Wissenschaftler der Stanford University in den USA haben die Gehirnaktivität im Zusammenhang mit der inneren Sprache, also dem alltäglichen Selbstgespräch des Menschen, lokalisiert und diese innere Sprache mit einer Genauigkeit von 74 Prozent entschlüsselt. Die in der Fachzeitschrift Cell Press veröffentlichten Studienergebnisse könnten die Voraussetzungen dafür sein, die innere Sprache mit Hilfe einer Gehirn-Computer-Schnittstelle, kurz BCI (Brain-Computer-Interface) in Echtzeit zu entschlüsseln. Dies würde es Menschen, die nicht hörbar sprechen können, ermöglichen, leichter mit anderen zu kommunizieren.

Aktivitäten im motorischen Kortex

Eine Studienteilnehmerin verwendet eine innere Sprachneuroprothese.Bildrechte: Emory BrainGate Team

Das Team um Erstautor Frank Willett zeichnete die neuronale Aktivität über Mikroelektroden auf, die in den motorischen Kortex von schwer gelähmten Probanden implantiert wurden. Der motorische Kortex ist eine Hirnregion, die für das Sprechen verantwortlich ist. Willet und Kollegen fanden heraus, dass Sprachversuche und innere Sprache überlappende Regionen im Gehirn aktivieren und ähnliche Muster neuronaler Aktivität hervorrufen. Die innere Sprache zeigte allerdings eine schwächere Aktivität als die Sprachversuche. Anhand der gewonnenen Daten zur inneren Sprache trainierte das Team KI-Modelle, um imaginäre Wörter zu interpretieren.

Sätze zu Dreiviertel entschlüsselt

In einer Machbarkeitsstudie konnte die Gehirn-Computer-Schnittstelle imaginäre Sätze aus einem Vokabular von bis zu 125.000 Wörtern mit einer Genauigkeit von bis zu 74 Prozent entschlüsseln. Das Team fand auch heraus, dass der Sprachversuch und die innere Sprache zwar ähnliche Muster der neuronalen Aktivität im motorischen Kortex hervorrufen, jedoch unterschiedlich genug seien, um zuverlässig voneinander unterschieden zu werden. Den US-Forschern zufolge sind aktuelle BCI-Systeme zwar noch nicht in der Lage, freie innere Sprache ohne erhebliche Fehler zu entschlüsseln. Fortschrittlichere Geräte mit mehr Sensoren und besseren Algorithmen könnten dies in der Zukunft jedoch leisten.

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(dn)

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