馬斯克的“大腦改造計劃”，還需要點亮哪些技能樹？
硅谷鋼鐵俠的傾情安利，讓腦機接口成了一個火到燙耳的熱詞。
7月17日舊金山的一場公開活動中，馬斯克投資的神經(jīng)科學(xué)公司Neuralink公布了最新的腦機接口裝置。“無損植入”“裝備完整”“成功應(yīng)用”，是被重點強調(diào)的特殊之處。
一時間全網(wǎng)都在喊《黑客帝國》來了，話題更是一度延伸到了科技倫理、人機共生等哲學(xué)層面。不過不出所料，很快就有專業(yè)人士出來打臉，認(rèn)為產(chǎn)品遠沒有達到可應(yīng)用的預(yù)期。別問，問就是“畫餅”。
必須承認(rèn)，馬斯克是一個非常善于打破次元壁、將科幻搬進現(xiàn)實的公關(guān)天才。可惜現(xiàn)實與科幻作品最大的區(qū)別就是，藝術(shù)可以盡情放飛腦洞，但技術(shù)想要從0變成100，中間的1到99都是無法省略的步驟。尤其腦機接口這樣牽涉甚廣的交叉學(xué)科，更不會跳過打怪升級的過程直接一步封神。
這也是為什么，馬斯克為我們描繪了一個人機共生的震撼未來，卻又很難具象與明確。那么，馬斯克的成果與真實的腦科學(xué)之間，究竟是以何種關(guān)系共生的？腦機接口未來又將以怎樣的路線圖演進？
腦機接口的“馬斯克形態(tài)”：科學(xué)還是玄學(xué)？
事故后只剩下大腦，也能操控機械骨骼；用腦神經(jīng)指揮機甲與敵人搏斗；甚至將大腦中的意識提取并轉(zhuǎn)移，實現(xiàn)另一種概念上的永生……
乍一聽，你可能會覺得自己走錯了片場——“這也太玄乎了吧！”，而這正是馬斯克與Neuralink公司為人類安排的未來。
按照馬斯克的規(guī)劃，他們打造的腦機連接設(shè)備，包含了為腦機接口系統(tǒng)特質(zhì)的柔性電線、類似縫紉機的穿線機器人，以及讀取大腦信號的電子芯片，安裝完成后，可以通過USB連接大腦，并用iPhone進行控制。往近了說能幫助一些腦損傷患者（例如中風(fēng)、癌癥或者先天障礙）提升生活質(zhì)量；長遠目標(biāo)則是讓所有人實現(xiàn)移動、視覺、語言交流等運動的“腦部操作”。
針對前一目標(biāo)，我們已經(jīng)看到了不少實際的應(yīng)用案例。比如利用神經(jīng)脈沖恢復(fù)聽覺的人工耳蝸；幫助13 名癱瘓者控制肢體的 BrainGate 系統(tǒng)；Facebook靠腦輸出的語音文本界面……但如果設(shè)定一個高可靠、規(guī)?；膱?zhí)行標(biāo)準(zhǔn)，“馬斯克形態(tài)”的腦機接口，似乎只能呆在實驗室里，或者科幻小說中。
首先要知道，理想中的腦機接口都是如何實現(xiàn)的？
簡單來說，就是通過設(shè)備刺激腦部神經(jīng)元，捕捉相應(yīng)的感知信號，對其進行讀取和記錄，進而轉(zhuǎn)換成指令發(fā)送給外部設(shè)備，比如機械臂、電子屏幕甚至物聯(lián)網(wǎng)裝置。
所以腦機接口技術(shù)的核心突破點，就在于三個關(guān)鍵指標(biāo)：
1.腦。
檢測到腦部活動并不難，核磁共振、腦電圖等都可以檢測到大規(guī)模神經(jīng)元的運動表現(xiàn)。但想要通過人力對大腦進行結(jié)構(gòu)重建和功能模擬，需要完整的腦部路線圖來確保人工指令的精準(zhǔn)觸發(fā)與送達。但以目前的腦認(rèn)知水平，基于自發(fā)腦電的任務(wù)識別率只有80%，誘發(fā)腦電的控制精度同樣也達不到使用要求。也難怪馬斯克和Neuralink談到自家設(shè)備時，究竟能做什么，刺激哪些部位，怎么實現(xiàn)的，一律含糊其詞了。
2.機。
腦機接口設(shè)備采集到的腦電信號之后，最關(guān)鍵的一步就是對其進行處理，轉(zhuǎn)換成機器語言被電腦接收，進而達到輔助人類的目標(biāo)。但腦機接口的通信速率還比較低，而且不可避免地會遇到環(huán)境干擾。由于需要在PC平臺上處理信息，所以目前BCI產(chǎn)品的便攜性也很差。
舉個例子，目前基于視覺信號誘發(fā)的BCI通信速率最高，但也只有60-100bit/min。像是通過跟蹤電腦屏幕上虛擬鍵盤的視覺信號，來顯示對應(yīng)的文字，以目前的技術(shù)只能做到每分鐘輸出10個單詞，還必須精神高度集中。這樣的信息轉(zhuǎn)換效率，說一句話、遞一杯水都累個半死，遠遠達不到正常交流、操控自如的水平。
3.接口。
生物相容性，是腦機接口的先決條件。而目前的技術(shù)解決方案都有不少問題，非植入設(shè)備對腦電波信號的捕捉極其不穩(wěn)定，無法實現(xiàn)準(zhǔn)確讀取和控制。而植入設(shè)備，要么采用硬金屬或半導(dǎo)體，很容易引起人體的排異反應(yīng)；要么則是Neuralink所采用的超細(xì)聚合物管線，硬度不足，需要靠“縫紉機”機器人把它“編織”進大腦，這種介入是否會導(dǎo)致神經(jīng)膠質(zhì)增生的組織損傷，馬斯克并沒有拿出足夠有說服力的證明。
這三點限制反映了腦機接口的先天難題：無法真正復(fù)制大腦神經(jīng)云的工作原理及運動細(xì)節(jié)，現(xiàn)有電子技術(shù)無法處理高清腦信號，工業(yè)體系無法實現(xiàn)安全無創(chuàng)隨取隨用的移植，使得腦機接口雖然看上去很酷，卻始終只能在應(yīng)用的邊緣徘徊。
如果我們將腦機智能看做是一個蘊藏著巨大財富的技術(shù)世界，如今的馬斯克就像是拿到了一張局部高糊地圖，就呼吁大家上車跟他一起去尋寶……
相比“腦部改造”，更重要的是腦認(rèn)知與腦模擬 “兩開花”
想要在人類大腦上“為所欲為”，一個真實可靠高精度的技術(shù)路線圖是必不可少的。而這里腦機接口的存在感很低，主要依賴兩個重點領(lǐng)域——認(rèn)路，即理解大腦的結(jié)構(gòu)和功能，以及神經(jīng)信息處理的機制；造路，通過智能技術(shù)模擬大腦運動，推動信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
其中，腦認(rèn)知的訴求帶動了基礎(chǔ)腦科學(xué)的突破，這在各國的腦計劃中都是重中之重。比如美國的腦計劃就提出一個口號——記錄神經(jīng)環(huán)路中每一個神經(jīng)元的每一個鋒電位，填補宏觀意識與微觀電子之間的“明顯的鴻溝”。2016年發(fā)布的“中國腦計劃”， 也將研究腦認(rèn)知的神經(jīng)原理作為學(xué)科制高點。
而類腦智能則從算法角度為人類探索大腦提供了一種途徑。核心在于“模擬大腦”的超級能力，背后包含了一系列應(yīng)用落地的技術(shù)和硬件體系。腦機接口的計算技術(shù)和器件，腦機融合的新模型新方法等等只是類腦智能的其中一個分支。
換句話說，腦認(rèn)知與腦模擬是智能的“一體兩面“，未來想要占領(lǐng)智能的高地，很大程度上要看哪個國家或企業(yè)能率先做到這兩個領(lǐng)域真正地融合發(fā)展。只有二者在現(xiàn)實場景中不期而遇，腦機接口的“大腦改造計劃”才有可能夢想成真。
接下來，腦機接口還需要點亮哪些技能樹？
站在這個角度審視腦機接口，會發(fā)現(xiàn)當(dāng)前階段它更合理的角色，是成為腦認(rèn)知與腦模擬的輔助技術(shù)中的一員，而不是直接上位“大腦指揮官”。
當(dāng)然，終極版的“腦機接口”是那么神奇而迷人，也讓我們?nèi)滩蛔碓O(shè)想一下，想要抵達大腦這片“無垠之海”，還需要點亮哪些技能：
1.人類腦圖譜。傳統(tǒng)核磁共振等腦成像技術(shù)讓人們了解了大腦宏觀結(jié)構(gòu)和功能區(qū)塊，而要實現(xiàn)腦機接口想要實現(xiàn)復(fù)雜的多元任務(wù)目標(biāo)，就依賴于細(xì)胞級分辨率（微米級）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖譜和高時間分辨率（毫秒級）的神經(jīng)元集群的電活動圖譜。這有點無人駕駛領(lǐng)域的高精度地圖，有了它才能平穩(wěn)飆車。目前各國都在這一領(lǐng)域加緊布局，日本的大腦圖譜MINDS就對“普通狨猴”展開了結(jié)構(gòu)和功能地圖測繪；2016年中科院繪制的一張全新人類腦圖譜，就包含了246個精細(xì)腦區(qū)亞區(qū)。未來研究成果的完善與擴大，揭開腦電與腦功能的因果關(guān)系，腦機接口的精確操控或許才成為可能。
2.微電極技術(shù)。傳統(tǒng)腦機接口之所以發(fā)展不起來，一個關(guān)鍵原因就在于臨床上還沒有出現(xiàn)能記錄和處理大量信息的微電極陣列?，F(xiàn)有的半導(dǎo)體尺寸都很大，一些腦機器械需要專家才能操作。如果必須讓一個神經(jīng)學(xué)碩士站在患者旁邊幫他操作，這項技術(shù)顯然就沒有太大使用價值。最后真正擁有機會的，一定是低損傷甚至無損傷的微型電極。
3.半導(dǎo)體技術(shù)。傳統(tǒng)的腦機芯片計算效率很低，只能處理很小一部分神經(jīng)元信號。實驗室中科學(xué)家可以通過PC等外部設(shè)備花費大量時間進行數(shù)據(jù)離線處理，但在實際應(yīng)用時，實時腦機接口則要求最大化的解碼效率，同時還要盡可能少地耗能，總不能隔三差五取出來充電吧。Neuralink最后選擇了自研芯片可能也是出于這種考慮，但持久度如何還有待檢驗。
4.人工智能算法。與其依賴大腦自行完成操作，并為漫無邊際、時有波動的腦電波信號感到困擾，不如將解決的希望放在算法上。相比人腦，算法的可塑性更強。斯坦福大學(xué)就通過機器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測用戶眼動的意圖，幫助光標(biāo)自動移動到特定位置，從而提升了大腦打字的效率。受臨床實驗的限制，目前此類算法的數(shù)據(jù)規(guī)模還比較少，準(zhǔn)確率還有待提升，熱衷于靠腦機+AI改造人類的馬斯克將研究重點放在這里或許可行性與商業(yè)價值更大。
通過上述技術(shù)突破點不難看出，馬斯克預(yù)想中的“半機器人”時代，對基礎(chǔ)科學(xué)、材料學(xué)、通訊技術(shù)及相關(guān)軟硬件的需求都很強烈。或許相比腦機接口這樣炸裂而遙遠的“大風(fēng)口”，這些關(guān)聯(lián)技術(shù)的接連爆發(fā)，才是真正的“金礦”。
與其急于圓一個“黑客帝國”的癡夢，倒不如沿著枯燥而真實的技術(shù)演進路線去一步步打磨與淬煉。
