美国最新技术来了,专搞人的脑子
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NO.2583-脑机接口
文字:东君
制图:果 / 校稿:通麦 / 编辑:果
写在开头:
近期,我们的专业作者将在我们的“知识星球”分享不同领域的知识、个人体验、行业信息
①本期
▶主题:就业这么难,经历过很多不同赛道的人都看见了什么?
分享人:夏虫
1,我脱下长衫的第一份工作(世界前200高校硕士vs职业教育销售,我的所见所感)
2,志愿者经历(打工子弟学校支教、国际大会外语导游、给经济困难的阿根廷人志愿翻译)
3,一些实习的所见(某教育巨头企业助教、体制内一份实习后又去了某二线大厂,反差究竟多大)
4,临时决定放弃读博,找工作的趣闻(最远的单程通勤2.5小时,工资最低的那家HR以家太远的理由拒绝了我)
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每一年,世界都在飞速地变化。一大批新的科技已箭在弦上,比如我们耳熟能详的ChatGPT、文心一言、Midjourney,更新迭代的速度都远比我们人类要快得多,让打工人有种前有狼后有虎的感觉。
但还有一些速度更快的,就等着某一天突然出现超级产品震撼我们的三观,比如——脑机接口。
去年5月26日,埃隆·马斯克创立的脑机接口公司Neuralink宣布:旗下的PRIME项目——精确机器人植入脑机接口,已获得美国食品药物管理局(FDA)批准,将开始进行人体临床研究。
去年9月,Neuralink开始招募大脑植入试验的人员
(图:reuters)▼
Neuralink成立于2016年,用马斯克的原话说:“其目标是建立人与计算机之间快速的交流通道,尤其在人类输出信息方面,大大超越目前缓慢的鼠标键盘技术。”
此前,Neuralink已经完成了许多动物实验,例如通过植入大脑的芯片、让猴子可以用意念控制屏幕上的光标。
9岁的猕猴Pager
通过植入大脑的Neuralink芯片玩视频游戏
(从下面的铁管可以喝到奖励的香蕉奶昔)
(图:Neuralink)▼
通过一系列安全性的技术审核后,PRIME获得的人类实验许可,标志着这一研究向实际应用又迈出了重要的一步。
脑机接口是什么?
脑机接口(Brain-Machine Interface, BMI)是开发机器与神经系统进行直接信息交互的技术。这种直接信息交流,绕开了任何肌肉运动和感觉器官,而且是相互的。
一方面,机器可以通过读取神经活动产生的电磁信号获取大脑的意图。例如:人们可以只凭脑中的意图,就控制手机和电脑、操纵机械臂、用扬声器说话,甚至建立人与计算机之间直接的思维连接……
科幻迷:这题我熟▼
另一方面,机器也可以通过对特定神经元集群的电刺激,向大脑输入信息。这就是将图像、声音等转化为神经信号,直接输入大脑的相关皮层,就可以绕开眼睛、耳朵,带来视觉和听觉的主观体验。
这样的前景至少对各类残疾人士是莫大的福音,目前大部分脑机接口的研究,也都被限制在帮助失能者、神经疾病患者重新拥有类似常人的能力。
比如一种完全植入ALS患者的脑机接口
患者们再也不用羡慕霍金的那台高科技轮椅了
(图:NEJM.org)▼
PRIME目前的主要方向正是如此,帮助瘫痪患者用意念操作电子设备,此外Neuralink也在进行帮助盲人恢复视力、脊椎病患者获得重新控制身体能力的研究。
当然对于马斯克这样的人来说,这显然只是一些初步的目标,他对脑机接口的长远设想是建立人机之间的高效沟通渠道,消除两者之间的鸿沟。
马斯克的目标,一如既往的“宏大”
不过未来的事,谁说得准呢
(图:panGenerator)▼
脑机接口分为侵入式与非侵入式两种模式,马斯克的PRIME项目属于侵入式,其特点是需要在颅骨上开一个小孔,将芯片的电极插入大脑皮层特定区域,用以直接读取神经元产生的细胞外电信号。
不同的路径示意
最主要的区分就是需不需要开颅▼
PRIME的侵入式脑机接口示意
(图:Neuralink)▼
侵入式脑机接口的优势是可以获取高质量、高时空分辨率的神经信号,从而获得精细的大脑信息,但这种技术难度高、风险大,属于脑机接口领域最硬核的方向。
非侵入式脑机接口则不需要在颅骨开孔,而是通过脑电图、核磁共振等方式获取神经系统信息。这种技术风险低,但因为隔着颅骨,无法对特定的神经元集群进行“监听”,只能“听见”大范围脑区的宏观活动。这就根本上,就决定了它能够获得的信息比较有限,一般只能解读大脑的整体状态,例如清醒程度、情绪等等,很难精确地获得特定的意图、知觉等信息。
比起入侵式脑机接口
这种“满脑电极”的非侵入式脑机接口似乎更常见
(图:cybathlon)▼
打个比方:非侵入式脑机接口就像在一座喧闹的球场上空,只能听见无意义的嘈杂声,或者大量观众一起喊的口号声;侵入式脑机接口,则可以让你选择球场中任意一个区域,听见其中每个人具体在说什么。
侵入式脑机接口无疑具有更广阔的技术前景,但目前大部分脑机接口的工业化尝试都是非侵入式的,这主要还是受到技术水平、成本、风险所限。在侵入式脑机接口取得重要突破之前,非侵入式脑机接口依然会是市场主流。
比如目前已经开始产品化的智能人工假肢,只需采集一些皮肤上的肌电信号,通过AI的解析就可以精细地控制机械假肢。但严格意义上,这甚至不是“脑”机接口。
一种仿生上肢假肢的工作原理示意
整个假肢系统同时集成了触摸、动觉和运动意图▼
此外,还有一些所谓的“半侵入式”脑机接口,在手术难度上小于侵入式,但信号质量自然还是不如侵入式。
在大脑中植入芯片!
对于侵入式脑机接口这个最具挑战又最富前景的方向,PRIME是当前的领军者之一,它开创了大量的新技术,堪称一项多学科交叉的工程奇迹。
PRIME的植入物是一块硬币形状的芯片——N1。N1上带有64根导线,每根导线前端有16个电极,用以采集不同神经元的电信号。
N1的结构和大小示意
(图:Neuralink)▼
显然,1024个电极(即使后续会大大增加)对于数以千亿计的大脑神经元,还是一个杯水车薪的数字。
幸运的是,许多大脑信息只在很小范围内的神经元中就可以获得。例如运动皮层某个区域的少数神经元,就可以表达将屏幕上的光标移往不同方向的意图。这就为初级“读心术”提供了可能。
PRIME首先通过功能核磁共振等方法,确定植入芯片的位置,这在不同个体间大致相似,但也有一些偏差。
具体而言,需要将MRI和CT扫描对齐
在术中确定植入物在颅骨表面上的位置
(图:Neuralink)▼
位置确定后,切开头皮,用特制的开孔器,在颅骨上打开一个与芯片同样尺寸的圆孔,再剥离下面的硬脑膜,这时大脑皮层组织就露出来了。一台叫R1的手术机器人,会在光学系统的辅助下,将N1上的64根导线一一插入大脑皮层中。
N1的导线比发丝还细,同时插入过程还需避开人眼无法看见的毛细血管,此等精细的工作只有机器人才可以完成。
R1手术机器人
(图:Neuralink)▼
微小的导线尺寸,使得同样的空间可以插入更多导线,获取更多的神经元信号,也大幅减少了大脑皮层的损伤、免疫反应和疤痕组织。值得注意的是,这些都是此前侵入式脑机接口面临的难题。
R1用来插入导线的金属针也非常细,由激光研磨,只有10-12微米宽,相当于红细胞的尺寸,减少了插入过程对皮层组织的损伤。
金属针由Neuralink定制的飞秒激光磨机制造
不到一分钟的时间就能在针尖上塑造出几何形状
(图:Neuralink)▼
研究者事先划定好插入导线的区域,具体每根线的精确位置由R1自动判定,以避开微小的血管。
检查看看有没有都避开血管
(图:Neuralink)▼
每根导线上的电极可以检测到周围不远处神经元发放的动作电位,然后实时传输给N1。
导线的位置很大程度为随机,因为大脑神经结构异常复杂,个体间也存在差异。研究者只能确定一个尽可能小的区域,然后在其中随机采样。同时,有些导线也许根本无法采集到有用信息。
插入导线后的大脑皮层区域
(图:Neuralink)▼
导线的数量决定了能够获得信息的丰富度,N1已经能在猴子大脑中获取在屏幕上移动光标的动作意图,Neuralink计划在下一代芯片上安装十倍以上的导线和电极,届时有望获取更丰富的信息。
R1的导线插入只需大约20分钟,此后N1将被放置在颅骨的圆孔中,与颅骨表面齐平,再缝合头皮,等头发重新长出以后,就看不出植入痕迹了。
N1植入后的横切面
(图:Neuralink)▼
N1的数据传输和充电过程都采用了无线方式,保证了使用者的行动自由。为确保长期安全工作,N1经过了大量专门设计和测试,包括抗冲击、防水、电池安全性、生物友好性、电路发热程度等,而且整个系统可以便利地进行升级。
以不同的距离和角度为N1无线充电的演示
(图:Neuralink)▼
PRIME团队还在不断改善各方面工作,例如在不切除硬脑膜(DURA)的情况下插入导线(让导线从脑膜中穿过),从而进一步减少对人体的损伤。
如何解码神经信号?
N1在汇集各个电极的信号后,通过蓝牙将它们实时发送到计算机等外部设备,再由那些设备上的软件对其进行解码,此时就进入了脑机接口的软件层面——解读神经元信号背后的含义。
Neuralink想象中把脑机接口技术运用到日常的场景
会有手机、基座等外部设备
(图:Neuralink)▼
需要注意的是,N1本身就会进行一些数据的本地预处理,以减少数据发送量。但考虑到N1的尺寸、电量和发热限制,大部分解码工作仍需在外部设备中进行。
解码软件的核心是一个人工神经网络,由于每个电极一开始采集的神经元信号,其意义很大程度是未知。因此在手术完成后,需要对植入者进行一系列认知测试,用以训练这个人工神经网络,直到其可以将神经元的兴奋模式解码成准确的动作。
已经开发出的用户app
N1记录到的大脑信号将无线传输到此程序中进行解码
(练习用大脑控制移动鼠标光标的界面)
(图:Neuralink)▼
一个很有趣的现象,因为只有(人工)神经网络能够理解(自然)神经网络,所以即使训练完成后,人类可能也难以理解这个黑箱系统中的具体工作原理。
训练完成后,植入者的相关意图,就会被转换成光标的移动、文字、语音、机械臂的动作等等输出了。
从N1传输来的1024个通道的神经元活动
输入人工神经网络(右侧)后,输出特定的动作意图
(图:Neuralink)▼
别看整个过程非常复杂,实际在理论上可以非常迅速,甚至比正常的大脑到肌肉的神经传导更快。植入者的动作发起速度,可能还会超过普通人。
另外还可以通过植入芯片向大脑皮层输入信号,模拟外界感官刺激,产生特定的知觉。
通过直接向大脑视觉皮层输送编码后的摄像机图像
让盲人重新获得视觉
这项研究已经在猴子实验中获得确定成果
(图:Neuralink)▼
目前而言,侵入式脑机接口最大的局限性,也许就是只能接触较小的脑区,读/写有限的信息。由于脑的信息加工和存储分布在整个脑组织各处,如果PRIME需要更广泛的信息,只能在颅骨上开更多孔洞,植入更多芯片,甚至将颅骨上部替换为某种蜂窝网格结构。
颅骨,这个保护了动物亿万年的球形容器,或将成为脑机接口的最大屏障。
不过,看起来Neuralink对其
医生团队的开颅水平很有信心
(图:Neuralink)▼
除了Neuralink,近几年其他许多脑机接口团队也获得了重大突破。
2021年5月,斯坦福大学Willett团队解读了动作皮层关于笔画的编码,让瘫痪者可以通过在脑海中“写字”输出文字。
借助这套皮质内脑机接口系统
患者每分钟可打出90个字符
然后由系统自动识别生成字母
(图:HHMI)▼
2022年6月,约翰·霍普金斯大学团队通过植入芯片,让一位瘫痪者通过意念控制机械臂。
患者植入电极阵列后
经过几个月的练习就可以通过脑机接口自主进食了
(图:APL)▼
2023年8月,加州大学Chang团队将芯片植入瘫痪者Ann的语言皮层,通过解读数十个基本语音信息的神经编码,让患者可以通过在脑海中“默念”输出语句,速度最高达每分钟78个单词,已经接近日常交流水平。
植入大脑皮层的芯片
让失语18年的Ann重新“开口说话”了
(图:Pete Bell)▼
还有相对悠久的脑深部电刺激(DBS)技术,目前也获得了更大的发展。通过在深层脑组织植入电极,用开关控制电刺激,可以缓和抑郁症、帕金森症等疾病的症状,目前国内外都已有大量的临床手术案例。
脑深部电刺激,俗称“脑起搏器“▼
目前的脑机接口研究,绝大多数旨在帮助失能者、神经疾病患者恢复常人生活状态,因而很少引起伦理问题。但脑机接口的技术本质,决定了它极易成为某种制造“超级人类”的技术(PS:这甚至就是马斯克等人对脑机接口的技术愿景)。
一旦脑机接口技术让一部分人拥有了超过常人的能力,例如超强的记忆力、学习能力、反应力、感官知觉、输出效率等等,就会引发巨大的伦理问题。
速读速记不再是梦?
(图:网络)▼
首先,这无疑会带来巨大的不公平,进一步加剧社会分化,普通人类在经过机器强化的超级人类面前几乎会失去竞争力。
其次,与机器和网络的直接连接,可能对使用者产生重大的安全和隐私问题,甚至在一定程度上,让使用者面临被控制的危险。
影视剧中家长使用脑机技术以掌握孩子的一切
她可以查看女儿所看到的一切事物
甚至可以控制女儿让她看不到危险的东西
(图:《Black Mirror》)▼
最后,脑机接口的发展、超级人类的出现,会逐渐模糊人机之间的界限,让人类的生存状态发生根本的改变。
《终结者》、《黑客帝国》、《机械公敌》等等电影中的场景也许都会变为现实,意识上传、思维永生等科幻题材也可能实现。
《黑客帝国》中的脑机接口
将人的脑部活动完全“复制”到系统当中▼
这一切,或许将导致人类这一物种最终消失,“进化”成另外一种“智能体”。就像著名的硅谷作家、奇点理论提出者——库兹韦尔,在《灵魂机器的时代》一书中设想的那样:“届时,我们今天所钟爱的、拥有的一切,将发生翻天覆地的改变。”
也许,多数朋友都或多或少会对这一天感到惶恐。但如果它如蒸汽机和电力的普及一样无可避免,或许我们能做的就是做好自己,并时刻保持对最新事物的理解与学习的能力。
笔者用AI绘制的未来超级人类设想图
几乎整个大脑都与机器连接▼
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Musk E, Neuralink
An Integrated Brain-Machine Interface Platform With Thousands of Channels
J Med Internet Res 2019;21(10).
Pisarchik AN, Maksimenko VA, Hramov AE
From Novel Technology to Novel Applications: Comment on “An Integrated Brain-Machine Interface Platform With Thousands of Channels” by Elon Musk and Neuralink
J Med Internet Res 2019;21(10).
Willett FR, Avansino DT, Hochberg LR, Henderson JM, Shenoy KV (May 2021). "High-performance brain-to-text communication via handwriting". Nature.593 (7858): 249–254.
Fiani B, Reardon T, Ayres B, et al. An examination of prospective uses and future directions of neuralink: the brain-machine interface[J]. Cureus, 2021, 13(3).
https://neuralink.com/
https://twitter.com/neuralink
https://www.youtube.com/@neuralink
https://en.wikipedia.org/wiki/Brain%E2%80%93computer_interface
https://changlab.ucsf.edu/
*本文内容为作者提供,不代表地球知识局立场
封面:《EVA 序》
END
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