Neuro-Science - KI kann Gedanken lesen – jedenfalls ansatzweise

Ein Computer, der aus Gehirnaktivität Sätze bildet: Damit konnten Forscher Gedanken in Sprache übersetzen. Mit Fehlern.

Man denkt über die hässlichen Socken des Arbeitskollegen nach oder beim Abendessen bei den Schwiegereltern an eine ihrer nervigen Macken: Es gibt viele Momente, in denen wohl die meisten froh sind, dass niemand Gedanken lesen kann. Doch genau das gelang US-Forschern in groben Zügen – dank KI und Hirnscans.

Was sind Hirn-Computer-Schnittstellen?

Seit einigen Jahren arbeiten Neurowissenschaftlerinnen und – wissenschaftler daran, eine direkte Verbindung zwischen dem Gehirn und einem Computer herzustellen. Diese sogenannten Hirn-Computer-Schnittstellen (zu Englisch Brain-Computer-Interfaces, kurz BCI) basieren darauf, menschliche Gedanken durch technische Schaltkreise zu verstehen und in Bewegungen oder Sprache zu übersetzen. Im Gegensatz zur gewöhnlichen Kommunikation wie Sprache oder Gestik erfordert sie also keine Muskelkontrolle.

Das Forschungsteam entwickelte einen neuen KI-basierten Sprachdecoder, der die Gedanken der Probanden übersetzten kann. Und zwar indem er sogenannte fMRT-Bilder analysiert, die den Blutfluss zu den verschiedenen Gehirn-Regionen aufzeigen.

Aufgrund dieser Gehirnaktivität lernte die KI, Sätze zu bilden. Sprich: Damit kann imaginäre Sprache, gedacht von einer Person, in schriftliche Sprache umwandelt werden. Jedoch macht die Technik noch viele Fehler, wie es in einer Mitteilung heisst.

Die Hoffnung der Forschenden ist, dass diese Hirn-Computer-Schnittstellen irgendwann Menschen helfen könnte, die ihr Sprachvermögen verloren haben. Im Gegensatz zu anderen solchen Sprachdecoder ist dieser neue einer, der keine operative Implantation von Elektroden erfordert.

Mehr zur Studie: Aufwendige Experimente in der Röhre

Der Computer musste zuerst die Beziehung zwischen Sprachsemantik und Gehirnaktivität lernen. In einem ersten Schritt hörten drei Probanden 16 Stunden lang Podcasts, währenddem sie in einem funktionellen Magnetresonanztomografen (fMRT) lagen. Solche fMRT-Scans zeichneten die Durchblutungsveränderungen in den Hirnarealen auf. Diese sind wiederum ein Indikator für die Neuronenaktivität.

In einem zweiten Schritt hörten die Probanden neue Geschichten, ihr Gehirn wurde währenddessen erneut in der fMRT-Röhre untersucht. Da der Sprachdecoder aus der ersten Runde bereits ansatzweise lernte, wie Gehirnaktivität mit Sprache zusammenhängt, konnte er nun anhand der Gehirnaktivität der Probanden Sätze bilden. Laut den Forschern stimmte das Transkript der KI weitestgehend mit dem Gehörten überein. 

Zudem wurden die Teilnehmenden auch gebeten, in der Röhre im Stillen eine Geschichte zu erzählen. Danach wiederholten sie die Geschichte laut zur Überprüfung. Auch hier hat der Sprachdecoder den Kern der unausgesprochenen, gedachten Geschichte erfasst. Auch weitere Experimente, beispielsweise mit einem Stummfilm, wurden gemacht.

Der Computer bildete aus den Hirnscans jeweils keine einzelnen Wörter, sondern immer Wortabfolgen. Das spricht dafür, dass es der KI gelang, die Bedeutung der gedachten Sätze zu verstehen.

Jedoch sind einige Neurowissenschaftler skeptisch. «Es gab auch recht viele Fehler, was für ein vollwertiges BCI sehr schlecht ist, da es für kritische Anwendungen – zum Beispiel Kommunikation bei Locked-In-Patienten – vor allem darauf ankommt, keine falschen Aussagen zu generieren», so Rainer Goebel, Leiter der Abteilung für kognitive Neurowissenschaften an der niederländischen Maastricht-Universität.