文　刘 洋

　　
　　如果脑机接口变成现实，所有设备都会更智能，智能的内涵也将与现在大为不同。考虑到这个领域和信息技术之间密不可分的关系以及人类大脑在自然科学研究中的卓越地位，所有人都知道，这就是神经科学和信息技术最完美的交叉领域，也是最有可能在未来引导技术变革的前沿技术领域。
　　

神经基础

　　神经元的放电是构建智慧的基础，将采集自人脑内的动作电位组合起来，就可以还原出每一段记忆、支配每一个动作、组织每一个想法。不过，要做到这一点绝非易事。成年人大脑中有大约850亿个神经元，每个神经元都会通过突触与超过10000个同类细胞建立连接。
　　以往，人们只能从大脑外部读取脑电信号，这方面最好的办法就是脑电图。但这种方法既不便捷也不精确，人们要测脑电图就需要戴上特殊的帽子，许多电极也同时被压在头皮上。为了提升测试的效果，研究人员还会故意将头皮弄得较为粗糙，并在头皮上涂抹一层导电胶。之后，每个电极会探测到数千个神经元被激活时产生的电流，并在显示器上显示出来。但令人遗憾的是，这种方法只能探测到电极覆盖位置的脑电活动，对大脑深部的情况仍一无所知。
　　这是因为脑电信号极度庞杂且非常微弱，肌肉因素和环境电流都会对其造成干扰。因此，只有距离大脑皮层足够近才能识别出部分非常强烈的信号，例如当大脑发现某种错误时就会释放出非常强烈的电流，人在清醒、疲劳、困倦进而专注度下降时也会看到脑电强度的迅速变化，现在已经有人利用这项技术提醒疲劳的医生去休息。后来，科学家开始构想出脑机接口这样的概念，通过一种独特设备连接计算机和大脑，使人类可以从外部调控人的生理活动。
　　几年前，这种想法开始变成现实：从2004年开始，已经有13位瘫痪病人被植入了一种名为BrainGate的系统，这套系统的核心是一种植入到运动皮层的微小电极阵列。如果有人想移动鼠标，这些电极就会将信号传递到解码器上，后者将这些信号放大后再转换成其他信号，从而带动外部的机械手臂去操作鼠标。
　　相同时间内，脑机接口还取得了一系列突飞猛进的成绩。2009年，南加州大学的科学家研制出能够模拟海马体功能的神经芯片，并将这种芯片植入大鼠脑内使其成为高级脑功能假体。2016年12月，明尼苏达大学的团队让普通人在没有植入大脑电极的情况下，只凭借“意念”就在三维空间内实现了包括操纵机器臂抓取体和控制飞行器在内的物体控制。到了2017年，斯坦福大学科学家又让几个截瘫患者用意念实现了每分钟39个字母的输入速度。
　　当然，所有这些都还是不具有普遍意义的个案。要想让脑机接口变成现实，科学家还有太多的路要走。首当其冲，他们必须开发出足够优秀的设备。这些设备能帮助他们接近大脑皮层，捕获并分析那里的电信号，而这是脑机接口领域所有工作的基础。
　　

两条路径

　　目前，打造更好大脑植入体的工作有两类，即小型导线电极和非电气的新型传感元器件。
　　当前相对成熟的方法当然还是小型导线电极，这种方法通过在不同的脑区接入可以记录神经元活动的电极来探知大脑的活动情况。尽管听起来非常简单，但这种方法其实面临着几个巨大的技术挑战：首先是设备的集成，要搜集上百万个神经元的电信号就必须将数以万计的电极或者数以百万计的传感器以及相同数量的放大器集成在一平方厘米的面积上，这在当代工业界仍然是个不小的挑战；其次是设备的供电，电池供电肯定是不合适的，因为电池的体积太大且电解液泄露的风险也太高，但科学家还没有找到可以真正解决这个问题的想法；最后是数据的传输，同步扫描超过100万个神经元意味着每秒采集到的数据将超过24GB——大约相当于4部超高清电影，传输这些数据会产生大量的热，这意味着这些数据将无法在颅内存储或者借助无线技术传输出来，科学家必须找到理想的脑信号数据压缩方式。
　　更精巧的电传感元器件因此受到了更多关注。这方面的领导者在布朗大学，那里的科学家发明出一种被称为“神经颗粒”的元器件。这种继承了放大器、模数转换器和数据传输中继器的元器件只有白糖粉末大小，可以撒在头皮上，成千上万粒同时使用也不会引起明显的不适；该领域另一个重要领导者是哈佛大学，那里的科学家正在研制一种可以模糊神经与电子器件之间界限的新型网状组织，这种由柔性材料构成的网状组织可以模拟神经组织富有弹性且柔软的状态，并允许神经元和其他细胞在其内部生长，因此可以避免大脑的排异反应。
　　与这些元器件相比，非电传感元器件概念更新，对人体的伤害更小，但它们的研发难度也更大。例如，科学家在考虑利用弱磁场、光遗传学和超声波的方法记录脑电活动。但由于科学家尚不清楚磁场、光和超声波会对大脑产生什么样的影响，这一方向的进展其实很缓慢。
　　例如，科学界普遍认为功能性近红外光谱技术对无创伤脑电探测非常有价值。利用这种技术时，向大脑投放的光线要么被吸收，要么被反射回来，从而会形成一个关于大脑神经活动的影像。可这种技术测量的指标其实是血氧浓度，而非神经激活程度，这种技术并不能直接反应神经信号的状况。又由于光线会在组织细胞中分散，信号确切源头也很难被识别出来。
　　工业界也在加大对脑机接口的投资。埃隆·马斯克（Elon Musk）的Nurolink寄希望于在8年时间内开发出普通人都可以使用的脑机接口；Facebook也启动了一个“无声语言”计划，以支持科学家开发出一种脑机接口，帮助残障人士实现每分钟100个单词的意念打字。
　　尽管投入和关注度都在增加，但即便是对这一领域最乐观的人也知道，无论是怎样的技术路线，要想清晰地感知并利用这些脑电信号、同时又不对大脑的物理结构造成负面影响都是非常困难的事情，这是一条荆棘密布、因而每次进步都极为艰难和宝贵的道路。
　　

障碍重重

　　要想让这种设想真的变成可以拯救大多数患者生活的创新，工程师和科学家们还需要基础研究领域的大量突破来支撑。例如，加州大学圣地亚哥分校的科学家们已经可以通过对神经信号的大量检测准确预测出斑马雀接下来会发出什么样的叫声，加州理工学院的科学家们也已经揭示出猕猴如何编码它所看到人脸的50个最显著的特征——例如肤色和瞳距。
　　如果进一步细化，科学家就会发现工作量非常巨大。例如，鼠标的移动只需要两个自由度，但灵巧地操作人的手需要27个自由度；视觉皮层的研究人员通常是在环境静止的情况下开展相关研究，但真实世界中的背景几乎一直处在或者缓慢或者迅速的变动之中。
　　这意味着人类距离应用脑机接口仍有非常大的距离。漫长的投资回报期和深奥的前沿科技的结合足以吓退大多数投资人，设计更好的界面也需要诸多学科通力合作，而这，和之前强调细化的科学发展方向背道而驰。毋庸置疑，这些在一定程度上，都会阻碍相关研究的发展。
　　除此之外，工程技术领域还有很多问题需要解决。目前的脑机接口需要让电线穿过头骨和头皮，并将传感器固定在需要搜集信号的脑区。但在这个过程中，人体极易发生感染，植入物在脑区内的轻微移动也可能损害它正在记录的细胞，大脑对异物的免疫反应还会在电极周围产生瘢痕，让这些电极或者传感器的效果迅速变差。更关键的一个问题是：目前的传感器只能记录非常少的部分神经元，每个传感器一次可以记录的神经元数量要经过七年左右的时间才能翻一番，这个与摩尔定律相去甚远的速度也意味着记录大脑的活动还远未完成。
　　到底要多靠近具体神经元是脑机接口制作过程中的另一个关键问题。对于患有帕金森等运动障碍疾病的患者来说，会有相当大的组织区域使用面条般粗细的导线和大电极，记录神经元集合的活动可以用于解码类似抓取某种物体这样相对简单的运动信号。但要生成可以控制某个手指的精细信号，问题就会难上很多，这是因为神经元通常会集合起来放电，汇总这些信号时肯定会牺牲掉很多细节，这也就需要电极或者传感器要距离相应脑区尽可能的近。
　　科学似乎陷入了一个困境：要获得脑信号就必须尽可能接近人脑，但那又意味着对脑不可避免的破坏。所以，在符合预期的脑机接口诞生前，科学也许需要一次伟大的创新，让机器学习和大脑的可塑性真正结合起来。当然，他们在这中间将面临效率和道德的巨大挑战。