马斯克展示脑机接口新进展（马斯克大力发展的新一代“脑机接口”是何方神圣？）

导读

1999年，电影《黑客帝国》中脑后插管的场景令人印象深刻，一根线缆接入大脑后完全接管了大脑的神经系统，人类进入了虚拟的赛博空间。2009年，电影《阿凡达》中的主角将意识注入远端的生物体，通过意念控制阿凡达，让自己在另外一个世界获得了自由。近20年来，脑机接口技术不断取得新的突破，“意念控制”的成功让人们对这些曾经的科幻场景有了新的期待。科幻远非现实，但却可以指引现实的未来，这些黑科技的“科幻场景”现在看来依然遥不可及，但正是一个个遥不可及的想法的实现逐渐铸就了今天的人类文明，也许在未来的某一天，脑机接口的科幻最终会照进现实。

1.新一轮脑机接口的热潮

人类大脑作为地球上最高级的生物智能，是一个大流量卡十分复杂的信息处理系统。从上个世纪50年代阿兰·图灵提出的“Can machine thinks?”的问题开始以及后来的达特茅斯会议后，人类渴望模拟人类大脑，制造出和人类大脑有相似思考方式的智能机器的研究便从未停歇。

21世纪初，随着大数据、云计算、深度学习的时代到来，人工智能开始出现大规模的商业落地应用。但其实目前得以广泛应用的人工智能系统是基于机器学习的统计模型构造的，具备自我学习的能力，并不具有人类思维，尚属于弱人工智能。由于人类对大脑的运作以及信息处理机制尚不清楚，构建基于人类思维方式的通用人工智能也因此进展大流量卡缓慢，但目前也是学术界和业界不可忽视的研究热点。

在人工智能技术迎来新一代发展浪潮时，随着脑电波检测的极大进步，脑机接口技术也在当时蓬勃发展。近20年来，脑机接口技术也在日趋成熟，商业化发展正在起步（截至2021年初，脑机接口研发商博睿康完成了过亿元B轮融资，孵化自清华大学的NeuraMatrix已完成数百万美元Pre-A轮融资）。2001年初，《麻省理工科技评论》把脑机接口技术称为将会改变世界的10大新兴技术之一，科学家们认为脑机接口最终将会像掌上电脑一样普及并酝酿一个全新的以大脑为中心的产业。2020年8月，马斯克在发布会上演示的猪脑中的植入式设备将脑机接口这个“黑科技”的概念带到公众面前，大流量卡也为脑机接口带来了更多的关注。

脑机接口技术的发展为我们认识大脑开辟了一条新的途径，打开了一扇新的大门。模仿人类智能一直是智能系统发展的初衷，实际上，人类智能与目前发展出的机器智能各有所长，人类智能擅长抽象思维、逻辑推理，机器智能擅长大规模计算、海量存储，通过脑机接口技术，将有可能建立一条人机连接的通路，实现人类智能和机器智能的互联[1]，构建人机混合智能系统。并且随着脑机接口技术的进一步发展，脑科学和神经科学的奥秘也将进一步揭示，构建图灵所提出的可以像人类大脑一样思考的机器也并非那样遥不可及。

2. 脑机接口的前世今生

2.1

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脑电的起源

在1857年，一位大流量卡英国的青年生理学者在兔脑和猴脑上记录到了脑电活动，并发表了“脑灰质电现象的研究”的论文，但在当时并没有引起学术界的重视。1872年，贝克再一次发表关于脑电波的文章，才掀起了学术界研究脑电现象的热潮。1924年，德国医生贝格尔在一位颅骨受损的病人头部检测出脑电波，这是人类历史上第一次记录到的人脑的脑电活动现象，贝格尔医生也因此被称为脑电波之父，脑电图从此诞生。1973年，美国加州大学洛杉矶分校的Jacques Vidal教授首次提出了“脑机接口”这个名词，随后脑机接口的先期研究也逐渐开展起来。

2.2

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脑机接口的概念

脑机接口是指在人脑和外部机器之间建立一条直接的连接通路，跨越外周神经调节的肌肉组织的行为运动或是语言文字的交流使大脑与外界直接进行信息的交互。通俗地说，脑机接口实际上替换了基于肉体的一些生物学功能，由机器采集并解码神经信号生成控制指令，实现人脑和外部世界的直接通讯。

记录大脑生理活动的神经信号的方式主要有脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、皮层脑电图（ECoG）和功能磁共振成像（fMRI）、深度电大流量卡极（Depth electrode）等。其中脑电信号在目前脑机接口技术的应用中较为广泛，自发现人类脑电活动的一个世纪以来，脑电图一直是研究健康、疾病、大脑功能以及诊断疾病的主要工具。人类大脑在受到外界刺激或主观意识上有思维活动时，神经系统中会发生一系列电信号传导和生化反应。因此，在狭义上讲，脑机接口就是采集在人类大脑活动时神经系统产生的脑电信号，经过各种信号处理算法，将其变换为能被外部机器识别的信号，进而实现大脑直接对外部设备的操控。同时也可以通过脑机接口从外部机器直接输入信号到人脑神经系统，从而影响人脑的神经生理活动，实现人脑与机器之间信号的双向传导。

2.3

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脑机接口的发展历史

脑机接口的发展大流量卡历史其实比较短暂。就在20世纪90年代，几乎没有人能够预测到在大脑和外部设备之间建立直接的功能接口会如此轻易地成功。1999年人类第一次实验证明大脑皮层神经元群可以直接控制机械手臂以来，脑机接口就开始以惊人的速度不断发展[2-3]。从那时起，连续不断的相关研究以及发表的论文引发了科学界和社会公众对脑机接口的兴趣。脑机接口起初被作为一种针对于帮助残障人士恢复运动功能的新疗法，因此采用脑机接口的方式控制机械臂的研究也较为广泛。例如麻省理工学院开发的可穿戴式机械臂，可以通过脑电信号控制抓住多个物体。日本京都研究所开发了基于脑机接口的可以控制机器人四肢运动的系统。在侵入式脑机接口方面，也有很多科学家做大流量卡了勇敢的尝试。20世纪90年代末，美国神经科学家菲利普将特制电极植入一位瘫痪病人的体内，成功实现了让病人通过意识控制电脑光标。之后他又尝试将电极植入到自己的大脑内，但最终实验并未成功，自己也出现了语言障碍。除了以上这些研究之外，脑机接口的发展已经突破了单纯的由大脑到机器的单向的信号提取阶段。2011年, Nature杂志报道了Nicolelis研究的一种脑-机-脑信息通路的双向闭环系统[4], 这种系统可以在记录猴子大脑神经信号并解码的同时将猴子触觉信号转化为电刺激信号反馈到大脑, 真正实现了脑机之间信号的双向传导。

2020年8月，马斯克创办的Neuralink公司在发布会上展示了一种置于小猪的大脑中无线脑机接口设备并取得了成功，引起了公众的广泛关注，将脑机接口的发展进一步推向了高潮。

2021年4月，Neuralink发布了一篇博客文章和视频，展示了Neuralink公司在侵入式脑机接口方面的最新成果：成功通过训练使猴子通过“意念控制”玩游戏。马斯克在个人推特社交帐号上表示：Neuralink的初代产品将会让瘫痪患者使用智能手机的速度比使用手指的用户更快。

目前，美国多家高科技公司如Facebook、Neur大流量卡alink都在着手进行脑机接口的研发及产业布局[5]。世界上许多国家如美国、日本、中国以及欧盟等国际组织也都把脑科学作为科技发展的战略热点，发布了针对脑科学的研究计划。未来脑机接口技术将会以更快的速度不断向前迈进。

3. 脑机接口面临的问题和挑战

脑机接口技术虽然发展很快，但目前也存在着很多问题。脑机接口系统大致可以分为侵入式、非侵入式以及半侵入式三种。侵入式和半侵入式的方式由于需要在大脑中放置植入式设备因而带有一定的风险性和安全性问题，现今科学研究主要使用美国Cyberkinetics公司研发生产的犹他阵列电极[6-8]。非侵入式的方式虽然操作简便安全，但由于颅骨对信号的衰减作用和对神经元发出的大流量卡电磁波的分散和模糊效应，记录到的信号分辨率有限, 不过依然是学术界的研究热点[9-11]。综上目前发展出的脑机接口系统中安全性和准确性不可兼得。此外现阶段的脑机接口系统适用范围较为狭窄，大部分技术都只适用于医疗领域诊治有脑部疾病的病人和瘫痪病人等，极少有可以推广到普通群众的脑机接口应用，脑机接口的商业化和市场化道路仍然有待探索。

除技术性问题外，脑机接口技术还面临着哲学伦理的审思[12]。在哲学的角度上，人或动物都具有自然属性，而机器属于非人类力量。而在脑机接口系统中，自然人与机器之间清晰的界限被打破。原本具有自然属性的人类变得不再“自然”，其大脑中植入了信号采集解码装置，人类的思维活动可以被解大流量卡码、感知。机器不在仅仅只是冷冰冰的机器，而是成为了人类认知或行为系统的拓展，已经成为人的一部分。人类不再仅仅是基于肉体基础的有机存在，而是变成了和机器等无机成分混在一起的混合存在。人或动物甚至是生命本来是自然的馈赠，但未来或将由于脑机接口技术而变成深度技术化的产物。人类需要再次经历自我身份认同的拷问以及“什么是人”这一终极难题。因此脑机接口技术未来在技术和伦理上都有很长的路要走。

4. 脑机接口未来展望

脑机接口系统的信息交流通路大致可以分为由机到脑、脑到机、脑到脑等几种方式。目前主流的研究还处于将人脑中信号提取出来并进行特征提取解码等操作，即由脑到机的信息传输路径。因此脑机接口未来可以发展将信号从大流量卡外界直接输入人脑的机到脑的传输路径，甚至是大脑与大脑之间直接进行信息交互的脑到脑的传输方式。例如人类互相之间日常沟通主要采用的是语言文字，而语言文字的输出速率是存在瓶颈的，即一个人一分钟之内能够说出的字数是存在上限的，大概在100至120个之间。虽然这种瓶颈并未在生活中给人们造成什么困扰，但未来如果能实现人脑与人脑之间的直接通信将无疑大大增加人类之间互相沟通的效率，还可以避免由语言文字的歧义所造成一些理解上的误解，并且人类的共情体验将会更好，比如一个人可以更加设身处地理解他人的处境，感受他人的情绪等。除了以上所提到的之外，脑机接口可以向脑机融合的方向发展。人类智能和机器智能各有所长，因此若能构大流量卡造大脑和机器之间的双向连接通路，实现人类智能和机器智能的混合智能系统，也同样是十分值得期待的一件事情[13]。

5. 总结

著名小说家亚瑟·克拉克曾说：任何充分发展的科技都与魔法无异。我们要以审慎、清醒的态度面对未来脑机接口带来的人类文明的进步，同时也要正视脑机接口技术可能带来的威胁。

参考文献

[1] 吴朝晖, 俞一鹏, 潘纲, 王跃明. 脑机融合系统综述[J]. 生命科学, 2014, 26(06):645-649.

[2] Mikhail A. Lebedev, Miguel A.L. Nicolelis, Brain-machine interfaces: past, present and fu大流量卡ture. Trends in Neurosciences, Volume 29, Issue 9, 2006.

[3] Chapin, J.K. et al. (1999) Real-time control of a robot arm using simultaneously recorded neurons in the motor cortex. Nat. Neurosci. 2, 664–670

[4] O’Doherty J E, Lebedev M A, Ifft P J, et al. Active tactile exploration using a brain-machin大流量卡e-brain interface. Nature, 2011, 479: 228–231

[5] 高越. 美国脑机接口技术研究及应用进展[J]. 信息通信技术与政策, 2020(12):75-80.

[6] Rouschea P, Normannb A. Chronic recording capability of the Utah Intracortical Electrode Array in cat sensory cortex. Journal of Neuroscience Methods, 1998, 82(1):1-15

[7] Brochier T, Zehl L, Hao Y,大流量卡 et al. Massively parallel recordings in macaque motor cortex during an instructed delayed reach-to-grasp task. Scientific Data, 2018, 5:180055

[8] Friedenberg D, Schwemmer M, Landgraf A, et al. Neuroprosthetic-enabled control of graded arm muscle contraction in a paralyzed human Article number. Scie大流量卡ntific Reports, 2017, 7(1):8386

[9] Stevner ABA, Vidaurre D, Cabral J, et al. Discovery of key whole-brain transitions and dynamics during human wakefulness and non-REM sleep. Nature Communications, 2019, 10(1):1035

[10] Cao Z, Chuang C, King J, et al. Multi-channel EEG recordings during a sustained-a大流量卡ttention driving task. Scientific Data, 2019, 6(1):19

[11] Ganesh G, Nakamura K, Saetia S, et al. Utilizing sensory prediction errors for movement intention decoding: a new methodology. Science Advances, 2018, 4(5): eaaq0183

[12] 张学义, 潘平平, 庄桂山. 脑机融合技术的哲学审思[J]. 科学技术哲学研究, 2020, 37(06):76-82.

[13] 吴朝晖, 郑能大流量卡干. 混合智能: 人工智能的新方向. CCF, 2012

文稿｜刘启航

排版｜党东堃

编辑｜寇方铖 危琨

审核｜张可人

来源：探臻科技评论

编辑：zhenni、yrLewis