Wenn ihr denkt, Gedanken lesen gibt es nur in Science-Fiction, dann täuscht ihr euch. Denn in den Labors des Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Boston bringen Wissenschaftler gerade einem Roboter namens Baxter bei, die Gedanken eines Menschen zu lesen.
Baxter ist ein Industrieroboter der Firma Rethink Robotics aus Boston. In einem Video zeigen Forscher des “Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory“ des MIT, was genau sie mit ihm machen. Da sieht man, wie Baxter an einem Tisch Farbdosen und Kabelrollen in zwei Boxen sortiert, die die Aufschrift Farbe und Kabel tragen.
Baxter gegenüber sitzt ein Mensch, der eine Art Badekappe trägt, an die ganz viele Drähte montiert sind. Und dieser Mensch schaut, ob Baxter alles richtig macht, also ob er die Farbe rechts rein, die Kabel links rein tut. Wenn Baxter einen Fehler macht und ein Kabel in die Farbbox werfen will, passiert das Unfassbare: Der Mensch denkt zum Beispiel "falsch", und ohne dass er ein Wort sagt, liest Baxter seine Gedanken. Der Roboter errötet sogar über seinen Fehler, korrigiert sich und macht es richtig.
Wie soll das möglich sein?
Der Badekappenmensch ist an ein EEG angeschlossen, ein Elektroenzephalogramm, das die Hirnströme messen kann. Ein Algorithmus analysiert die Hirnströme und macht sich dabei folgendes zunutze: Wenn wir einen Fehler wahrnehmen, dann generiert unser Hirn Signale, die man "Error potentials", also Fehlerpotentiale (ErrPs) nennt. Der Wissenschaftler Ricardo Chavarriaga vom Schweizer BundesSwiss Federal Institute of Technology in Lausanne sagt, diese Fehlerpotentiale hätten eine spezifische Wellenform, die sich sehr gut im EEG darstellt.
"Wenn der Badekappenmensch jetzt also Fehler denkt, wird das innerhalb von 30 Millisekunden an Baxter geleitet. Das führt dazu, dass der Roboter seine Handlung korrigiert."
Das funktioniert schon erstaunlich gut. Der New Scientist schreibt, das bereits in 70 Prozent der Fälle, in denen der menschliche Beobachter 'Fehler' denkt, das korrekt an den Roboter weitergemeldet wird. Die Informatikerin Daniela Rus vom Massachusetts Institute of Technology sagt, das seien die ersten Babyschritte auf dem Weg, Robotern beizubringen, wie wir denken und sich daran anzupassen.
"Was wir über Fehlerpotenziale rausgefunden haben, kann man auch in selbstfahrenden Autos einsetzen: Wenn der Mensch etwas sieht, was den Sensoren des Autos entgangen ist, könnte das Auto sich genau wie Baxter korrigieren."
In Zukunft könnte ein menschlicher Arbeiter einen Industrieroboter sehr einfach lenken und kontrollieren, nur, indem er oder sie den Roboter beobachtet. Im Moment ist Baxter erst mal darauf trainiert, Ablehnung oder Zustimmung zu erkennen. Schon bald wird er auch differenziertere Entscheidungen erkennen können, prophezeien die Forscher.