第4397回：脑机接口心灵控制，神经连接共生融合

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第4397回：脑机接口心灵控制，神经连接共生融合

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人工智能的发展会给人类大脑的发展插上翅膀，在这一发展过程中也要密切关注其可能产生的风险并加以控制。

脑机接口是在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间创建的直接连接通路。在单向脑机接口的情况下，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。而双向脑机接口允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，而并非仅仅是抽象的“心智”（mind）。“机”意指任何处理或计算的设备，其形式可以从简单电路到硅芯片。

有部美剧叫《地球百子》，里面设定了这么个玩意叫脑盘（Mind Drive），它能储存一个人的记忆并把其移植到新的肉体上以获得永生。在未来，人类在进行长距离星际旅行的时候，只有靠这玩意才能有足够的时间把所见所闻带回地球。

神经科技是对人们如何理解大脑以及大脑的意识、思想和高阶活动的各个方面具有根本影响的任何技术。它还包括旨在改善和修复大脑功能的技术，并使研究人员和临床医生可以直观地看到大脑。

对脑机接口的研究已持续了超过30年了。20世纪90年代中期以来，从实验中获得的此类知识呈显著增长。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。

研究的主线是大脑不同寻常的皮层可塑性，它与脑机接口相适应，可以象自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令人信服地尝试制造出增强人体功能的脑机接口，而不仅仅止于恢复人体的功能。这种技术在以前还只存在于科幻小说之中。

神经修复是神经科学中和神经的修复相关的领域，即是用人工设备（假体）替换掉原有功能已削弱的部分神经或感觉器官。神经假体最广泛的应用是人工耳蜗，截止到2006年世界上已有大约十万人植入。也有一些神经假体是用于恢复视力的，如人工视网膜，但目前在这方面的工作仅仅局限于将人工设备直接植入脑部。

脑机接口和神经修复的区别主要从字面上就可见其端倪：“神经修复”通常指临床上使用的设备，而许多现有的脑机接口仍然是实验性质的。实践上讲神经假体可以和神经系统的任意部分相连接，如外周神经系统；而“脑机接口”通常指一类范围更窄的直接与脑相连接的系统。

由于目标和实现手段的相似性，“神经修复”和“脑机接口”两术语经常可以通用。神经修复和脑机接口尝试达到一个共同的目标，如恢复视觉、听觉、运动能力，甚至是认知的能力。两者都使用类似的实验方法和外科手术技术。

一些实验室已实现从猴和大鼠的大脑皮层上记录信号以便操作脑机接口来实现运动控制。实验让猴只是通过回想给定的任务（而没有任何动作发生）来操纵屏幕上的计算机光标并且控制机械臂完成简单的任务。另外在猫上进行的研究对视觉信号进行了解码。

在面向运动功能的脑机接口方面，发展算法重建运动皮层神经元对运动的控制，该研究可以回溯到20世纪70年代。Schmidt, Fetz和Baker领导的小组在20世纪70年代证实了猴可以在闭环的操作性条件作用（closed-loop operant conditioning）后快速学会自由地控制初级运动皮层中单个神经元的放电频率。20世纪80年代，约翰斯·霍普金斯大学的Apostolos Georgopoulos找到了猕猴的上肢运动的方向和运动皮层中单个神经元放电模式的关系。他同时也发现，一组分散的神经元也能够编码肢体运动。

20世纪九十年代中期以来，面向运动的脑机接口经历了迅速的发展。若干研究小组已经能够使用神经集群记录技术实时捕捉运动皮层中的复杂神经信号，并用来控制外部设备。其中主要包括了Richard Andersen、John Donoghue、Phillip Kennedy、Miguel Nicolelis和Andrew Schwartz等人的研究小组。

目前人类已经能够修复或者正在尝试修复的感觉功能包括听觉、视觉和前庭感觉。

人工耳蜗是迄今为止最成功、临床应用最普及的脑机接口。

视觉修复技术尚在研发之中。这方面的研究和应用落后于听觉同能的主要原因是视觉传递信息量的巨大和外周感觉器官（视网膜）和中枢视觉系统在功能上的相对复杂性。具体参见视觉假体。

美国约翰·霍普金斯大学的Della Santina及其同事最近开发出一种可以修复三维前庭感觉的前庭植入物。

Phillip Kennedy及其同事用锥形营养性（neurotrophic-cone）电极植入术在猴上建造了第一个皮层内脑机接口。

1999年，哈佛大学的Garrett Stanley试图解码猫的丘脑外侧膝状体内的神经元放电信息来重建视觉图像。他们记录了177个神经元的脉冲列，使用滤波的方法重建了向猫播放的八段视频，从重建的结果中可以看到可辨认的物体和场景。

杜克大学的Miguel Nicolelis是支持用覆盖广大皮层区域的电极来提取神经信号、驱动脑机接口的代表。他认为，这种方法的优点是能够降低单个电极或少量电极采集到的神经信号的不稳定性和随机性。Nicolelis在1990年代完成在大鼠的初步研究后，在夜猴内实现了能够提取皮层运动神经元的信号来控制机器人手臂的实验。到2000年为止，Nicolelis的研究组成功实现了一个能够在夜猴操纵一个游戏杆来获取食物时重现其手臂运动的脑机接口。 这个脑机接口可以实时工作。它也可以通过因特网远程操控机械手臂。不过由于猴子本身不接受来自机械手臂的感觉反馈，这类脑机接口是开环的。Nicolelis小组后来的工作使用了恒河猴。

其它设计脑机接口算法和系统来解码神经元信号的实验室包括布朗大学的John Donoghue、匹兹堡大学的Andrew Schwartz、加州理工的Richard Anderson。这些研究者的脑机接在某一时刻使用的神经元数为15-30，比Nicolelis的50-200个显著要少。Donoghue小组的主要工作是实现恒河猴对计算机屏幕上的光标的运动控制来追踪视觉目标。其中猴子不需要运动肢体。

Schwartz小组的主要工作是虚拟现实的三维空间中的视觉目标追踪，以及脑际接口对机械臂的控制。. 这个小组宣称，他们的猴子可以通过脑机接口控制的机械臂来喂自己吃西葫芦。 Anderson的小组正在研究从后顶叶的神经元提取前运动信号的脑机接口。此类信号包括实验动物在期待奖励时所产生信号。

除了以上所提及的这些用于计算肢体的运动参数的脑机接口以外，还有用于计算肌肉的电信号（肌电图）的脑机接口。 此类脑机接口的一个应用前景是通过刺激瘫痪病人的肌肉来重建其自主运动的功能。

侵入式脑机接口主要用于重建特殊感觉（例如视觉）以及瘫痪病人的运动功能。此类脑机接口通常直接植入到大脑的灰质，因而所获取的神经信号的质量比较高。但其缺点是容易引发免疫反应和愈伤组织（疤），进而导致信号质量的衰退甚至消失。

视觉脑机接口方面的一位先驱是William Dobelle。他的皮层视觉脑机接口主要用于后天失明的病人。1978年，Dobelle在一位男性盲人Jerry的视觉皮层植入了68个电极的阵列，并成功制造了光幻视（Phosphene）。该脑机接口系统包括一个采集视频的摄像机，信号处理设备和受驱动的皮层刺激电极。植入后，病人可以在有限的视野内看到灰度调制的低分辨率、低刷新率点阵图像。该视觉假体系统是便携式的，且病人可以在不受医师和技师帮助的条件下独立使用。

2002年，Jens Naumann成为了接受Dobelle的第二代皮层视觉假体植入的16位病人中的第一位。第二代皮层视觉假体的特点是能将光幻视更好地映射到视野，创建更稳定均一的视觉。其光幻视点阵覆盖的视野更大。接受植入后不久，Jens就可以自己在研究中心附近慢速驾车漫游。

针对“运动神经假体”的脑机接口方面，Emory大学的Philip Kennedy和Roy Bakay最先在人植入了可获取足够高质量的神经信号来模拟运动的侵入性脑机接口。他们的病人Johnny Ray患有脑干中风导致的锁闭综合征。Ray在1998年接受了植入，并且存活了足够长的时间来学会用该脑机接口来控制电脑光标。

2005年，Cyberkinetics公司获得美国FDA批准，在九位病人进行了第一期的运动皮层脑机接口临床试验。四肢瘫痪的Matt Nagle成为了第一位用侵入式脑机接口来控制机械臂的病人，他能够通过运动意图来完成机械臂控制、电脑光标控制等任务。其植入物位于前中回的运动皮层对应手臂和手部的区域。该植入称为BrainGate，是包含96个电极的阵列。

部分侵入式脑机接口一般植入到颅腔内，但是位于灰质外。其空间分辨率不如侵入式脑机接口，但是优于非侵入式。其另一优点是引发免疫反应和愈伤组织的几率较小。

皮层脑电图（ECoG）的技术基础和脑电图的相似，但是其电极直接植入到大脑皮层上，硬脑膜下的区域。 华盛顿大学（圣路易斯）的Eric Leuthardt和Daniel Moran是最早在人体试验皮层脑电图的研究者。根据一则报道，他们的基于皮层脑电图的脑机接口能够让一位少年男性病人玩电子游戏。 同时该研究也发现，用基于皮层脑电图的脑机接口来实现多于一维的运动控制是比较困难的。

基于“光反应成像”的脑机接口尚处在理论阶段。其概念是在颅腔内植入可测量单神经元兴奋状态的微型传感器，以及受其驱动的微型激光源。可用该激光源的波长或时间模式的变化来编码神经元的状态，并将信号发送到颅腔外。该概念的优点是可在感染、免疫反应和愈伤反应的几率较小的条件下长时间监视单个神经元的兴奋状态。

和侵入式脑机接口一样，研究者也使用非侵入式的神经成像术作为脑机之间的接口在人身上进行了实验。用这种方法记录到的信号被用来加强肌肉植入物的功能并使参加实验的志愿者恢复部分运动能力。虽然这种非侵入式的设备方便佩戴于人体，但是由于颅骨对信号的衰减作用和对神经元发出的电磁波的分散和模糊效应，记录到信号的分辨率并不高。这种信号波仍可被检测到，但很难确定发出信号的脑区或者相关的单个神经元的放电。

脑电图（EEG）作为有潜力的非侵入式脑机接口已得到深入研究，这主要是因为该技术良好的时间分辨率、易用性、便携性和相对低廉的价格。但该技术的一个问题是它对噪声的敏感，另一个使用EEG作为脑机接口的现实障碍是用户在工作之前要进行大量的训练。这方面研究的一个典型例子是德国图宾根大学的Niels Birbaurmer于1990年代进行的项目。该项目利用瘫痪病人的脑电图信号使其能够控制电脑光标。 经过训练，十位瘫痪病人能够成功地用脑电图控制光标。但是光标控制的效率较低，在屏幕上写100个字符需要1个小时，且训练过程常耗时几个月。在Birbaumer的后续研究中，多个脑电图成分可被同时测量，包括μ波和β波。病人可以自主选择对其最易用的成分进行对外部的控制。

与上述这种需要训练的EEG脑机接口不同，一种基于脑电P300信号的脑机接口不需要训练，因为P300信号是人看到熟识的物体时非自主地产生的。美国罗切斯特大学的Jessica Bayliss的2000年的一项研究显示，受试者可以通过P300信号来控制虚拟现实场景中的一些物体，例如开关灯或者操纵虚拟轿车等。

1999年，美国凯斯西留地大学由Hunter Peckham领导的研究组用64导脑电图恢复了四肢瘫痪病人Jim Jatich的一定的手部运动功能。该技术分析脑电信号中的β波，来分类病人所想的向上和向下两个概念，进而控制一个外部开关。除此以外，该技术还可以使病人控制电脑光标以及驱动其手部的神经控制器，来一定程度上回复运动功能。

应用人工神经网络，计算机可以分担病人的学习负担。Fraunhofer学会2004年用这一技术显著降低了脑机接口训练学习所需的时间。

Eduardo Miranda的一系列试验旨在提取和音乐相关的脑电信号，使得残疾病人可以通过思考音乐来和外部交流，这种概念称为“脑声机”（encephalophone）.

脑磁图（MEG）以及功能核磁共振成像（fMRI）都已成功实现非侵入式脑机接口。例如在一项研究中，病人利用生物反馈技术可以用改变fMRI所检测到的脑部血流信号来控制乒乓球运动。 也有人用fMIR信号来准确实时地控制机械臂，这一控制的延迟大约7秒左右。

John Donoghue及其同事创立了Cybernetics公司，宗旨是推动实用的人类脑机接口技术的发展。该公司目前以Cybernetics神经技术公司为名在美国股市上市。BrainGate是该公司生产的电极阵列，该产品基于美国犹他大学的Richard Normann研发的“犹他”电极阵列。

Philip Kennedy创立了Neural Signals公司。该公司生产的脑际接口设备使用玻璃锥内含的蛋白质包裹的微电极阵列，旨在促进电极和神经元之间的耦合。该公司除了生产侵入式脑际接口产品，还销售一种可回复言语功能的植入设备。

2004年为止，William Dobelle创建的公司已经在16位失明病人内植入了初级视皮层视觉假体。该公司目前仍在继续研发视觉植入物，但这类产品至今没有获得FDA的批准，因而不能在美国境内使用于人类。

Macrotellect宏智力科技公司。该公司生产了一个消费级别的脑机接口可穿戴式设备BrainLink，定位于娱乐（Neuro-Gaming），教育（儿童的大脑训练）以及健康（大脑健康数据管理）。其价格较为亲民，使得非侵入式脑机接口技术得以推广至大众消费领域。

细胞培养物的脑机接口是动物（或人）体外的培养皿中的神经组织和人造设备之间的通讯机制。 这方面研究的焦点是建造具有问题解决能力的神经元网络，进而促成生物式计算机。 研究者有时在半导体芯片上培养神经组织，并且从这些神经细胞记录信号或对其进行刺激。这类研究常称为“神经电子学”（Neuroelectronics）或“神经芯片”（Neurochips）。1997年，加州理工Jerome Pine和Michael Maher的团队最先宣称研制成功神经芯片。 该芯片集成了16个神经元。

2003年，美国南加州大学的Theodore Berger小组开始研制能够模拟海马体功能的神经芯片。该小组的目标是将这种神经芯片植入大鼠脑内，使其称为第一种高级脑功能假体。他们之所以选择海马体作为研究对象，是因为其高度有序的组织以及丰富的研究文献。海马体的功能与记忆生成和长期记忆有关。

佛罗里达大学的Thomas DeMarse用提取自大鼠脑的包含25000个神经元的培养物来操控一个F-22战斗机模拟程序。 这些神经元提起自大脑皮层，离体以后，它们在培养皿上迅速集结成活的神经元网络，并且与60个电极通讯，来控制战斗机的上下和左右摇摆运动。该项目的主要目的是研究人类的脑在细胞层面上如何学习特定的计算任务。

目前，关于脑机接口的伦理学争论尚不活跃，动物保护组织也对这方面的研究关注也不多。这主要是因为脑机接口研究的目标是克服多种残疾，也因为脑机接口通常给予病人控制外部世界的能力，而不是被动接受外部世界的控制。（当然视觉假体、人工耳蜗等感觉修复技术是例外。）

可以预见，未来当脑机接口技术发展到一定程度后，将不但能修复残疾人的受损功能，也能增强正常人的功能。例如脑深层刺激手术（DBS）技术可以用来治疗抑郁症和帕金森氏病，将来也可能可以用来改变正常人的一些脑功能和个性。又例如，上文提及的海马体神经芯片将来可能可以用来增强正常人的记忆。这可能将带来一系列关于“何为人类”、“心灵控制”的问题争论。

神连是一个美国神经科技和脑机接口公司，由伊隆·马斯克和八名其他联合创办者创办，负责研发植入式脑机界面技术。公司的总部在旧金山。2016年成立，并在2017年3月成立。

2016年6月，马斯克曾经探讨过一个科幻小说概念“neural lace”，即人脑与机器交互。2017年4月，Wait But Why报道了伊隆·马斯克计划公司短期内研发治疗严重脑部疾病的设备，并达到人类增强目的。

2019年7月17日，神连对外宣布该公司研发的一款脑机接口系统。

马斯克希望在2020年底之前开始对人类患者进行试验。马斯克表示，人类面临被人工智能机器超越的风险，但如果人脑能通过与电脑连接得到增强，“我们就能够加入这一旅程”。他表示，该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作用猴子实验。“有一只猴子能用其大脑控制电脑。”。神连 的总裁霍达克 (Max Hodak) 表示，该公司将争取 FDA 的批准，最早于2020年开始人体临床试验。

2020年8月29日，神连展示了一头被植入神连设备的猪，神连设备成功读取猪大脑活动。

跟现有的侵入式脑机接口技术相比，神连实现了超大带宽和无痛手术两个技术上的突破。(注:脑机接口可以有很多种形式。侵入式的接口是将电极植入大脑内部，直接读取神经元(组)的电势变化。和非侵入式的接口如脑电图相比，侵入式接口的定位更稳定，信噪比更高。缺点是需要手术植入电极，且电极的数量有限。)

根据神连发表的Preprint，他们目前的系统最多能植入96条电极线（Threads)，每条捆绑32个电极（一共3072个电极）。他们制造的电极线只有人头发的10分之一粗。在手术的时候不需要打开头颅，而是由一个专用的机器人用非常细的针把电极线植入脑内，最小化对血管和其他组织造成的损伤。这些电极线在颅外连接着N1芯片。

这个芯片已经是第7代了，体积小（4x6毫米大），能耗低（6.6微瓦），能从大脑接受或是向大脑发射电信号，并通过USB-C或蓝牙和手机进行数据交换。当前的脑机接口技术，如Utah Array，最多可以植入256个电极，而且他们信号记录和处理的机器超大，要是真戴在头上可能就没有人愿意上街了。相比之下，神连的产品不仅带宽是当前技术的十多倍，从一开始就是走可穿戴式的路线，时尚美观。更先进的是，神连的机器人一分钟可以安装6根电极线（192个电极），安装一套96个电极线也只需要16分钟，比理个头发还快。

Elon Musk做的公司背后总是有崇高的理想。他创建神连是为了做两件事。第一是帮助那些瘫痪的病人重建一部分的脑功能，让他们从社会的累赘变成于社会有用之人。第二呢是要在 AI（人工智能）超越并统治人类之前，让人类成为和AI结合的新种族。

他的第一层理想早在1964就已经问世了。大家可能听过人工耳蜗（cochlear implant），其实就是一种脑机接口。这个装置很简单：它的机器部分就是用数个麦克风采集环境里的各种声音，再通过芯片加工采集到的信息；它的接口部分是连接芯片和耳蜗的电极线，会刺激耳蜗的神经，把芯片加工后的信息传到大脑里去。大脑通过学习后，就像正常人一样把耳蜗神经传来的信号感知为我们所知的“声音”。到现在为止，已有成千上万的聋人通过人工耳蜗获得了听力，开始了新的生活。

Elon Musk想通过连接大脑和机器来恢复大脑原有的一些功能，比如听力，运动机能等等都是现实可行的。这些功能本来就是大脑和外界交互的接口，它们通常在大脑皮层的特定部位有较为规律的表征。比如我们身体在运动皮层的表征是倒置分布的，用fMRI或是TMS都可以准确地描绘出来。一旦外部器官受损（比如胳膊断了），人造的脑机接口可以有的放矢地直接读取相关皮层（胳膊部分）的神经活动来和外界交互（比如用来控制机械假肢）。

马斯克旗下的脑机接口公司神连举办发布活动，公开了可实际运作的神连设备和自动植入手术设备。埃隆·马斯克（Elon Musk）用一只名叫格特鲁德（Gertrude）的猪展示了他的初创公司神连的最新技术水平，神连可以在大脑和计算机之间建立数字链接，也就是所谓的“脑机接口”。

神连最先关注的医学治疗，例如帮助人们处理大脑和脊髓损伤或先天性缺陷。这项技术可以帮助那些由于脊髓损伤而失去行动或感觉能力的截瘫患者，神连在人类身体上的首次应用将是改善那些遭遇截瘫或四肢瘫痪的病人的生活状况。

马斯克说：“如果你能感觉到人们想用他们的四肢做什么，你就可以在脊椎受伤的地方进行第二次植入，并产生一个神经分流。从长远来看，我有信心恢复一个人的全身活动。未来将会很奇怪。在未来，你将能够保存和回复记忆。你基本上可以把你的记忆作为备份，然后再恢复这些记忆。你可以把它们下载到一个新的身体或者机器人的身体里。在高带宽设备适合临床应用之前，必须要解决重大的技术挑战。。。”

Jumbo Huang notes: Neuralink Corporation is an American neurotechnology company founded by Elon Musk and others, developing implantable brain–machine interfaces (BMIs). The company's headquarters are in San Francisco; it was started in 2016 and was first publicly reported in March 2017.

According to Bloomberg, since its founding, the company has hired several high-profile neuroscientists from various universities. By July 2019, it had received $158 million in funding (of which $100 million was from Musk) and was employing a staff of 90 employees. At that time, Neuralink announced that it was working on a "sewing machine-like" device capable of implanting very thin (4 to 6 μm in width) threads into the brain, and demonstrated a system that read information from a lab rat via 1,500 electrodes, anticipating to start experiments with humans in 2020.

A brain-computer interface (BCI), sometimes called a neural-control interface (NCI), mind-machine interface (MMI), direct neural interface (DNI), or brain-machine interface (BMI), is a direct communication pathway between an enhanced or wired brain and an external device. BCI differs from neuromodulation in that it allows for bidirectional information flow. BCIs are often directed at researching, mapping, assisting, augmenting, or repairing human cognitive or sensory-motor functions.

Research on BCIs began in the 1970s at the University of California, Los Angeles (UCLA) under a grant from the National Science Foundation, followed by a contract from DARPA. The papers published after this research also mark the first appearance of the expression brain–computer interface in scientific literature.

Due to the cortical plasticity of the brain, signals from implanted prostheses can, after adaptation, be handled by the brain like natural sensor or effector channels. Following years of animal experimentation, the first neuroprosthetic devices implanted in humans appeared in the mid-1990s.

Recently, studies in Human-computer interaction through the application of machine learning with statistical temporal features extracted from the frontal lobe, EEG brainwave data has shown high levels of success in classifying mental states (Relaxed, Neutral, Concentrating), mental emotional states (Negative, Neutral, Positive) and thalamocortical dysrhythmia.

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