Hirnforschung Ein Schritt hin zum Gedankenlesen


Wissenschaftler haben ein neuartiges Computermodell entwickelt, das helfen kann, Gedanken zu lesen. Es soll vorhersagen können, was im Gehirn passiert, wenn wir beispielsweise an Wörter wie "Flugzeug" oder "Sellerie" denken.

Wahrscheinlich wollte jeder schon einmal die Gedanken eines Freundes oder der Pokergegner lesen. Auf der anderen Seite ist eine Überwachung der eigenen Gedankenwelt eine gruselige Vorstellung. Ob Gedankenlesen nun faszinierend erscheint oder erschreckt - ein neues Computermodell hat einen Grundstein dafür gelegt. Tom Mitchell, Marcel Just und ihre Kollegen von der Carnegie-Mellon-Universität in Pittsburgh stellen das Modell im US-Fachjournal "Science" vor.

Zunächst geht es den Forschern allerdings darum herauszufinden, wie das Gehirn Begriffe speichert und organisiert. Diese Erkenntnisse könnten bei der Erforschung von Störungen wie Autismus, Schizophrenie und Demenz helfen.

Denkt man an ein Wort, werden ganz bestimmte Bereiche im Gehirn aktiviert. Mithilfe der funktionellen Kernspintomographie (fMRT) lassen sich diese Regionen sichtbar machen. Denn wenn Gehirnregionen arbeiten, verbrauchen sie Sauerstoff, und das lässt sich mit dieser Untersuchung auf Bildern des Gehirns darstellen. Mitchell und seine Mitarbeiter gingen nun einen Schritt weiter: Sie wollten einen Weg finden, um diese aktivierten Regionen vorherzusagen.

Das Experiment war in zwei Teile aufgebaut: Die Wissenschaftler erstellten zunächst in einer Trainingsphase für insgesamt 60 Worte aus zwölf Kategorien typische fMRT-Aktivierungsmuster. Die Kategorien waren dabei beispielsweise Tiere, Gebäude, Fahrzeuge oder Gemüse. Jeder dieser Gruppen wurden anschließend passende Hauptwörter zugeordnet: den Tieren beispielsweise der Hund oder dem Gebäude der Bahnhof.

Ein Apfel ist nicht nur ein Apfel

In einem zweiten Schritt ging es den Wissenschaftlern um die Verknüpfung der Worte mit unseren Sinnen, denn dafür gibt es noch keine fMRT-Daten. Die Forscher bestimmten, wie oft die getesteten Wörter in Texten zusammen mit 25 zuvor festgelegten Verben - wie fühlen, schmecken, drücken oder heben - auftauchten. Dazu durchforsteten sie Texte, die mehrere Millionen Wörter umfassten - natürlich per Computer. Auf diese Weise erhielt jedes Wort ein individuelles Profil: Wörter aus der Kategorie Gemüse etwa werden häufiger mit Verben wie schmecken oder essen benutzt, solche aus der Kategorie Fahrzeuge öfter mit fahren oder heben. Bei der fMRT-Untersuchung ließ sich dann auch auf Gehirnbilder sehen: "Die Bedeutung beispielsweise eines Apfels ist in Hirnregionen abgebildet, die für Schmecken, Riechen und Kauen zuständig sind. Ein Apfel ist also auch das, was man damit macht", sagt Just.

Zusätzlich sahen Wissenschaftler Aktivitäten in Gehirnregionen, die die Planung und das Langzeitgedächtnis betreffen. "Wenn jemand also an einen Apfel denkt, dann erinnert sich die Person wahrscheinlich automatisch auch an die Situation, als sie das letzte Mal einen Apfel aß", sagt Just.

Das System funktioniert

Die Profile der Worte setzten die Wissenschaftler dann direkt mit den zuvor ermittelten Aktivierungsmustern im Gehirn in Verbindung. Anschließend konnten sie allein aufgrund des Profils eines neuen Wortes das Aktivierungsmuster im Gehirn vorhersagen. Die Genauigkeit der Vorhersage lag bei 77 Prozent. Selbst wenn die Forscher Wörter aus Kategorien testeten, die in der Trainingsphase nicht verwendet wurden, lag die Vorhersagegenauigkeit noch bei 70 Prozent und damit deutlich über dem Zufall.

Als nächstes wollen die Forscher das System sogar mit ganzen Sätzen testen. "Unsere Arbeit ist ein kleiner, aber wichtiger Schritt, um den Code des Gehirns zu knacken", sagt Marcel Just.

DPA/nis DPA

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