《經(jīng)濟學(xué)人》最新封面評前沿技術(shù)：腦機接口正等待遠見(jiàn)者的到來(lái)

　　本期《經(jīng)濟學(xué)人》共刊發(fā)封面文章 6 篇，全部關(guān)于腦機接口技術(shù)。機器之心節選了其中三篇分享給讀者，這三篇文章分別著(zhù)眼于腦機接口當下的進(jìn)展、從大腦中提取數據的方式、以及數據獲取后的使用方式進(jìn)行了解析。讀罷您將清楚地了解到腦機接口技術(shù)此刻所取得的成就、已經(jīng)應用的領(lǐng)域、遇到的困難與挑戰等。

腦機接口

　　這聽(tīng)起來(lái)像是科幻小說(shuō)中才會(huì )出現的概念。

　　在日內瓦 Wyss 生物和神經(jīng)工程中心里，實(shí)驗所用的設備上閃爍著(zhù)微光。一名實(shí)驗技術(shù)人員從培養箱中取出一塊孔板，每個(gè)孔中存有一小塊來(lái)人類(lèi)干細胞的腦組織，腦組織底部排有電極陣列。屏幕顯示著(zhù)電極正在提取的特征：放電神經(jīng)元的特征峰谷波形。

　　這些腦組織已經(jīng)脫離母體，我們卻仍能看到信號的產(chǎn)生，實(shí)在是件怪事。神經(jīng)元放電是生物智能的基礎，這些電信號聚合在一起，獲取記憶、引導動(dòng)作、整理思想。就在你讀這句話(huà)的時(shí)候，神經(jīng)元正在你的大腦中放電：理解頁(yè)面上的字母形狀; 把這些形狀變成音位，再把這些音位變成詞匯;并給這些詞賦予含義。

　　這樣的信號交響樂(lè )真叫人眼花繚亂。成年人腦中神經(jīng)元多達 850 億個(gè);其中，一個(gè)典型的神經(jīng)元與其他神經(jīng)元有 10000 個(gè)連接。人類(lèi)正嘗試解開(kāi)這些神經(jīng)元互相連接的方式，盡管這些研究正處于初期階段，但是，一旦大腦的秘密被解開(kāi)，令人矚目的科研成果將紛至沓來(lái)。例如，通過(guò)解碼神經(jīng)活動(dòng)，我們能夠利用這些代碼控制外部設備。

　　人腦與機器直接溝通，需要一個(gè)腦機接口(BCI)做通道。其實(shí)，腦機接口的使用歷史可以被追溯至 2004 年，那一年，一個(gè)名為 BrainGate 的系統 被植入到 13 名癱瘓者的腦中。這個(gè)系統由布朗大學(xué)研發(fā)(其他一些科研院所也有類(lèi)似的設備)，名為猶他電極陣列的小電極陣列被植入到運動(dòng)皮層(大腦用于管理運動(dòng)的一部分)中。這些電極對神經(jīng)元進(jìn)行監測，如果被植入者在其意識中試圖移動(dòng)手或胳臂，神經(jīng)元所釋放的電信號將通過(guò)電線(xiàn)從人的顱骨中傳送到解碼器，從而被轉換成各種各樣的系統，例如幫助被植入著(zhù)移動(dòng)光標、控制肢體等。

　　BrainGate 成功地讓一名中風(fēng)癱瘓的婦女用機械臂喝了無(wú)需借助看護者幫助的第一口咖啡。另外，利用該系統，一名癱瘓者能以每分鐘 8 個(gè)單詞的速度打字。更神奇的是，BrainGate 甚至能使癱瘓的四肢重新動(dòng)起來(lái)。今年，凱斯西儲大學(xué) Bob Kirsch 領(lǐng)導的一項研究在 Lancet 上發(fā)表。該研究人為地部署了 BrainGate 系統用于刺激癱瘓者手臂的肌肉。結果，在一次自行車(chē)事故中癱瘓的 William Kochevar 八年來(lái)第一次做到了自己進(jìn)食。

　　大腦和機器之間的交互還以其他方式改變了生活。2014 巴西世界杯足球賽開(kāi)幕式上，一名截癱男子用意念控制機器人外骨骼「機械戰甲」開(kāi)球。最近的一項研究中，圖賓根大學(xué) Ujwal Chaudhary 和四名共同作者利用功能性近紅外光譜技術(shù)(fNIRS)將紅外光束射入大腦，并對四名因 ALS 完全無(wú)法活動(dòng)的閉鎖綜合征患者提出「Yes or No」問(wèn)題，患者在精神層面對這些問(wèn)題進(jìn)行了回答，科學(xué)家以可辨認的血氧合模式對患者的反應進(jìn)行觀(guān)察。

　　神經(jīng)活動(dòng)可以被刺激和記錄。例如，人工耳蝸將聲音轉換成電信號，并將電信號傳送到大腦中。又如，深度腦刺激利用電脈沖幫助帕金森患者控制行動(dòng)，這種電脈沖通過(guò)植入電極的方式進(jìn)行傳遞。這項技術(shù)也被用于治療其他運動(dòng)障礙和精神健康問(wèn)題。硅谷的一家名為 NeuroPace 的公司通過(guò)監測大腦活動(dòng)，尋找癲癇即將發(fā)作的跡象，并對大腦施加電刺激加以阻止。

　　顯而易見(jiàn)，腦機接口也可以用于其他感官的輸入輸出。加州大學(xué)伯克利分校的研究人員解構了人類(lèi)傾聽(tīng)對話(huà)時(shí)顳葉(人腦中負責處理聽(tīng)覺(jué)信息，也與記憶和情感有關(guān)的部分)的電活動(dòng);這些解構出來(lái)的模式對應著(zhù)人們所聽(tīng)到的單詞。而且，當人類(lèi)想象聽(tīng)到某個(gè)單詞時(shí)，大腦也會(huì )產(chǎn)生類(lèi)似的信號。這一研究有可能為那些失語(yǔ)癥患者(無(wú)法理解或表達語(yǔ)言的人)提供語(yǔ)音處理設備。

　　伯克利的研究人員還利用大腦中的血氧變化重建人們的觀(guān)影片段，盡管影像有些模糊。這一技術(shù)的逆向工程能夠被用作刺激盲人的視覺(jué)皮層，從而將圖像投射到他們的大腦中。

　　腦機接口的巨大發(fā)展潛力和問(wèn)題相伴而生。當下最先進(jìn)的科學(xué)研究正采用動(dòng)物實(shí)驗。Howard Hughes 研究所、Allen 研究所和倫敦大學(xué)學(xué)院的研究人員開(kāi)發(fā)了名為 Neuropixels 的硅探針，用于監測小鼠和大鼠多種腦區域細胞水平的活動(dòng)。加州大學(xué)圣地亞哥分校的科學(xué)家已經(jīng)建立了這樣一個(gè)腦機接口，可以通過(guò)之前的神經(jīng)活動(dòng)預測斑馬雀將會(huì )唱什么歌。加州理工學(xué)院的研究人員對獼猴視覺(jué)皮層細胞展開(kāi)研究，主要研究它們如何編碼包括膚色、眼距在內的 50 個(gè)不同人臉特征。因此，在給猴子展示人臉時(shí)，根據檢測到的腦信號，研究人員能以驚人的準確率猜到猴子看到的是哪張人臉。但是，由于人腦更龐大、更復雜，加之政策監管方面的原因，對人類(lèi)大腦進(jìn)行科學(xué)研究非常困難。

　　即使腦機接口技術(shù)在人類(lèi)方面有很多實(shí)驗性的突破，它也很難轉化為臨床實(shí)踐。連線(xiàn)雜志早在 2005 年就對當時(shí)新推出的 BrainGate 系統進(jìn)行了一次非常轟動(dòng)的報道。在該項技術(shù)發(fā)展的早期，一家名為 Cyberkinetics 的公司嘗試將其商業(yè)化，但并未成功。此外，NeuroPace 花費了整整 20 年時(shí)間開(kāi)發(fā)技術(shù)、與監管方進(jìn)行談判請求批準，但據其預計，今年將只有 500 名癲癇患者能夠被植入該公司的電極并使用其系統。

　　時(shí)至今日，腦機接口技術(shù)仍需要專(zhuān)家操作。BrainGate 背后的關(guān)鍵人物之一，布朗大學(xué)的神經(jīng)學(xué)家 Leigh Hochberg 教授稱(chēng)：「如果必須讓一個(gè)神經(jīng)工程學(xué)碩士站在患者旁邊操作，這個(gè)技術(shù)就沒(méi)由太大的使用價(jià)值?！怪灰娋€(xiàn)穿過(guò)頭骨和頭皮，就會(huì )有感染的風(fēng)險。植入物也可能在腦內產(chǎn)生些許位移，這可能損害腦內細胞，而這些細胞正是系統獲取信號的來(lái)源。大腦對外來(lái)異物的免疫反應會(huì )在植入電極周?chē)a(chǎn)生瘢痕(原理類(lèi)似皮膚結痂后細胞分裂過(guò)多產(chǎn)生的傷疤)，使系統效果變差。

　　而且，現有的植入物只能記錄大腦信號的很小一部分。例如，BrainGate 團隊所使用的猶他電極陣列可能只是從這 850 億個(gè)神經(jīng)元中挑出幾百個(gè)觀(guān)察放電動(dòng)作。西北大學(xué)的 Ian Stevenson 和 Konrad Kording 在一篇發(fā)表于 2011 年的論文中表明，自 20 世紀 50 年代以來(lái)，可同時(shí)記錄的神經(jīng)元數量每 7 年翻一番(見(jiàn)圖表)。這個(gè)速度與集成電路領(lǐng)域的摩爾定律相差甚遠。要知道，集成電路的計算能力每?jì)赡昃湍芊环?/p>

　　事實(shí)上，正是因為神經(jīng)技術(shù)很難走出實(shí)驗室、走進(jìn)臨床實(shí)踐，日內瓦的 Wyss 中心才得以存在。該中心負責人 John Donoghue 是 BrainGate 的拓荒者之一。他說(shuō)，Wyss 中心是為那些有前景的想法而設計的，希望能幫助這些想法跨越若干「死亡之谷」。首先，這些想法要面臨財務(wù)問(wèn)題：投資回報期長(cháng)、科技含量高，這就嚇退了大多數投資者。其次，在研發(fā)更好的腦機接口過(guò)程中，團隊需要擁有跨學(xué)科的專(zhuān)業(yè)知識以及保持復雜的接口項目處于正軌的管理技能。另外，神經(jīng)科學(xué)本身還處于相對早期。Donoghue 博士說(shuō)：「腦機接口的核心在于理解大腦的工作方式，但事實(shí)上我們并不理解?！?/p>

　　這種非凡成就和躊躇進(jìn)展的奇特混合，如今有了一個(gè)新的組成部分：硅谷。2016 年 10 月，通過(guò)出售其支付公司 Braintree 獲得巨款的企業(yè)家 Bryan Johnson 宣布投資 1 億美元，在 Kernel 創(chuàng )立了一個(gè)旨在「讀寫(xiě)神經(jīng)編碼」的公司。Johnson 認為，人工智能的興起需要伴隨著(zhù)人類(lèi)能力的同步升級?！鸽y以想象，到 2050 年，人類(lèi)會(huì )處于一個(gè)無(wú)需主動(dòng)提升自己的世界?！顾@樣說(shuō)道，并期待著(zhù)人類(lèi)能隨心所欲地獲得新技能，或者與他人心意相通。去年 2 月，Kernel 收購了 Kendall Research Systems，一家從事神經(jīng)接口工作的麻省理工學(xué)院的衍生公司。

　　Kernel 認為，腦機接口技術(shù)是人類(lèi)與人工智能協(xié)作的方式，以確保人類(lèi)不會(huì )被人工智能征服。Kernal 并不是唯一持有這種想法的公司。2016 年，SpaceX 和特斯拉的老板 Elon Musk 創(chuàng )立了一家名為 Neuralink 的新公司，該公司正在努力創(chuàng )造各種新型植入體。他匯集了許多令人敬佩的聯(lián)合創(chuàng )始人，并設定了一個(gè)目標，即在 2021 年前開(kāi)發(fā)殘疾人臨床使用的腦機接口。據 Elon Musk 估算，為健全人設計的設備大約還需等待八到十年的時(shí)間。

　　Neuralink 并沒(méi)有具體說(shuō)明到底在做什么，但 Wait But Why 網(wǎng)站中的一篇長(cháng)文章概述了 Elon Musk 的想法。在這篇文章中，他描述了人類(lèi)之間彼此進(jìn)行更快速溝通的必要性，同時(shí)提到人類(lèi)與計算機溝通的必要性，否則人類(lèi)將被人工智能遺棄在塵埃中。文章提到了一些非凡的可能性：從云端立刻汲取知識，或把來(lái)自某個(gè)人視網(wǎng)膜的圖像直接輸入到另一個(gè)人的視覺(jué)皮層;創(chuàng )造全新的感官能力，如紅外視力、高頻聽(tīng)力等; 最終，融合成為人機混合智能。

　　4 月份，Facebook 透露了一個(gè)創(chuàng )造「無(wú)聲語(yǔ)言(silent speech)」接口的計劃，引起業(yè)內不小的討論。這一接口將允許人們直接利用意念每分鐘輸入 100 個(gè)單詞。一個(gè)由 60 多名研究人員組成的小組正在開(kāi)展這個(gè)項目，其小組成員來(lái)自 Facebook 內部和外部。一家獨立的初創(chuàng )公司 Openwater 也在研究一種非侵入性的神經(jīng)成像系統。其創(chuàng )始人 Mary Lou Jepsen 表示，該技術(shù)最終將能讀懂人腦。

　　腦機接口專(zhuān)家正紛紛擦亮雙眼，以迎接硅谷遠見(jiàn)者的到來(lái)。他們說(shuō)，神經(jīng)科學(xué)正在進(jìn)步中。一個(gè)有效的腦機接口需要許多學(xué)科的參與：材料科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、機器學(xué)習、工程、設計等。要知道，臨床試驗和監管批準沒(méi)有捷徑可走。

　　在上述一切中，懷疑論者是對的。許多大肆宣傳的雄心壯志看上去只是空想而已。不過(guò)，當下仍是腦機接口的關(guān)鍵時(shí)刻： 大量的金錢(qián)涌入這個(gè)領(lǐng)域，研究人員正在嘗試多種方法。而 Elon Musk 呢，他尤其擅長(cháng)將宏大的愿景(如殖民火星)和實(shí)際的成功(通過(guò) SpaceX 恢復和重新發(fā)射火箭)結合在一起。

　　我們清楚地知道，「黑客帝國」并非咫尺之遙，但腦機接口技術(shù)可能迎來(lái)巨大進(jìn)步。要做到這一點(diǎn)，最關(guān)鍵的是要找到一個(gè)更好的連接大腦的方式。

內腦智能

　　尋找更輕巧、更安全、更加智能的大腦植入方式。

　　在與腦機接口的神經(jīng)科學(xué)家深入聊天后，他們經(jīng)常會(huì )做一個(gè)關(guān)于運動(dòng)場(chǎng)的類(lèi)比。他們將大腦的神經(jīng)活動(dòng)與足球場(chǎng)人群制造的噪音進(jìn)行類(lèi)比。在球場(chǎng)外面，你可能會(huì )聽(tīng)到一些噪音，通過(guò)人們的叫喊聲，就可以猜測隊伍是否進(jìn)球得分。如果你是在運動(dòng)場(chǎng)上空的飛艇上，你可以看到是哪個(gè)隊進(jìn)球了，以及有可能知道是哪位球員進(jìn)球了。而只有在球場(chǎng)里面，你才可以問(wèn)某個(gè)球迷，進(jìn)球的詳情。

　　同樣地，對大腦來(lái)說(shuō)，只有近距離地接觸腦活動(dòng)才能夠真正明白發(fā)生了什么事情。為了獲得高分辨率的信號，目前只能通過(guò)打開(kāi)頭顱的方式，別無(wú)他法。一個(gè)可能的選擇是在大腦皮層的表面放上電極，這被稱(chēng)為皮層腦電圖。另外一種方式是如同 BrainGate 的猶他電極陳列一樣，使用微電極網(wǎng)將電極嵌在大腦組織上。

　　人們能夠以多么近的距離利用單個(gè)的神經(jīng)元操作腦機接口，這是一個(gè)存在爭議的話(huà)題。對于患有帕金森綜合癥導致運動(dòng)能力失調的患者來(lái)說(shuō)，醫生會(huì )用意大利面一樣粗的鉛棒和很大的電極對大腦組織進(jìn)行大范圍的深度刺激，這種治療方式一般被認為是有效的。Newcastle 大學(xué)的 Andrew Jackson 認為，皮層腦電圖在實(shí)施過(guò)程中會(huì )選擇一些神經(jīng)元，這些神經(jīng)元的活動(dòng)只能用來(lái)解碼一些簡(jiǎn)單的移動(dòng)信號，如想要抓某些東西或者抬一下胳膊。

　　但想要產(chǎn)生手指移動(dòng)這種更加細致的控制信號，則需要更高的精準度?！高@是很微小的信號，許多神經(jīng)元都緊密地聚集在一起，一起發(fā)出信號?！蛊テ澅ご髮W(xué)的 Andrew Schwartz 說(shuō)到。將這些神經(jīng)元聚集起來(lái)，會(huì )不可避免地導致細節的喪失。畢竟，在完成例如導航、面部識別等任務(wù)時(shí)，單個(gè)的細胞所承擔的功能非常細小。2014 年諾貝爾醫學(xué)獎授予了一個(gè)發(fā)現了構建大腦定位系統的細胞——GPS 細胞的研究。當動(dòng)物到達某一個(gè)具體的地點(diǎn)，相應的細胞就會(huì )發(fā)出信號。與之相類(lèi)似的是「Jennifer Aniston 神經(jīng)元」的發(fā)現，靈感來(lái)自于看到特別的名人，單個(gè)的神經(jīng)元會(huì )做出反應。

　　Neuralink 和 Kernel 等公司對腦機接口的前景非?？春?，通過(guò)腦機接口，思想、圖像和運動(dòng)可以是無(wú)縫地編碼和解碼，這就要求腦機接口要有很高的分辨率。美國國防高級研究計劃局(DARPA)是五角大樓的下屬機構，該機構今年將 6500 萬(wàn)美元分配給 6 個(gè)組織，以創(chuàng )造較高分辨率的植入接口。BrainGate 和其它公司也在獨自進(jìn)行這種系統的研發(fā)。

　　這些研究人員所面臨的挑戰很巨大。完美的植入需具備安全，微小、無(wú)線(xiàn)、持久等特點(diǎn)。能夠高速轉移巨大的數據量。與目前的技術(shù)相比，這一技術(shù)需要與更多的神經(jīng)元進(jìn)行交互(DARPA 項目設立的目標是到 2021 年能夠同時(shí)處理的神經(jīng)元數量要達到 100 萬(wàn))。而且它也需要應付人腦環(huán)境，Wyss Centre 的 Claude Clément 將之比作海邊的叢林：咸濕、悶熱?！复竽X并不是科技發(fā)揮的合適地點(diǎn)?！顾f(shuō)。作為首席技術(shù)官，他應該很知道這一點(diǎn)。

　　但這仍然沒(méi)有阻止人們進(jìn)行嘗試，創(chuàng )造更好的植入方式。人們有關(guān)這方面的研究可以分成兩個(gè)不同的范疇，第一種是在當前技術(shù)基礎上改進(jìn)微小有線(xiàn)電極，第二種是走向一種新型的非電方向。

　　先從讓電極變得更小、更加智能開(kāi)始。Ken Shepard 是哥倫比亞大學(xué)電子生物醫藥工程專(zhuān)業(yè)的教授，他的實(shí)驗室也受到了 DARPA 基金的資助，目標是研發(fā)一種設備，通過(guò)精確地對神經(jīng)元進(jìn)行刺激，在大腦內產(chǎn)生圖像，幫助具有完整視覺(jué)皮層的盲人看見(jiàn)東西。他認為，通過(guò)采用先進(jìn)的互補性氧化金屬半導體(CMOS)電子器件，可以實(shí)現他的目標。

　　Shepard 教授認識到，任何需要嵌入的電極都會(huì )造成細胞損壞，因此，他想要構建一種全新的接口模式，凌駕于所有接口設備之上，這種新的接口設備將被放在大腦皮層上面以及大腦細胞膜下面。他也創(chuàng )造了第一代 CMOS 芯片原型，大小 1cm×1cm，包含 65000 個(gè)電極;第二代更大的版本將容納 100 萬(wàn)個(gè)傳感器。同其他想要試圖讓植入部件發(fā)揮作用的人一樣，Shepard 教授也不是僅僅只是將傳感器連接到芯片上，他需要添加同樣數量的放大器，這是一種轉換器，可以將潛在的行動(dòng)信號轉換成機器能夠理解的的數字 0 和 1，還需要放置一個(gè)無(wú)線(xiàn)鏈接，將數據發(fā)送(或接收)到頭皮上的中轉站。進(jìn)而通過(guò)無(wú)線(xiàn)的方式，將數據發(fā)送(或接收)到外部處理器上進(jìn)行解碼。

　　可植入設備的另外一個(gè)巨大的困難是設備需要進(jìn)行充電。在這個(gè)領(lǐng)域，沒(méi)有人對使用電池作為電源有信心。電池體積太大，電池液流進(jìn)大腦的風(fēng)險也太高。和其他研究者一樣，Shepard 博士采用的是電感耦合的方式，電流通過(guò)一個(gè)線(xiàn)圈，創(chuàng )造一種磁場(chǎng)，可以將電流引導到第二個(gè)線(xiàn)圈(這種方式和電動(dòng)牙刷充電的方式類(lèi)似)，這個(gè)動(dòng)作是由芯片上的線(xiàn)圈和中轉站完成。

　　在美國的西海岸，一家初創(chuàng )公司 Paradromics 也在使用電感耦合對可移植設備提供電源。但公司老板 Matt Angle 認為單純地改裝接口并不會(huì )產(chǎn)生很高的分辨率。相反，他正在努力創(chuàng )造可以被放進(jìn)大腦組織的細小的玻璃束和金屬微線(xiàn)圈，有點(diǎn)像猶他電極，但擁有更多的傳感器。為了防止線(xiàn)繞在一起，減少需要處理的神經(jīng)元的數量，公司使用犧牲聚合物將它們分開(kāi);聚合物溶解了，但是線(xiàn)保持分離。它們綁定在高速 CMOS 線(xiàn)路上。明年，帶有 65000 個(gè)電極的設備將在動(dòng)物研究中進(jìn)行使用。

　　DARPA 的目標是創(chuàng )造一個(gè)可以用在人類(lèi)身上的 100 萬(wàn)線(xiàn)設備，在實(shí)現這個(gè)目標之前，Paradromics 還有很多的事情要做。首要的問(wèn)題是處理大腦中產(chǎn)生的大量數據。Angle 博士認為，最初的設備每秒產(chǎn)生 24Gb 的數據(Netflix 上一個(gè)超高分辨率的電影每小時(shí)的數據量是 7GB)。在動(dòng)物身上，這些數據可以通過(guò)一個(gè)數據線(xiàn)轉移到一個(gè)巨大的鋁制處理器上。但如果放在人的頭上看起來(lái)會(huì )很難看;此外，如此大量的數據在頭顱內處理以及無(wú)線(xiàn)傳輸過(guò)程中會(huì )產(chǎn)生太多的熱量。

　　因此，Paradromics，以及其它試圖創(chuàng )造一個(gè)更高寬帶信號的人，不得不找到一種對數據進(jìn)行壓縮而且還不會(huì )損害信息傳送的數度和質(zhì)量的方式。Angle 博士認為可以通過(guò)兩個(gè)方式實(shí)現這一點(diǎn)：第一，忽視動(dòng)作之間靜默的瞬間，而不是費力地對這些無(wú)效的信息進(jìn)行解碼;第二，將特殊動(dòng)作的波型進(jìn)行描述，而不是記錄曲線(xiàn)上的每一個(gè)點(diǎn)。事實(shí)上，他將數據壓縮看成是公司最大的賣(mài)點(diǎn)，希望其他想要研發(fā)特殊腦機接口應用或者假體的人只需簡(jiǎn)單地將他的數據壓縮方式應用到自己的系統中就行了?！肝覀儗⒆约阂暈樯窠?jīng)數據的脊梁骨，像高通或英特爾一樣?！顾f(shuō)。

　　一些研究人員正試圖擺脫有線(xiàn)植入的想法。在布朗大學(xué)，Arto Nurmikko 正在領(lǐng)導一個(gè)跨學(xué)科的團隊研發(fā)「神經(jīng)顆?！?，每一個(gè)顆粒如同糖粒一樣大小，可以放在大腦皮層上部或者植入到大腦內部。每一個(gè)顆粒都有內置的放大器、模擬數字轉換器、以及可以將數據傳送到中轉站的裝置，中轉站通過(guò)感應的方式給顆粒充電，并將信息傳到外部的處理器。Nurmikko 博士正在在嚙齒動(dòng)物上測試這一系統的各項參數，希望最終能夠在大腦里放入數千個(gè)這樣的顆粒。

　　與此同時(shí)，在哈佛大學(xué)的實(shí)驗室，Guosong Hong 正在展示另外一種創(chuàng )新性的接口。他把一個(gè)注射劑放在一杯水中，并在水中注射進(jìn)一個(gè)微小，閃著(zhù)亮光的網(wǎng)?？雌饋?lái)有一種奇特的美感。Hong 博士是化學(xué)教授 Charles Lieber 實(shí)驗室的一名博士后;他們二人均致力于創(chuàng )造一種消除掉生物和電子學(xué)之間界限的神經(jīng)接口。他們的解決辦法是發(fā)明一種由柔然聚合物制成的多空網(wǎng)，叫做 SU—8，并裝有傳感器和感應金屬。

　　這種網(wǎng)的設計可以解決多種問(wèn)題，比如科學(xué)家們需要繞過(guò)對身體外部進(jìn)行反應的免疫系統。通過(guò)對這種柔韌、輕軟的神經(jīng)組織進(jìn)行復制，允許神經(jīng)元和其它類(lèi)型的細胞在其內部進(jìn)行生長(cháng)，可以避免植入帶來(lái)的傷害。而且它占據的空間也很少，不到猶他電極總量的 1%。這一技術(shù)在動(dòng)物實(shí)驗中效果很好，下一階段，這種網(wǎng)會(huì )被放入對其它治療沒(méi)有反應只能等著(zhù)移除組織的癲癇患者的大腦內。

　　在數英里之外的 MIT，Polina Anikeeva 實(shí)驗室的成員也在試圖研發(fā)與神經(jīng)組織的物理屬性相關(guān)的設備。Anikeeva 是一名材料科學(xué)家，是斯坦福大學(xué) Karl Deisseroth 實(shí)驗室第一個(gè)投身于神經(jīng)科學(xué)的人。斯坦福大學(xué)在光遺傳學(xué)方面具有領(lǐng)先地位，光遺傳學(xué)涉及基因工程細胞，可以根據光線(xiàn)進(jìn)行反應。當她第一次看到老鼠黏黏的大腦時(shí)，覺(jué)得大為震驚?！笇⒑苡袕椥缘男〉斗胚M(jìn)很有彈性的巧克力布丁當中是一件很困難的事情，」她說(shuō)。

　　她解決這一問(wèn)題的方式是創(chuàng )造一個(gè)寬度在 100 微米的多空纖維，如同頭發(fā)絲一樣細小。這個(gè)設備比其它設備更加的緊密，但最主要的還是它可以進(jìn)行多重任務(wù)?！竷H僅有電流和電壓，電子是無(wú)法做這個(gè)事情的，」她說(shuō)。意在說(shuō)明，大腦交流不僅僅是涉及到電子，還涉及到化學(xué)。

　　Anikeeva 的傳感器使用的電極擁有一個(gè)負責記錄的通道，同時(shí)，它也可以利用光遺傳學(xué)的優(yōu)勢。第二個(gè)通道用來(lái)傳遞光敏感通道蛋白，這是一種藻類(lèi)蛋白，通過(guò)將這種蛋白運輸到神經(jīng)元，神經(jīng)元也將具備光線(xiàn)敏感能力。第三個(gè)通道用來(lái)投射光束，以便這些被改變的神經(jīng)元能夠被激活。

　　光遺傳能否安全地應用在人類(lèi)身上?現在下結論還為時(shí)尚早，至少光敏感通道蛋白必須通過(guò)一種病毒才能夠被送入細胞中，另一個(gè)值得大家思考的問(wèn)題是在大腦中投射光的最大安全劑量是多少。目前，人們正在進(jìn)行臨床試驗，讓光感受器受損的人的視網(wǎng)膜神經(jīng)節變對光線(xiàn)敏感起來(lái)。DARPA 資助的另外一個(gè)機構是位于巴黎的 Fondation Voir et Entendre，旨在使用技術(shù)將特殊眼鏡上的圖像直接轉移到盲人的視覺(jué)皮質(zhì)上。理論上來(lái)說(shuō)，其它的感官也可以被恢復，有研究表明，老鼠的內耳細胞會(huì )自發(fā)地產(chǎn)生光學(xué)刺激，用來(lái)對聽(tīng)力進(jìn)行控制。

　　Anikeeva 博士正在試驗另外一種刺激大腦的方式。她認為，虛弱的磁場(chǎng)可以穿透神經(jīng)組織。加熱被注入大腦中的磁性納米粒子，如果被更改的神經(jīng)元附近的熱感辣椒素受體被激活，增高的溫度將激活相應神經(jīng)元。

　　除了電壓、光線(xiàn)、磁場(chǎng)，另外一個(gè)記錄并激活神經(jīng)元的備選方案是超聲。加州大學(xué)伯克利分校的 Jose Carmena 和 Michel Maharbiz，是這一方法主要的支持者。這一方法同樣涉及將細小的顆粒(他們稱(chēng)之為「神經(jīng)塵?！?插入到組織中。超聲會(huì )對塵埃上的結晶產(chǎn)生影響，這種塵埃振動(dòng)起來(lái)就像音叉一樣，可以產(chǎn)生電壓，給晶體管提供電能。無(wú)論是肌肉還是神經(jīng)元，組織周?chē)碾娮踊顒?dòng)會(huì )改變微粒對超聲發(fā)出的回聲的性質(zhì)，從而這種活動(dòng)可以被記錄下來(lái)。

　　這些新的研究，也產(chǎn)生了很多新的問(wèn)題。如果我們的目標是為了創(chuàng )造一個(gè)可以覆蓋大腦全部區域的「全腦接口」，就一定會(huì )存在物理局限，線(xiàn)、顆?；蛘邏m埃，人類(lèi)的大腦能承受多少額外的物質(zhì)。如果這種元件可以制作得足夠微小，完全能夠解決這個(gè)問(wèn)題，則又會(huì )產(chǎn)生另外一個(gè)問(wèn)題：這些元件會(huì )在大腦里移動(dòng)嗎，如果移動(dòng)的話(huà)會(huì )產(chǎn)生什么后果呢? 一次手術(shù)最多能在大腦不同的區域進(jìn)行多少植入呢?

　　而采用微小靈活的材料可能會(huì )產(chǎn)生「濕面條」問(wèn)題，元件太滑，導致植入很難放置到正確的位置.(有傳言稱(chēng)，Neuralink 正在研發(fā)一種自動(dòng)「縫紉機」，目的就是固定住相關(guān)組織。)

　　所有的這些都說(shuō)明了研發(fā)一種既安全又有效的神經(jīng)腦機接口是多么困難的一件事。但很多人都在努力創(chuàng )造這樣一種設備無(wú)疑是一件幸事?！肝覀冋诮咏@樣一個(gè)拐點(diǎn)，將能夠對大腦活動(dòng)進(jìn)行大規模的記錄和刺激，」倫敦 Crick Institute 神經(jīng)科學(xué)家 Andreas Schaefer 這樣說(shuō)道。

　　即使是這樣，提取大腦中的數據或者說(shuō)將數據放入大腦僅僅是第一步而已。接下來(lái)的一步是處理這些數據。

機器學(xué)習與大腦的結合

　　一旦數據從大腦中提取出來(lái)，如何才能運用到最佳效果呢?

　　對那些認為腦機接口永遠不會(huì )流行的人，有一個(gè)簡(jiǎn)單的回答：這樣的接口已經(jīng)存在了。全世界有超過(guò) 30 萬(wàn)人已經(jīng)在耳內植入人工耳蝸。嚴格地說(shuō)，這個(gè)聽(tīng)覺(jué)裝置與神經(jīng)組織沒(méi)有直接的交互作用，但其效果并無(wú)不同。一個(gè)處理器捕捉聲音，它被轉換成電信號并發(fā)送到內耳的電極，刺激耳蝸神經(jīng)，使大腦聽(tīng)到聲音。神經(jīng)學(xué)家 Michael Merzenich 是發(fā)明這些設備的人員之一，他解釋說(shuō)，這種植入物只提供了一種語(yǔ)言的粗陋轉譯，「就像用拳頭來(lái)彈奏肖邦的音樂(lè )」。但是，只要經(jīng)過(guò)一小段時(shí)間，大腦就能搞明白信號的意思。

　　這為 BCI 方程的另一部分提供了線(xiàn)索：一旦接口進(jìn)入了大腦，它該做什么。正如人工耳蝸植入所顯示的，一個(gè)選擇是讓世界上最強大的學(xué)習機器(即大腦)完成這項工作。在 20 世紀中葉的一項著(zhù)名實(shí)驗中，兩位奧地利研究人員發(fā)現，大腦可以很快地適應一副將他們投射到視網(wǎng)膜上的圖像顛倒過(guò)來(lái)的眼鏡。最近，科羅拉多州立大學(xué)的研究人員發(fā)明了一種能將聲音轉化為電脈沖的裝置。當被壓在舌頭上時(shí)，它會(huì )產(chǎn)生各種各樣的刺痛感，大腦就會(huì )學(xué)著(zhù)將其與特定的聲音聯(lián)系在一起。

　　因此，大腦非常善于解決問(wèn)題，電腦也是如此。例如，助聽(tīng)器的一個(gè)問(wèn)題是它會(huì )放大所有傳入的聲音。當你想在像聚會(huì )那樣嘈雜的環(huán)境中關(guān)注一個(gè)人時(shí)，這就提供不了什么幫助。哥倫比亞大學(xué)的 Nima Mesgarani 正在研究一種方法來(lái)區分你想要聽(tīng)的人。這個(gè)想法是，一種算法將區分同時(shí)說(shuō)話(huà)的不同聲音，創(chuàng )建一個(gè)聲譜圖，或者說(shuō)是一種對每個(gè)人的說(shuō)話(huà)的聲音頻率的可視表示。然后當助聽(tīng)器的佩戴者專(zhuān)注于一個(gè)特定的對話(huà)者時(shí)，它觀(guān)察大腦中的神經(jīng)活動(dòng)，這個(gè)活動(dòng)被創(chuàng )建為另一個(gè)聲譜圖，兩個(gè)聲譜圖中相匹配的聲音會(huì )被放大(見(jiàn)圖)。

　　算法比大腦可塑性更強，它可以使癱瘓的人用意念移動(dòng)光標。例如，在今年早些時(shí)候發(fā)表的研究中，Shenoy 博士和他在斯坦福大學(xué)的合作者記錄了大腦控制打字的巨大進(jìn)展。這不是來(lái)自新的信號，也不是來(lái)自更神奇的接口，而是來(lái)自更好的數學(xué)方法。

　　進(jìn)展部分歸功于 Shenoy 博士對他算法測試階段產(chǎn)生的數據的使用。在訓練階段，用戶(hù)反復被要求將光標移到特定的目標;機器學(xué)習程序識別與此運動(dòng)相關(guān)的神經(jīng)活動(dòng)的模式。在測試階段，用戶(hù)會(huì )看到一個(gè)字母網(wǎng)格，并被要求移動(dòng)光標到他想要的地方;這測試了算法預測用戶(hù)意愿的能力。通過(guò)重新對算法進(jìn)行調整，使其包含用戶(hù)達到特定目標的意圖，這些信息也顯示在數據中，這樣可以使光標更快地移動(dòng)到目標位置。

　　但盡管算法正在變得越來(lái)越好，它仍有很大的改進(jìn)空間，尤其是因為實(shí)驗數據仍然稀缺。盡管有人聲稱(chēng)智能算法可以彌補不干凈的信號帶來(lái)的干擾，但算法也只能做這么多了?！笝C器學(xué)習能實(shí)現幾乎不可思議的事情，但它并不能施展魔法，」Shenoy 博士說(shuō)。請你想想，使用功能性近紅外光譜法來(lái)識別閉鎖綜合征患者簡(jiǎn)單的「Yes or No」問(wèn)題的答案，有 70% 的正確率。對于這些根本無(wú)法交流的人來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)巨大的進(jìn)步。但是在事關(guān)他們生死的問(wèn)題上，這一數字顯然是不夠的。我們需要更多更清晰的數據來(lái)建立更好的算法。

　　這并不能幫助我們了解大腦的工作方式，我們在這方面的知識仍然是如此的不完整。即使有更好的接口，腦器官特殊的復雜性也不會(huì )很快被解開(kāi)。例如，光標的移動(dòng)只有兩個(gè)自由度，而人手有 27 個(gè)。視覺(jué)皮層研究人員經(jīng)常使用靜態(tài)圖像，而現實(shí)生活中的人類(lèi)必須處理不斷移動(dòng)的圖像。對于一些復雜的研究，例如當人們抓起一個(gè)物體的過(guò)程中他們的感官反饋，才剛剛開(kāi)始。

　　盡管計算神經(jīng)科學(xué)家可以利用機器學(xué)習技術(shù)取得更廣泛的進(jìn)展，從面部識別到自動(dòng)駕駛汽車(chē)，但是神經(jīng)數據的噪聲帶來(lái)了特殊的挑戰。當有人想要在某一個(gè)場(chǎng)合移動(dòng)他的右臂時(shí)，運動(dòng)皮層的一個(gè)神經(jīng)元可能會(huì )以每秒 100 個(gè)動(dòng)作電位的速度放電，但在另一個(gè)場(chǎng)合下的速度是 115，更糟的是神經(jīng)元的指令可能會(huì )重疊。所以，如果一個(gè)神經(jīng)元的放電速度是 100 次每秒向右移動(dòng)，70 次每秒向左移動(dòng)，那么 85 的平均速率是什么意思呢?

　　至少運動(dòng)皮層的活動(dòng)有一個(gè)可見(jiàn)的運動(dòng)形式的輸出，可以通過(guò)輸出與神經(jīng)數據的關(guān)聯(lián)性來(lái)進(jìn)行評估，但其他認知過(guò)程則缺乏明顯的輸出。就拿 Facebook 感興趣的領(lǐng)域來(lái)說(shuō)：沉默，或者想象和演講。大腦對想象的語(yǔ)言的表達是否與實(shí)際(說(shuō)過(guò)或聽(tīng)過(guò)的)語(yǔ)言的表達相似到可以互為參考?另一個(gè)因素同樣阻礙了進(jìn)展：「關(guān)于運動(dòng)是如何由神經(jīng)活動(dòng)產(chǎn)生的，我們積累了一個(gè)世紀的數據，」BrainGate 的 Hochberg dryly 博士說(shuō)?！傅覀儗?dòng)物語(yǔ)言的了解較少?！?/p>

　　更高層次的功能，比如決策，會(huì )帶來(lái)更大的挑戰。BCI 算法需要一個(gè)明確定義神經(jīng)活動(dòng)與問(wèn)題參數之間關(guān)系的模型。匹茲堡大學(xué)的 Schwartz 博士說(shuō)：「問(wèn)題從定義參數本身就開(kāi)始了。認知是什么?你怎么用一個(gè)方程來(lái)描述它?」

　　這些困難表明了兩件事。第一，找到一套用于全腦活動(dòng)的算法還有很長(cháng)的路要走。第二，在腦機接口中進(jìn)行信號處理的最佳路徑可能是機器學(xué)習和大腦可塑性的結合。關(guān)鍵是要建立一個(gè)讓這兩個(gè)組件合作的體系。這不僅僅是為了效率，也是出于道德的考慮。