Manfred Kloiber: Computer in der Kleidung, Armbänder die Körperdaten messen und Brillen wie Google Glass oder intelligente Displays im Auto, die Informationen anzeigen, aber auch verarbeiten können. Das war nicht nur ein wichtiges Thema der CES. Das wird eines der Hauptforschungsthemen der nächsten Jahre bleiben. Und mit solchen intelligenten Brillen zum Beispiel kann ich nicht nur Fotos schießen, Mailen, mir Erklärstücke aus Online-Enzyklopädien aufs Display holen, oder das nächste Restaurant anzeigen lassen. Nein, sie können auch zur Selbstoptimierung genutzt werden, genauso wie Fitnessarmbänder. Was kann ich mit einer intelligenten Brille an Selbstoptimierung treiben, Peter Welchering?
Peter Welchering: Meine kognitiven Fähigkeiten. Die Brille zeigt mir etwa an, dass ich müde bin. Dann mache ich ein kurze Pause und bin wieder leistungsfähiger. Ich verplempere also keine Zeit, in der ich unkonzentriert lese. Oder der Informatik-Professor Kai Kunze hat auf dem 31. Chaos Communication Congress demonstriert, dass solche intelligenten Brillen, er nennt das Eye Wear Computing, dazu genutzt werden können, genau zu vermessen, mit welchem Schwierigkeitsgrad von Aufgaben ich unter höchster Konzentration gerade noch zurechtkomme. Und dann können sie etwa auf bauen auf diesen Daten – also zum Beispiel welche Mathematik- oder Programmieraufgabe, oder welche Übersetzung schaffe ich gerade noch bei hoher Konzentration, mit genau diesen Daten kann dann ein Lernprogramm, eine Abfolge von Aufgaben entwickelt werden, mit dem ich meine Lernfähigkeit, meine Problemlösungsfähigkeit, die Fähigkeiten, die für bestimmte Aufgaben notwendig sind, mit dem ich diese Lernfähigkeit schneller aufbaue als beim herkömmlichen Lernen. Die Lern-Theorie dahinter: Da ich ständig so an der oberen Grenze gefordert werde, baue ich Kompetenzen und Wissen schneller auf als bei so mittelmäßiger Herausforderung. Also eine Art kognitive Selbstoptimierung, die steckt hinter diesem Ansatz.
Kloiber: Woher weiß die Brille, wann ich gerade so an der Grenze meiner kognitiven Fähigkeiten bin?
Welchering: Letztlich aus Körperdaten. Da werden zum Beispiel von den simplen Systemen Pupillenbewegungen gemessen. Oder ein Verfahren, mit dem der elektrische Spannungsunterschied zwischen der Vorderseite der Netzhaut und der Rückseite der Netzhaut gemessen wird. Das ist eine spannende Sache. Denn diese Ruhepotenzialmessung, wie die auch heißt, die ergibt dann Muster, wie stark ich auf einen Gegenstand konzentriert bin, mit dem ich arbeite. Hintergrund dabei: Die Hornhaut ist positiv geladen, die Rückseite des Augapfels negativ. Und diese Spannung ändert sich, wenn ich lese oder eine Aufgabe löse oder Musik höre. Daraus wird dann ein Muster der Spannungsänderung abgeleitet. Und dieses Muster ist ein Element, wie stark konzentriert ich gerade bin.
Kloiber: Reicht es denn aus, allein die Spannungsunterschiede zwischen der Vorderseite und der Rückseite der Netzhaut zu messen, um kognitive Fähigkeiten zu ermitteln?
Welchering: Nein, das ist nur eine Datenquelle von vielen. Teilweise messen die Forscher noch die Hirnströme mittels EEG, teilweise fließen sogar Körperdaten wie die Sättigung der Roten Blutkörperchen mit Sauerstoff mit ein. Intelligente Brillen erweitern hier einfach die Quellen für Körperfunktionsdaten. Also, es müssen für solche Projekte zur kognitiven Selbstoptimierung viele Muster ganz unterschiedlicher Körperdaten ausgewertet und zusammengefasst werden in einem Profil.
Kloiber: Das klingt aber noch nicht danach, als sei das schon alltagstauglich.
Welchering: Das sind vielfach noch Laborexperimente mit Versuchsaufbauten, mit denen man nicht einfach so in die Uni oder ins Kaufhaus gehen kann. Allerdings gibt es auch schon einige ganz einfache Daten, die Aufschluss über meine Tätigkeiten geben. Mit der Augenkamera kann ich etwa das Blinzeln von Menschen messen, Und aus dem Blinzelmuster kann ich ableiten, ob jemand gerade liest oder ob er mit jemandem spricht. Augenkamera und Ruhepotentialmessung sind schon in handelsübliche intelligente Brillen integriert. Das ist aus dem Laborstadium raus.
Kloiber: Wer soll denn alle diese Daten zur kognitiven Selbstoptimierung verarbeiten?
Welchering: Im Augenblick macht das noch der Laborrechner. Aber es werden Geschäftsmodelle wie bei den Fitnessarmbändern diskutiert. Da sollen dann solche Augenbewegungsdaten, Ruhepotenzialdaten in die Cloud geladen werden, und ich bekomme dafür aus der Cloud eine Warnung, wenn ich müde werde, oder Tipps, wie ich schneller lerne. Das Problem dabei: Wer an diese Daten kommt, kann ableiten, ob ich gerade lese, bei einigen Mustern auch schon, ob Comic oder Text. Und da geht einfach ein Stück Privatsphäre weitre verloren.
Kloiber: Was sagen denn die Forscher zu diesem Datenschutzproblem?
Welchering: Kai Kunze, der da ja ziemlich an vorderster Front arbeite, der meint, die Daten müssten beim Nutzer bleiben. Wenn man das wirklich sicherstellen könnte, würde es das Problem lösen. In der der Vergangenheit hat sich aber gezeigt, dass die Daten eben nicht beim Nutzer bleiben. Auch bei den Fitnessarmbändern zeigt sich das ja gerade: Versicherungen wollen meine Fitnessdaten haben. Warum wollen die oder künftige Arbeitgeber dann nicht auch in einigen Jahren meinen kognitiven Leistungsdaten haben, die meine intelligente Brille ermittelt?
