei einem Mann, der aufgrund eines Schlaganfalls nicht sprechen kann, ganze Wörter aus dessen Gehirn „auszulesen“. Und kürzlich konnte eine gelähmte Patientin von Chang mit einer weiterentwickelten Computer-Hirn-Schnittstelle noch schneller kommunizieren als bisher – bei gleichzeitig weniger Fehlern der Schnittstelle.

Grenzen des Gedankenlesens

Angesichts solcher Studien gibt es in den Medien immer wieder Beiträge über das „Gedankenlesen“. Doch davon könne keine Rede sein, sagt John-Dylan Haynes, der Berliner Psychologe. „Denn das würde bedeuten, dass wir die Sprache des Gehirns verstehen, davon sind wir aber noch weit entfernt.“ Die Hirnmuster sind selbst für Hirnforscher ein wenig wie Hieroglyphen, bei der die Übersetzung nicht mitgeliefert wird. „Derzeit können wir nur grob die Zusammenhänge zwischen Gedanken und Hirnaktivitäten herstellen.“ Das funktioniert dann besonders gut, wenn die betreffenden Denkinhalte schon in der Trainingsphase vorkamen. Der einfachste Fall: Man zeigt Probanden im Scanner nach und nach beispielsweise Bilder von zwanzig Gegenständen, etwa ein Auto, und misst dabei die Hirnaktivität. In der Testphase wählt man dann zufällig Bilder aus dieser Liste aus und zeigt sie erneut. Der trainierte Decoder rekonstruiert dann, welche Bilder die Probanden gesehen haben. Hierbei könne man leicht Trefferquoten von 100 Prozent erreichen, sagt Haynes, der auch schon solche Studien durchgeführt hat. Will man hingegen ganz neue Denkinhalte „auslesen“, macht man sich die Tatsache zunutze, dass ähnliche Denkinhalte in ähnlichen Hirnmustern codiert sind. Kennt der Decoder zum Beispiel die Hirnmuster für „Auto“ und für „Fahrrad“ und bekommt dann ein neues Hirnmuster präsentiert, das eine Mischung aus diesen beiden Mustern ist, könnte es sich um ein Motorrad handeln. „Hier sind die Trefferquoten in der Regel viel geringer“, so der Psychologe.

Und es gibt andere deutliche Grenzen des „Gedankenlesens“. Hirnmuster sind von Individuum zu Individuum unterschiedlich. Deswegen muss eine KI auf jeden Menschen neu trainiert werden, will sie ihm später Gedanken aus Hirnmustern entlocken. Ein weiteres Problem ist die Präzision der Daten, mit der man die Software trainiert. Zum einen ist die Messqualität begrenzt. Die Magnetresonanztomografie hat im besten Fall eine Auflösung von einem Kubikmillimeter. Wobei schon in einem Kubikmillimeter Gehirn bis zu einer Million Nervenzellen enthalten sind. Das bedeutet, dass man mit solchen nichtinvasiven Verfahren nicht an die einzelne Nervenzelle herankommt. „Das ist eine neurowissenschaftliche Grenze“, sagt Haynes.

Zum anderen gibt es psychologische Grenzen. „Wir wissen einfach nicht so genau, was eine Person zu einem Zeitpunkt im Detail denkt. Wenn man jemanden fragt, was er erlebt, kann er vielleicht ein paar Worte dazu sagen.“ Er könne aber nicht die Vielfalt der Gedanken, die er gerade hat, mitteilen. Forscher kommen also auch ans Limit solcher Befragungstechniken.

„Vom Gedankenlesen ist man heute noch weit entfernt“, bestätigt auch der Informatiker Christoph Reichert aus der Arbeitsgruppe Brain-Machine-Interface am Leibniz-Institut für Neurobiologie in Magdeburg. „Bislang kann man nur das aus der Hirnaktivierung decodieren, was ein Proband auch freiwillig mitteilen möchte.“ Beispielsweise, indem er sich vorstellt, die mitzuteilenden Wörter zu sprechen. Man könne hingegen nicht „auslesen“, was ein Mensch nicht preisgeben möchte und nur denkt. „Man wüsste auch gar nicht, wo man Elektroden platzieren müsste, um Gedanken auszulesen. Da wir bisher nicht wissen, wo und wie genau Gedanken entstehen.“