Brain-Computer-Interfaces: Das sind die technischen Ansätze

Brain-Computer-Interfaces (BCIs) sind die Schnittstelle, an der die Menschmaschine Wirklichkeit wird: Sie nehmen Gehirnimpulse direkt an der Schädeldecke oder sogar - bei invasiven Lösungen - im Gehirn selbst ab und verarbeiten sie zu computerlesbaren Eingabebefehlen. BCI beschreibt grob formuliert die Kopplung eines Gehirns mit einem Computer, also von organischen Systemen (Wetware) zu maschinellen Systemen (Hardware/Software). Dabei benötigt man grundsätzlich immer die Erfassung und Verarbeitung von spezifischen physiologischen Signalen, beispielsweise elektrischen Potentialschwankungen oder Fluktuationen im Sauerstoffgehalt des Blutes. Die Erfassung dieses komplexen Geschehens soll Aufschluss über die neuronale Aktivität geben.

Die räumliche und zeitliche Dynamik dieser Signale kann über nichtinvasive Ableitverfahren wie die Elektroenzephalografie (EEG) oder die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) gemessen werden, aber selbstverständlich auch über invasive Methoden wie z.B. mikroskopisch feine Drähte, die in bestimmte Hirnareale eingeführt werden. Neben der Middleware zur Erfassung der Signale ist selbstverständlich auch eine umfassende Maschine-Learning-Hard- und Software erforderlich, die das komplexe bioelektrische Wechselspiel analysieren, verstehen, vergleichen und entsprechend gleichwertig und in für das Gehirn verstehbare Signale zurücksenden kann.

Die Technologie ist längst da. Eingesetzt beziehungsweise Forschungsgegenstand ist sie aktuell vor allem in der Medizin. Beispiele sind:

Cochlea-Implantate (Prothese für das Innenohr, die das Gehörorgan funktionell ersetzt)

• Linsenimplantate (Korrektur von Kurzsichtigkeit aber auch schwere, erblindende Erkrankungen wie der Graue Star können heute in einer Routineoperation durch den Austausch der Linse korrigiert werden)
  
• Retina-Implantate (Sehprothesen für stark sehbehinderte oder blinde Menschen, deren Rezeptorzellen der Netzhaut krankheitsbedingt ihre Funktion verloren haben, deren Sehnerv aber noch eine intakte Verbindung zum Gehirn bildet)
  
• Tiefe Hirnstimulation/THS (Gehirnimplantate für Patienten mit bestimmten neurologischen Erkrankungen etwa Bewegungsstörungen wie Parkinson oder Tourette-Syndrom)

Toaster im Gehirn

Bei den bislang verfügbaren Technologien kann man keinesfalls davon sprechen, dass hirnstimulierende Systeme dezent agieren. Das Gegenteil ist der Fall. Zum einen reagieren die meisten wie grobe Leitungskabel im Gehirn, sie senden leidlich kontrollierte Stromstöße aus und das war es dann auch schon, zum anderen verstehen sie auch nicht, welche Denkprozesse tatsächlich ablaufen. Zwar gibt es über funktionelle Magnetresonanztomografie (fMRT) einen bildgebenden Prozess, der über einen Maschine-Learning-Algorithmus in Kombination mit einem längeren Lern- und Trainingsprozess eine Möglichkeit bietet, eine rohe Idee davon zu bekommen, welche Bild- und Traumwelten ein Proband gerade durchlebt, aber das ist bislang nur ein mühsames und wenig ergiebiges Resultat jahrelanger Forschungsarbeit.

Das Geheimnis der künftigen Mensch-Maschine-Interaktion heißt "Plastizität"

Plastizität beschreibt die Fähigkeit des Gehirns, sich in relativ kurzen Zeiträumen anzupassen und Reizcluster zu formen. Nur so ist es zu erklären, dass Menschen auch nach schweren Hirninfarkten wieder laufen oder sprechen lernen oder sich an verschüttetes Wissen erinnern. Neuronale Zellen bilden bei diesem Prozess "Dendriten" aus, also neue protoplastische Verbindungsarme zu benachbarten Nervenzellen und sind so in der Lage, abgestorbene Bereiche des Gehirns zu umgehen. Das passiert aber nicht von alleine. Äußere Reize in Kombination mit einem starken inneren Antrieb sind der Schlüssel zu diesem Geschehen.

Bereits Donald Olding Hebb (1904-1985), der als einer der ersten Forscher Hirnzellen bei der Arbeit beobachten konnte, fasste diesen Prozess der durch Reize ausgelösten Effekte der Selbstorganisation in dem berühmt gewordenen Satz zusammen: "What fires together - wires together". Eine Gruppe von Neuronen die - durch einen Nervenreiz oft genug stimuliert - Signale weiterleiten oder gar intensivieren, beginnen eine Art Dendritenbrücke zu bilden, die sich permanent selbst verstärkt. Ist diese Brücke stark genug, regt sie in der Folge weitere Nervenzellencluster an, es ihnen gleichzutun. Je nach Typus entsteht Erinnerung oder Wissen, ein System, das eine Kombination aus Reiz-Reaktion und Datenbank bildet.

1) Invasive BCI

Diese Plastizität des Gehirns will das amerikanische, 2016 von Elon Musk übernommene und mit bislang 100 Millionen Euro unterstützte Unternehmen Neuralink   nutzen. Das Ziel ist, zunächst schwere Erkrankungen des Gehirns sowie des zentralen Nervensystems durch eine spezielle invasive Behandlung zu heilen. Im Rahmen einer OP und mit Hilfe eines neuronalen Chips sollen Tausende von ultradünnen Fasern (Elektroden) tief ins Innere des Gehirns "verlegt" werden, um mittels einer äußeren KI, repräsentiert z.B. durch eine Smartphone-App, ein dediziertes Erregungspotential aufzubauen und damit die selbstorganisierende Fähigkeit des Gehirns für die Bildung einer solchen "Umgehungsstraße" anzuregen. Die These der "Plastizität" ist, dass es gar nicht nötig sein wird, mehr als einige Tausend dieser Drähte einzusetzen. Das Gehirn könnte in der Lage sein, schon mit diesen wenigen Verbindungen eine dauerhafte und stabile Vernetzung aufzubauen.



Die langfristigen Ziele von Neuralink liegen ganz eindeutig bei der Human Enhancement Grundlagenforschung. Elon Musk fokussiert sich dabei u.a. auf die Idee der "consensual telepathy" (Konsensbasierte Telepathie). Er meint damit die direkte und unkomprimierte Kommunikation zwischen zwei Menschen oder zwischen Menschen und einer Maschinen-Intelligenz als personifizierten Layer (ähnlich wie Siri oder Alexa), um Informationen abzurufen oder auszutauschen.

BrainGate - Neurograins

Arto Nurmikko , Professor für Physik an der Brown University  , entwickelt zurzeit "Neurograins". Neurograins sind implantierbare Silikonsensoren, nicht größer als 5-6 menschliche neuronale Zellen. Strom erhalten diese Zellen über schwache Mikrowellenstrahlung, gesendet von einem Gerät außerhalb des Schädels. Sein Plan ist, ca. 1.000 dieser Sensoren als Array im gesamten Gehirn zu verteilen, bislang ist diese Technologie nur bei Nagetieren erfolgreich getestet worden.

Iota Bioscience - Neural Dust

Iota Bioscience  , ein Team rund um die Forscher Jose Carmena und Michael Maharbiz, planen viele mikroskopisch kleine Implantate namens "Neural-Dust" nicht in den Tiefen des Gehirns, sondern an seiner Peripherie und dem zentralen Nervensystem zu positionieren. Die Energieversorgung dieses Systems wird mit Ultraschall-Einheiten ebenfalls von außen betrieben.

2. Nichtinvasive BCI

fMRI - Jahrzehntealtes Verfahren zur Darstellung von Vorgängen im Gehirn

Zur Klarstellung: Ein fMRI-System (Funktionale Magnetresonanz-Tomographen) ist im eigentlichen Sinne kein BCI, aber zumindest ein Gerät, das innere Hirnaktivitäten messen und darstellen kann, was ein erster, wichtiger Schritt ist, um in der Gegenrichtung eine sinnvolle Stimulanz in das Gehirn zurückzusenden.

Generell ist fMRI State-of-The-Art, was aktive Vorgänge und Abläufe im lebenden Gehirn auch dreidimensional darstellen kann. Das Prinzip beruht auf den magnetischen Eigenschaften des eisenhaltigen Hämoglobins von Säugetier-Blut. Durch extrem starke Magnetfelder (das millionenfache des Erdmagnetfeldes) können Durchblutungsunterschiede im Gehirn dargestellt werden, wenn der Spin (Dreh- bzw. Richtungsimpuls) eines Eisenatoms durch einen magnetischen Impuls in eine bestimmte Richtung geführt und nach Abschalten des Magnetfeldes wieder zurückspringt und dabei messbare Energie abstrahlt.

Der Nachteil dieser Systeme ist neben den Kosten auch die schiere Größe des Apparats, die benötigt wird, um die gewünschten magnetischen Messeigenschaften sicherzustellen. So benötigt ein fMRI zum Beispiel ein aufwändiges Helium-Kühlsystem sowie einen faradayschen Käfig, um äußere Magnetfelder abzuschirmen bzw. metallische Gegenstände davon abzuhalten, den Patienten zu durchbohren. Angeschlossene Großrechner müssen aus der Fülle an eingehenden Daten umständlich statistisches Rauschen herausrechnen, um sinnvolle Analysen durchführen zu können.

Bemerkenswert ist allerdings, dass es 2011 zum ersten Mal in der Geschichte der Menschheit gelang, mit Hilfe eines fMRT ein lebendiges bewegtes Bild dessen zu sehen, was ein Mensch "dachte", indem man eine Maschine-Learning Einheit darauf trainierte, gedankliche Muster zu erkennen. Für Dr. Jack Gallant , Forscher an der Universität of California   in Berkeley, war das eine Art "Erweckungsmoment". Für ihn ist es schockierend und faszinierend zugleich, dass die Menschheit an einen Punkt angelangt ist, in dem man Menschen ihre tiefsten Geheimnisse entlocken kann. Der Blick in ihre Gedanken und Erinnerungen, extrahiert aus dem Zusammenspiel von circa 100 Milliarden Nervenzellen und mehr als einer Trillion Nervenverbindungen, scheint nicht mehr verstellt.

Openwater Holography

Einen ganz neuen Ansatz hat die Forscherin Mary Lou Jepson mit ihrer 2016 gegründeten Firma Openwater   entwickelt. Die ebenfalls nichtinvasive Methode basiert auf der bereits bekannten NIRS-Technology (Near Infrared Spectroscopy), bei der infrarotes Licht eingesetzt wird, das Gewebe und Schädelmaterial problemlos durchdringen und Verhaltensinformationen aus dem Gehirn extrahieren kann.



Der bisherige Nachteil dieser Methode, hohe zeitliche Auflösung und die geringe, nur wenige Millimeter umfassende Durchdringung des Gehirns, löst sie mit einer spektakulären Kombination aus Schallwellen (Sonic-Spots ähnlich einem Ultraschall-Gerät) und Infrarot-Lasern. Ein akustischer Ultraschallimpuls, der präzise auf einen Punkt im Inneren des Gehirns geleitet werden kann, verändert einen gleichzeitig gesendeten infraroten Lichtimpuls. Der rückkehrende "Ping" des Schalls verändert quasi die Farbe des Lasers und erlaubt damit die Generierung eines dreidimensionalen Hologramms des zu untersuchenden Hirnareals.

Die gemessene Veränderung liefert Rückschlüsse über die Hirnaktivität mit einer Auflösung in der Dimension einer einzigen Nervenzelle und innerhalb eines Millionstels einer Sekunde und darüber hinaus bis in die tiefsten Schichten des Gehirns, also z.B. ins limbische System oder Stammhirn. Diese Entdeckung hat zwei Auswirkungen:

• a) Es könnte die bislang fast hausgroßen und superteuren fMRT oder MRT-Hirnscan-Apparaturen nicht nur ersetzen, sondern Geräte auf die Größe einer Computermouse reduzieren, bei besserer Auflösung und mit Abstand geringerem Preis. Ein MRT für die Hosentasche, wenn man so will.
  
• b) Es könnte das erste Device sein, das praktisch jede einzelne Nervenzelle eines Gehirns erfassen UND stimulieren kann, ohne einen invasiven Eingriff, und wäre damit ein Interface, das Elon Musks Neuralink Chip deutlich überlegen wäre.

Alle nichtinvasiven BCIs sind natürlich ein Raketenbooster zu einer schnelleren und breiteren Marktdurchdringung, das sieht auch May Lou Jepson so in einem Interview mit der New York Times: "Die Idee Löcher in Schädel zu bohren ist vollkommen verrückt!"

Transcranial Current Stimulation (tDCS)

Seit Längerem machen die HRL Laboratories LLC   mit einer weiteren nichtinvasiven Hirnstimulations-Methode von sich reden, die u.a. bei Pilotentrainings der US-Armee zum Einsatz kommt. Dabei können 20 bis 40 Prozent bessere Lernerfolge erzielt werden. In Flugsimulatoren werden mit erfahrenen Piloten typische Flugszenarien durchgespielt und über die Kopfhaut mittels EEG die extrem komplexen Abläufe der oberen Hirnregionen aufgezeichnet. Über ein Maschine-Learning System werden die entsprechenden Muster mit dem tatsächlichen Steuerungs- und Reaktionsverhalten sowie Vergleichsmustern abgeglichen und gespeichert.



Nun wird ein Flugschüler im Simulator mit den gleichen Flugszenarien konfrontiert. Er/sie soll das richtige Verhalten für diese Flugsituation erlernen. Doch diesmal werden die Originaldaten der erfahrenen Piloten über schwache elektrische Reize in die oberen Hirnregionen des Probanden eingespielt. Natürlich erfolgen auch diese Stimulationen nichtinvasiv. Die Teilnehmer der Studien trugen lediglich Elektroden zur Reizaufnahme und Wiedergabe auf dem Kopf. HRL konnte belegen, dass solche Transcranial-Brain-Machine Interfaces deutliche Lernverbesserungen erzielen. Erst vor kurzem wurde eine Studie   veröffentlicht, die belegt, dass auch Stimulationen, die im Schlaf an Probanden weitergegeben werden, ebenfalls zu deutlich besseren Lernresultaten führen. Die Studien werden von der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) und dem Army Research Office der USA finanziert - ein deutlicher Hinweis darauf, dass die Forschungseinrichtungen der Armee diese Vorgehensweise nicht für Hokuspokus halten.

NextMind EEG

NextMind  , gegründet von Sid Kouider, ist ein amerikanisches Startup, dass für sich in Anspruch nimmt, eines der ersten marktreifen nichtinvasiven BCI Systeme entwickelt zu haben.



Das Unternehmen hat ein leichtes, tragbares Device entwickelt, mit dem Menschen in die Lage versetzt werden sollen, per Gedankenkontrolle Geräte und externe Systeme zu steuern. Auch hier besteht das Prinzip darin, per EEG organische Aktivitäten in Realtime zu analysieren und mittels einer KI in digitale Kommandos zu überführen. Das Device richtet sich gezielt an Spieleentwickler, die speziell an Virtuell-Reality Spielewelten arbeiten, um ein alternatives Eingabemedium für zukünftige Nutzer anzubieten.

3. Das BCI Graphical User Interface (GUI)

Wie können wir uns ein vollständig funktionierendes BCI User Interface vorstellen? Menschen, die bereits erste Erfahrungen mit der Weitergabe von Informationen an ein BCI gemacht haben, berichten von der Schwierigkeit, sich gedanklich so zu sortieren, dass aus diesen Gedanken ableitbare Instruktionen werden.

Wie es sich anfühlt: Die "Eingabe" von Gedankenbefehlen

Wenn Menschen einen Gedanken formulieren, wie z.B. "Bewege den rechten Arm. Greife die Tasse", dann wird nicht nur der moto-sensorische Komplex des Gehirns aktiv, sondern eine Vielzahl anderer Gehirnregionen ebenfalls. Dazu gehört das audiovisuelle System genauso wie die Hirnregionen, in denen die Repräsentation des Objects "Tasse" gespeichert ist. Und um das noch schwieriger zu machen, kann diese Repräsentation sogar in Kombination mit Klang ablaufen: "Wie klingt eine Tasse, wie klingt das Wort "Tasse"?". Das Gehirn ist keine Festplatte mit fest verorteten Daten, die einfach auf einer Partition abgerufen werden können, sondern ein Orchester mit vielen unterschiedlichen Musikanten, die alle gleichzeitig oder in sehr kurzer Abfolge ein Musikstück spielen.

Die KI muss aus diesem vermeintlichen Chaos das Muster erkennen und den Befehl "Bewege den Arm" erkennen. Erstaunlich genug, dass das bereits funktioniert, aber leider bislang nur in einem sehr zähen Lernprozess, bei dem der Proband permanent den Befehl "denken" muss, damit die KI das Muster erkennt und mit Vergleichsmustern zu unterscheiden lernt. Je besser eine Person geübt darin ist, sich diese gewünschte Handlung präzise und wiederholend vorzustellen, desto leichter funktioniert die Mustererkennung und seine Ausführung.

Das Hirn-Maschine-GUI: Wege zur absoluten Immersion?

Es gibt mindestens zwei Szenarien, die beschreiben, mit was für einem "Interface" wir in Zukunft rechnen können. Also wie teilt uns die Maschine Optionen, Interaktionen, Informationen mit oder gibt uns Wahlmöglichkeiten?

• a) Kombination aus optischen und informellen Reizen (Virtual Reality)
  
• b) In das vorhandene Wissen neu eingebettete Information (Immersion Virtual Reality)

Die Variante a) ist eine Art "klassische" Vorstellung von Mensch-Maschine Interaktion mit Menüs, die in unserem Sichtfeld eingeblendet werden, mit Pfeilen oder Markierungen, die uns den Weg weisen oder mit anderen optisch sinnvollen Objekten, die in unser Sehfeld eingeblendet werden, mit einer freundlichen Stimme aus dem Off, die sich meldet und uns über Themen informiert. Anrufe erscheinen audiovisuell und Gespräche können auf verschiedenste Weise direkt angenommen werden.

Lassen Sie uns das an einem typischen Navigationsszenario demonstrieren. Wer kennt das nicht. Man ist in einer fremden Stadt und weiß nicht, wo der Bahnhof ist. Immerhin gibt es heute schon fantastische Apps oder Smartwatches, die es uns leichtmachen. Die Zeiten des Falk-Plans sind lange vorbei. BCIs würden es noch dramatischer vereinfachen.



Über eine externe App oder einfach über die Nutzung "gedanklicher" Instruktionen könnten beliebige Informationen in die Linse eingeblendet werden ähnlich der Möglichkeiten, die wir heute haben, die visuelle Oberfläche eines Smartphones zu konfigurieren.



Eine weitere GUI-Variante könnte auch ein diffuser "Glow" sein (siehe Abbildung oben), der sich einfach über bestimmte Stellen des Gesichtsfeldes legt, um die Richtung zu weisen. Dazu muss die KI hinter der Schnittstelle aber auch sicher wissen, WAS der User tatsächlich optisch wahrnimmt, bzw. welchen räumlichen Eindruck das Gehirn gerade "interpretiert".

In Variante b) ist die Ortsinformation zu 100 Prozent gedanklich eingebettet, d.h. sobald ein User die Frage formuliert "Wo geht es zum Hauptbahnhof?", wird die Antwort zu Wissen, d.h. die Person weiß auf einmal, dass man noch 500 Meter geradeaus, dann links und die nächste Straße rechts gehen muss.



Wir sprechen hier von unbewusstem oder diffusen Wissen, allerdings durch das BCI-System extern in das Gehirn "injiziert". Die Grenzen zwischen eigenem und fremdem Know-how könnten dabei also fließend sein. Die psychologischen Effekte, die eine solche Immersion mit sich bringt, dürften spannende Forschungsfelder der Zukunft werden, nämlich dann, wenn die "Stimme im Kopf" Probleme bereitet, wenn sie z.B. nicht mehr von einer Psychose oder Schizophrenie zu unterscheiden sein wird.

Auch die Audiokommunikation wird ein anderes Erlebnis sein: Über Musks "consensual telepathy" werden Gespräche eher "gedacht" als tatsächlich getätigt. Gesprächspartner könnten zusätzlich ein virtuelles Bild von sich senden, das im Blickfeld des Angerufenen erscheint, oder auch visuelle Übertragungen aus dem eigenen Retina-Scan senden.

Vorstellbar ist, dass Werbung in dieser gedachten Zukunft recht harschen Restriktionen unterliegen wird, denn immerhin könnte es bei freiem Zugriff auf ein BCI möglich sein, Wünsche tief im Inneren des Gehirns zu verankern. Wenn es möglich ist, Suchtverhalten zu "löschen", könnte auch der Wunsch nach einem Bier getriggert werden. Äußere, sichtbare Werbung dürfte es aber weiterhin geben. Möglicherweise könnte ein User seinem Gehirn erlauben, auf ein Angebot direkt einzugehen. Eine Bestellung oder eine Bezahlung müsste dann durch die bewusste Entschlüsselung freigegeben werden.

4. Sicherheit- und Verschlüsselungsmechanismen

Zu den klassischen Bedrohungsszenarien und Befürchtungen gegenüber BCIs gehört natürlich das "Hacken" einer BC-Schnittstelle durch staatliche Organe, Konzerne, Terrororganisationen oder andere unbekannte Dritte. Hier gibt es mehrere Denkansätze, die zukünftige BCI vor unbefugtem Zugriff sichern könnten.

• a) Die Middleware, also die Logikeinheit, die es stets braucht, um Vorgänge im Gehirn zu analysieren, digital zu codieren oder zu encodieren, müsste mit extrem sicheren Verschlüsselungssystemen und einer Firewall geschützt werden, so wie das auch mit heutigen Systemen - leider nicht immer erfolgreich - versucht wird.
  
• b) Das Gehirn selber könnte das Verschlüsselungssystem sein, ähnlich der 2-Wege-Verschlüsselung, die heutige Computersysteme nutzen, nur dass das Gehirn als eine Art "biologischer" Schlüssel dient.

Grundlagenforscher um Neuralink   haben eine Lösung für b) im Sinn. Jedes menschliche Gehirn weist neben bekannten Abläufen natürlich auch individuelle Verhaltensmuster auf. Möglicherweise könnte man diese Eigenschaft nutzen, um daraus eine biologische Verschlüsselung zu entwickeln. Ein individuell indiziertes und nur für diesen einmaligen Menschen gültiges Ablaufmuster wäre dann, sicherer noch als ein Fingerabdruck, nur von diesem Menschen entschlüsselbar. Manipulative Informationen könnten dann nicht ohne dessen Zustimmung die BCI passieren oder das Gehirn "infiltrieren".

Allerdings könnte man durch einen Brute-Force-Angriff z.B. Überlastung des BCI, etwa durch eine elektrische Überladung wie einem EMP (electromagnetic impulse), ein enormes Chaos anrichten, der sogar den Tod des Menschen herbeiführen könnte. Neuralink behauptet, auch für dieses Problem eine Lösung zu haben und verwendet schwach magnetisches Material, um Chip und Elektroden so abzusichern, dass selbst ein 1,5 Tesla Magnetfeld (1,5 Tesla = ein 1,5 millionenfach stärkeres Magnetfeld, als das der Erde) dem System nichts anhaben kann. Damit tritt man auch denjenigen Kritikern entgegen, die davor warnen, ein Patient oder User mit einem Neuralink-Chip im Kopf könne nicht in einem starkmagnetischen fMRT Gerät gescannt werden und damit seine medizinische Behandlungsfähigkeit verlieren.

5. Die Zukunft: Utopie versus Dystopie

Stellen wir uns ein Gespräch im Jahr 2050 vor. Nehmen wir den äußeren Rahmen einer Geschäftsreise von Europäern durch China. Die freundlichen, chinesischen Geschäftspartner sprechen perfektes Englisch, doch plötzlich wechseln die Europäer auf Mandarin und äußern sich lobend über den Palast aus der Ming-Dynastie, an der die Gruppe gerade vorbeigelaufen ist. Zwar wissen alle, dass diese Fähigkeiten nicht natürlichen Ursprungs sind, oder sie ahnen es zumindest, aber die nun beinahe unbegrenzten Möglichkeiten des Austausches tangiert es nicht. Möglicherweise kann sich die Gruppe später beim gemeinsamen Abendessen sogar noch über extrem komplexe Probleme austauschen, die bislang nur Supercomputer hätten lösen können, ohne dass sie die entsprechende Ausbildung genossen hätten?! Das wäre die positive Utopie.

Es mag wie das Grauen einer dystopischen Version unserer Zukunft klingen, aber möglich ist, dass bereits Jugendliche mit einem BCI-kompatiblen adaptiven Training aufwachsen und den Schwung eines sich entwickelnden Gehirns nutzen könnten, um BCI Befehls- und Kommunikationsbrücken schneller herzustellen als Erwachsene. So wie heute die Digital Natives schon als kleine Kinder auf Smartphones Bilder "swipen" und Menüs aufrufen, so würden die BCI-Natives so selbstverständlich geübt darin sein, sich mit einem externen digitalen System zu verbinden. Eine weitere, noch dystopischere Vorstellung ist das, was der amerikanische Astrophysiker Prof. Michio Kaku in "The Future of Humanity"   so formulierte: "Eine Mensch-Maschine Verbindung könnte bereits im Genpool zukünftiger Generationen sequenziert sein". Der Mensch hätte also quasi von Geburt an oder durch eine nachträgliche Genbehandlung eine Schnittstelle zu einer KI-Middleware.



Kaku sieht die Mensch-Maschinen-Verbindung nicht als Gegensatz an, sondern als den logischen nächsten evolutionären Schritt der Menschheit. Das passt zu der These, dass ein Gehirn von Geburt an auf Expansion ausgelegt ist und prinzipiell keine Grenzen kennt, außer der physiologischen Grenze. Robert M. Sapolsky, Autor des Buches "Behave. The Biology of Humans at Our Best and Worst", zitiert immer wieder Studien, die belegen, dass das Gehirn ein Meister der Anpassung und Veränderung ist. Es WILL sich verändern, es verändert sich permanent und sucht nach neuer Stimulation. Möglicherweise also ist wie mit Goethes "Halb zog sie ihn - halb sank er hin Prinzip". Bieten wir dem Gehirn erst eine Erweiterung an, wird es diese dankbar annehmen und nie wieder ohne sie sein wollen.

Solange wir Menschen eine Technologie angeboten bekommen, die uns mehr Kontrolle und mehr Convenience verspricht, desto sicherer ist, dass sie auch genutzt wird. Die Kontrolle des Geistes über Wissen, das Sprengen der engen Grenzen des menschlichen Gehirns, "the last frontier", wird unausweichlich zu solchen Produkten führen. Ob wir, ob unsere Generation das will oder nicht.