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Facebooks nächste Grenze: Brain-Computer-Schnittstellen

Das Tech-Entwicklungsteam von Facebook arbeitet derzeit an einer Möglichkeit für Anwender, ohne ein invasives Implantat mit ihren Gedanken zu schreiben. Die Aktualisierung Ihres Status mit Gedanken allein könnte eines Tages Realität werden.
Gehirn-Computer-Schnittstellen treten in eine neue Ära ein.

Das 60-köpfige Team der Social-Media-Firma hofft, dieses Wunderwerk mit optischer Bildgebung zu erreichen, die das Gehirn hunderte Male pro Sekunde scannt, unsere stillen internen Dialoge aufspürt und sie auf einem Bildschirm in Text übersetzt.

Sie hoffen, dass die Technologie den Benutzern schließlich die Eingabe von 100 Wörtern pro Minute ermöglicht - fünf Mal schneller als das Tippen am Telefon.

Wenn diese Innovation zustande kommt, wird es für die Facebook-Fans faszinierend sein. Es wird jedoch tiefere und tiefere Konsequenzen für Menschen geben, die ihre Gliedmaßen nicht voll ausnutzen.

Brain-Computer-Interfaces (BCIs), die es Benutzern erlauben, mit ihren Gedanken zu schreiben, sind bereits verfügbar, aber sie sind entweder langsam oder erfordern einen Sensor, der in das Gehirn implantiert wird. Dieses Verfahren ist teuer, riskant und wird wahrscheinlich von der breiten Bevölkerung nicht angenommen.

Wenn die sogenannte Gehirn-Typisierung ohne die Notwendigkeit von intrusiven Implantaten perfektioniert werden könnte, wäre dies ein echter Spiel-Wechsler mit einer ganzen Reihe von Anwendungen.

BCIs, damals und heute

Die ersten Schritte zur Entwicklung eines BCI kamen mit Hans Berger Entdeckung, dass das Gehirn elektrisch aktiv war. Jedes Mal, wenn eine einzelne Nervenzelle eine Nachricht sendet, wird sie von einem winzigen elektrischen Signal begleitet, das von Neuron zu Neuron knallt.

Dieses elektrische Signal kann mit einem Elektroenzephalogramm (EEG) außerhalb des Schädels aufgenommen werden. Berger war der erste Mensch, der die Aktivität des menschlichen Gehirns mit einem EEG aufzeichnete, nachdem er dies vor fast einem Jahrhundert im Jahr 1924 geleistet hatte.

Der Begriff "Brain-Computer-Interface" wurde in den 1970er Jahren in wissenschaftlichen Arbeiten der University of California-Los Angeles geprägt. Die Forschung wurde von Jacques Vidal geleitet, der heute als Großvater von BCI gilt.

"Können diese beobachtbaren elektrischen Hirnsignale als Träger von Informationen in der Mensch-Computer-Kommunikation oder zum Zweck der Steuerung von externen Geräten wie Prothesen oder Raumschiffen eingesetzt werden?"

Jacques Vidal, "Zur direkten Gehirn-Computer-Kommunikation", 1973

Natürlich waren Tierversuche die erste Anlaufstelle bei der Untersuchung von BCIs. Forschungen in den späten 1960er und frühen 1970er Jahren bewiesen, dass Affen lernen könnten, die Feuerrate einzelner Neuronen oder Gruppen von Neuronen im primären motorischen Kortex zu steuern, wenn sie eine Belohnung erhielten. In ähnlicher Weise könnten Hunde unter Verwendung einer operanten Konditionierung trainiert werden, um die Rhythmen in ihrem Hippocampus zu steuern.

Diese frühen Studien zeigten, dass die elektrische Leistung des Gehirns gemessen und manipuliert werden konnte. In den letzten zwei Jahrzehnten ist das Interesse an BCIs stark gestiegen. Es ist noch ein weiter Weg, aber es gab bemerkenswerte Erfolge.

In modernen BCIs ist die Creme der experimentellen Ernte ein kürzlich entworfenes System von der Stanford Universität. Zwei aspiringroße Implantate, die in das Gehirn eines Individuums eingesetzt werden, zeigen die Aktivität des motorischen Kortex - einer Region, die Muskeln kontrolliert. Algorithmen interpretieren diese Aktivität und wandeln sie in Cursorbewegungen auf einem Bildschirm um.

In einer neueren Studie konnte ein Teilnehmer 39 Zeichen (etwa acht Wörter) pro Minute eingeben. "Diese Studie berichtet die höchste Geschwindigkeit und Genauigkeit, um einen Faktor von drei, über das, was vorher gezeigt wurde", sagt Krishna Shenoy, einer der Senior-Autoren.

Invasiv, semi-invasiv und nichtinvasiv

Grob gesagt sind moderne BCIs in drei Gruppen unterteilt. Diese sind:

  • Invasive BCIs: Implantate werden direkt in das Gehirn platziert. Software ist darauf trainiert, die Gehirnaktivität eines Patienten zu interpretieren. Zum Beispiel kann ein Computer-Cursor durch die Gedanken eines Teilnehmers von "links", "rechts", "oben" und "unten" gesteuert werden. Mit ausreichend Übung kann ein Benutzer Formen auf einem Bildschirm zeichnen, einen Fernseher steuern und Computerprogramme öffnen.

  • Semi-invasive BCIs: Diese Art von Gerät ist in den Schädel implantiert, sitzt aber nicht in der grauen Substanz. Obwohl weniger invasiv als ein invasiver BCI, neigen Implantate, die lange Zeit unter dem Schädel liegen, dazu, Narbengewebe in der grauen Substanz zu bilden, was schließlich die Signale blockiert und unbrauchbar macht.

  • Nichtinvasive BCIs: Diese arbeiten nach dem gleichen Prinzip, beinhalten jedoch keine chirurgische Implantation und haben daher die meiste Forschung erhalten.

Von den nichtinvasiven BCIs sind die am häufigsten vorkommenden Typen EEG-basierte BCIs. Diese lesen die elektrische Aktivität des Gehirns von außerhalb des Körpers. Da der Schädel jedoch die elektrischen Signale wesentlich streut, ist es eine echte Herausforderung, sie genau zu machen. Zusätzlich zu diesem Problem nehmen sie vor jeder Verwendung häufig eine angemessene Menge an Kalibrierung vor. Allerdings haben sich in den letzten Jahren einige wichtige Fortschritte ergeben.

Zum Beispiel haben einige Forscher kürzlich nichtinvasive BCIs als eine Möglichkeit untersucht, Individuen mit amyotropher Lateralsklerose und Hirnstammschlag zu helfen. Diese Patienten können "eingesperrt" werden, was bedeutet, dass sie den Gebrauch aller willkürlichen Muskeln verlieren und als solche keine Kommunikation mehr haben, obwohl sie kognitiv "normal" sind.

Ihre Studien führten sie zu dem Schluss, dass "BCI-Verwendung für Menschen mit Locked-in-Syndrom von Nutzen sein kann".

Wie funktionieren nichtinvasive BCIs?

Die BCI-Technologie basiert darauf, elektrische Aktivität zu erkennen, die vom Gehirn ausgeht, und diese dann in eine externe Aktion umzuwandeln. Doch durch die Kakophonie des Neuralrauschens, auf welche Signale sollte geachtet werden?

Es gibt eine Reihe von Signaltypen, die nichtinvasive BCIs verwenden, wobei das P300-Ereignispotential das beliebteste ist.

Ein ereigniskorreliertes Potenzial ist eine messbare Reaktion des Gehirns auf einen bestimmten Stimulus - genauer gesagt wird das P300 während der Entscheidungsfindung produziert und in der Regel experimentell mithilfe des so genannten Oddball-Paradigmas ausgelöst.


BCIs basieren auf der Umwandlung von Gehirnaktivität in externe Aktion.

Im Oddball-Paradigma werden den Teilnehmern eine Reihe von Symbolen präsentiert, die nacheinander vor ihren Augen erscheinen.

Sie werden aufgefordert, nach einem bestimmten Symbol Ausschau zu halten, das in der Auswahl nur selten vorkommt. Wenn das Zielsymbol vom Teilnehmer bemerkt wird, löst es eine P300-Welle aus.

In vielen Versuchen ist es möglich, den P300 von anderen elektrischen Signalen zu unterscheiden; Es ist am einfachsten zu beobachten, dass sie vom Parietallappen ausgehen, einem Teil des Gehirns, der teilweise dafür verantwortlich ist, sensorische Informationen zu integrieren.

Sobald ein Algorithmus trainiert wurde, den P300 eines Individuums zu erkennen, kann er von nun an verstehen, wonach er sucht. Wenn der Benutzer beispielsweise ein Wort eintippt und mit dem Buchstaben "a" beginnen möchte, wenn dieser Buchstabe auf dem Bildschirm erscheint, wird vom Gehirn ein P300 erzeugt, die Software erkennt es und der Buchstabe "a "ist auf dem Bildschirm getippt.

Verglichen mit anderen ähnlichen Methoden sind P300s relativ schnell, erfordern wenig Training (Stunden anstatt Tage) und sind für die meisten Benutzer effektiv.

Es gibt jedoch immer noch Defizite. Da das System die Antwort eines Benutzers auf einzelne Zeichen aufnehmen muss, muss es eine Liste durchlaufen, bevor es das richtige finden kann. Dies bedeutet, dass es eine Grenze gibt, wie schnell man tippen kann.

Es gibt Möglichkeiten, diese Wartezeit zu minimieren, aber die Zeit ist noch länger, als Forscher (und Benutzer) möchten.

Wie erreicht Facebook 100 Wörter pro Minute?

Um ein System zu schaffen, das Dutzende von Wörtern pro Minute eingeben kann, wird ein neuer Schritt in diesem Prozess benötigt - tatsächlich wird ein völlig neuer Ansatz notwendig sein, und daran arbeitet Facebook.

Medizinische Nachrichten heute sprach mit Dr. Michael M. Merzenich, leitender wissenschaftlicher Mitarbeiter von Posit Science und Miterfinder des Cochlea-Implantats. Wir haben gefragt, wie die Facebook-Forscher dieses Geschwindigkeitsproblem umgehen werden, worauf er antwortete: "Facebook hat die Verwendung der Nahinfrarot (NIR) -Bildgebungstechnologie diskutiert." Bei dieser Technologie wird jedes Wort auf einmal ausgewählt und nicht Buchstabe für Buchstabe buchstabiert.


Der Social-Media-Riese steht vor Herausforderungen.

Das hat natürlich seine eigenen Schwierigkeiten. Dr. Merzenich fügte hinzu:

"Obwohl es sehr einfach ist, Löwe und Tiger zu schreiben und klar zu sein, wird es viel schwieriger sein, wenn eine nichtinvasive Bildgebungs-Technologie winzige Unterschiede in der Gehirnaktivität erkennt, die kleinen Unterschieden in einer Kategorie entsprechen können . "

"Wenn man an das Wort" Löwe "und das Wort" Tiger "denkt, werden für die meisten Menschen extrem ähnliche und überlappende Netzwerke von Gehirnaktivität aktiviert."

Es gibt noch viel zu tun, aber Dr. Merzenich ist zuversichtlich, dass es irgendwann erreicht wird. Er fügte hinzu:

"Die beste Hoffnung ist es, moderne KI-Techniken (künstliche Intelligenz) zu verwenden - Techniken des tiefen Lernens - die allmählich lernen werden, die Muster der Gehirnaktivität für eine einzelne Person als spezifische Dinge zu identifizieren."

"Auf diese Weise denke ich, dass es wahrscheinlich ist, dass die Menschen ihre Gehirn-Lese-Systeme individuell trainieren, und diese Systeme werden individuell auf sie abgestimmt und nicht sofort auf eine andere Person übertragen. Tatsächlich werden Menschen, die diese Systeme benutzen, wahrscheinlich ihr eigenes Gehirn trainieren Diese Systeme stellen eine weitere Anwendung der Plastizität des Gehirns dar - die Fähigkeit des Gehirns, sich durch Training selbst zu verändern. "

Das ist vielleicht alles in weiter Ferne, aber Facebook ist verpflichtet; Sie kombinieren ihre Forschungsmacht mit einer Reihe von Universitäten in den Vereinigten Staaten. Die Zukunft sieht gut aus für BCIs und wenn sie 100 Wörter pro Minute erreichen, wird dies ein großer Sprung für Millionen von Menschen sein, die nicht in der Lage sind, mit Leichtigkeit zu kommunizieren.

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