Geist-Maschine-Fusion

Ted Berger ist ein Gedankenleser. Das heißt, die Köpfe von Ratten. In seinem Labor an der University of Southern California platziert der Neurobiologe eine winzige Anordnung von Elektroden auf einem Stück des Gehirns einer Ratte in einer Petrischale. Auf Knopfdruck startet Doktorand Walid Soussou den Fluss elektrischer Signale in das Gewebe. Die Gehirnzellen reagieren, indem sie ihre eigenen elektrischen Impulse erzeugen. Dieses wirbelnde Muster neuronaler Signale wird von den Elektroden aufgenommen und erscheint auf einem nahe gelegenen Computerbildschirm als eine Farbflut von leuchtendem Rot bis Dunkelblau.

In den nächsten Stunden werden Berger und sein Team die Schaltkreise hinter einer der komplexesten Funktionen des Gehirns ausloten: dem Gedächtnis. Es ist Grundlagenforschung, aber sie tun es mit einem großen technologischen Ziel vor Augen. Bergers Gruppe zielt darauf ab, die Informationen zu verwenden, um eine fortschrittliche Gehirn-Maschine-Schnittstelle zu bauen – ein Gerät, das die biologischen Schaltkreise eines Gehirns mit den Siliziumschaltkreisen eines Computers verbindet – das die Denkweise des Geistes verändern wird.

LEDs vs. Glühbirne

Diese Geschichte war Teil unserer Ausgabe vom Mai 2003



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In den letzten Jahren haben Forschungsgruppen im ganzen Land Elektroden in das Gehirn von Tieren – und sogar einigen Menschen – implantiert und die von diesen Elektroden erfassten Signale verwendet, um Roboterarme, Hebel und Cursor auf Computerbildschirmen zu bewegen ( siehe Sonstige Hirn-Maschinenforschung, Tabelle, letzte Seite ). Ziel der Arbeit war es, gelähmten Patienten die Möglichkeit zu geben, Prothesen und einfache Kommunikationsmittel zu kontrollieren. Aber Bergers Ziel ist noch weitreichender: einen Computerchip zu bauen, der die kognitiven Fähigkeiten des Gehirns selbst wiederherstellt, das Gedächtnis von Patienten mit neurologischen Störungen wie Alzheimer und Schlaganfall unterstützt und vielleicht schließlich die Fähigkeiten eines gesunden Geistes verbessert . Dazu müssen die Forscher neuronale Prozesse verstehen, die komplizierter sein können als beispielsweise die Steuerung einer Armprothese. Es ist eines der ehrgeizigsten Projekte auf dem gesamten Gebiet, sagt Christof Koch, Experte für Computer und neuronale Systeme am Caltech.

So mutig sie auch ist, Bergers Team ist nicht die einzige Gruppe, die neue Wege bei dem geht, was Forscher manchmal als Neuroprothesen bezeichnen. Ein zweijähriges, 24 Millionen US-Dollar teures Programm der US-amerikanischen Defense Advanced Research Projects Agency, das im vergangenen Herbst ins Leben gerufen wurde, erweitert die Grenzen der Gehirn-Maschine-Schnittstellenforschung rapide. Die sechs vom DARPA-Programm finanzierten Projekte – darunter das von Berger an der University of Southern California – zielen darauf ab, Technologien zu entwickeln, die nicht nur wiederherstellen, sondern auch vermehren menschlichen Fähigkeiten, sagt Alan Rudolph, Programmmanager der DARPA-Initiative. Dieser koordinierte, gut finanzierte große wissenschaftliche Ansatz, um zu verstehen, wie Geist und Maschinen interagieren können, könnte seiner Meinung nach transformative Konsequenzen für die Verteidigung und die Gesellschaft haben.

Die Bemühungen werden eine neue Generation von Elektroden, Computerchips und Software hervorbringen, die Soldaten schließlich in die Lage versetzen könnten, beispielsweise superschnelle künstliche Gliedmaßen zu steuern, entfernte Fahrzeuge zu steuern und mobile Roboter in gefährlichen Umgebungen zu steuern, und zwar nur mit der Kraft ihrer Gedanken. Noch bemerkenswerter ist, dass solche Geräte die Entscheidungsfindung verbessern, das Gedächtnis und die kognitiven Fähigkeiten verbessern und es sogar dem Gehirn einer Person ermöglichen könnten, drahtlos mit dem einer anderen Person zu kommunizieren.

Obwohl solche Anwendungen ebenso spekulativ wie spektakulär sind, betrachten Wissenschaftler sie nicht mehr als reine Fantasie. Ihr neuer Optimismus wird teilweise durch eine Vielzahl neuerer Fortschritte in den Neurowissenschaften, der Schnittstellenhardware und der Signalverarbeitung angetrieben. Und der Geldzufluss schadet sicherlich nicht. Die DARPA investiert viel größere Ressourcen in das Gebiet als je zuvor, sagt William Heetderks, Direktor des Neuralprothesenprogramms der National Institutes of Health. Und weil es den Forschern auf diesem Gebiet nicht an innovativen Ideen mangele, werde die neue Förderung eine enorme Wirkung haben.

Fernbedienung

In den sanften Hügeln von Durham, NC, versucht Miguel Nicolelis von der Duke University, alten Affen neue Tricks beizubringen. Aber zuerst muss ihr Gehirn lernen, zuzuhören.

In den letzten Jahren haben Nicolelis und sein Team gezeigt, dass Gehirnsignale, die von in das Gehirn von Tieren implantierten Elektroden aufgenommen werden, eine rudimentäre Steuerung von Roboterarmen ermöglichen. Aber es gibt einen Haken: Die Tiere wissen nicht, dass sie etwas kontrollieren. Um an den Punkt zu gelangen, an dem Tiere – und schließlich Menschen – anspruchsvollere Aufgaben übernehmen können, muss die Echtzeitkommunikation zwischen Verstand und Maschine zu einer Einbahnstraße werden, sagt Nicolelis.

In Nicolelis' Labor steuert ein Rhesusaffe also nicht nur einen Roboterarm durch Gehirnsignale, die von in seinen Kopf implantierten Elektroden aufgenommen werden, sondern erhält auch Feedback vom Roboter – vorerst in Form eines Cursors auf einem Bildschirm, der die Bewegungen des Roboters. In getrennten Räumen gehalten, sind Affe und Roboterarm über Kabel, einen Mikrocomputer und einen Parallelprozessor verbunden. Der nächste Schritt wird sein, taktiles Feedback zu implementieren. Wenn der Affe versucht, mit dem Roboterarm einen Gummibierkrug zu greifen, sendet der Roboterarm Signale an Kraftaufnehmer, die am Oberarm des Tieres angebracht sind; Diese Motoren vibrieren stark, wenn der Griff des Roboters fester wird. Und schließlich, so Nicolelis, könnte das System noch direkteres Feedback liefern, indem es sensorische Regionen des Gehirns elektrisch stimuliert. Der Trick besteht darin, das richtige Feedback zu geben, damit das Gehirn des Affen den Roboter einbindet, als wäre er ein Teil seines eigenen Körpers, sagt er.

Sobald sie die Schleife der Gehirn-Maschine-Interaktion schließen, sagt Nicolelis, können Forscher beginnen, realistisch über die Entwicklung von Systemen nachzudenken, deren physische Fähigkeiten die von normalen Menschen übertreffen. Ein Beispiel: Durch die Umgehung von Nerven und Muskeln und die direkte Verbindung des Gehirns mit einem Roboterglied, sagt er, könnten die Reaktionszeiten um den Faktor sechs verkürzt werden. Er prognostiziert, dass viele Labore in den nächsten fünf Jahren eine solche Verbesserung der grundlegenden körperlichen Fähigkeiten demonstrieren werden.

Während Nicolelis daran arbeitet, alltägliche Fähigkeiten wie Greifen und Heben zu replizieren und zu erweitern, stoßen Forscher der University of Michigan Gehirn-Maschine-Schnittstellen in neue Bereiche der physischen Kontrolle vor. Der Biomedizin-Ingenieur Daryl Kipke und sein Team bringen Ratten und Affen bei, wie sie die Bewegungen einer Flotte mobiler Roboter nur mit ihrem Verstand steuern können. Feedback ist wichtig, sagt Kipke, weil es den Tieren ermöglicht, Erfahrungen in der Interaktion mit einem völlig fremden Gerät zu sammeln – in diesem Fall einem halben Meter langen, sechsbeinigen Robotertier namens RHex (ausgesprochen rex).

Vorerst muss der agile Roboter entweder so programmiert werden, dass er in eine bestimmte Richtung läuft, oder über eine handgesteuerte drahtlose Verbindung ferngesteuert werden. Aber Gehirn-Maschine-Schnittstellen, sagen die Forscher aus Michigan, könnten eine schnellere und besser koordinierte Steuerung ermöglichen. In ferner Zukunft könnten Soldaten oder Rettungskräfte – möglicherweise an mehreren Standorten – ihre Gedanken an einen zentralen Computer anschließen, um eine Flotte von RHexes im Feld zu steuern. Geleitet von Gehirnimpulsen würden die Roboter Such- und Rettungsmissionen in Kriegs- und Katastrophengebieten durchführen und gleichzeitig akustisches, visuelles und taktiles Feedback an ihre Controller senden. Das ist der Homerun, sagt Kipke.

Obwohl dieses Ziel wahrscheinlich noch Jahrzehnte entfernt ist, arbeitet Kipkes Team darauf hin, indem es Signale aus Neuronen in den Bereichen des Gehirns extrahiert, die an der Planung und Ausführung von Bewegungen beteiligt sind. Bei all dem Lärm aus den umliegenden Zellen ist es, als würde man versuchen, bestimmten Gesprächen in einem Baseballstadion zuzuhören. Innerhalb eines Jahres werden die Forscher Arrays von Siliziumelektroden – jede nicht breiter als ein Haar – chirurgisch in das Gehirn eines Tieres implantieren und jedes Array mit einem flexiblen Stromkreis mit niedrigem Stromverbrauch verbinden, der wie ein ein Quadratzentimeter großes Pflaster auf der Haut des Tieres. Die Schaltung beschleunigt die Gesamtverarbeitung der Signale und ermöglicht deren drahtlose Übertragung an einen zentralen Computer. Dort übersetzt eine kundenspezifische Software die Signale in Bewegungen eines Computercursors, die das Tier beobachtet. Der nächste Schritt, so Kipke, werde den Cursor mit dem drahtlosen Steuerungssystem von RHex verbinden, damit der Roboter dasselbe tut, wenn sich der Cursor nach links bewegt.

Bis zum Sommer plant das Michigan-Team zusammen mit dem Physiologen Dan Moran von der Washington University, einen Affen in St. Louis durch einen Hindernisparcours in Ann Arbor, MI, steuern zu lassen. Die Steuersignale werden über das Internet hin und her geleitet, und der Affe überwacht eine grafische Darstellung der Position und Bewegungen des Roboters auf einem Bildschirm. Das übergreifende Ziel des aktuellen Projekts ist es, zu testen, ob solche Schnittstellen das Gehirn aktivieren können, indem sie sowohl neuronale Befehle als auch Feedback nutzen, um immer entferntere und komplexere Geräte zu steuern. In fünf Jahren werden wir wissen, ob wir das schaffen, sagt Kipke.

Aufpumpen der Wahrnehmung

Atomkraft in Südkorea

Während Nicolelis und Kipke die Fähigkeit des Gehirns stärken, externe Geräte zu steuern, zielen andere in der DARPA-Initiative darauf ab, das Innenleben des Gehirns zu manipulieren – insbesondere diejenigen, die Bilder und Geräusche senden, empfangen und verarbeiten. Durch das Anzapfen der visuellen und auditiven Regionen des Geistes testen Forscher, ob solche Informationen zwischen Gehirn und Computer übertragen werden können, um die Wahrnehmung und Kommunikation zu verbessern. Bei Erfolg könnten die Projekte zu erstaunlichen neuen Schnittstellen führen, die die Fähigkeit des Menschen verbessern, Gesichter, Gegenstände und Sprache zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Sie könnten sogar eine drahtlose Gehirn-zu-Gehirn-Kommunikation ermöglichen, sagt Rudolph von DARPA.

Bevor sie solche Systeme entwickeln können, müssen Forscher lernen, Informationen aus dem Gehirn auszulesen und Informationen einzuschreiben, sagt Tomaso Poggio, Experte für künstliche Intelligenz am MIT. Poggio und der MIT-Neurophysiologe James DiCarlo, beide Hauptforscher des DARPA-Programms, arbeiten mit visueller Wahrnehmung und Objekterkennung bei Rhesusaffen. Auf einem Computerbildschirm präsentieren die Forscher Objekte wie abstrakte Formen, Autos und Tiere. Ein mögliches Experiment basiert auf früheren Kooperationen mit dem MIT-Neurowissenschaftler Earl Miller: Die Forscher könnten einem Affen beibringen, zu entscheiden, ob ein computergeneriertes Tier auf einem Bildschirm eher wie eine Katze oder ein Hund aussieht ( siehe Mind Readout, Seitenleiste ). Software würde die Grenze verwischen und beispielsweise ein Bild erstellen, das zu 60 Prozent aus einer Katze und zu 40 Prozent aus einem Hund besteht. Während der Affe seine Entscheidung trifft, würden die Forscher mit implantierten Elektroden Signale von Neuronen im visuellen Kortex aufzeichnen: Einige dieser Zellen feuern, wenn der Affe eine Katze sieht, andere, wenn er einen Hund sieht.

Silizium-Erkennung

Zurück an der University of Southern California stößt Bergers Team an die äußersten Grenzen der Gehirn-Maschine-Schnittstellen. Nachdem sie die Signalmuster mehrerer Hirnregionen erfasst haben, wollen die Forscher die Art und Weise manipulieren, wie das Gehirn Informationen verarbeitet und mit sich selbst kommuniziert – kurz gesagt, wie das Gehirn denkt . Diese Arbeit könnte eines Tages zu Neuralprothesen führen, die kognitive Prozesse wie das Gedächtnis wiederherstellen und sogar verbessern. Stellen Sie sich vor, Sie gehen zum Arzt, um längst verblasste Erinnerungen wiederzuerlangen, oder kaufen Hardware, die Ihre Fähigkeit verbessert, sich die Namen von Personen zu merken.

Bergers Team geht dieser Vision einen kleinen Schritt näher, indem es einen Computerchip entwickelt, der die Signalverarbeitung des Hippocampus nachahmt, einer spiralförmigen Region des Gehirns, die für das Lernen und die Bildung von Erinnerungen maßgeblich ist. Glücklicherweise sei der Informationsfluss im Hippocampus von Ratten unkompliziert, sagt Berger, und ähnlich, wenn auch komplizierter, sieht die Schaltung im menschlichen Hippocampus aus.

Die Herausforderung besteht darin, dass das Gedächtnis im Gehirn – zumindest aus Bergers Sicht – in den dynamischen Feuermustern von Neuronen dargestellt wird und nicht in einer festen Anordnung von Bits wie die eines Computerspeichers. Wenn irgendein Teil des Gehirns wie RAM aussieht, haben wir es noch nicht gefunden, sagt Berger. Und Neuronen sind von Natur aus knifflig. Um einen zum Feuern zu bringen, ist das Timing alles: Es kann eine Kombination von Impulsen von umgebenden Neuronen oder wiederholte Eingaben von einem Boten in zeitlichen Abständen erfordern.

Um diese Dynamik zu erfassen, hat Bergers Team mathematische Modelle der einzelnen Neuronen entwickelt und begonnen, die Modelle in Hardware zu implementieren. Wenn Neuron A ein bestimmtes Muster von Impulsen an Neuron B sendet, sagt der biomedizinische Ingenieur Vasilis Marmarelis der University of Southern California, sagt Ihnen das Modell, welches Muster Neuron B an Neuron C sendet. Es ist nicht sexy, sagt er, aber es ist das erste Schritt einer sehr langen Reise. Von dort aus werden die Forscher Tausende von Neuronenmodellen auf einen stromsparenden Siliziumchip setzen.

Noch in diesem Jahr, sagt Berger, soll das Proof-of-Principle-Experiment so ablaufen: In einem Schnitt des Hippocampus einer Ratte werden die Wissenschaftler zeigen, dass elektrische Signale aus der Region A von der Region B verarbeitet und an die Region C weitergeleitet werden entfernt dann Neuronen aus Region B und zeigt, dass die Ausgabe von Region C unterbrochen ist. Schließlich werden sie die Signale durch einen Prototyp-Chip umleiten - anstelle von Region B - um zu sehen, ob dies die Schaltung vervollständigt und das gleiche Gesamtmuster von Signalen wie der gesunde Slice erzeugt.

was ist ein serologischer test

Bild mit freundlicher Genehmigung von John MacNeil

Gelingt dies, wird im nächsten Schritt der Chip an einem Tier getestet. Innerhalb von drei Jahren plant Bergers Gruppe, ihre Schnittstelle an ein Team um den Physiologen Sam Deadwyler von der Wake Forest University zu übergeben. Deadwyler trainiert Affen, sich an Clip-Art-Bilder zu erinnern, die auf einem Bildschirm aufblitzen, und die Bilder aus einer nachfolgenden Aufstellung auszuwählen. Gleichzeitig zeichnet er Signale aus dem Hippocampus auf, mit denen er erkennen kann, welche Neuronen für die Aufgabe wichtig sind – und sogar vorhersagen, ob der Affe die richtige Wahl treffen wird. Wenn Bergers Schnittstelle fertig ist, sagt Deadwyler, werden die Forscher den Hippocampus vorübergehend inaktivieren, damit der Primat die Aufgabe nicht mehr erledigen kann; Dann werden sie den Chip in den betroffenen Bereich stecken, um zu sehen, ob die Schnittstelle die Leistung des Affen wiederherstellen kann.

Schließlich wollen Berger und Deadwyler herausfinden, ob der Chip das Gedächtnis verbessern kann: Sie werden den Chip in ein Tier implantieren, dessen Hippocampus intakt ist. Mit dem Chip kann sich der Affe möglicherweise länger an ein Bild erinnern oder es aus einer größeren Reihe von Ablenkungen heraussuchen. In Zukunft, sagt Deadwyler, könnte es möglich sein, das Gehirn einer Person mit Hardware zu verbinden, die Erinnerungen länger hält oder es ermöglicht, immer mehr Informationen im Auge zu behalten – etwa wenn man durch einen geschäftigen Flughafen rast und es muss Merken Sie sich für einige Sekunden eine Telefonnummer. Aber erwarte nicht, dies in absehbarer Zeit zu sehen. Wir sind weit davon entfernt, uns auf Papier und Bleistift zu verbessern, sagt Heetderks vom NIH.

Zum einen sieht sich Bergers Gruppe der Skepsis einiger Wissenschaftler gegenüber, die sich nicht an die grundlegende Prämisse halten, dass das Gedächtnis ausschließlich aus dynamischen Mustern der Neuronenaktivität besteht. Und es steht vielen praktischen Herausforderungen gegenüber, mit denen sich andere Forschungsteams für Neuralprothesen auseinandersetzen. Im Moment weiß niemand genau, welche Neuronen – oder wie viele – angezapft werden müssen, um nützliche Geräte zu erhalten. Je nach Anwendung müssen die Forscher möglicherweise auf Tausende von Gehirnzellen gleichzeitig zugreifen. Und es gibt Rechenhürden, die sie überwinden müssen, bevor die Schnittstellen massiv parallele Ströme neuronaler Daten in Echtzeit verarbeiten können.

Aber die vielleicht größte technische Herausforderung besteht darin, starre Hardware physisch mit empfindlichen Gehirnzellen zu verbinden und diese Verbindungen über Monate oder sogar Jahre hinweg aufrechtzuerhalten, sagt John Chapin, ein Physiologe am Downstate Medical Center der State University of New York, der Pioniermethoden für Zugang zu Gehirnsignalen Mitte der 1990er Jahre. Da Neuronen ständig ihre Position verschieben und ihre Verbindungen ändern, muss die Schnittstelle flexibel, biokompatibel und an Veränderungen der empfangenen Signale anpassbar sein. Vor diesem Hintergrund drängt Rudolph von DARPA darauf, eine standardisierte Elektrodenplattform in der gesamten Initiative zu fördern, damit nicht jedes Team das Rad neu erfindet. Aber das ist leichter gesagt als getan. Wissenschaftler würden lieber die Zahnbürsten des anderen benutzen als die Elektroden des anderen, sagt Koch von Caltech.

Auch wenn die Schnittstellentechnologien funktionieren, ist der Weg zur Akzeptanz möglicherweise lang. Gelähmte Patienten, die darauf bedacht sind, ihre körperlichen Fähigkeiten zu verbessern, sind möglicherweise bereit, die Risiken einer Operation in Kauf zu nehmen und mit einer in ihr Gehirn implantierten Hardware zu leben, aber die meisten gesunden Menschen würden sich wahrscheinlich gegen diesen Vorschlag sträuben. Tatsächlich, sagt Rudolph, können wir uns nicht vorstellen, gesunden Menschen solche Geräte zu implantieren. Der Schlüssel, um menschliche Fähigkeiten wiederherzustellen oder zu verbessern, sei der unauffällige Zugang zu den Gehirnsignalen – idealerweise ohne Drähte, Elektroden oder Operationen.

Bevor DARPA – oder sonst jemand – in die nächste Generation der Gehirnsignal-Erkennungstechnologie investieren wird, müssen die Forscher feststellen, ob neuronale Prothesen für ihre neuen Anwendungen geeignet sind. Wenn dies erfolgreich ist, sagt Rudolph, werden wir die wichtige Arbeit gestartet haben, um zu zeigen, dass dies getan werden kann und – wenn ein nicht-invasives Werkzeug gefunden wird, um die gleichen Arten von Informationen zu extrahieren –, dass eine Verbesserung der menschlichen Leistungsfähigkeit ins Auge gefasst werden kann. Und obwohl diese Vision noch Jahre entfernt ist, sind unsere Köpfe möglicherweise bereits auf dem Weg zu einer neuen Denkweise.

Sonstige Hirn-Maschinen-Forschung
FORSCHER INSTITUTION PROJEKT
Richard Andersen Caltech Elektrodensysteme zur Aufzeichnung von Hirnimpulsen
Niels Birbaumer Universität Tübingen (Deutschland) Nichtinvasive Gehirnsignaldetektoren
John Donogue Universität Brown
und Cyberkinetik
(Vorsehung, RI)
Neuroprothesen, die gelähmten Patienten die Kontrolle über Computer geben
Philip Kennedy Neuronale Signale
(Atlanta, GA)
Erste Humantests von Gehirnimplantaten zur Wiederherstellung der Kommunikation bei vollständig gelähmten Patienten
Andrew Schwartz Universität Pittsburgh Neuroprothesen, die Roboterarme steuern
Harvey Wiggins Plexon
(Dallas, Texas)
Hard- und Software zur Aufzeichnung und Analyse von Gehirnsignalen
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