Mit modernen Hirnscannern ist es tatsächlich schon möglich, die Gedanken eines Menschen zu einem gewissen Grad auszulesen. Man misst dazu, welche Muster in der Hirnaktivität auftreten, wenn eine Person an bestimmte Dinge denkt, zum Beispiel an eine Katze oder an einen Hund. Dann weiß man, wenn ein bestimmtes Muster in der Hirnaktivität wieder auftritt, dass die Person gerade etwa an einen Hund denkt. Dazu werden statistische Algorithmen benötigt, wie wir sie bei uns am Bernstein-​Zentrum in Berlin entwickeln. So ist es in den letzten Jahren gelungen, bestimmte Bilder, Vorstellungen, Erinnerungen, Absichten und sogar Gefühle aus der Hirnaktivität auszulesen.

Eine „universelle Gedankenlesemaschine“, in die man eine beliebige Person legen könnte, um dann sofort ihre Gedanken wie in einem Film zu sehen, ist allerdings noch Zukunftsmusik. Dazu müssten noch zahlreiche Probleme gelöst werden. Zum Beispiel sind dieselben Gedanken (etwa an einen Hund) in den Gehirnen verschiedener Menschen immer wieder in unterschiedlichen, individuellen Mustern abgespeichert. Wir haben ja auch alle unterschiedliche Assoziationen wenn wir an einen Hund denken. Deshalb muss man erst einmal lernen, nach welchem Schema jedes einzelne Gehirn die Gedanken und Gefühle speichert.

Dazu kommt aber noch ein weiteres Problem: Über die Lebensspanne eines Menschen könnten sich die Hirnmuster ändern, die bestimmte Gedanken kodieren. Wir entwickeln ja auch im Laufe unseres Lebens unterschiedliche Assoziationen. Als Kind fand ich zum Beispiel Heavy Metal gut, jetzt kann ich die Musik nicht mehr ausstehen. Das Hirnmuster wird sich also deutlich geändert haben. Ein weiteres Problem ist, dass wir so viele verschiedene, oft verrückte Dinge denken können, wie etwa den Gedanken „mein Luftkissenfahrzeug ist voller Aale“ aus einem Sketch von Monty Python. Wie sollte eine Maschine wissen, welche Hirnmuster bei diesem Gedanken auftreten, wenn ich ihn doch noch nie gedacht habe? Es gibt hier jedoch die Möglichkeit, sich die systematischen Beziehungen zwischen Gedanken zu Nutze zu machen. Wenn ich also ein Aktivitätsmuster messe, dass so ein bisschen wie ein Auto und ein bisschen wie ein Fahrrad ist, kann ich darauf schliessen, dass es sich um ein Motorrad handelt, auch wenn ich noch nie gemessen habe, was das Gehirn einer Person macht, wenn sie an ein Motorrad denkt. Damit lassen sich heute bereits hohe Trefferquoten auch bei neuen Gedanken erzielen.

In den nächsten Jahren werden einige technische Entwicklungen immer realistischer werden. Hierzu zählt die Steuerung von künstlichen Prothesen mit Hilfe von Gedanken. Dazu dienen sogenannte Gehirn-​Computer-​Schnittstellen, die Gedanken direkt in Befehle umsetzen können. Es gibt natürlich auch einige Einsatzgebiete, die ethisch schwieriger zu beurteilen sind. Dazu zählt das Auslesen von Lügen oder Kaufabsichten aus der Hirnaktivität. Auch subtile Kaufentscheidungen und Tendenzen spiegeln sich im Gehirn wider und lassen sich auslesen. So haben wir gezeigt, dass man Kaufentscheidungen für Autos aus der Hirnaktivität vorhersagen kann, auch wenn die Person gar nicht bewusst über diese Autos nachgedacht hat. Man muss sich also die ethische Frage stellen: Wie weit sind wir bereit mit solchen Techniken zu gehen? Wie weit wollen wir in die Privatsphäre der Gedanken eindringen?

Aufgezeichnet von Kai Kupferschmidt