成立兩年，馬斯克著名的腦機接口研究公司 Neuralink 終于在剛剛發(fā)布了其首款產品。與人們的想象相同，第一款產品果然是腦后插管的新技術。

　　具體來說，馬斯克希望人們可以像微創(chuàng)眼科手術一樣安全無痛地植入腦機接口芯片。新推出的打孔器使用激光在頭骨上鉆孔，旨在盡可能減少損害。而縫紉機則可以將一條只有人頭發(fā)絲 1/4 粗細的線路植入腦中，同時可以避開大腦血管。

　　在這條線上是一系列微小電極和傳感器，可從大量細胞中捕獲信息并將其無線發(fā)送到計算機以供分析。

　　Neuralink發(fā)布的縫紉機就上面這個樣子。用激光在頭骨上鉆孔，把電線和芯片植入你的大腦，這種方式你可以接受嗎？

　　馬斯克表示，Neuralink 的腦機接口植入技術計劃實現(xiàn)三大目標：

• 在保證安全性和可持續(xù)性的情況下，逐步提高讀取和寫入的神經元數(shù)量。

• 在每個階段，為有著急切醫(yī)療需求的病患生產設備。

• 讓腦機接口手術如激光近視手術一樣簡單和自動化。

　　「我們不會突然推出神奇的技術，這需要很長時間，」馬斯克表示?！傅艺J為未來人類智力會被 AI 甩在身后，腦機接口可以讓我們跟上 AI 的腳步。所以，讓人腦和機器連接很重要?！?

　　真正的腦后插管

　　Neuralink 新產品的最終目標是在截癱病人身上植入設備，幫助其控制手機或電腦。

　　今天，這家公司首次公布的重大突破是靈活的「線」，這些線的寬度大約是 4 到 6 微米，比人類發(fā)絲還要細。與腦機接口現(xiàn)在使用的材料相比，這種「線」對大腦造成損傷的可能性較小。根據 Elon Musk & Neuralink 發(fā)布的一份白皮書，這些線還為大量數(shù)據的傳輸創(chuàng)造了可能。白皮書摘要指出，該系統(tǒng)可以包含「分布在 96 根線上的 3072 個電極」。

　　除了開發(fā)這種線，Neuralink 的另一個重大突破是：可以自動嵌入這些線的機器，從而實現(xiàn)腦機接口連接。

　　Neuralink 制造的嵌在實驗室老鼠身上的系統(tǒng)，包含 3072 個電極通道。

　　在 Neurallink 開發(fā)出腦機接口之前，世界上第一個類似的系統(tǒng)被稱為「BrainGate」，由布朗大學開發(fā)。相比前者，Neuralink 今日發(fā)布的系統(tǒng)是一次巨大超越。首先，BrainGate 依賴于 Utah Array，這是一組堅硬的針，最多適用于 128 個電極通道。Neuralink 的電極通道比它多很多，這意味著可以收集到更多的大腦數(shù)據。

　　此外，Neuralink 的線比 Utah Array 更軟。更硬的材質可能在長期使用中出現(xiàn)問題：例如，大腦在顱骨內可以自由移動，但植入大腦的針無法隨之移動，日積月累的磨損最終會導致接口損壞。而 Neuralink 使用的高分子細線或許可以解決這個問題——細線足夠靈活，可以隨大腦的移動而發(fā)生不損壞細線本身的位移。

　　但是，Neuralink 的細線比 Utah Array 更難植入，原因在于它非常靈活。為了解決這一問題，Neuralink 開發(fā)了一種「每分鐘自動嵌入 6 根線（192 個電極）的神經外科手術機器人」。從下圖中我們可以看到，它很像顯微鏡和縫紉機的混合體。它閃避開血管的位置，這會減少大腦產生炎癥反應的情況。

　　Neuralink 打造的用于插線的機器人。

　　除了以上部分以外，該白皮書指出，Neuralink 已經開發(fā)了一個能夠更好地讀取、清理和放大大腦信號的定制芯片。目前，該系統(tǒng)只能通過有線連接（USB-C）傳輸數(shù)據，但最終目標是創(chuàng)建一個無線系統(tǒng)。

　　Neuralink 目前正在老鼠身上測試這種平臺的穩(wěn)定性。如果可行，該技術將非常具有前景，有望創(chuàng)造一個通過機器人手術植入的「高帶寬」腦機接口。這種連接將通過上述那種靈活的「細線」（只有頭發(fā)絲的 1/3）來實現(xiàn)，同時記錄許多神經元的活動。

　　用于放大信號并將信號傳輸?shù)接嬎銠C的芯片。

　　這款芯片比人的手指還要小很多，很適合植入人體。「從線上收集到的腦電波信息會通過芯片無線傳輸?shù)饺松眢w之外的接收器上，就像手機的藍牙一樣，」馬斯克表示。

　　Neurallink，馬斯克的黑科技工廠

　　伊隆·馬斯克是如今科技界響當當?shù)娜宋?，他大膽推動了許多關乎人類前途的項目，如電動車公司特斯拉、面向太空的 SpaceX、變革交通出行方式的 Hyperloop，以及面向人工智能技術研究的 OpenAI。此外，還有關乎人類自身進化的腦機接口研發(fā)公司 Neuralink——后者可以說是最為神秘的一家公司，自 2016 年 7 月成立以來，外界對其研究知之甚少。

　　提到腦機接口，人們可能會聯(lián)想到《黑客帝國》中腦后插管的技術，亦或是《頭號玩家》、《刀劍神域》里非接觸的沉浸式虛擬環(huán)境體驗。自成立以來，人們一直在猜測 Neuralink 的工作已經進行到怎樣的程度。此前有跡象表明，這家公司正在研究機器與猴腦連接的「高帶寬」通信設備。這種設備可以通過使用超薄柔性電極一次記錄許多神經元的活動，并提取大量信息。

　　這種技術可以實現(xiàn)一些前所未有的事，比如讓猴子通過腦機接口來打游戲。無論如何，馬斯克的公司今天向我們展示的似乎已是人類在腦機接口方向上目前最前沿的技術了。

　　人類的思想需要與互聯(lián)網無縫連接，這樣我們才能與人工智能保持同步。這是馬斯克早在 2017 年 4 月時發(fā)表的看法。不過在我們都成為半機械人之前，首先得搞清楚金屬芯片和腦神經如何才能協(xié)同工作。

　　在公司剛剛成立時，有報道稱 Neuralink 的第一批產品會被應用于治療腦疾病，如癲癇或重度抑郁癥，這一市場價值數(shù)十億美元。這類植入物此前已被應用于治療帕金森氏病這樣的腦部疾病了。不過在未來，Neuralink 或許會遠遠超出其對醫(yī)療技術的初步探索。馬斯克的最終目標，實際上是消除將人們的思想轉化為語言，隨后通過鍵盤、鼠標等輸入工具傳入計算機中的過程。直接的人機交互可以帶來更快的通信速度，以及更大的「帶寬」。

　　Neuralink 擁有強大的研發(fā)團隊，其共同創(chuàng)始人包括神經科學領域的一些著名學者，包括 Lawrence Livermore 國家實驗室的工程師和柔性電極專家 Vanessa Tolosa，加利福尼亞大學舊金山分校教授 Philip Sabes（主要研究大腦如何控制運動），波士頓大學教授 Timothy Gardner（他曾給小鳥植入微電極，研究鳥類鳴叫），擁有哈佛醫(yī)學院、MIT 電氣工程與計算機系兩個博士學位的 Benjamin Rapoport。

　　與馬斯克旗下的其他公司一樣，致力于新技術研發(fā)的 Neuralink 耗資巨大，迄今為止已經融資 1.58 億美元，擁有約 90 名員工。據美國證券交易委員會（SEC）的文件顯示，今年 5 月，Neuralink 完成了此前 5100 萬美元輪次融資中 3900 萬美元的入賬。

　　腦機接口：未來的交互方式

　　腦機接口（BCI），又名腦機融合感知或大腦端口，是在人或動物腦（或者腦細胞的培養(yǎng)物）與外部設備間建立的直接連接通路。腦機接口的研究對運動、感覺等能力受損的群體具有非常重要的意義。近年來，強大的深度學習技術也被應用到腦機接口研究中，腦機接口也成為深度學習研究者的另一重要方向。

　　現(xiàn)有的腦機接口研究一般分為侵入式和非侵入式接口。隨著深度學習技術的迅猛發(fā)展，越來越多的研究者也開始嘗試用神經網絡進行腦機接口研究，其中既有侵入式研究，也包含對非侵入式信號的解碼。

　　侵入式腦機接口主要用于重建特殊感覺（例如視覺）以及癱瘓病人的運動功能。這類腦機接口通常需要植入到大腦皮層，因此信號質量較高。

　　今年 1 月份，《Science》雜志上發(fā)表了一項關于利用大腦信號進行語音合成的研究。研究人員選取了五位癲癇病患者作為研究對象，手術時在其聽覺皮層上植入電極。他們將電極輸出的數(shù)據轉換成計算機生成的語音，然后使用神經網絡將其重建為人類能夠聽懂的單詞和句子。這一研究對于失語者等無法自主發(fā)聲的群體有著非常重要的意義。

　　今年 5 月份，MIT 的三位科學家也發(fā)表了一份利用深度學習進行腦機接口研究的成果，他們成功地用自己創(chuàng)建的人工神經網絡控制了猴子大腦皮層的神經活動。研究者利用從神經網絡模型中獲得的信息創(chuàng)建了特定的非自然圖像（如下圖），然后將這些圖像展示給實驗中的猴子，結果發(fā)現(xiàn)，這些圖像可以強烈激活他們選擇的特定腦神經元。該實驗表明，人類利用自己創(chuàng)建的人工神經系統(tǒng)成功控制真實神經系統(tǒng)的活動。

　　MIT 科學家用計算機生成的特定圖像。這些圖像與自然圖像存在很大的差異。

　　以上兩種腦機接口研究都屬于侵入式的。這種方式雖然信號質量較高，但也存在一些問題，如容易引發(fā)免疫反應和愈傷組織（疤痕），進而導致信號質量的衰退甚至消失。因此，如果能借助非侵入式方式（如腦電圖）創(chuàng)建腦機接口可能會更加安全。

　　腦電圖是一種利用電極記錄大腦活動的非侵入式技術，但大腦活動和腦電圖信號之間的關系非常復雜，如何「解碼」成為困擾研究者的一大難題。2015 年，Kaggle 舉辦了一場關于腦電圖（EEG）數(shù)據識別的競賽，旨在檢測哪些 EEG 模式對應特定的手臂和手勢動作，如抓取或提起物體。

　　在以不同的方式預處理數(shù)據之后，參賽者需要設計一個神經網絡來執(zhí)行這種分類。這一研究領域的最終目標是開發(fā)平價、實用的假肢裝置，通過大腦控制假肢，幫助截肢者恢復輕松進行基本活動的能力。類似的技術也可以應用于讀取肌肉電激活，從而通過分析激活的肌肉來解碼人試圖執(zhí)行的運動類型。