Hirnströme per Brain-Computer-Interface (BCI) auszulesen, um beispielsweise mit „Gedankenkraft“ einen Cursor auf einem Bildschirm zu steuern, ist mittlerweile eine Aufgabe, die Studierende in Projektarbeiten lösen können. Allerdings ist hier mit Brain Computer Interface keine Steckverbindung ins Gehirn gemeint, sondern eine Haube voller Elektroden, wie sie seit Jahrzehnten in der Elektroenzephalografie (EEG) eingesetzt wird. Mit gestiegener Rechenleistung und Mustererkennung per Machine Learning eignen sich solche Systeme mittlerweile, um Computerspiele oder auch einen Rollstuhl zu steuern.
Üblicherweise werden die Probanden gebeten, in Gedanken eine Bewegung auszuführen – zum Beispiel den linken Arm zu heben. Ein Machine-Learning-System lernt diese Muster und kann jedes mal, wenn das Muster erkannt wird, einen zugeordneten Befehl ausführen, etwa den Cursor auf einem Bildschirm nach oben zu setzen. Da sich die Muster von Mensch zu Mensch unterscheiden, muss die Maschine für jede Person individuell trainiert werden.
Da drängt sich die Frage auf, ob sich nicht auch Sprache, Gesprochenes oder Gedanken irgendwie auslesen lassen.