玩够了AI，他们把目标对准了人脑

何为“脑机接口”

首先仍是先看看概念。

根据维基百科：

脑机接口（英语：brain-computer interface，简称 BCI；有时也称做 direct neural interface或者 brain-machine interface），是在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间建立的直接链接通路。在单向脑机接口的状况下，计算机或者接受脑传来的命令，或者发送信号到脑（例如视频重建），但不能同时发送和接收信号。而双向脑机接口容许脑和外部设备间的双向信息交换。

在该定义中，“脑”一词意指有机生命形式的脑或神经系统，而并不是仅仅是抽象的“心智”（mind）。“机”意指任何处理或计算的设备，其形式能够从简单电路到硅芯片，并不仅仅指计算机。

人类对脑机接口的研究已持续了超过 30 年。20 世纪 90 年代中期以来，从实验中得到的此类知识呈显著增加。在多年来动物实验的实践基础上，应用于人体的早期植入设备被设计及制造出来，用于恢复损伤的听觉、视觉和肢体运动能力。

这项研究的主线是大脑不一样寻常的皮层可塑性，它与脑机接口相适应，能够象天然肢体那样控制植入的假肢。在当前所获取的技术与知识的进展之下，脑机接口研究的先驱者们可使人信服地尝试制造出加强人体功能的脑机接口，而不只仅止于恢复人体的功能。

头顶开洞、脑后插管... 脑机交互很可怕？

正如概念所说，脑机接口主要是为了帮助特殊人群恢复人体功能，已经有很多企业正在致力于这一研究——那么，脑机接口要如何实现呢？

目前，实现脑机接口的主要方式分为两种：侵入式和非侵入式。

侵入式须要经过开颅手术来植入芯片，从而实现脑机交互，虽然“粗暴”，但可以更好地接触大脑和神经，从而取得更好的交互效果；非侵入式则温和不少，只须要在头上戴一个贴着电极的装置便可，能够简单理解为电影《X 战警》中，X 教授头戴的设备。

侵入式交互

今年 4 月，《天然》杂志上发表了一篇主题为：“利用人工智能将脑信号转化为语音”的文章，文章显示，来自加州大学旧金山分校的研究人员已经能够经过 AI 与植入大脑的电极相配合，将实验对象的脑信号成功转换为语音并进行播放。

实验的志愿者须要在大脑植入一块手掌大小的电极板，以后则须要大声朗读数百个句子，研究人员会记录下此时的大脑活动，并肯定哪些信号控制了所谓的发声器官，包括嘴唇、舌头、下颌、喉头以及人们在没有意识到的状况下移动的嘴和喉咙的其余部位。经过参与者足够的脑信号数据，科学家们可以建立一个计算机模拟的声道。

研究人员设计了一种循环神经网络（RNN），能够将记录的皮质神经信号转化为声道咬合关节运动，而后将这些解码的运动转化为口语句子。研究小组对这些数据进行了深度学习算法的训练，而后将程序整合到解码器中。

负责人 Edward Chang 表示，这项研究或许可让丧失语言功能的人从新“开口说话”。

有着“钢铁侠”之称的特斯拉 CEO 埃隆·马斯克更是侵入式脑机接口的支持与实践者。他所拥有的 Neuralink 公司自 2017 年成立以来，一直从事着脑机接口的研究。马斯克曾说过：

人工智能迟早会打败人类，面对这一挑战、避免极端危险境地惟一可能的方式，就是想办法把人脑和人工智能融合在一块儿，让人类和人工智能共生。

Neuralink 的方案也跟它的老板一样“疯狂”：利用一台神经手术机器人向人脑中植入被称为“线”的专有技术芯片和信息条，而后可直接经过 USB-C 接口读取大脑信号，甚至能够经过苹果手机的应用程序进行控制。据悉，Neuralink 公司已开始在老鼠身上进行测试，并与加州大学戴维斯分校合做用猴子试验。

Neuralink 脑机接口方案示意图

在发布会上，马斯克曾表示一些具备听力和视力缺陷或脑部损伤的人士将能够利用这一技术弥补部分的功能，并有望在 2020 年展开临床实验。

可是，目前业内对于马斯克这一计划的实现也有所担心。有专家称：侵入式接口最大的挑战是手术如何将对脑部的损伤降到最低，而且随着植入时间延长，穿刺电极被炎症细胞包裹，理论上会致使信号缺失；此外，电极植入部位的精准选择、信号的有效分析，须要对大脑功能结构和活动方式的深刻理解；同时，在信号控制、微制造等领域，也将面临史无前例的挑战；最后，这一技术可否在健康人士身上运用也值得探究，在伦理上更须要严格把控。

非侵入式交互

并不是全部的脑机交互实现都要“开洞”或“插管”，好比来自俄罗斯 Neurobotics 公司和莫斯科物理与技术研究所的研究人员就发现了一种方法，能够将一我的的大脑活动可视化为真实的图像，模拟他们实时观察到的状况，这种方法不须要给大脑植入任何芯片或电极，只须要将设备放置在头皮便可实现。

图 1 所示 . 每一对都展现了一个由实验对象观看的视频的框架效果

研究小组称，这将使新的由脑信号控制的中风后康复装置成为可能。为了开发由大脑控制的设备以及认知障碍治疗和中风后康复的方法，神经生物学家须要了解大脑如何编码信息。其中一个关键方面是研究人们在观看视频时感知视觉信息的大脑活动。

现有的从大脑信号中提取观察到的图像的解决方案要么使用 功能性核磁共振成像，要么分析 经过植入物 直接从神经元接收到的信号。这两种方法在临床实践和平常生活中的应用都颇有限。

MIPT 和 Neurobotics 开发的脑机接口依赖于人工神经网络和脑电图 (EEG)，这是一种经过非侵入性地放置在头皮上的电极来记录脑电波的技术。经过分析大脑活动，该系统能够重建实时脑电图患者所看到的图像。

研究人员表示：“咱们正致力于国家技术计划的 Neuronet 辅助技术项目，该项目专一于脑机接口，使中风后患者可以控制外骨骼手臂用于神经康复，或瘫痪患者驾驶电动轮椅等。最终的目标是提升健康个体神经控制的准确性。”

图 2. 脑机接口 (BCI) 系统的操做算法

在实验的第一部分，神经生物学家要求健康的受试者观看 20 分钟的 10 秒 YouTube 视频片断。该团队随机选择了 5 个视频类别：抽象形状、瀑布、人脸、移动机制和赛车运动。后一类包括雪地摩托、水上摩托、摩托车和赛车的第一人称录音。

经过分析脑电图数据，研究人员发现，每一类视频的脑电波模式是不一样的。这使得研究小组可以实时分析大脑对视频的反应。

在实验的第二阶段，从原来的五个类别中随机选择三个类别。研究人员开发了两种神经网络: 一种用于从“噪音”中产生随机分类特定的图像，另外一种用于从脑电图中产生相似的“噪音”。而后，研究小组训练这些网络协同工做，将脑电图信号转换成与实验对象所观察到的图像类似的真实图像 (图 2)。

插图. 脑机接口

为了测试该系统对大脑活动的视觉化能力，研究人员向受试者展现了以前从未看过的同类视频。当他们观察时，脑电图被记录下来并输入神经网络。该系统经过了测试，生成了使人信服的图像，能够在 90% 的案例中轻松分类 (图 1)。

研究人员称：“脑电图是头皮记录的大脑信号的集合。咱们过去认为经过脑电图研究大脑过程就像经过分析蒸汽火车留下的烟雾来弄清楚蒸汽机的内部结构，可是没想到它包含了足够的信息，甚至能够部分地重现一我的观察到的图像。”

另外，该项目的负责人也对马斯克的方案进行过评述：“随着现代技术的发展，埃隆·马斯克设想的侵入性神经界面面临着复杂手术和天然过程形成的快速退化的挑战——它们会氧化，几个月内就会失效。咱们但愿最终能设计出更便宜的、不须要植入的神经接口。”

结  语

人类对于大脑的了解还远远不够，脑机交互技术更是须要不断地探索。虽然有很多企业与机构正在努力，可是“理想很丰满，现实很骨感”，除了须要解决各项技术难题，脑机技术在伦理道德层面也面临着种种挑战。先不说能不能创造出“超级人类”或者治愈病患，能让人脑与机器完美交互并发挥做用就已经很困难了，将来或许很美，可是首要任务仍是先解决眼前的困难。