硅(gui)谷鋼鐵俠的(de)傾情安利，讓(rang)腦(nao)機(ji)接口成了一(yi)個火(huo)到燙耳的(de)熱(re)詞。

　　7月17日舊金(jin)山(shan)的(de)一場公(gong)(gong)開活動中(zhong)，馬斯克投(tou)資的(de)神經科學公(gong)(gong)司Neuralink公(gong)(gong)布了最新的(de)腦機接(jie)口裝(zhuang)置。“無損(sun)植入(ru)”“裝(zhuang)備完(wan)整”“成功應用(yong)”，是被重點(dian)強(qiang)調的(de)特殊之處。

　　一時間全網都在喊《黑(hei)客帝國》來(lai)了，話(hua)題更(geng)是(shi)一度延伸到了科技倫(lun)理、人(ren)機共生等哲學(xue)層面。不(bu)過不(bu)出所(suo)料，很快(kuai)就有專業人(ren)士出來(lai)打臉，認(ren)為(wei)產品遠沒有達到可應用的預期。別問(wen)，問(wen)就是(shi)“畫餅”。

　　必須承認(ren)，馬斯克是一(yi)個(ge)非(fei)常善于打破次元(yuan)壁、將科(ke)幻搬(ban)進(jin)現實的(de)公關天(tian)才。可惜現實與科(ke)幻作品(pin)最大的(de)區(qu)別就是，藝(yi)術(shu)可以盡情放飛腦洞，但技術(shu)想要從0變成100，中間的(de)1到99都是無(wu)法省略的(de)步驟。尤其腦機(ji)接口(kou)這樣牽涉甚廣的(de)交叉學(xue)科(ke)，更不會跳過打怪升級的(de)過程直接一(yi)步封神。

　　這也是(shi)為什(shen)么，馬斯(si)克為我們描繪了一(yi)個人機共(gong)生(sheng)(sheng)的(de)(de)震撼未(wei)來，卻(que)又很難具象(xiang)與明確。那么，馬斯(si)克的(de)(de)成果與真實的(de)(de)腦科(ke)學之(zhi)間，究竟是(shi)以(yi)何(he)種關系(xi)共(gong)生(sheng)(sheng)的(de)(de)？腦機接(jie)口未(wei)來又將以(yi)怎樣(yang)的(de)(de)路線圖演(yan)進？

　　腦機接口的“馬斯克形態”：科學還是玄學？

　　事故(gu)后只剩下大腦，也能操(cao)控機械骨骼；用(yong)腦神經(jing)指揮機甲與(yu)敵(di)人搏斗；甚至將大腦中的意識提取并轉移，實現另一種概念上(shang)的永生……

　　乍一聽，你(ni)可能會覺得自己(ji)走(zou)錯了片場——“這(zhe)也(ye)太玄乎了吧！”，而這(zhe)正是馬斯克(ke)與Neuralink公司(si)為人類安排的未來(lai)。

　　按照馬斯克的(de)規劃，他們打造(zao)的(de)腦(nao)機連接(jie)設備(bei)，包含了為腦(nao)機接(jie)口系統特質(zhi)的(de)柔性電線(xian)、類似縫紉機的(de)穿線(xian)機器人，以及讀取大(da)(da)腦(nao)信號的(de)電子(zi)芯片(pian)，安裝完成后，可以通過(guo)USB連接(jie)大(da)(da)腦(nao)，并用iPhone進行控制。往近了說能(neng)幫助一些腦(nao)損傷患(huan)者（例如中風(feng)、癌癥或(huo)者先天障(zhang)礙）提升生活質(zhi)量；長(chang)遠(yuan)目標則(ze)是讓(rang)所有人實現移動(dong)、視覺、語言交流等(deng)運動(dong)的(de)“腦(nao)部操作”。

　　針對前一目標(biao)，我們已經(jing)看到了不少(shao)實際的應用案例。比(bi)如利用神經(jing)脈沖(chong)恢復聽(ting)覺的人工(gong)耳蝸；幫(bang)助(zhu)13 名癱(tan)瘓者(zhe)控制肢體的BrainGate 系統；Facebook靠腦輸(shu)出的語(yu)音(yin)文本界(jie)面……但如果設定(ding)一個(ge)高可靠、規模(mo)化的執行(xing)標(biao)準(zhun)，“馬斯克(ke)形態”的腦機接(jie)口，似乎只能呆在實驗室里，或者(zhe)科幻(huan)小說(shuo)中。

　　首先要知(zhi)道，理(li)想中的腦機接口(kou)都是如(ru)何(he)實現的？

　　簡單來(lai)說，就是通過(guo)設備刺激腦部(bu)(bu)神經元，捕捉(zhuo)相(xiang)應的感知信號(hao)，對其進行讀取和記錄，進而轉換成指令發(fa)送給外(wai)部(bu)(bu)設備，比如機械臂、電子(zi)屏幕甚至物聯網裝置。

　　所以(yi)腦機接口技(ji)術的核心(xin)突破點，就在于三個關鍵指標：

　　1. 腦

　　檢測(ce)到(dao)(dao)(dao)腦(nao)部活動(dong)并不難，核磁共振、腦(nao)電圖等都可以(yi)檢測(ce)到(dao)(dao)(dao)大規模(mo)神經元的運(yun)動(dong)表現。但想要通過人力對大腦(nao)進行結構重建和功能(neng)模(mo)擬(ni)，需要完整的腦(nao)部路線圖來(lai)確保人工指令的精準(zhun)觸(chu)發與(yu)送達。但以(yi)目前的腦(nao)認知水平，基于自發腦(nao)電的任務識別率只有80%，誘(you)發腦(nao)電的控(kong)制精度(du)同樣也達不到(dao)(dao)(dao)使用要求。也難怪馬斯克和Neuralink談到(dao)(dao)(dao)自家設備時，究竟能(neng)做什么，刺激(ji)哪些部位，怎么實現的，一律含(han)糊其詞了。

　　2. 機

　　腦(nao)(nao)機接口設備采集到的(de)腦(nao)(nao)電(dian)信(xin)號(hao)之(zhi)后，最(zui)關鍵(jian)的(de)一步就是(shi)對其進(jin)行(xing)處理(li)，轉(zhuan)換(huan)成機器語言被電(dian)腦(nao)(nao)接收，進(jin)而(er)達到輔助(zhu)人類的(de)目(mu)標。但腦(nao)(nao)機接口的(de)通信(xin)速率還比較低，而(er)且不可(ke)避免地會遇到環境干擾。由于(yu)需要在PC平臺(tai)上處理(li)信(xin)息，所以目(mu)前BCI產(chan)品的(de)便攜性也(ye)很差。

　　舉個(ge)例(li)子(zi)，目前基于視覺(jue)信(xin)(xin)號誘發的BCI通信(xin)(xin)速(su)率最(zui)高(gao)，但也只(zhi)有60-100bit/min。像是通過跟蹤電腦屏幕上虛擬鍵盤的視覺(jue)信(xin)(xin)號，來(lai)顯示對應的文字，以目前的技術只(zhi)能做到(dao)每(mei)分鐘輸出(chu)10個(ge)單詞，還必須精神高(gao)度集中。這(zhe)樣的信(xin)(xin)息(xi)轉換(huan)效率，說(shuo)一句話、遞一杯水(shui)都(dou)累個(ge)半死，遠(yuan)遠(yuan)達不到(dao)正(zheng)常(chang)交流、操控(kong)自如的水(shui)平。

　　3. 接口

　　生(sheng)(sheng)物相容性，是腦機(ji)(ji)接(jie)口的先決(jue)條件(jian)。而目前的技(ji)術解決(jue)方案都(dou)有(you)不少問題，非(fei)植入設備對(dui)腦電波信(xin)號(hao)的捕捉極其(qi)不穩定，無法實現準確(que)讀(du)取和(he)控制。而植入設備，要(yao)(yao)么(me)(me)采用硬金屬或(huo)半導(dao)體(ti)，很容易引起人(ren)(ren)體(ti)的排異反(fan)應(ying)；要(yao)(yao)么(me)(me)則是Neuralink所采用的超(chao)細聚合(he)物管線(xian)，硬度不足，需(xu)要(yao)(yao)靠(kao)“縫紉機(ji)(ji)”機(ji)(ji)器人(ren)(ren)把它“編織”進(jin)大(da)腦，這(zhe)種介(jie)入是否(fou)會(hui)導(dao)致神經膠質增(zeng)生(sheng)(sheng)的組(zu)織損傷，馬斯克并(bing)沒有(you)拿(na)出足夠有(you)說服力的證(zheng)明。

　　這(zhe)三點限制反映了腦(nao)(nao)(nao)機(ji)接(jie)口的(de)(de)先天難題：無(wu)法真正復制大腦(nao)(nao)(nao)神(shen)經(jing)云的(de)(de)工(gong)作原理(li)及運動細節，現(xian)有電(dian)子(zi)技術無(wu)法處理(li)高(gao)清腦(nao)(nao)(nao)信號(hao)，工(gong)業體系(xi)無(wu)法實(shi)現(xian)安全無(wu)創隨取隨用的(de)(de)移植，使得(de)腦(nao)(nao)(nao)機(ji)接(jie)口雖然看上去很酷(ku)，卻始終只能在應用的(de)(de)邊緣(yuan)徘徊。

　　如果我們將(jiang)腦機智能(neng)看做(zuo)是一個蘊藏著巨大財富的技術世界，如今的馬斯克(ke)就像是拿到了一張局(ju)部(bu)高糊地圖，就呼吁大家上車跟他(ta)一起去尋寶……

　　相比“腦部改造”，更重要(yao)的是腦認知與腦模擬(ni)“兩(liang)開花”

　　想要在(zai)人類大腦(nao)(nao)上“為(wei)所(suo)欲為(wei)”，一個真實可(ke)靠(kao)高精度的(de)技術路線圖是必不可(ke)少(shao)的(de)。而這里腦(nao)(nao)機接(jie)口的(de)存(cun)在(zai)感很(hen)低，主要依賴(lai)兩個重點領域(yu)——認路，即理解大腦(nao)(nao)的(de)結(jie)構和功(gong)能(neng)，以及神(shen)經(jing)信息處理的(de)機制；造路，通(tong)過智能(neng)技術模擬(ni)大腦(nao)(nao)運動，推動信息產業的(de)發展。

　　其中，腦(nao)(nao)認知(zhi)的(de)(de)(de)訴(su)求帶動了基礎(chu)腦(nao)(nao)科(ke)學的(de)(de)(de)突破，這在各國的(de)(de)(de)腦(nao)(nao)計(ji)(ji)劃(hua)中都是重(zhong)中之(zhi)重(zhong)。比(bi)如(ru)美國的(de)(de)(de)腦(nao)(nao)計(ji)(ji)劃(hua)就提出(chu)一個(ge)口(kou)號——記(ji)錄神(shen)(shen)經(jing)環路(lu)中每一個(ge)神(shen)(shen)經(jing)元的(de)(de)(de)每一個(ge)鋒電位，填補宏觀意(yi)識(shi)與微觀電子之(zhi)間(jian)的(de)(de)(de)“明顯的(de)(de)(de)鴻(hong)溝”。2016年發布的(de)(de)(de)“中國腦(nao)(nao)計(ji)(ji)劃(hua)”， 也將研究腦(nao)(nao)認知(zhi)的(de)(de)(de)神(shen)(shen)經(jing)原理作為學科(ke)制(zhi)高點。

　　而(er)類(lei)腦智能(neng)(neng)則從算法角度為人類(lei)探(tan)索大腦提供了(le)一(yi)(yi)種途徑(jing)。核心在于“模(mo)擬(ni)大腦”的(de)(de)超級(ji)能(neng)(neng)力，背(bei)后包含了(le)一(yi)(yi)系(xi)列應用落地的(de)(de)技術(shu)和(he)硬件體系(xi)。腦機接口的(de)(de)計算技術(shu)和(he)器件，腦機融合的(de)(de)新模(mo)型新方法等等只是類(lei)腦智能(neng)(neng)的(de)(de)其中一(yi)(yi)個分支。

換句話說，腦認知與腦模擬是智(zhi)能的(de)(de)“一體兩(liang)面“，未來(lai)想(xiang)要占領智(zhi)能的(de)(de)高(gao)地(di)，很大程度(du)上要看哪(na)個(ge)國(guo)家或企業能率先做到這兩(liang)個(ge)領域真(zhen)正(zheng)地(di)融合發展。只有二(er)者在現實(shi)場景中不(bu)期而(er)遇，腦機接(jie)口的(de)(de)“大腦改造計劃”才有可(ke)能夢想(xiang)成真(zhen)。

　　接(jie)下來，腦機接(jie)口還需要(yao)點亮哪些技能(neng)樹？

　　站在這個角度審(shen)視(shi)腦(nao)機接(jie)口，會發現當前階段它更合理的角色(se)，是成為腦(nao)認知與腦(nao)模(mo)擬的輔助技術(shu)中的一員，而不是直接(jie)上位“大(da)腦(nao)指揮官”。

　　當然，終極版的“腦機(ji)接口”是那么(me)神奇而迷人，也讓(rang)我們忍(ren)不(bu)住來設想一(yi)下，想要(yao)(yao)抵達大腦這片(pian)“無垠之海”，還需(xu)要(yao)(yao)點亮(liang)哪些技能：

　　1. 人類腦圖譜

　　傳統核磁共振等(deng)腦成像技術讓人(ren)們了(le)解(jie)了(le)大腦宏觀結構(gou)和功能區塊，而要(yao)實現(xian)腦機接口想要(yao)實現(xian)復雜(za)的多元(yuan)任(ren)務(wu)目(mu)標，就依賴于細胞級(ji)分辨(bian)率(lv)（微米級(ji)）神(shen)經(jing)網絡圖(tu)(tu)(tu)譜和高(gao)時間分辨(bian)率(lv)（毫秒級(ji)）的神(shen)經(jing)元(yuan)集群的電(dian)活動圖(tu)(tu)(tu)譜。這有點無(wu)人(ren)駕駛領(ling)域的高(gao)精(jing)度地圖(tu)(tu)(tu)，有了(le)它才能平穩(wen)飆車。

　　目(mu)前各國都(dou)在這一領域加緊布局，日本的(de)大腦(nao)圖(tu)譜(pu)MINDS就(jiu)(jiu)對(dui)“普通(tong)狨猴”展開了結構和功能(neng)地圖(tu)測繪；2016年中科院繪制的(de)一張全新人類腦(nao)圖(tu)譜(pu)，就(jiu)(jiu)包含了246個精細腦(nao)區亞(ya)區。未(wei)來研(yan)究成(cheng)果(guo)的(de)完善與擴(kuo)大，揭開腦(nao)電(dian)與腦(nao)功能(neng)的(de)因(yin)果(guo)關系，腦(nao)機接(jie)口的(de)精確(que)操(cao)控(kong)或許才成(cheng)為可能(neng)。

　　2. 微電極技術

　　傳統腦(nao)機(ji)接口之所以發展不起來，一個關鍵(jian)原因就(jiu)在于臨床(chuang)上還(huan)沒有(you)出現能記錄和處理大(da)量信息(xi)的(de)(de)微電極(ji)陣列。現有(you)的(de)(de)半導體尺寸都很大(da)，一些腦(nao)機(ji)器械需要專(zhuan)家(jia)才能操作(zuo)。如(ru)果必須(xu)讓一個神經學碩(shuo)士(shi)站在患者旁邊幫他操作(zuo)，這項技術顯(xian)然就(jiu)沒有(you)太大(da)使(shi)用價值。最后真(zhen)正擁有(you)機(ji)會的(de)(de)，一定(ding)是低損傷(shang)甚至(zhi)無損傷(shang)的(de)(de)微型電極(ji)。

　　3.半導體技術

　　傳統(tong)的(de)腦機(ji)芯(xin)片(pian)計算效率很低(di)，只能(neng)處理很小一部(bu)分神經元(yuan)信(xin)號。實(shi)(shi)驗室中科學家可(ke)以通(tong)過PC等外部(bu)設(she)備花費大量時(shi)間(jian)進(jin)行(xing)數據離線處理，但(dan)在(zai)實(shi)(shi)際應(ying)用時(shi)，實(shi)(shi)時(shi)腦機(ji)接口(kou)則要求(qiu)最大化的(de)解碼效率，同時(shi)還(huan)要盡可(ke)能(neng)少地耗能(neng)，總不能(neng)隔三差(cha)五取出(chu)來充電吧。Neuralink最后(hou)選擇了自研芯(xin)片(pian)可(ke)能(neng)也是出(chu)于這種考慮(lv)，但(dan)持久度如何(he)還(huan)有待檢(jian)驗。

　　4. 人工智能算法

　　與(yu)其(qi)依賴大(da)(da)腦(nao)(nao)自行完成操(cao)作，并為(wei)漫無邊際、時有波動的腦(nao)(nao)電波信號感到(dao)困擾(rao)，不如(ru)將解決的希望放在(zai)算法上。相比人(ren)(ren)腦(nao)(nao)，算法的可塑性更強。斯(si)坦福大(da)(da)學就(jiu)通過(guo)機(ji)器學習模型來預測用戶眼(yan)動的意(yi)圖，幫助(zhu)光標自動移動到(dao)特定位置，從(cong)而(er)提升(sheng)了大(da)(da)腦(nao)(nao)打(da)字的效率。受臨床(chuang)實驗(yan)的限制，目前此類算法的數據規模還(huan)比較(jiao)少，準確率還(huan)有待(dai)提升(sheng)，熱(re)衷于(yu)靠腦(nao)(nao)機(ji)+AI改造人(ren)(ren)類的馬(ma)斯(si)克(ke)將研究(jiu)重點放在(zai)這里(li)或許可行性與(yu)商業價值更大(da)(da)。

　　通過上述技術突破點(dian)不難看出，馬斯(si)克預想中的(de)“半機器人”時代，對基礎科(ke)學(xue)、材料(liao)學(xue)、通訊技術及相關軟硬(ying)件的(de)需求(qiu)都很(hen)強(qiang)烈。或許相比腦機接口這樣炸裂而遙遠的(de)“大風口”，這些(xie)關聯技術的(de)接連爆發，才是真正的(de)“金礦”。

　　與(yu)其急于圓一個“黑客(ke)帝(di)國”的(de)癡(chi)夢，倒不如沿著(zhu)枯燥而(er)真實的(de)技(ji)術演進路(lu)線去一步步打磨與(yu)淬煉(lian)。