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前瞻网|大脑连接计算机，你的记忆还属于你吗?

前瞻网|大脑连接计算机，你的记忆还属于你吗?
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最近 ， 马斯克可谓风头正盛:特斯拉股价一年之内暴涨十倍 ， 市值超4000亿美元 ， 个人身价也达到1000亿美元 ， 成第四位全球千亿美元富豪 。
美国当地时间8月28日 ， 马斯克发布了旗下公司&ldquo神经连接&rdquo(Neuralink)的最新研究成果:脑机接口 。 发布会不仅展示了新设备 ， 还用猪进行了植入展示 。 实验人员通过读取到的猪的脑电波信号 ， 成功预测了猪的运动情况 。
意识读取是科幻小说中常有的阶段 。 通过植入被读取者脑中的设备 ， 可以读取其意识 ， 窃取各种信息 ， 甚至潜移默化地影响被读取者的行为 。
植入?读取?这不正是马斯克此次发布会的关键词吗?
据此 ， 有人就开始担忧自己的意识会不会被他人窃取 。 要回答这一问题 ， 我们需要先了解脑机接口 。
脑机接口 ， 人脑机器化的开始?
脑机接口(Brain-machineinterfaces,BMI) ， 即建立大脑与外部设备的直接连接通路 。 这一技术的发展始于1925年脑电波(EEG)的发现 。
人的大脑是由数以万计的神经元组成的 ， 神经元由两部分组成:细胞体和神经纤维 。 大脑的灰质是由神经元的细胞体构成的 ， 白质是由神经元的神经纤维构成的 。 脑电波就是这些神经元之间的活动产生的电信号 ， 这些神经元之间的连接有的是兴奋的 ， 有的是抑制的思维活动就是反应这些神经元之间的联系 ， 大脑中的神经元会接收来自其他神经元的信号 ， 当这些信号的能量积累量超过一定的阐值时 ， 就会产生脑电波 。
对脑机接口的研究已经进行了40余年 。 上世纪70年代 ， 加州大学洛杉矶分校研究人员就成功制造出第一台脑机接口设备 ， 并可以通过脑电波控制屏幕上的光标 。 值得注意的是 ， 这种控制是测试人员自己发出的 ， 并没有被他人操控 。
脑机接口的实现需要四步:信息采集&mdash&mdash信息解码&mdash&mdash信息再编码&mdash&mdash反馈 。
第一步中采集的信息是由大脑发出的 。 信息的种类包括神经信号和脑电波 。
采集的途径一般也分为侵入(InvasiveBCI)、半侵入(PartiallyinvasiveBCI)和非侵入(Non-invasiveBCI)三种 。
侵入式主要是向大脑皮层插入电极(如下图所示) ， 以此直接获取神经信号 ， 这种方式所获取的信号质量高 ， 采集的效果更好 。 但是 ， 它却伴随着脑部损伤和信号衰退的风险 。 因此 ， 人体脑机接口尚未付诸行动 ， 科学家多用猴子、小白鼠等对象进行研究 。
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非侵入方式则隔着头皮读取脑电波等信息 ， 这种途径一般借助外部设备 ， 不会对受测试者产生任何创伤 。 具体可以参考医院在检查脑电波时给患者头部佩戴的设备 。 其弊端在于信号递减和外部干扰严重 ， 精确度不够 。
半侵入则接入头皮和大脑皮层之间 ， 会将电极插入大脑 ， 但是到达的深度不及侵入式 ， 其风险和优势均介于前两者之间 。
但是 ， 非侵入式是脑机接口领域的主流方向 。 早期由于技术的限制 ， 研究人员大多是通过非侵入式的脑电波实现脑机互接 。 侵入式后来虽然也有所发展 ， 但是却伴随着较大的手术风险 ， 马斯克此次发布的新设备则很好的解决了这一问题:通过机器人向大脑中植入柔性材料 ， 手术风险和大脑损伤风险都大大降低 。
第二步 ， 信息分析 ， 对收集到的信息进行降噪、去干扰等处理 。
第三步 ， 将分析好的信息编码成目标信号 。
最后一步是反馈 ， 也就是将从环境中获得的反馈信息重新传回大脑 。
2014年巴西世界杯上 ， 一名瘫痪人士通过脑机接口使用外骨骼成功踢动了足球 。 这一过程中 ， 脑机接口在第一步中收集了关于踢动足球的大脑信号 ， 第二步则将这种信号解码并去除外界干扰 ， 随后在第三步中将再信号编码成机械腿的运动信号 。 在最后一步中 ， 踢球时与足球的触觉反馈给大脑 。
人机合一 ， 科幻照进了现实?
意识窃取、记忆读取真的会变成现实吗?虽然马斯克豪言壮语 ， 对人机合一信心满满 ， 但考虑到他在2014曾说过的&ldquo机器人将在5年之内屠杀人类&rdquo这样根本没实现的话 ， 再加上比尔盖茨评价其&ldquo定位就是讲一些言过其实的论调 。 &rdquo马斯克确信的未来真的会到来吗?
根据只言片语就妄下判断太过草率 ， 让我们从脑机接口本身切入 ， 看一看这一未来的可能性 。
就目前脑机接口的成就而言 ， 其实都没有脱离人工智能的范围 。
在这次Neuralink的发布会上 ， 实验人员通过植入猪脑的1024个电极 ， 观察猪的脑活动 ， 通过猪的电路图 ， 可以预测猪关节的位置 。 值得注意的是 ， 用于现场演示的猪植入电极已经有两个月了 。 为什么要提前这么久植入 ， 而不现场全程演示呢?除了考虑到手术植入失败的风险外 ， 还有一个重要因素就是系统需要时间去学习!
说到这里 ， 是不是变得熟悉起来了?大量信号收集+训练+预判的组合 ， 这不就是深度学习吗!
想要达成发布会的演示效果 ， 机器必须收集猪的运动信号 ， 只有在数量足够多的前提下 ， 机器才能深度学习 。 训练完成后 ， 根据猪脑中电极接受的信号就可以做出准确的预测 。
脑机接口的实质是要建立大脑和外部设备的直接连接通路 ， 连接的两个主体中 ， 最为复杂的就是大脑 。 人脑含有约1000亿个神经元 ， 神经元之间的连接多达100万亿 。
大脑位于颅骨内部 ， 外面包裹着三层膜 ， 分别是硬脑膜、蛛网膜和软脑膜 。 在这三层之下 ， 就是形似核桃仁的大脑 。 大脑又包括脑干、中脑、脑桥、延髓、小脑 。 大脑中的边缘系统更为复杂 ， 它包括丘脑、海马体、下丘脑、杏仁体和脑垂体 。 这些每个不同的部分又分管不同的功能 。
毫不夸张的说 ， 大脑的复杂结构不亚于宇宙深空 ， 人类对此的了解还远远不够 。
上面我们详细介绍了脑机接口的四个步奏 ， 可以看出其是一个完整的闭环结构 。 这是脑机接口最理想的状态 ， 就像双向车道 ， 信息有来有回 。 但是 ， 目前很多脑机接口其实都是开环式控制系统 。
开环式控制系统是指信息从人类到机器的过程 ， 这一过程无法逆向操作 。 造成这一困境的原因在于大脑和机器的&ldquo语言不通&rdquo 。
机器和大脑对信息的处理和存储模式是不同的 。 机器发出的信号无法被人脑识别接受 ， 人脑中存储的信息机器也无法识别 。 打破这条鸿沟的关键在与将机器信号转换成大脑可以识别的格式 。 但现在的问题在于:人类对大脑中信息的编码模式一无所知!
举例来说 ， 一只蚊子落到手上 ， 皮肤神经在感觉到被叮咬后 ， 通过神经突触传递信号 ， 大脑收到信号后 ， 视觉系统会加以确认并反馈视觉信息 。 大脑确认后即通过神经使手部肌肉运动 ， 采取抖落或者拍打的方式驱赶 。 在这一过程中 ， 神经突触发挥着&ldquo信息高速公路&rdquo的作用 。
这一过程的描述相当通俗易懂 ， 但问题在于 ， 人类目前不了解在这条&ldquo高速公路&rdquo上奔驰的汽车是如何建造的 。
因此 ， 要想通过机器直接读取大脑中的意识 ， 就目前来说 ， 甚至在将来很长一段时间内 ， 都是绝不可能的 。
在不了解这种编码模式的情况下 ， 目前脑机接口所取得的一些成就其实都是机器学习的结果 。 比如在Neuralink的演示中 ， 机器只能判断猪的关节运动 ， 而无法通过植入的电极向猪脑发送指令 。
此次演示中植入的电极只有1024个 ， 这个数量想要读取人脑中1000亿个神经元的信号是绝对不可能的 。 Neuralink团队也表示 ， 想要成功实现脑机连接 ， 那么最少应该实现100w神经元连接 。 因此 ， 马斯克在发布会上表示可以植入多个Neuralink设备 ， 这也是为了弥补电极数量不足的缺陷 。
即便实现了100w连接的目标 ， 脑机接口还要面对另一个难题:人脑多样性 。
每个人的大脑结构虽然一样 ， 但是思维方式 ， 活动状态千差万别 。 这不仅有先天的因素 ， 后天环境也同样造成了这种差异 。 根据某个人大脑活动训练的系统 ， 无法完美适用于他人 。
总的来说 ， Neuralink这次的发布会上可以理解成是一次炫技 。 如果要展示LinkV0.9和植入设备 ， 那么只需要一只拥有植入设备的猪即可 。 Neuralink此举意在向世人证明其技术的安全性 ， 这也是为年底的人体实验铺路 。
【前瞻网|大脑连接计算机，你的记忆还属于你吗?】斯坦福大学医学院神经生物学教授BillNewsome认为 ， 现在还是人脑研究的初级阶段 ， 谈&ldquo意识控制&rdquo还为时尚早 。


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