"Wo sind die Hände? Wo sind die Hände?" Dein Gehirn stellt sich diese Frage achthundert Mal am Tag.

Wenn du diese Zeilen liest, bewegst du vielleicht gerade mit dem Finger sanft über den Bildschirm. Das ist dir so selbstverständlich, dass du dir kaum bewusst machst, dass es ein extrem komplexer Vorgang ist, die Hand in der Tasche zu heben, das Handy auf dem Tisch zu ergreifen und den Finger genau an die Stelle zu bringen, die du berühren möchtest.

Nehmen wir das Ergreifen des Handys als Beispiel: Dein Gehirn muss anhand der aktuellen Position deiner Hand und des Standorts des Handys einen geeigneten Bewegungsablauf planen. Daraufhin sendet das Gehirn eine Reihe von Befehlen an die Muskeln in Schulter, Arm und Handgelenk, damit sie sich in einer bestimmten Reihenfolge zusammenziehen und entspannen, sodass die Hand entlang der vorgesehenen Bahn bewegt wird. Gleichzeitig verfolgt das Gehirn ständig die aktuelle Position der Hand und passt die Bewegungen rechtzeitig anhand von Rückmeldungen an, um sicherzustellen, dass das Ziel nicht verfehlt wird.

Genau wie eine Navigationssoftware wissen muss „Wo bist du?“ und „Wohin willst du?“, muss dein Gehirn auch die Position deiner Hand in Echtzeit erfassen. Aber wie genau weiß das Gehirn, wo unsere Hand ist?

Diese scheinbar einfache Frage hat Wissenschaftler lange Zeit beschäftigt. In einer Reihe neuer Studien hat die Arbeitsgruppe von YU Shan am Institut für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften endlich einen neuronalen Mechanismus im Gehirn von Makaken (Macaca mulatta) entdeckt, der für die Lokalisierung der Handposition zuständig ist – und damit einen ersten Einblick in dieses „Ortungsgerät“ erhalten.

Auch im Gehirn gibt es ein GPS, das deine Hand verfolgt

Bereits vor fünf bis sechs Jahren, als CAO Shenghao gerade der Arbeitsgruppe von YU Shan beitrat, um seinen Doktorgrad zu absolvieren, entwickelte er großes Interesse am Mechanismus der Handlokalisierung. Seiner Ansicht nach ist die Position der Hand eine unverzichtbare Information bei der Bewegungssteuerung, aber frühere Studien haben diesem Punkt kaum Aufmerksamkeit geschenkt.

Sowohl in der Grundlagenforschung der Neurowissenschaften als auch im Bereich der Gehirn-Computer-Schnittstelle konzentrieren sich Forscher meist darauf, wie das Gehirn die Bewegungsrichtung und -geschwindigkeit der Hand kodiert, und schenken der Positionsinformation nur wenig Beachtung. „Es scheint, als hätten wir alle eine gewisse Pfadabhängigkeit“, sagt CAO Shenghao.

CAO Shenghao vermutete, dass wenn man die Gehirnsignale von Makaken während der Handbewegungen aufzeichnen könnte, man möglicherweise die verborgenen Hinweise zur Position aus diesen neuronalen Aktivitäten finden könnte. Daher führten er und andere Forscher der Arbeitsgruppe Operationen an mehreren Makaken durch und implantierten Mikroelektroden-Arrays in den motorischen Kortex ihres Gehirns, um die Veränderungen der neuronalen Aktivität zu erfassen.

Diese Geräte, die in die Gehirne von Makaken implantiert werden, sehen auf den ersten Blick nur wie winzige Plättchen mit einer Kantenlänge von weniger als 5 Millimetern aus, aber ihre Oberfläche ist mit dichten „Spitzen“ besetzt. Jede Spitze ist eine Mikroelektrode, die die elektrischen Signale einzelner Neuronen erfassen kann. Wenn diese Signale übertragen werden, können Forscher die Aktivitätsveränderungen dieser Neuronen während des gesamten Bewegungsprozesses kontinuierlich aufzeichnen.

Der Mechanismus der „Lokalisierung“ und „Navigation“ des Gehirns für die Hand ist noch aufzuklären ｜ CAO Shenghao & LIANG Chen

Nachdem sich die Affen von der Operation erholt hatten, ließen die Forscher sie auf speziell angefertigten Versuchsstühlen sitzen und ihre Arme frei bewegen. Bei einigen Affen konnte sich die Hand nur frei in einer zweidimensionalen Ebene bewegen [1], während die oberen Gliedmaßen anderer Affen sich in einem größeren räumlichen Bereich bewegen konnten [2]. Um die Affen zu ermutigen, aktiv einen größeren Bewegungsraum zu erkunden, nutzten die Forscher Futter als Belohnung, um sie dazu anzuleiten, verschiedene Bewegungen auszuführen. Währenddessen zeichnete CAO Shenghao synchron die elektrischen Signale der Neuronen in ihrem motorischen Kortex sowie den gesamten Bewegungsprozess der Affen auf.

Aber die eigentliche Herausforderung hat gerade erst begonnen. Die Handbewegung ist nie ein einfacher Vorgang. Wenn sich eine Hand an eine bestimmte Position bewegt, können die Veränderungen der Gehirnaktivität von vielen verschiedenen Faktoren stammen, beispielsweise von der Richtung und Geschwindigkeit der Handbewegung oder sogar der Haltung des Arms selbst, die alle das Aktivitätsmuster der Neuronen beeinflussen können. Die Forscher mussten aus diesen komplexen Informationen herausfinden, welche neuronalen Signale tatsächlich die Position der Hand widerspiegeln. „Das war der schwierigste Punkt in unserem gesamten Forschungsprozess“, sagt CAO Shenghao.

Nachdem zahlreiche Faktoren ausgeschlossen wurden, entdeckte CAO Shenghao endlich aus den komplexen neuronalen Signalen, dass im motorischen Kortex des Gehirns von Makaken die neuronale Aktivität einer speziellen Art von Neuronen stark mit der Handposition korreliert – er nannte sie „Handpositions-angepasste Zellen“ (hand position-tuned cells).

Diese Zellen befinden sich in zwei strukturell eng verbundenen Hirnregionen: einer ist der dorsale prämotorische Kortex (PMd), der für die Bewegungsvorbereitung zuständig ist, der andere ist der primäre motorische Kortex (M1), der für die Ausgabe von Bewegungsbefehlen zuständig ist und gleichzeitig einer der am häufigsten genutzten Hirnbereiche zum Auslesen neuronaler Signale in der aktuellen Gehirn-Computer-Schnittstellen-Technologie ist.

Diese Entdeckung machte CAO Shenghao überrascht und erfreut. „Traditionell geht man davon aus, dass der primäre motorische Kortex hauptsächlich für die tatsächliche Ausführung von Bewegungen zuständig ist“, sagt er, „aber unsere Ergebnisse zeigen, dass diese Hirnregion auch die Position der Hand repräsentieren kann. Das bedeutet, dass die vorhandenen Geräte für Gehirn-Computer-Schnittstellen nicht nur Informationen zur Ausführung von Bewegungen aus dem primären motorischen Kortex extrahieren können, sondern theoretisch auch Positionsinformationen.“

Vielleicht gibt es auch im Gehirn eine „Große Einheitliche Theorie“

Was CAO Shenghao jedoch wirklich überraschte, war die Funktionsweise dieser Handpositionszellen. Er entdeckte, dass jede Handpositionszelle ihren bevorzugten „Aktionsbereich“ hat. Wenn sich die Hand des Affen an bestimmte Positionen bewegt, werden diese Zellen besonders aktiv; wenn die Hand diese Positionen verlässt, lässt ihre Aktivität deutlich nach. Das heißt, diese Neuronen markieren im Gehirn die Koordinaten der Hand im Raum.

Wenn die Hand an verschiedenen Positionen platziert wird, weisen die „Handpositionszellen“ deutlich unterschiedliche neuronale Aktivitäten auf ｜ CAO Shenghao & LIANG Chen

Dieses hochgradig differenzierte Positionskodierungsmodell erinnerte CAO Shenghao an eine Art von Zellen, die in der Neurowissenschaft schon lange bekannt ist – die Platz-Zellen. Diese Neuronen, die eine wichtige Rolle bei der räumlichen Navigation spielen, befinden sich im Hippocampus des Gehirns. Wenn wir uns an einem bestimmten Ort aufhalten, werden bestimmte Platz-Zellen aktiviert, verschiedene Positionen entsprechen unterschiedlichen neuronalen Aktivitätsmustern, sodass das Gehirn intern eine „kognitive Karte“ der Außenwelt aufbauen kann.

Der entscheidende Punkt ist: Obwohl die Platz-Zellen im Hippocampus die Position des Individuums im weiten Raum aufzeichnen und die Handpositionszellen im motorischen Kortex nur die Bewegung bestimmter Körperteile in einem begrenzten Bereich beachten, ist die Kodierungsart der beiden so ähnlich.

YU Shan sagt, diese Entdeckung deutet darauf hin, dass das Gehirn nicht für jede Aufgabe einen völlig anderen Mechanismus entwickelt hat. Im Gegenteil, für unterschiedliche Lokalisierungsaufgaben nutzt unser Gehirn möglicherweise einen allgemeinen Kodierungsrahmen, der nur in verschiedenen Hirnregionen Informationen unterschiedlicher Skala darstellt. „Das Paradigma der kognitiven Karte, das früher auf Basis von Platz-Zellen aufgebaut wurde, könnte auch auf andere Bereiche ausgeweitet werden“, sagt er.

Angesichts des komplexen Gehirns ist YU Shan der Ansicht, dass wir wie Physiker versuchen sollten, nach der „Großen Einheitlichen Theorie“ dahinter zu suchen – also nach den universellen Mechanismen. Schließlich weisen der gesamte Kortex, egal ob visueller, auditorischer oder motorischer Kortex, eine ähnliche sechsschichtige Organisationsstruktur auf. Wenn das Gehirn verschiedene Funktionen auf dieser ähnlichen „Hardware-Grundlage“ realisiert, werden verschiedene Hirnregionen höchstwahrscheinlich ähnliche neuronale Berechnungsstrategien anwenden.

Aber aus Sicht von CAO Shenghao beschreiben diese beiden Lokalisierungssysteme zwar ähnliche Kodierungsarten, aber möglicherweise nicht genau dieselbe „Position“. Wissenschaftler haben zuvor herausgefunden, dass die Platz-Zellen im Hippocampus, die uns helfen, unsere Position im Außenraum zu lokalisieren, auf einem umgebungsbezogenen Koordinatensystem basieren. Das heißt, egal wo wir stehen, ein bestimmter Tisch oder eine bestimmte Tür im Raum hat feste Koordinaten. Aber CAO Shenghao vermutet, dass Handpositionszellen möglicherweise ein körperzentriertes relatives Koordinatensystem nutzen. Für diese Neuronen ist nicht die absolute Position der Hand in der ganzen Welt wichtig, sondern die Position der Hand relativ zum Körper.

Aber wenn das Gehirn gleichzeitig diese beiden Positions-Kodierungssysteme mit unterschiedlichen Skalen und unterschiedlichen Bezugssystemen hat, wie arbeiten sie dann zusammen? CAO Shenghao vermutet, dass diese beiden Lokalisierungsmechanismen im täglichen Verhalten jeweils verschiedene Phasen der Bewegungsplanung übernehmen.

Zum Beispiel: Wenn wir einen Becher auf einem Tisch in der Ferne ergreifen wollen, muss das Gehirn zuerst ein „großskaliges“ Problem lösen: Mit den Platz-Zellen im Hippocampus planen, an welchen Ort der Körper bewegt werden soll, dann mit den Handpositionszellen die Position der Hand relativ zum Körper planen. Wenn beide Informationen zusammenkommen, wird die Position des Bechers im Gehirn „sichtbar“.

Der nächste Schritt der Gehirn-Computer-Schnittstelle könnte darin bestehen, die Planung des Gehirns zu verstehen

Im Verlauf der Forschung wurde CAO Shenghao immer bewusster, dass dieser Lokalisierungsmechanismus im Gehirn von Makaken nicht nur ein Durchbruch in der Neurowissenschaft sein könnte, sondern auch eine Revolution in der Anwendung herbeiführen könnte. YU Shan sagt auch: Obwohl sie sich damit befassen, wie das Gehirn die Welt versteht und mit der physischen Welt interagiert, könnten diese grundlegenden Prinzipien der räumlichen Intelligenz auch auf Gehirn-Computer-Schnittstellen und verkörperte Intelligenz angewendet werden.

Für eine zielgerichtete Bewegung ist die Position eigentlich der Kern des gesamten Bewegungsplans: Es geht darum, wo wir jetzt sind, wohin wir gehen wollen und wie wir von der aktuellen Position zum Ziel gelangen. Aber in der aktuellen Forschung zu Gehirn-Computer-Schnittstellen konzentrieren sich Wissenschaftler und Unternehmen mehr auf den „Ausführungs“-Prozess der Bewegung – also darauf, wie Geräte für Gehirn-Computer-Schnittstellen die vom Gehirn ausgegebenen Bewegungsbefehle verstehen und sie in konkrete Bewegungen externer Geräte umwandeln können.

Nehmen wir das Gehirn-Computer-Schnittstellen-Unternehmen Neuralink von Elon Musk als Beispiel: Wenn Nutzer ihr Gerät verwenden, um mit neuronalen Signalen den Mauszeiger auf dem Bildschirm zu steuern, müssen sie ständig die Position des Zeigers beachten und sich im Kopf vorstellen, in welche Richtung und mit welcher Geschwindigkeit er sich als Nächstes bewegen soll. Das Gerät für Gehirn-Computer-Schnittstelle liest dann die neuronale Aktivität im motorischen Kortex aus und wandelt diese Signale in die Bewegung des Zeigers um.

Aber CAO Shenghao ist der Ansicht, dass diese Methode die Fähigkeiten, in denen das Gehirn wirklich stark ist, möglicherweise nicht vollständig nutzt. „Unser Gehirn ist am besten im Planen“, sagt er, „nur weil Wissenschaftler den Ausführungsprozess ausreichend tief verstanden haben, lassen die meisten Menschen das Gehirn den letzten Ausführungsprozess steuern – das ist eigentlich eine Verschwendung.“

Wenn wir zum Beispiel von Peking nach Shanghai fahren wollen, sollte das Gehirn im Idealfall die Route planen und entscheiden, welche Autobahnen wir nehmen, während der konkrete Fahrvorgang dem automatischen Fahrsystem überlassen werden kann. Aber heute ist die am weitesten verbreitete technische Route im Bereich der Gehirn-Computer-Schnittstelle eher so, als würde das Gehirn das Fahrzeug direkt an jeder Kreuzung steuern, um mit welcher Geschwindigkeit und wie es abbiegt.

In den letzten Jahren hat die rasante Entwicklung des Bereichs der verkörperten Intelligenz gezeigt, dass Maschinen ein großes Potenzial bei der Ausführung von Aufgaben haben. Aber gleichzeitig ist das Verstehen der Umgebung, das Festlegen von Aktionszielen und das Planen von Wegen zur Zielerreichung immer noch die Schwäche von Maschinen – genau das, worin das menschliche Gehirn am besten ist. Wenn Geräte für Gehirn-Computer-Schnittstellen in Zukunft die bereits im Gehirn geplanten Bewegungsbahnen auslesen und diese Informationen dann externen Geräten zur Ausführung übergeben können, lassen sich die Vorteile beider Seiten kombinieren.

Aber derzeit hat die Arbeitsgruppe von YU Shan nur die Informationen zur aktuellen Handposition im Gehirn von Makaken entschlüsselt. Um die vom Gehirn geplanten Bewegungsbahnen weiter auszulesen, muss ein komplexeres Problem gelöst werden: die Zeit. Eine Bewegungsbahn ist ein Pfad, der sich im Laufe der Zeit entfaltet, und sie umfasst Positionen in Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft. YU Shan teilt mit, dass seine Arbeitsgruppe derzeit versucht, diese komplexen Bahndaten zu entschlüsseln.

Tatsächlich erforscht die Arbeitsgruppe von YU Shan den Bereich der Gehirn-Computer-Schnittstelle seit vielen Jahren und hat zahlreiche Forschungen zur Entschlüsselung der „Absicht“ im Gehirn durchgeführt. In früheren Arbeiten haben sie herausgefunden: Selbst wenn man nur einige scheinbar einfache Absichten wie „links“, „mitte“, „rechts“ entschlüsselt oder einige bestimmte Zielobjekte erkennt und dann externe Geräte über voreingestellte Programme die entsprechenden Aufgaben ausführen lässt, kann das Nutzungserlebnis von Geräten für Gehirn-Computer-Schnittstellen deutlich natürlicher und flüssiger werden.

Wenn in Zukunft Positionsinformationen bei der Entschlüsselung von Absichten durch Geräte für Gehirn-Computer-Schnittstellen einbezogen werden können, ist das Bedienobjekt der externen Geräte nicht mehr auf voreingestellte Objekte beschränkt. „Wenn wir die Positionsinformationen im Gehir