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Brain-Computer-Interface: Wenn der Computer uns intuitiv versteht

18.01.2017

Dr. Thorsten Zander, Postdoc in der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Klaus Gramann im Fachgebiet Biopsychologie und Neuroergonomie an der TU Berlin, entwickelt einen Algorithmus, der unbewusste Hirnsignale aus einem passiven Brain-Computer-Interface analysiert.

Das Versuchssetting hat etwas von dem beliebten Kinderspiel Topfschlagen: Einem Kind werden die Augen verbunden, und es muss durch „blindes Ausprobieren“ einen versteckten Topf finden. Drumherum sitzen andere Kinder und rufen „heiß“ oder „kalt“ – je nachdem wie nah das Kind dem Topf kommt.


© TU Berlin/PR/Oana Popa

Ganz ähnlich die Versuche, die Thorsten Zander in Zusammenarbeit mit Laurens Krol (TU Berlin) und Prof. Dr. Nils Birbaumer (Universität Tübingen) mit seinen Probanden durchgeführt hat: Diese beobachten am Computer einen blinkenden Cursor, der randomisiert über ein Gitternetz mit 16 Punkten hüpft und in einer bestimmten Ecke landen soll.

Der Proband trägt ein Netz mit mehreren Elektroden auf dem Kopf. Seine Hirnströme werden über ein sogenanntes Brain-Computer-Interface (BCI), einer Schnittstelle zwischen Gehirn und Computer, an eine spezielle Software in dem Computer übertragen, die diese analysiert und auswertet. Einzige Aufgabe des Probanden: Dem Cursor beim ziellosen Hin- und Herhüpfen zuzusehen.

„Das spektakuläre Ergebnis: Je länger der Proband dem Spiel einfach zuschaut, desto schneller findet der blinkende Cursor sein Ziel. Benötigte er in der ersten Spielrunde noch im Schnitt 27 Sprünge, um sein Ziel zu erreichen, funktioniert das in den kommenden Runden im Schnitt mit 13 Sprüngen“, berichtet der studierte Mathematiker Thorsten Zander.

Der Computer „lernt“ von dem Probanden, ohne dass dieser das überhaupt bezweckt – oder auch nur merkt. Das Gehirn der Probanden ist in die Rolle der Kinder geschlüpft und übermittelt – unbewusst – Informationen an den Computer, welche Bewegung „heiß“ (führt den Cursor Richtung Ziel) ist und welche „kalt“ (führt den Cursor in die Gegenrichtung).

„Damit konnten wir erstmals nachweisen, dass ein passives Brain-Computer-Interface in der Lage ist, sogar unbewusste Hirnsignale aufzunehmen, zu analysieren und in eine verwertbare Anweisung für den Computer umzusetzen“, berichtet Thorsten Zander, dessen Ergebnisse jetzt in dem renommierten Journal „Proceedings of the National Academy of Sciences“ (PNAS) veröffentlicht wurden.

„Die Hirnströme, anhand derer der Rechner die Zielgenauigkeit der Cursor-Bewegung adaptiert, stammen aus dem Bereich des medialen präfrontalen Cortex. Aus der Literatur ist bekannt, dass genau in diesem Bereich unseres Gehirns das sogenannte „predictive coding“ stattfindet“, so Thorsten Zander.

„Predictive coding“ (Vorhersage-Codierung) beschreibt die Eigenschaft des Gehirns, eine bestimmte Vorstellung von dem zu haben, was es umgibt, und davon ausgehend, unablässig Vorhersagen zu treffen, was als Nächstes geschieht, um adäquat darauf reagieren zu können. So können Menschen zum Beispiel in Sekundenbruchteilen die Flugbahn einer hinunterfallenden Tasse vorausahnen und diese noch auffangen.

„Schaut der Proband nun auf den blinkenden Cursor, den er nicht bewusst beeinflussen kann, und sieht, dass er sich in die „heiße“ Richtung bewegt – also zum Ziel hin, findet das Gehirn seine Vorhersage bestätigt, und das resultiert in einem bestimmten „Peak“ in seinen Gehirnströmen. Hüpft der Cursor in die „kalte“ Richtung, wird der Vorhersage des Gehirns widersprochen, und das zeigt sich in einem anderen Peak“, erläutert Thorsten Zander. Diese spezifischen Peaks werden von dem BCI erfasst und von einem bestimmten Algorithmus in Bewegungsvorgaben für den Cursor umgewandelt. Dieser lernt aus den unbewussten Reaktionen des Gehirns, in welcher Richtung sein Ziel liegt.

Thorsten Zanders Vision ist nicht, einen Cursor möglichst zielgerichtet über den Bildschirm zu bewegen, sondern eine neuartige neuroadaptive Technologie: „Computertechnologie gibt es seit rund 60 Jahren. Die Leistungsfähigkeit der Computer ist in dieser Zeit exponentiell gewachsen, aber die Interaktion von Mensch und Rechner wird immer noch von dem Flaschenhals der Übermittlung menschlicher Intentionen an eine Maschine durch das Drücken von Knöpfen oder die Bewegung der Maus gebremst.

In diesem Paper konnten wir erstmals zeigen, dass ein passives Brain-Computer-Interface nach einer entsprechenden Kalibrierungsphase nicht nur in der Lage ist, einfache Ja/Nein-Entscheidungen aus den Hirnströmen abzuleiten. Stattdessen kann es ein Modell komplexer Denkvorgänge aus den Hirnströmen rekonstruieren, um daraus verschiedene Informationen abzuleiten, die ein Computer eigenständig und ohne bewusstes Zutun des Menschen in Anweisungen für eine Maschine umsetzt“, so Thorsten Zander.

Das eröffnet völlig neue Möglichkeiten für die Interaktion: Schon jetzt schlagen Computer zum Beispiel häufig besuchte Webseiten vor. In Thorsten Zanders Vision könnte der Rechner künftig die Gehirnströme dahingehend analysieren, ob die aktuellen Peaks eher nach online Geschenke kaufen oder nach Arbeit aussehen.

Möglichkeiten, die auch große ethische Auswirkungen haben könnten. Nicht zuletzt deshalb wird im Juli 2017 in Berlin eine große Konferenz zu neuroadaptiver Technologie stattfinden, deren Schwerpunkt unter anderem auf den ethischen Gesichtspunkten dieser Technik liegt.

Bleibt noch die interessante Frage, ob ein Proband diese unbewussten Informationen, die sein Gehirn über das BCI an einen Rechner schickt, auch bewusst unterdrücken kann? „Genau damit beschäftigt sich mein nächstes Projekt, das soeben von der DFG bewilligt wurde“, so Thorsten Zander.
Katharina Jung

http://www.pnas.org/content/early/2016/12/07/1605155114

http://neuroadaptive.org

Fotomaterial zum Download
http://www.tu-berlin.de/?181592

Weitere Informationen erteilt Ihnen gern:
Dr. Thorsten Zander
TU Berlin
Fachgebiet Biopsychologie und Neuroergonomie
Tel.: 030/314-79477
E-Mail: thorsten.zander@tu-berlin.de

Stefanie Terp | idw - Informationsdienst Wissenschaft
Weitere Informationen:
http://www.tu-berlin.de/

Weitere Berichte zu: BCI Brain-Computer-Interface Cursor Gehirn Hirnströme Interaktion Peak

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