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Neuralink二号患者已植入,数亿人将实现心灵感应?马斯克惊人计划曝光

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新智元报道

编辑:编辑部

【新智元导读】马斯克激动宣告,Neuralink已为第二位人类成功植入脑机接口,400根电极一切顺利。最新播客采访中,马斯克带着核心团队揭秘了Neuralink团队工作,以及与人类未来的畅想。他表示,今年还将完成8次植入。

首位植入Neuralink芯片患者,已实现意念操控,机械飞升。

马斯克再次兴奋地表示,Neuralink已成功为第二位患者装上了脑机接口,用400个电极工作,一切非常顺利。

首位患者Noland仅靠思想控制电脑下国际象棋

这是上周五(当地时间),马斯克带着自家核心团队以及首位患者Noland Arbaugh,在著名科技主播Lex Fridman的播客中,发表的言论。

全程8.5个小时的对谈,信息密度极高,充满了马斯克一贯集天才与疯子于一身式的「狂想」。

据介绍,与首位患者(潜水事故导致瘫痪,不到100根电极)情况类似,第二位患者同样受到了脊髓损伤。不过,具体细节暂未透露。

短期内,Neuralink的首要任务是,解决脊髓、颈部或大脑中的基本神经损伤问题。

我们都知道,Neuralink的首个产品是「Telepathy」,帮助神经元受损的人重新恢复身体功能。

目前, 他们开发的第二个产品名为「Blindsight」,是为了让盲人能够看见。

起初,视觉分辨率较低,这取决于能植入多少神经元。

随着时间推移,马斯克认为Neuralink患者将会拥有比人眼更高的分辨率,甚至可以看到不同波长。就像《星际迷航》中Geordi La Forge一样。

访谈中,马斯克更是对Neuralink和人类未来的关系,给予了最高的期望和评价——改善AI与人共生。

他表示,在一两年内,植入Neuralink的人反应更快更灵敏,将超越职业游戏玩家。

首位患者Noland玩马里奥赛车

Neuralink已经能够以8比特/秒速度进行通信,未来5年,可能达到1M比特/秒,比任何人打字、说话可能达到的速度都要快。

「除非我们用Neuralink升级自己,否则AI思考速度如此之快,与人类交流都会感到无聊,就像是在和一棵树说话」。

马斯克表示,希望在年底之前,能够再为8位患者植入芯片。

除此之外,马斯克和Neuralink团队成员们访谈中,还带来了哪些亮点?

400个电极插入大脑,第二例Neuralink患者

马斯克:「我不想太早下断言,但第二个植入物似乎进展得非常顺利。信号很强,电极也很多,工作得非常好。」

第二次芯片成功植入,对于Neuralink来说,无疑是又取得了一个新的重大进展。

今年1月,马斯克的脑机接口公司Neuralink成功将第一颗脑机接口芯片植入了人类患者体内。

正如开头所述,第二位受试者已在大脑植入了400个电极。

首位患者Noland Arbaugh,以及三名Neuralink成员详细介绍了植入物和机器人主导手术的工作原理。

Arbaugh在一月份接受植入物之前,只能通过用嘴控制一根棍子,敲击平板电脑的方式来使用设备。

在大脑植入芯片以后,他现在只需在电脑屏幕前想一想,就能实现光标移动、上网冲浪、玩游戏、发帖。

可以说,脑机接口让Arbaugh整个人生都改变了。

他再次拥有了一定程度的独立性,减少了对护理人员的依赖。

在手术后最初那段时间,Arbaugh的设备也曾遇到了一些问题——植入物的细线缩回,导致可测量大脑信号的电极急剧减少。

Neuralink表示,现在已经恢复了植入物监测Arbaugh大脑信号的能力,并且通过修改算法以使其更加敏感。

Arbaugh在他之前的世界纪录上取得了进步,能够仅用意念控制光标,「只需要大约10%到15%的电极工作」,马斯克在播客中说道。

长期愿景:从10个到数亿个

Lex Fridman:「您认为未来几十年内世界上会有数亿人拥有Neuralink吗?」

马斯克:「是的」

很多年前,马斯克就在思考这样一个问题:「什么会阻碍人类集体意志与人工智能的结合?」

他为这个问题找到了一个答案——人类的低数据速率。

如果人工智能以1Mb/s的速率说话,而人类只能以1bit/s的速度回应,这幅场景就像是对着一棵树讲话那样荒诞,我们需要在生物性上也让人类跟上人工智能的步伐。

因此,我们提高人类的输入和输出速率越多,就意味着我们将会在一个充满AGI的世界里拥有更多的机会。

马斯克认为有可能将人类的输出速率提高3或6个,甚至是更多个数量级,总之要比现在的情况要好。

而输出速率的提高将通过增加电极数量、通道数量以及植入多个Neuralink来实现。

这也是Neuralink的长期愿景,即扩增人类的通信带宽,并推动人工智能和人类共生。

通过Neuralink交谈的人类,将有机会颠覆现有语言的表达效率,就像人们听这期播客,可能都会用1.5倍速甚至2倍速,因为1倍速太慢了,信息消费的效率远高于信息创造,这是低带宽社会的缺点。

但是如果我们可以不通过口舌,而是直接在大脑之间进行桥接,那么信息就可以像rar文件那样交换,得到无损压缩的过程。

为了实现这一伟大愿景,Neuralink还有很长的路要走,脑机接口的人类受试者缺口依然很大。

当被问及「人类参与者的数量会以多快的速度扩展」时,马斯克表示,这在一定程度上取决于监管部门批准的速度。

他们希望今年可以实现10个受试者的目标,所以,还有8个。

而马斯克相信,在未来,这个数字会变成数亿个。

芯片上的电极数量会越来越多,并达到1Mb/s的传输速度(也许5年后),比现在任何人通过打字或说话进行交流的速度都要快。

彼时,人类将通过Neuralink实现「心灵感应」。

对谈DJ Seo

DJ Seo:「可以这么说,一旦穿透了大脑,你就进入了竞技场。」

与马斯克进行对谈后,Fridman也采访了Neuralink的三位高管,包括联合创始人、总裁兼首席运营官DongJin Seo。

Seo从加州理工学院取得了电气工程专业的学士学位,之后在UC伯克利获得电气工程、计算机科学和神经科学的博士学位,2017年加入了马斯克的Neuralink创始人团队。

当今的脑机接口(BCI)领域存在两种主流路径——侵入性和非侵入性,主要区别在于是否将电极通过手术植入到大脑皮层以下。Seo也对Neuralink采取侵入式BCI方式的原因做出了解释。

选择侵入式或非侵入式,从根本上还是取决于用途。我个人比较感兴趣的是真正理解并利用高分辨率、高保真度的数据,理解大脑中某个位置的活动。

在这里可能需要使用类比,因为我们处理的是由带电粒子介导的电记录,这对大多数人来说很难想象。

事实证明,大脑中发生的许多活动及其频率带宽,与声波和正常对话的可听范围非常相似。可以想象一个正在比赛的足球场,你站在体育场外。

你也许可以根据球迷的欢呼声和嘘声来了解比赛进展,知道哪支球队获胜,但是无法得知更多细节,比如比分多少、下一场比赛或下一个目标是什么、某个球员或观众的交谈内容。

BCI要做的,就是把麦克风扔进体育场以接近声源,比如靠近某个人的谈话声,或者靠近某个拥挤的地方。

所以,侵入式和非侵入式的区别,可以理解为你把麦克风放在哪里,以及如何处理、运用这些信息。

从BCI获得的信息中,我们可以一窥生物体对信息进行存储、计算的机制,其中不仅包含电信号,还有生物和化学成分,以及振动、移动或扩散物理学等多种机制。

更有趣的是,如物理学家Roger Penrose所说,这其中的一切量子力学效应都存在一些「美丽的怪异之处」,意识很有可能就诞生于此。

作为Neuralink的工程负责人之一,Seo也对脑机接口的技术安全性做出了回应——如何确保每个过程都是安全的?

他表示,插入电极的0~3个月以及3个月以上的任何时间点都存在急性的安全威胁。

黄金标准是查看组织是否存在创伤,以及是否与可见的任何行为异常相关。Neuralink设立了一个完整的病理学部门负责检查相关标本的病理切片,FDA也对此进行监督。

总的来说,包括手术在内的各方面都有极高的标准,也在一个高度监管的环境中进行,管理机构会审查每一个上市的医疗设备。

对谈马斯克

算力、数据与大模型

Musk:「Play to win, or don't play at all.」

进入大模型时代后,马斯克在算力方面也是频频发力,不断花重金买芯片、建超算。前有为Grok打造10万卡H100集群,后有。

Dojo D1 超算集群

在他看来,不仅算力的储备量重要,提升训练算力的速率同样重要。

播客中,马斯克被问到了这样一个问题——哪方面因素决定了什么是一个好的模型,算力、数据、post-training?还是包装产品的能力?

他的回答是,很多因素都很重要。

就像是一场F1比赛,你要如何回答「赛车和车手哪个重要」?

熟悉F1的人都明白,二者都很重要。

如果只有对手一半马力的赛车,即使是最优秀的车手也依然会输得很惨;但如果马力是对手的两倍,那么一个平庸的车手也可能胜出。

对AI模型而言,训练算力类似于汽车引擎的马力;如何有效地使用训练算力、进行高效的推理,这取决于人才。当然,数据量也有重要作用。

Grok的优势在于能实时访问推特数据,但实际上,大多数领先的AI公司已经抓取了所有的推特数据。

即便如此,我们需要意识到的是,人类到目前为止积攒的数据非常之少,加起来不过数万亿个token,去重、过滤低质量信息后所剩不多,AI模型会很快耗尽。

但和文本不同,特斯拉和Optimus有潜力积累大量的数据。

数百万辆有摄像头的特斯拉,以及数亿个(甚至数十亿个)Optimus机器人将成为数据的最大来源。

尤其是Optimus,因为特斯拉只能在路上行驶,但Optimus可以去任何地方,并与现实进行交互、完成动作。

比如,Optimus可以拿起杯子,然后得到反馈,看方式是否正确;或者往容器里倒水,然后看水有没有进杯子,或者有没有洒出来。

诸如此类的简单动作可以在十亿倍规模上重复,从现实中生成有用的数据,以及因果关系。

比如拿起杯子(是否以正确的方式),倒水(水有没有进杯子,洒没洒),诸如此类的简单事情可以在十亿倍规模上重复,从现实中生成海量数据,以及因果关系。

关于现实数据的积累,马斯克说了这样一句话:「现实是可伸缩的,这与我们看到的现实尺度成正比。」(Reality scales to the scale of reality.)

也许,所谓的「训练数据耗尽」在马斯克眼中是一个伪命题。我们没有找到足够多的数据,是因为看待现实的尺度或粒度依旧过于粗糙。

卓越工程的「五步咒语」

Musk:「最聪明的工程师最常犯的错误,就是优化了一个本不应该存在的东西。」

工程师出身的马斯克先后创办了Tesla、SpaceX等公司,如今又在领导超算集群的建设,很多人都会好奇,他如何领导这么多不同领域的工程团队,并一次又一次在极短时间内取得佳绩。

主持人Fridman表示,他在Memphis的超算集群中看到了一种简化流程的强烈动力,即理解流程后不断改进、不断迭代。

马斯克对此表示赞同:「简化(simplify)说起来容易,做起来却很难。」

作为第一性原理的忠实信徒,他有一个基本的「咒语」。

首先,质疑需求。需求在某种程度上总是愚蠢的,无论提出需求的人有多么聪明,所以先从减少需求的数量入手。

你完全可能得到一个错误问题的正确答案,所以要试着让「问题」本身尽量少出错。

然后,第二件事是尝试删除任何步骤,无论是零件还是工作流程。

这听起来很显而易见,但人们经常忘记。如果你没有被迫恢复至少10%的删除内容,证明你删除的还不够多。

这有点违反直觉,因为大多数时候,人们会觉得,没有被迫恢复删除内容就算是成功了。

这种矫枉过正是必要的,如果你过于保守、永远不需要恢复任何删除内容,那就意味着,系统中会存在很多不必要的东西。

比如,在超算集群上运行算法时出现了一个问题,我的第一反应是首先尝试删除它。

第三件事,才是尝试简化或优化。

这些事情听起来都非常简单且明显,但我自己犯这些错误的次数多得都记不清了,所以才会有这个咒语。

事实上,最聪明的工程师最常犯的错误,就是优化了一个本不应该存在的东西。

第四件事是加速,无论你的预设或者现在的速度如何,即使你认为已经接近极限了,它都可以变得更快。但在尝试删除或者优化之前,不要进行这一步。

最后一步,就是实现自动化。

马斯克的「科幻情节」

Musk:「我经常声称自己是外星人,但没有人相信我。我的绿卡上确实写着『外星人登记卡』」。

众所周知,马斯克的火星移民计划最初的灵感即来自于他小时候看的《银河系漫游指南》。

是否见过外星人,则是他常常被问起,也乐于谈论的话题。

这次与Lex Fridman的对谈也没能例外,马斯克先后提到了库布里克的电影《发条橙》、《星际迷航》、道格拉斯·亚当斯、阿瑟·克拉克与《2001太空漫游》。

马斯克用了很长时间谈论「外星人和好奇心」,并援引了道格拉斯·亚当斯的观点——

「有时给出答案是容易的,提出正确的问题才是真正困难的,一旦你能提出正确的问题,答案就会近在咫尺。」

「SpaceX的目标就是让生命在多行星上存在,这是充分考虑到费米悖论的」。

「费米悖论」由物理学家Enrico Feimi提出,表明了关于外星生命存在性的冲突。一方面,宇宙的规模和概率似乎能够支持「智慧生命在宇宙中普遍存在」的论点;另一方面,完全缺乏证据表明智慧生命在地球以外的任何地方出现过

在马斯克看来,为什么我们还没有见到外星人的理由里,最主要的障碍之一就是我们还不是一个多行星物种。

除此之外,马斯克又重申了「生育率下降是文明崩溃的根源」的论断,并倾情推荐了Will and Ariel Durant的著作The Lessons of History。

试图通过Neuralink减轻人类的痛苦并扩展人类思维的能力、试图在火星上建立一个殖民地、试图探索人工智能在这个世界上的可能性并创造出数十亿个机器人……

这是马斯克正在做的事情:建立未来,同时激励更多人继续建设和创造很酷的东西,包括孩子们。

正如他在播客最后说的那句话——

「Go forth and multiply!」(继续前进并繁衍!)

参考资料:

https://x.com/foxshuo/status/1819939215549051029

https://lexfridman.com/elon-musk-and-neuralink-team/

https://lexfridman.com/elon-musk-and-neuralink-team-transcript

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