Künstliche Intelligenz
KI und Gehirnimplantate: der nächste Schritt für neuronale Schnittstellen
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Gehirnimplantate gehören nicht mehr nur zur Science-Fiction. Experimentelle Systeme können bestimmte Gehirnsignale entschlüsseln, um beispielsweise einen Computer zu steuern. Die Ergebnisse betreffen konkrete Aufgaben und Studienteilnehmer, nicht das uneingeschränkte Lesen aller menschlichen Gedanken und Absichten.
Diese Systeme heißen Gehirn-Computer-Schnittstellen, kurz BCIs. Sie schaffen einen Kommunikationsweg zwischen Gehirnaktivität und externen Geräten. Neuralink ist eines der bekanntesten Unternehmen auf diesem Gebiet und entwickelt eine implantierbare Schnittstelle.
BCIs werden seit den 1960er-Jahren erforscht. Fortschritte der KI haben die Entschlüsselung neuronaler Signale verbessert und wichtige praktische Demonstrationen ermöglicht, unter anderem für Menschen mit Behinderungen. Vor einer breiteren Nutzung bleiben technische und klinische Herausforderungen zu lösen.
Aktuelle Anwendungen und Durchbrüche
Im Jahr 2023 fand ein Großteil der Entwicklung implantierbarer BCIs noch in Laboren und klinischen Studien statt. KI half jedoch bereits dabei zu zeigen, wie solche Systeme bestimmten Menschen mit Behinderungen nützen könnten.
KI und Gehirnimplantate als Hilfe bei Kommunikation und Bewegungssteuerung
Weltweit leben etwa 1,3 Milliarden Menschen mit einer erheblichen Behinderung. KI-gestützte Schnittstellen können möglicherweise bei bestimmten Kommunikations- oder Mobilitätsproblemen helfen. Sie beseitigen nicht sämtliche Einschränkungen aller dieser Menschen vollständig.
In zwei im August 2023 in Nature veröffentlichten Studien stellten Teams von Stanford und der University of California, San Francisco Schnittstellen vor, mit denen zwei gelähmte Frauen kommunizieren konnten. Die Systeme entschlüsselten die Aktivität bei Sprechversuchen. Computermodelle, darunter Sprachmodelle, halfen dabei, Text oder eine synthetische Stimme zu erzeugen. Die natürliche Sprechfähigkeit war dadurch nicht wiederhergestellt.
In Stanford erhielt die damals 68-jährige Pat Bennett vier kleine Mikroelektrodenarrays in Gehirnbereichen, die am Sprechen beteiligt sind. Software wandelte ihre Sprechversuche in Text um. Das UCSF-Team setzte bei Ann eine andere Schnittstelle auf der Gehirnoberfläche ein, mit der sie eine synthetische Stimme und die Gesichtsausdrücke eines digitalen Avatars steuern konnte. Ann war 30, als sie den Schlaganfall erlitt, der die Lähmung verursachte, nicht zum Zeitpunkt der Studie. Beide Arbeiten verbesserten nutzbaren Wortschatz, Entschlüsselungsgeschwindigkeit und Genauigkeit gegenüber früheren Systemen.
KI und Mikroelektronik in der Forschung zu Gehirnerkrankungen
Elektrische Stimulation durch Implantate kann bei Epilepsie und Parkinson helfen, indem sie abweichende neuronale Aktivität beeinflusst. Die University of Toronto hat Elektro- und Computeringenieure, Kliniker, Neurowissenschaftler sowie Fachleute für Materialien und Daten zusammengebracht. Das Team untersucht unter anderem eine präzisere und energiesparendere Neuromodulation.
Mit Deep Learning sucht das Team nach Signalmustern und schwer erkennbaren Biomarkern, um den richtigen Zeitpunkt für die Stimulation besser zu bestimmen. Zu den möglichen künftigen Anwendungen zählen die folgenden Erkrankungen und Beschwerden; das bedeutet nicht, dass all diese Anwendungen bereits etablierte Behandlungen sind:
- Chronische Schmerzen
- Depression
- Demenz
- Alzheimer-Krankheit
- Schlafstörungen
Neuralinks Studie am Menschen
Neuralink erhielt 2023 von der US-Arzneimittelbehörde FDA die Erlaubnis für seine erste Studie am Menschen. Im September kündigte das Unternehmen nach Zustimmung der zuständigen Ethikkommission die Teilnehmersuche an. Eine Studienerlaubnis ist keine Verkaufsgenehmigung. Sicherheitsfragen gehörten zur Bewertung dieses experimentellen Systems.
Die PRIME-Studie, Precise Robotically Implanted Brain-Computer Interface, suchte Menschen mit Lähmungen infolge einer Verletzung des Halsrückenmarks oder amyotropher Lateralsklerose. Die Broschüre sah etwa sechs Jahre Teilnahme und Nachbeobachtung vor. Ein Operationsroboter sollte die Fäden des drahtlosen Implantats einsetzen. Geprüft werden sollten die Sicherheit und die anfängliche Funktion beim Steuern eines Computers durch Gehirnsignale.
Musk hat weitergehende Vorstellungen geäußert, unter anderem zu Autismus, Depression und Schizophrenie. Diese Aussagen belegten nicht, dass Neuralink solche Zustände behandeln konnte; sie waren auch nicht das Ziel der PRIME-Studie. Nach präklinischen Tierversuchen suchte das Unternehmen 2023 gelähmte Teilnehmer für seine erste Studie am Menschen.
Technologische und wissenschaftliche Fortschritte
In den letzten Jahrzehnten wurde bahnbrechende Forschung im Bereich der BCI durchgeführt, die eine direkte Kommunikationsverbindung zwischen Gehirn und Computer ermöglicht. Jetzt hat KI das noch weiter vorangetrieben, indem sie komplexe Daten analysiert und menschenähnliche Ausgaben erzeugt.
Die ersten experimentellen Sprechschnittstellen waren langsam und begrenzt. Fortschritte der Neurowissenschaften und Rechentechnik ermöglichten schnellere Systeme, die Grundlage künftiger Kommunikations- oder Bewegungshilfen sein könnten. Die hier beschriebenen Sprechimplantate waren weiterhin experimentell. Die Studien belegten nicht, dass KI-Implantate zur Wiederherstellung sämtlicher Sinnes- und Bewegungsfunktionen bereits im Handel waren.
Die Systeme wandeln Signale aus Sprechversuchen in Text um. In der Stanford-Studie betrug die Wortfehlerrate bei einem auf 50 Wörter begrenzten Wortschatz 9,1 Prozent. Das waren 2,7-mal weniger Fehler als bei einer früheren vergleichbaren Sprechschnittstelle. Beim deutlich größeren Wortschatz von 125.000 Wörtern lag die Fehlerrate bei 23,8 Prozent. Die Geschwindigkeit erreichte 62 Wörter pro Minute, gegenüber etwa 160 in einem natürlichen Gespräch. Das war ein wichtiger Fortschritt, blieb aber deutlich langsamer als gewöhnliches Sprechen.
Diese Arbeit innerhalb der BrainGate2-Studie nutzte ein rekurrentes neuronales Netz zur Entschlüsselung des Sprechens. Eine getrennte Analyse unterschied 33 Mund- und Gesichtsbewegungen mit 92 Prozent Genauigkeit mithilfe eines Naive-Bayes-Klassifikators. Dieser Wert beschrieb somit weder die Genauigkeit freier Texte noch ein rekurrentes Netz, das sämtliche Gesichtsbewegungen erkennt.
Da das Dekodieren von Verhalten oder kognitivem Zustand aus neuronalen Signalen für die BCI‑Forschung entscheidend ist, hat sich Deep Learning als Methode in vielen maschinellen Lernaufgaben wie Bildsegmentierung und Spracherkennung etabliert. Sein Erfolg hat zu seiner Nutzung bei der Vorhersage gängiger Ausgaben, einschließlich Bewegung, Sprache und Sehen, geführt.
Forschende der University of Texas at Austin entwickelten außerdem einen nichtinvasiven semantischen Decoder mit einem Transformer-Modell. Diese Modellarchitektur kommt auch in Systemen wie ChatGPT und dem damaligen Bard zum Einsatz. Die Teilnehmer, nicht die Forschenden, hörten während des Trainings Geschichten in einem fMRT-Scanner. Anschließend konnte das System Texte erzeugen, die Teile der Bedeutung neuer gehörter oder vorgestellter Geschichten wiedergaben, keine verlässlichen wortgetreuen Mitschriften. Individuelles Training und die Mitarbeit der Person waren erforderlich; es war keine allgemeine Technik zum heimlichen Gedankenlesen.
Wie wir hier gesehen haben, unterstützt der Einsatz von KI die neurowissenschaftliche Forschung enorm. Dennoch gibt es bestimmte Überlegungen, die bei der Arbeit in diesem schnelllebigen Bereich berücksichtigt werden müssen.
Ethische, Datenschutz- und Sicherheitsüberlegungen
Die Entwicklung von Gehirnschnittstellen und KI eröffnet wichtige Möglichkeiten für Menschen mit Unterstützungsbedarf. Sie wirft zugleich Fragen zu Sicherheit, Privatsphäre und Verantwortung auf.
Einfach ausgedrückt sind KI‑Systeme anfällig für Fehler und Fehlfunktionen, genau wie jede andere Technologie, was potenziell schädliche Folgen haben kann. Auf komplexen Algorithmen basierend, die riesige Datenmengen verarbeiten, sind KI‑Systeme zudem anfällig für Hacking und Manipulation. Nicht zu vergessen, die Daten, mit denen sie trainiert werden, können inhärente Vorurteile enthalten, die zu diskriminierenden Ergebnissen führen.
Wachsende Investitionen in Systeme zur Analyse von Gehirnaktivität und Speicherung neuronaler Daten veranlassten die UNESCO, vor Menschenrechtsrisiken zu warnen und eine weltweite Steuerung der Neurotechnologie zu fordern. Das bedeutete nicht, dass solche Systeme bereits alle Gedanken frei lesen konnten.
“Das Versprechen … könnte zu hohen Kosten in Bezug auf Menschenrechte und Grundfreiheiten führen, wenn es missbraucht wird. Neurotechnologie kann unsere Identität, Autonomie, Privatsphäre, Gefühle, Verhaltensweisen und das allgemeine Wohlbefinden beeinflussen.”
– sagte Gabriela Ramos, stellvertretende Generaldirektorin der UNESCO für Sozial- und Geisteswissenschaften.
Die UN-Organisation für Bildung, Wissenschaft und Kultur kündigte 2023 an, mit der Entwicklung eines universellen ethischen Rahmens für Neurotechnologie zu beginnen.
Ramos sorgte sich, dass die Technik den Kern des Menschseins berührt. Mariagrazia Squicciarini, Hauptautorin eines UNESCO-Berichts über neurotechnologische Innovationen, beschrieb den zusätzlichen KI-Einsatz als Neurotechnologie auf Steroiden. Das Bild betonte, wie stark sich die Entwicklung beschleunigen könnte.
Dem UNESCO-Bericht von 2023 zufolge stieg die jährliche private Finanzierung der Neurotechnologie zwischen 2010 und 2020 auf das 22-Fache und erreichte 2020 7,3 Milliarden Dollar. Anhand von Patenten gemessene Innovationen nahmen in einem anderen Zeitraum, von 2000 bis 2020, auf etwa das 20-Fache zu. Der Artikel nannte außerdem die damalige Prognose, dass der Gerätemarkt 2027 mehr als 24 Milliarden Dollar erreichen würde. Das war kein bereits erzielter Umsatz.
Die KI-gestützte Analyse von Gehirndaten macht den Schutz der mentalen Privatsphäre wichtiger. Aus China wurde über Beschäftigte mit Kopfbedeckungen berichtet, die bestimmte Gefühlszustände schätzen sollen. Solche Schätzungen beweisen keine vollständige und zuverlässige Erfassung von Emotionen. In den USA untersucht militärisch finanzierte Forschung unter anderem Schnittstellen zur Gerätesteuerung sowie mögliche kognitive oder therapeutische Anwendungen.
Auch ethische Bedenken wurden hinsichtlich der Auswirkungen von BCIs auf die Gesellschaft geäußert. Viele befürchten, dass ein beispielloser Zugang zu den Gehirnen der Menschen dystopische Szenarien Realität werden lassen könnte.
Unternehmen und Organisationen für neuronale Schnittstellen
Hier folgen einige Akteure im Bereich der Gehirn- und neuronalen Schnittstellen. Ihre Techniken umfassen Implantate ebenso wie nichtinvasive Systeme mit unterschiedlichen Aufgaben:
1. Neuralink
Neuralink wurde von Elon Musk gegründet und entwickelt drahtlose Implantate, die neuronale Aktivität aufzeichnen, um externe Geräte zu steuern. Der Artikel vom November 2023 berichtete über weitere 43 Millionen Dollar als Erweiterung einer von Founders Fund geführten Finanzierungsrunde. Peter Thiel ist Mitgründer dieses Fonds.
Im Juni 2023 wurde eine Unternehmensbewertung von etwa fünf Milliarden Dollar gemeldet. Der bei Growjo angegebene geschätzte Jahresumsatz von 115,7 Millionen Dollar war eine externe Schätzung, kein von Neuralink veröffentlichter geprüfter Umsatz. Im November 2023 forderten US-Abgeordnete die SEC auf, Aussagen des Unternehmens zu Todesfällen bei Versuchstieren zu untersuchen. Der Artikel gab damals Musks Einschätzung wieder, eine Markteinführung sei noch Jahre entfernt; das war kein genehmigter Einführungsplan.
2. Synchron
Synchron in New York entwickelt eine Schnittstelle, die über ein Blutgefäß Gehirnsignale aufzeichnet, um einen Computer zu steuern. Es handelt sich um ein Kommunikations- und Steuersystem, nicht um eine Neuromodulationstherapie. Die im Januar 2023 veröffentlichten SWITCH-Ergebnisse bewerteten Sicherheit und Machbarkeit bei vier schwer gelähmten Personen.
Das Gerät wird über das Gefäßsystem eingeführt und zeichnet Signale nahe der Großhirnrinde auf. Während zwölf Monaten Nachbeobachtung bei vier Teilnehmern wurden keine schwerwiegenden gerätebezogenen unerwünschten Ereignisse festgestellt. Das bedeutet nicht, dass sämtliche Nebenwirkungen oder Risiken ausgeschlossen sind. Der Artikel nannte laut CB Insights insgesamt 135,7 Millionen Dollar Finanzierung und die Unterstützung von Investoren mit Verbindungen zu Jeff Bezos und Bill Gates. Der Jahresumsatz von 37,3 Millionen Dollar bei Growjo war eine externe Schätzung und nicht durch veröffentlichte geprüfte Unternehmensabschlüsse bestätigt.
3. Blackrock Neurotech
Dieses private Unternehmen entwickelt neurotechnologische Systeme, darunter BCIs. Im Juni 2022 meldete Blackrock Neurotech insgesamt 30.000 Patiententage Forschung mit seinen Implantaten, über mehrere Teilnehmer zusammengerechnet. Das waren nicht 30.000 Krankenhaustage einer einzelnen Person. Mitgründer und Vorsitzender Florian Solzbacher hielt die Technik damals für bereit, vom Labor in die häusliche Umgebung zu wechseln. Diese Einschätzung des Unternehmens war keine allgemeine Verkaufsgenehmigung.
Im Jahr 2021 nahm das Unternehmen zehn Millionen Dollar Finanzierung auf. Zu den Investoren gehörten Christian Angermayers re.Mind Capital, Peter Thiel, Tim Sievers und der University Venture Fund II von Sorenson Impact.
4. BrainGate
Das Forschungskonsortium BrainGate hat ein Gehirnimplantat entwickelt, das einen Cluster von 100 spitzen Elektroden enthält und chirurgisch im Gehirn verankert wird. Sein BCI‑System ist darauf ausgelegt, Menschen mit Lähmung zu ermöglichen, robotische Gliedmaßen oder Computer mit ihren Gedanken zu steuern. Das ultimative Ziel von BrainGate ist es, Mobilität, Kommunikation und Unabhängigkeit für Menschen mit Tetraplegie wiederherzustellen.
5. Precision Neuroscience
Precision Neuroscience meldete im Juni 2023 die ersten Eingriffe am Menschen zur Kartierung von Gehirnsignalen. Einer der Unternehmensgründer hatte zuvor Neuralink mitgegründet. Das Layer 7 Cortical Interface ist ein Elektrodenarray für die Gehirnoberfläche, das dünner als ein Haar ist. Vorübergehende Aufzeichnungen während Operationen belegten noch nicht die Wirksamkeit eines dauerhaften Implantats im Alltag.
Im Januar 2023 nahm das Unternehmen 41 Millionen Dollar auf und erhöhte seine Gesamtfinanzierung in weniger als zwei Jahren auf 53 Millionen Dollar. Es entwickelte unter anderem einen minimalinvasiven Ansatz, bei dem die Schnittstelle durch einen kleinen Schlitz im Schädel eingeführt wird.
6. Kernel
Kernel wurde von Bryan Johnson gegründet und entwickelt das nichtinvasive System Kernel Flow. Es misst mit zeitaufgelöster funktioneller Nahinfrarotspektroskopie, TD-fNIRS, Veränderungen im Zusammenhang mit Gehirnaktivität.
Laut Unternehmen ist Kernel Flow ein tragbares multimodales Gerät zur Gehirnbildgebung, das in wenigen Minuten eingerichtet werden kann. Es kombiniert optische Messungen der Blutreaktion mit EEG. TD-fNIRS erfasst Änderungen der Sauerstoffversorgung des Blutes im Zusammenhang mit Gehirnaktivität; es ist kein Implantat und liest Gedanken nicht unmittelbar.
7. Neurable
Neurable entwickelt nichtinvasive EEG-basierte Schnittstellen. Die Forschung umfasste unter anderem Spiele und die Mensch-Computer-Interaktion in erweiterter und virtueller Realität. Forschungsanwendungen und mögliche klinische Einsatzfelder dürfen nicht mit zugelassenen medizinischen Behandlungen verwechselt werden.
8. CTRL-labs
Das Startup für nichtinvasive neuronale Schnittstellen wurde 2019 von Facebook übernommen, das später den Namen Meta annahm. Der Preis wurde nicht offiziell veröffentlicht; Presseschätzungen reichten bis zu einer Milliarde Dollar. Prototypen des Armbands, die unter anderem 2018 gezeigt wurden, messen elektrische Muskelsignale am Handgelenk mittels Elektromyografie. Ziel ist die Gerätesteuerung durch Bewegungsabsichten und kleine Gesten, nicht das direkte Lesen aller Gedanken durch ein Gehirnimplantat.
Zukünftige Aussichten und Herausforderungen
KI-gestützte Gehirnschnittstellen sind wichtige Werkzeuge der Neurowissenschaft. Sie könnten bestimmte Behandlungen und Hilfsmittel verbessern. Die Ergebnisse bei Studienteilnehmern sind vielversprechend, ihre Bedeutung hängt jedoch von Technik und untersuchtem Einsatzgebiet ab.
Von der US-Forschungsbehörde DARPA finanzierte Teams untersuchen Signale im Zusammenhang mit Stimmungsstörungen sowie die Stimulation von Gehirnnetzwerken. Im Jahr 2018 vorgestellte Arbeiten befassten sich unter anderem mit Stimmungsdekodierung und Stimulation im offenen Regelkreis als Schritten zu künftigen Systemen mit geschlossenem Regelkreis. Sie zeigten nicht, dass Implantate bereits 2017 jeden Patienten ohne ärztliche Aufsicht automatisch in einen gesunden Zustand zurückversetzen konnten.
Weitere Forschung betrifft unter anderem die Steuerung von Prothesen und die Beeinflussung abweichender neuronaler Aktivität. Neurofeedback kann Rückmeldungen in Echtzeit liefern, um die Veränderung bestimmter Signale zu erlernen; Ergebnisse hängen von der Anwendung ab. Auch Kommunikation zwischen Gehirnen wird experimentell untersucht, ist aber kein allgemeiner, nahtloser Gedankenaustausch.
Eine weitere denkbare künftige Anwendung ist die Verbesserung kognitiver Fähigkeiten bei Menschen ohne Behandlungsbedarf. Gezielte Stimulation könnte bestimmte Funktionen für Aufmerksamkeit, Gedächtnis oder Lernen beeinflussen. Das bleibt eine Forschungsperspektive und keine allgemein nachgewiesene Fähigkeit von KI-Gehirnimplantaten.
Möglichkeiten zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten werfen auch ethische Fragen des Zugangs und der Privatsphäre auf.
Laut der 2022 veröffentlichten Umfrage des Pew Research Center wollten 78 Prozent der Amerikaner kein Implantat zur kognitiven Leistungssteigerung, während 20 Prozent eines wollten. Die Frage betraf nicht sämtliche therapeutischen Anwendungen. In einer früheren Umfrage lehnten etwa zwei Drittel bereits einen Chip für eine stark verbesserte Konzentration und Informationsverarbeitung ab. Sechs von zehn glaubten, dass bei breiter Nutzung die meisten Menschen Druck verspüren würden, sich ein Implantat einsetzen zu lassen.
Bei diesen Fragen zur kognitiven Leistungssteigerung erwarteten 52 Prozent, dass Hacker bei verbreiteter Implantatnutzung häufig Zugriff auf persönliche Daten erhalten würden. Auch unerwünschte Veränderungen des Gehirns und Gerätefehler bereiteten Sorgen. Zudem verlangten 83 Prozent strengere Prüfstandards als für medizinische Geräte, statt derselben Standards.
Dies zeigt die Notwendigkeit, das richtige Gleichgewicht zu finden, um das bemerkenswerte Potenzial von KI‑Gehirnchips zu erschließen und gleichzeitig die Gesundheit, Sicherheit und Grundwerte von Individuen und der Gesellschaft insgesamt zu schützen.
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Fazit
Gehirn-Computer-Schnittstellen mit KI, darunter Sprachmodelle, verbessern die Verarbeitung neuronaler Signale. Demonstrationen haben bestimmten gelähmten Menschen geholfen, zu kommunizieren oder externe Geräte zu steuern. Das ist weder unbegrenztes Gedankenlesen noch eine vollständige Wiederherstellung aller Bewegungsfähigkeiten.
Die Technik eröffnet wichtige Möglichkeiten, doch Sicherheit, Privatsphäre und ethische Folgen erfordern sorgfältige Bewertung. Gründliche Studien, transparente Informationen und fortlaufende Beobachtung sind nötig, um Nutzen und Risiken festzustellen.
Insgesamt sind die potenziellen Anwendungen von KI‑gesteuerten Gehirnchips enorm, und ihre Auswirkungen sind tiefgreifend.
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