San Francisco/Freiburg. Forscher sind dem Ziel vom Gedankenlesen offenbar ein Stück näher gekommen: Erstmals sei es möglich, gehörte oder gesprochene Informationen aus einer Unterhaltung anhand der Messung von Hirnaktivitäten zu entschlüsseln, berichten Wissenschaftler um Edward Chang von der University of California in San Francisco.

Die Erkenntnisse sollen helfen, eine der menschlichen Kommunikation angepasste Sprachprothese zu entwickeln, schreiben die Forscher im Fachblatt "Nature Communications". Ein deutscher Experte spricht von einer "sehr spannenden Entwicklung". Chang und seine Mitarbeiter seien weltweit führend darin, Sprache aus Hirnsignalen zu decodieren, sagt Tonio Ball von der Uniklinik Freiburg, der nicht an der Arbeit beteiligt war.

Mehr Lebensqualität durch Wiedererlangen der Sprachfähigkeit

Das Verfahren könnte nach Angaben von Chang und Kollegen eines Tages Menschen helfen, die wegen eines Schlaganfalls oder neurodegenerativer Erkrankungen wie etwa Amyotropher Lateralsklerose (ALS) ihre Sprechfähigkeit verloren haben. „Die Wiederherstellung begrenzter kommunikativer Fähigkeiten ist mit einer bedeutenden Verbesserung der Lebensqualität verbunden. Doch es gibt bisher keine Sprachprothese, die so schnell ist, wie eine menschliche Unterhaltung“, schreiben die Forscher.

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Bisher müssen Betroffene Sprachassistenten oft per Augenbewegung oder Tastatureingabe steuern. Das erlaubt zwar eine Verständigung, aber nur langsam. Eine ideale Sprachprothese sollte nach Ansicht der Forscher Gedanken von Menschen als Sprache wiedergeben können – möglichst in Echtzeit.

Hirnaktivität durch Elektroden aufgezeichnet

Für ihr Programm untersuchten die Wissenschaftler drei Menschen, die wegen einer Epilepsie direkt auf dem Kortex, also der Großhirnrinde, aufliegende Elektroden-Matten trugen. Die Elektroden zeichneten die Hirnaktivität – insbesondere des Sprach- und Hörzentrums – zunächst während einer nachgestellten Unterhaltung auf. Dazu hörten die Teilnehmer Fragen wie „Welches Musikinstrument hören sie gerne?“. Anschließend mussten sie aus einer vorgegebenen Auswahl von Antworten, die auf dem Bildschirm angezeigt wurde, eine Antwort wählen und sprechen – etwa „elektrische Gitarre“.

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Elektrokortikogramm misst Impulse beim Hören und Sprechen

Währenddessen maßen die Forscher per Elektrokortikogramm (ECoG) die elektrischen Impulse der Nervenzellen, die beim Hören und Sprechen aktiviert wurden. Aus den Messwerten bestimmte das Team mit Hilfe einer Software, welche Fragen die Teilnehmer gehört oder welche Antworten sie gegeben hatten. In mehr als 85 Prozent der Fälle ermittelten die Wissenschaftler korrekt, ob die Teilnehmer eine Frage gehört oder eine Antwort gegeben hatten.

Die richtige Antwort konnte das Verfahren dann zuverlässiger abschätzen, wenn bekannt war, welche Frage gestellt worden war. Je besser das Programm mit der Zeit verschiedene neuronale Muster auseinander halten konnte, desto zuverlässiger konnte es auch die Antworten vorhersagen. Insgesamt war es den Wissenschaftlern zufolge möglich, bis zu 61 Prozent der gehörten und bis zu 76 Prozent der gesprochenen Antworten richtig zu entschlüsseln. Die zufällige Trefferquote lag bei 7 und bei 20 Prozent.

Verbesserte Leistungsfähigkeit durch gute Spracherkennung

Die Zahl von nur drei Teilnehmern erschwert es jedoch, generelle Schlüsse zu ziehen. Auch Aussagen darüber, wie sich die Lage der Elektroden auswirkt, lassen sich nur schwer treffen – obwohl das den Forschern zufolge große Bedeutung haben könnte. „Weitere Verbesserungen bei der Spracherkennung würden die Leistungsfähigkeit eines Entschlüsselungsprogramms deutlich verbessern“, schreibt das Team.

Wichtiger Schritt zur Sprachprothese

Trotz dieser Unsicherheit glauben die Wissenschaftler, dass die Ergebnisse ein wichtiger Schritt hin zu einer Sprachprothese sind. „Die Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, Sprache in Echtzeit und während einer Unterhaltung zu entschlüsseln“, schreiben sie. „Das hat eine große Bedeutung für Patienten, die nicht in der Lage sind, sich zu verständigen.“

Der Freiburger Experte Ball von der Klinik für Neurochirurgie spricht von einer konzeptionell und handwerklich sehr guten Arbeit. „Das Innovative ist, dass man sich an der natürlichen Kommunikation orientiert hat“, sagt der Neurologe. „Der Wechsel von Frage und Antwort hilft dabei, Hirnsignale zuverlässig zu interpretieren.“

Künstliche Intelligenz kann bei der Auswertung der Hirnsignale helfen

Die Studie biete einen Fortschritt, allerdings gebe es noch viel Spielraum nach oben. Optimieren lasse sich etwa die Aufzeichnung der neuronalen Muster beim Hören und Sprechen – dafür seien die Elektroden-Matten für Epilepsie-Patienten nicht ausgelegt. „Die Technologie ist noch lange nicht ausgereizt“, sagt Ball. Auch könnten Methoden der Künstlichen Intelligenz die Auswertung der Hirnsignale möglicherweise noch deutlich verbessern.

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Von RND/dpa