赫拉利在《未來簡史》中提出了關于人類的新議題,他認為神經網絡將由智能軟件取代,人類將能夠同時暢游虛擬與真實世界,不受有機化學的限制。所謂的“自由個人”也將成為一個虛構的故事,轉而變為生化算法的組合。

關于“人機”的預言是否會成真不得而知,但今年7月,一則Neuralink的“腦機接口”(BCI)技術獲重大突破、設備獲得FDA“突破性設備計劃”許可的消息,卻又像一則布告,宣示著“人機”結合已成為現實的事實。

“腦機接口”并不是一個新興議題,無論是《黑鏡》還是《黑客帝國》都曾從“反烏托邦”的視角討論過“腦機”存在的未來意義。但現實并未沿科幻電影所描繪的路徑發展,大多數BCI技術最初其實是作為醫療應用而被開發。

“腦機接口”的前世今生

早在20世紀70年代,Jacques Vidal便提出了腦機接口概念,并將BCI研究與開發的重點放在輔助患者恢復受損視力、聽力及運動的神經修復之上。隨著技術的進展,第一批人類用神經修復設備在90年代中期出現。

1998年,菲利普·肯尼迪首次將電極植入到人腦中,并成功賦予該患者用“腦電”控制電腦光標的能力。一年后,第一次BCI國際會議給出了BCI的明晰定義:“腦機接口是一種不依賴于由正常外圍神經和肌肉組成的輸出通路型通訊系統�！盉CI因此被推上前臺,而其不依賴外圍神經與肌肉的參與便能實現大腦與計算機之間的通訊,則凸顯出了該技術在輔助治療腦中風、癲癇等失能患者上的價值。

在技術的發展與市場需求的逐步擴大下,BCI技術由最初僅為完全沒有活動能力的患者提供輔助治療,拓展到拼寫、控制指針運動應用。不僅如此,具有控制神經假體功能的各種腦機接口系統、信號處理技術亦在此基礎上開始發展。

2014年巴西世界杯開幕式,高位截癱青年Juliano Pinto在腦機接口與人工外骨骼技術的幫助下開出一球;2016年,Nathan Copeland用意念控制機械手臂和美國總統奧巴馬握手;2017年,Facebook宣布“意念打字”項目;2020年Neuralink宣布推出“the Link v 0．9版”……腦機接口在發展過程中走過的每一步,似乎都讓其落地應用的可能性變得清晰可循,但要想真正實現腦機接口的應用其實仍有一段路要走。

理想中的腦機接口不僅可以幫助研究人員采集神經元信號,還能將特定的指令進行編碼,通過腦機接口傳達給其他部位,輔助大腦完成信號傳出。但要實現這一過程,至少需要完成4個過程:采集信號——信號解碼——再編碼——反饋。

這四個過程看似簡單,實則難如登天,僅是第一個“采集信號”的過程,就卡死了大批想要從BCI中掘金的探索者。畢竟人類腦部不僅有近千億神經元細胞,從頭部最外層到顱骨中間還隔了19層。而顱骨與大腦之間,又隔著硬腦膜、蛛網膜、蛛網膜小梁等組織,想要排除這之中的諸多阻力,實現精準地搜集信號可以說仍存在許多難點。

我們在為腦機接口前進的每一步而狂歡,但也需理性。畢竟人類大腦就像一片神秘的黑森林,不僅在“采集信號”外還存在諸多需要解決的難題,稍出差錯亦容易導致患者癱瘓、腦死亡等。而相較于人體其他組織,人類大腦亦擁有更為精妙的結構,要想破解人類大腦的“秘密”或許還需要時間。

“安裝在腦中的 Fitbit手環”

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Neuralink:進軍腦機接口領域

腦機接口再度掀起波瀾,離不開一個月前Neuralink的發布會。

在發布會上,馬斯克將BCI與精神疾病關系在一起。他在演講中提到,很多人這輩子可能會在不同階段遇到各類神經性的問題,比如失憶、失明、失聰、癱瘓、抑郁、失眠、上癮、癲癇、中風、腦外傷等。Neuralink的價值就在于通過植入電子設備到腦部的方式,為這些令人困擾的問題提供一個負擔得起且可靠的解決方案,目前該方法已經被醫學證明可行。

總的來說,Neuralink想做的就是研發出一個足夠強大的腦機接口,以治愈人類的腦部疾病,并賦予更強大的功能。

在發布會上,馬斯克介紹了兩個設備。一個是尺寸僅23mm×8mm,支持 1024 個信道,可接收、解碼、發送腦神經活動信息的芯片。另一個是能夠對大腦結構進行掃描,避開血管及危險區域,在降低植入過程對軟組織傷害的同時,將芯片精準地植入預定位置的新型手術機器人。相較于成立之初,Neralink在腦機接口的研發上,似乎又朝前邁進了一步。

從馬斯克的邏輯來看,理想中的腦機接口不僅可以幫助研究人員采集神經元信號,還能將特定的指令進行編碼,通過腦機接口傳達給其他部位,輔助大腦完成信號傳出。這也是Neuralink的BCI由“縫紉機”發展成今天的“侵入式硬幣”的重要原因之一——只有將電極網絡靠神經元足夠近,我們才可能獲得足夠高分辨率的信號。

在馬斯克發布的小豬視頻之中,工作人員實時讀取并在大屏幕上同步展示了小豬B的腦電波。

裝在小豬A腦袋里的Neuralink正在讀取與它鼻子相關的神經上的電流,每當它鼻子碰到什么,都會有一個腦電波的高峰。在第二只跑步機上的小豬視頻中,Neuralink通過腦電波對其運動軌跡進行了預測。圖表顯示,預測的運動軌跡和真實的運動軌跡基本吻合。

Neuralink通過對小豬腦電波信號進行采集,預測其動作姿態

能夠一定程度上預測小豬的動作姿態,意味著Neuralink采集的信號一經達到相當高的精度。不過,盡管Neuralink在信號采集方面獲得了重大突破,但在BCI實現的第二個階段——信號解碼階段,卻沒有看到太大突破。

“這次發布會讓人失望的是神經信號解碼方面沒有任何進步,只是簡單演示了小豬四肢運動和腦內神經放電的關系,離植入腦機接口與手機通信還有很長的路要走”,清華大學腦機接口專家洪波教授對此表示:“目前,運動信息腦機接口解碼的研究已經很成熟,美國布朗大學、斯坦福大學等在猴子和人的大腦上已經多次成功演示,不過,美國FDA過去批準Cyberkinetics和BlackRock等公司開展過小規模人體臨床試驗,但都沒有取得預期效果�！�

那么,如果馬斯克能在接下來的工作中完成解碼問題,那么再編碼的過程可能沒那么困難。不過,反饋過程仍可能成為另一座難以逾越的大山。

反饋環節需要利用BCI獲得環境反饋信息后再作用于大腦。通常而言,我們依賴視覺、聽覺、觸覺、聽覺獲取環境信息,進而實時向大腦傳遞。不過,就算是當前大熱且已廣泛應用于生活的計算機視覺技術,也大都停留在二維影像處理,三維影像數據量大、難以編碼等問題,都成為反饋過程中的巨大障礙。

盡管Neuralink在發布會引起了行業對于BCI技術的關注,但Neuralink在神經信號解碼方面并未展示出明顯進步,距離成熟的腦機接口技術興許還有很長的路要走。