赫拉利在《未来简史》中提出了关于人类的新议题,他认为神经网络将由智能软件取代,人类将能够同时畅游虚拟与真实世界,不受有机化学的限制。所谓的“自由个人”也将成为一个虚构的故事,转而变为生化算法的组合。

关于“人机”的预言是否会成真不得而知,但今年7月,一则Neuralink的“脑机接口”(BCI)技术获重大突破、设备获得FDA“突破性设备计划”许可的消息,却又像一则布告,宣示着“人机”结合已成为现实的事实。

“脑机接口”并不是一个新兴议题,无论是《黑镜》还是《黑客帝国》都曾从“反乌托邦”的视角讨论过“脑机”存在的未来意义。但现实并未沿科幻电影所描绘的路径发展,大多数BCI技术最初其实是作为医疗应用而被开发。

“脑机接口”的前世今生

早在20世纪70年代,Jacques Vidal便提出了脑机接口概念,并将BCI研究与开发的重点放在辅助患者恢复受损视力、听力及运动的神经修复之上。随着技术的进展,第一批人类用神经修复设备在90年代中期出现。

1998年,菲利普·肯尼迪首次将电极植入到人脑中,并成功赋予该患者用“脑电”控制电脑光标的能力。一年后,第一次BCI国际会议给出了BCI的明晰定义:“脑机接口是一种不依赖于由正常外围神经和肌肉组成的输出通路型通讯系统。”BCI因此被推上前台,而其不依赖外围神经与肌肉的参与便能实现大脑与计算机之间的通讯,则凸显出了该技术在辅助治疗脑中风、癫痫等失能患者上的价值。

在技术的发展与市场需求的逐步扩大下,BCI技术由最初仅为完全没有活动能力的患者提供辅助治疗,拓展到拼写、控制指针运动应用。不仅如此,具有控制神经假体功能的各种脑机接口系统、信号处理技术亦在此基础上开始发展。

2014年巴西世界杯开幕式,高位截瘫青年Juliano Pinto在脑机接口与人工外骨骼技术的帮助下开出一球;2016年,Nathan Copeland用意念控制机械手臂和美国总统奥巴马握手;2017年,Facebook宣布“意念打字”项目;2020年Neuralink宣布推出“the Link v 0．9版”……脑机接口在发展过程中走过的每一步,似乎都让其落地应用的可能性变得清晰可循,但要想真正实现脑机接口的应用其实仍有一段路要走。

理想中的脑机接口不仅可以帮助研究人员采集神经元信号,还能将特定的指令进行编码,通过脑机接口传达给其他部位,辅助大脑完成信号传出。但要实现这一过程,至少需要完成4个过程:采集信号——信号解码——再编码——反馈。

这四个过程看似简单,实则难如登天,仅是第一个“采集信号”的过程,就卡死了大批想要从BCI中掘金的探索者。毕竟人类脑部不仅有近千亿神经元细胞,从头部最外层到颅骨中间还隔了19层。而颅骨与大脑之间,又隔着硬脑膜、蛛网膜、蛛网膜小梁等组织,想要排除这之中的诸多阻力,实现精准地搜集信号可以说仍存在许多难点。

我们在为脑机接口前进的每一步而狂欢,但也需理性。毕竟人类大脑就像一片神秘的黑森林,不仅在“采集信号”外还存在诸多需要解决的难题,稍出差错亦容易导致患者瘫痪、脑死亡等。而相较于人体其他组织,人类大脑亦拥有更为精妙的结构,要想破解人类大脑的“秘密”或许还需要时间。

“安装在脑中的 Fitbit手环”

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Neuralink:进军脑机接口领域

脑机接口再度掀起波澜,离不开一个月前Neuralink的发布会。

在发布会上,马斯克将BCI与精神疾病关系在一起。他在演讲中提到,很多人这辈子可能会在不同阶段遇到各类神经性的问题,比如失忆、失明、失聪、瘫痪、抑郁、失眠、上瘾、癫痫、中风、脑外伤等。Neuralink的价值就在于通过植入电子设备到脑部的方式,为这些令人困扰的问题提供一个负担得起且可靠的解决方案,目前该方法已经被医学证明可行。

总的来说,Neuralink想做的就是研发出一个足够强大的脑机接口,以治愈人类的脑部疾病,并赋予更强大的功能。

在发布会上,马斯克介绍了两个设备。一个是尺寸仅23mm×8mm,支持 1024 个信道,可接收、解码、发送脑神经活动信息的芯片。另一个是能够对大脑结构进行扫描,避开血管及危险区域,在降低植入过程对软组织伤害的同时,将芯片精准地植入预定位置的新型手术机器人。相较于成立之初,Neralink在脑机接口的研发上,似乎又朝前迈进了一步。

从马斯克的逻辑来看,理想中的脑机接口不仅可以帮助研究人员采集神经元信号,还能将特定的指令进行编码,通过脑机接口传达给其他部位,辅助大脑完成信号传出。这也是Neuralink的BCI由“缝纫机”发展成今天的“侵入式硬币”的重要原因之一——只有将电极网络靠神经元足够近,我们才可能获得足够高分辨率的信号。

在马斯克发布的小猪视频之中,工作人员实时读取并在大屏幕上同步展示了小猪B的脑电波。

装在小猪A脑袋里的Neuralink正在读取与它鼻子相关的神经上的电流,每当它鼻子碰到什么,都会有一个脑电波的高峰。在第二只跑步机上的小猪视频中,Neuralink通过脑电波对其运动轨迹进行了预测。图表显示,预测的运动轨迹和真实的运动轨迹基本吻合。

Neuralink通过对小猪脑电波信号进行采集,预测其动作姿态

能够一定程度上预测小猪的动作姿态,意味着Neuralink采集的信号一经达到相当高的精度。不过,尽管Neuralink在信号采集方面获得了重大突破,但在BCI实现的第二个阶段——信号解码阶段,却没有看到太大突破。

“这次发布会让人失望的是神经信号解码方面没有任何进步,只是简单演示了小猪四肢运动和脑内神经放电的关系,离植入脑机接口与手机通信还有很长的路要走”,清华大学脑机接口专家洪波教授对此表示:“目前,运动信息脑机接口解码的研究已经很成熟,美国布朗大学、斯坦福大学等在猴子和人的大脑上已经多次成功演示,不过,美国FDA过去批准Cyberkinetics和BlackRock等公司开展过小规模人体临床试验,但都没有取得预期效果。”

那么,如果马斯克能在接下来的工作中完成解码问题,那么再编码的过程可能没那么困难。不过,反馈过程仍可能成为另一座难以逾越的大山。

反馈环节需要利用BCI获得环境反馈信息后再作用于大脑。通常而言,我们依赖视觉、听觉、触觉、听觉获取环境信息,进而实时向大脑传递。不过,就算是当前大热且已广泛应用于生活的计算机视觉技术,也大都停留在二维影像处理,三维影像数据量大、难以编码等问题,都成为反馈过程中的巨大障碍。

尽管Neuralink在发布会引起了行业对于BCI技术的关注,但Neuralink在神经信号解码方面并未展示出明显进步,距离成熟的脑机接口技术兴许还有很长的路要走。