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Gehirnscan Fortschritte beim Gedankenlesen

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Tausende Stunden Videomaterial

Kernstück des Gedankenleseapparats von Gallant und Co. ist eine lernfähige Software, die die Forscher mit endlosen Sitzungen im Scanner und zig Stunden Videomaterial fütterten. Dabei trainierten sie sie darauf, aus digital vorverarbeiteten Filmbildern die Hirnaktivität in jedem Voxel vorherzusagen. 

Für jedes Einzelbild bestimmten sie dazu dessen markante optische Eigenschaften wie Helligkeit, Kontraste, Linien, Kanten und ließen anschließend den Computer lernen, welche dieser Eigenschaften zur Aktivität eines Voxels beitragen. Da die Neuronen in den betrachteten Hirnregionen (Areale V1 und V2) ebenfalls nur diese auffälligen Bildcharakteristika filtern, waren sich die Forscher gewiss, dass die Software erfolgreich die Aktivitätsverteilung vorhersagen würde. Der Inhalt des Gezeigten, Erinnerungen oder emotionale Eindrücke spielten keine Rolle. 

In einem zweiten Schritt – auch dieser ein Novum in der Scannermethodik – gingen die Forscher die Verzögerung an: Für jedes Voxel ließen sie den Computer, zusätzlich zur reinen Aktivität, noch lernen, wie sich das prognostizierte Neuronengewitter in Form des sauerstoffabhängigen Scannersignals (genannt Bold für blood oxygen level dependent) niederschlägt. 

Die 100 besten Treffer aus den Millionen Kurzclips kombinierten die Forscher zur wahrscheinlichsten Rekonstruktion des ursprünglich gesehenen Films.

Am Ende hatten sie so ein System geschaffen, das bei Präsentation eines Films voxelgenau den zeitlichen Verlauf dessen Boldwerts vorhersagte. Ein Test mit Filmen und Scannerdaten, die dem Computer beim Lernvorgang vorenthalten worden waren, belegte, dass seine Vorhersagen auch bei unbekannten Daten in hohem Maß richtig waren. 

Der Weg zurück 

Mangels geeigneter Versuchskandidaten sind die Mitglieder des Forscherteams selbst in die Röhre gestiegen. Erstautor Shinji Nishimoto und seine Kollegen haben insgesamt mehrere Stunden stocksteif starrend im Scanner zugebracht; eine Anforderung, die sie unbeteiligten Freiwilligen nicht zumuten wollten. Mit den so gewonnenen Daten machten sie sich an den Bau des Rekonstruktionsmoduls. Jetzt sollte der Computer den umgekehrten Weg gehen und lernen, aus der Hirnaktivität den Film vorherzusagen. 

Die Schwierigkeit dabei: Das System aus Teil 1 des Experiments hatte ja nur mit digital aufbereiteten, gefilterten Bildern gearbeitet. Also mussten die Forscher der Software erst anschauliche Bildbausteine liefern, die der Computer dann zu einem Film zusammensetzen konnte. Gallant und Kollegen gingen zu Youtube, wo sie sich Material für insgesamt 18 Millionen einsekündiger Filmschnipsel herunterluden, die mit den ursprünglichen Videos nichts zu tun hatten. 

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