大腦連接計算機，你的記憶還屬於你嗎?

最近，馬斯克可謂風頭正盛:特斯拉股價一年之內暴漲十倍，市值超4000億美元，個人身價也達到1000億美元，成第四位全球千億美元富豪。

美國當地時間8月28日，馬斯克發佈了旗下公司“神經連接”(Neuralink)的最新研究成果:腦機接口。發佈會不僅展示了新設備，還用豬進行了植入展示。實驗人員通過讀取到的豬的腦電波信號，成功預測了豬的運動情況。

意識讀取是科幻小説中常有的階段。通過植入被讀取者腦中的設備，可以讀取其意識，竊取各種信息，甚至潛移默化地影響被讀取者的行為。

植入?讀取?這不正是馬斯克此次發佈會的關鍵詞嗎?

據此，有人就開始擔憂自己的意識會不會被他人竊取。要回答這一問題，我們需要先了解腦機接口。

腦機接口，人腦機器化的開始?

腦機接口 (Brain-machine interfaces, BMI)，即建立大腦與外部設備的直接連接通路。這一技術的發展始於1925年腦電波(EEG)的發現。

人的大腦是由數以萬計的神經元組成的，神經元由兩部分組成:細胞體和神經纖維。大腦的灰質是由神經元的細胞體構成的，白質是由神經元的神經纖維構成的。腦電波就是這些神經元之間的活動產生的電信號，這些神經元之間的連接有的是興奮的，有的是抑制的;思維活動就是反應這些神經元之間的聯繫，大腦中的神經元會接收來自其他神經元的信號，當這些信號的能量積累量超過一定的闡值時，就會產生腦電波。

對腦機接口的研究已經進行了40餘年。上世紀70年代，加州大學洛杉磯分校研究人員就成功製造出第一台腦機接口設備，並可以通過腦電波控制屏幕上的光標。值得注意的是，這種控制是測試人員自己發出的，並沒有被他人操控。

腦機接口的實現需要四步:信息採集——信息解碼——信息再編碼——反饋。

第一步中採集的信息是由大腦發出的。信息的種類包括神經信號和腦電波。

採集的途徑一般也分為侵入(Invasive BCI)、半侵入(Partially invasive BCI)和非侵入(Non-invasive BCI)三種。

侵入式主要是向大腦皮層插入電極(如下圖所示)，以此直接獲取神經信號，這種方式所獲取的信號質量高，採集的效果更好。但是，它卻伴隨着腦部損傷和信號衰退的風險。因此，人體腦機接口尚未付諸行動，科學家多用猴子、小白鼠等對象進行研究。

非侵入方式則隔着頭皮讀取腦電波等信息，這種途徑一般藉助外部設備，不會對受測試者產生任何創傷。具體可以參考醫院在檢查腦電波時給患者頭部佩戴的設備。其弊端在於信號遞減和外部干擾嚴重，精確度不夠。

半侵入則接入頭皮和大腦皮層之間，會將電極插入大腦，但是到達的深度不及侵入式，其風險和優勢均介於前兩者之間。

但是，非侵入式是腦機接口領域的主流方向。早期由於技術的限制，研究人員大多是通過非侵入式的腦電波實現腦機互接。侵入式後來雖然也有所發展，但是卻伴隨着較大的手術風險，馬斯克此次發佈的新設備則很好的解決了這一問題:通過機器人向大腦中植入柔性材料，手術風險和大腦損傷風險都大大降低。

第二步，信息分析，對收集到的信息進行降噪、去幹擾等處理。

第三步，將分析好的信息編碼成目標信號。

最後一步是反饋，也就是將從環境中獲得的反饋信息重新傳回大腦。

2014年巴西世界盃上，一名癱瘓人士通過腦機接口使用外骨骼成功踢動了足球。這一過程中，腦機接口在第一步中收集了關於踢動足球的大腦信號，第二步則將這種信號解碼並去除外界干擾，隨後在第三步中將再信號編碼成機械腿的運動信號。在最後一步中，踢球時與足球的觸覺反饋給大腦。

人機合一，科幻照進了現實?

意識竊取、記憶讀取真的會變成現實嗎?雖然馬斯克豪言壯語，對人機合一信心滿滿，但考慮到他在2014曾説過的“機器人將在5年之內屠殺人類”這樣根本沒實現的話，再加上比爾蓋茨評價其“定位就是講一些言過其實的論調。”馬斯克確信的未來真的會到來嗎?

根據隻言片語就妄下判斷太過草率，讓我們從腦機接口本身切入，看一看這一未來的可能性。

就目前腦機接口的成就而言，其實都沒有脱離人工智能的範圍。

在這次Neuralink的發佈會上，實驗人員通過植入豬腦的1024個電極，觀察豬的腦活動，通過豬的電路圖，可以預測豬關節的位置。值得注意的是，用於現場演示的豬植入電極已經有兩個月了。為什麼要提前這麼久植入，而不現場全程演示呢?除了考慮到手術植入失敗的風險外，還有一個重要因素就是系統需要時間去學習!

説到這裏，是不是變得熟悉起來了?大量信號收集+訓練+預判的組合，這不就是深度學習嗎!

想要達成發佈會的演示效果，機器必須收集豬的運動信號，只有在數量足夠多的前提下，機器才能深度學習。訓練完成後，根據豬腦中電極接受的信號就可以做出準確的預測。

腦機接口的實質是要建立大腦和外部設備的直接連接通路，連接的兩個主體中，最為複雜的就是大腦。人腦含有約1000億個神經元，神經元之間的連接多達100萬億。

大腦位於顱骨內部，外面包裹着三層膜，分別是硬腦膜、蛛網膜和軟腦膜。在這三層之下，就是形似核桃仁的大腦。大腦又包括腦幹、中腦、腦橋、延髓、小腦。大腦中的邊緣系統更為複雜，它包括丘腦、海馬體、下丘腦、杏仁體和腦垂體。這些每個不同的部分又分管不同的功能。

毫不誇張的説，大腦的複雜結構不亞於宇宙深空，人類對此的瞭解還遠遠不夠。

上面我們詳細介紹了腦機接口的四個步奏，可以看出其是一個完整的閉環結構。這是腦機接口最理想的狀態，就像雙向車道，信息有來有回。但是，目前很多腦機接口其實都是開環式控制系統。

開環式控制系統是指信息從人類到機器的過程，這一過程無法逆向操作。造成這一困境的原因在於大腦和機器的“語言不通”。

機器和大腦對信息的處理和存儲模式是不同的。機器發出的信號無法被人腦識別接受，人腦中存儲的信息機器也無法識別。打破這條鴻溝的關鍵在與將機器信號轉換成大腦可以識別的格式。但現在的問題在於:人類對大腦中信息的編碼模式一無所知!

舉例來説，一隻蚊子落到手上，皮膚神經在感覺到被叮咬後，通過神經突觸傳遞信號，大腦收到信號後，視覺系統會加以確認並反饋視覺信息。大腦確認後即通過神經使手部肌肉運動，採取抖落或者拍打的方式驅趕。在這一過程中，神經突觸發揮着“信息高速公路”的作用。

這一過程的描述相當通俗易懂，但問題在於，人類目前不瞭解在這條“高速公路”上奔馳的汽車是如何建造的。

因此，要想通過機器直接讀取大腦中的意識，就目前來説，甚至在將來很長一段時間內，都是絕不可能的。

在不瞭解這種編碼模式的情況下， 目前腦機接口所取得的一些成就其實都是機器學習的結果。比如在Neuralink的演示中，機器只能判斷豬的關節運動，而無法通過植入的電極向豬腦發送指令。

此次演示中植入的電極只有1024個，這個數量想要讀取人腦中1000億個神經元的信號是絕對不可能的。Neuralink團隊也表示，想要成功實現腦機連接，那麼最少應該實現100w神經元連接。因此，馬斯克在發佈會上表示可以植入多個Neuralink設備，這也是為了彌補電極數量不足的缺陷。

即便實現了100w連接的目標，腦機接口還要面對另一個難題:人腦多樣性。

每個人的大腦結構雖然一樣，但是思維方式，活動狀態千差萬別。這不僅有先天的因素，後天環境也同樣造成了這種差異。根據某個人大腦活動訓練的系統，無法完美適用於他人。

總的來説，Neuralink這次的發佈會上可以理解成是一次炫技。如果要展示Link V0.9和植入設備，那麼只需要一隻擁有植入設備的豬即可。Neuralink此舉意在向世人證明其技術的安全性，這也是為年底的人體實驗鋪路。

斯坦福大學醫學院神經生物學教授 Bill Newsome 認為，現在還是人腦研究的初級階段，談“意識控制”還為時尚早。

現階段下，腦機接口最直接的運用領域主要是醫療健康。現階段Neuralink的目的是將其安裝在人腦中，解決腦補和脊椎損傷等問題。通過腦機接口解決神經受損人羣的案例早已有之，例如2020年浙江大學醫學院附屬第二醫院利用腦機接口使一名癱瘓男子成功實現了握手、喝水等操作。

根據世界衞生組織發佈的《全球疾病負擔》報告顯示，全世界預計有1.9億人(佔全球總人口3.8%，以2010年世界總人口計算)有“嚴重的殘疾”，諸如四肢癱瘓、嚴重的抑鬱症或失明。可以看出，“嚴重殘疾”人羣的康復市場潛力巨大。

不過，根據馬斯克的時間表，醫療領域只是目前的方向。他還計劃在未來幾年內實現人腦的直接溝通，消滅語言，最終達到人機合一。

參考資料:

https://waitbutwhy.com/2017/04/neuralink.html

http://auto.sina.com.cn/newcar/zz/2020-08-29/detail-iivhvpwy3790714.shtml