脑机相连的狂想，马斯克实现了吗？智源观点：还很遥远

将大脑拷贝到计算机上，似乎遥无可期；但将大脑与计算机相连，却是可行方案。

近日，“科技狂人”埃隆·马斯克用三只猪展示的Neuralink脑-机接口新设备，再次引起人们的狂想。

事实上，脑-机接口作为神经工程学的一个分支，已经有20多年的历史。最早，美国杜克大学通过在猴子脑中植入电极来控制电脑光标的运动，从而开启了脑机接口的研究热潮。随后，匹兹堡大学则进一步在猴子和人体上进行实验，证明侵入式脑机接口不仅能控制虚拟光标，还可以操纵实体机械臂。

 

整体来说，脑-机接口本身主要解决两个问题：

 

1. 如何从大脑中输出正确的信息——记录神经元所表达的信息。

2. 如何将正确的信息输入到大脑——如何刺激神经元。

 

输入及输出信息是大脑神经元的工作，脑-机接口的目的就是介入到这个过程当中。

 

针对Neuralink的研究成果及国际脑机接口领域的研究现状，北京智源人工智能研究院组织专家，进行了一次深度研讨。学者们一致认为，虽然Neuralink此次发布的脑机接口设备在采集信息上实现了重大突破，也体现了该公司较强的工程能力，但Neuralink的研究离成熟的脑机接口还有很长的路要走。总体上，全球脑机接口研究目前还处在早期的实验室阶段，想要实现真正的脑机接口，未来还需要深入探究大脑的认知机理，建议重点支持相关领域的基础研究及重大设施的建设。

整理：智源社区 贾伟 罗丽 单宝平

戴一鸣 靳虹博 殷靖东

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一、亮点与反思

 

清华大学医学院神经工程实验室洪波教授认为，Neuralink这次展示的直径23毫米厚8毫米的微型无线植入器件，让人眼前一亮。

 

其核心亮点有两个：

 

1. 植入器件的微型化和无线传输设计。洪波表示，植入器件设计是侵入式脑-机接口成功的关键，它既要准确采集神经信号，又要尽量减少对神经细胞的创伤，Neuralink团队展示的微型无线植入器件，可以采集传输上千通道的神经放电信号，实现无线接收和充电功能。

2. 负责手术的机器人可自动植入上千根电极丝。洪波认为，如果要植入上千根微丝电极，还要精确地避开毛细血管，人工是无法完成的，马斯克团队设计的手术机器人巧妙地模仿了缝纫机的原理，解决了大量微丝电极植入大脑皮层的问题，从打开颅骨到植入微丝电极，全部由手术机器人完成，该机器人的手术完成度让人惊叹。

但根据马斯克的逻辑，理想中的脑机接口不仅可以帮助研究人员采集神经元信号，还能将特定的指令进行编码，通过脑机接口传达给其他部位，辅助大脑完成信号传出。要实现这一过程，至少需要完成 “采集信号—信号解码—再编码—反馈”这4个过程。目前Neuralink仅在“采集信号”方面获得了重大突破，而在第二个“信号解码”阶段，并没有太大的突破。

 

洪波认为，Neuralink的这次发布会仅在“采集信号”方面获得了重大突破，而在神经信号解码方面没有任何进步，只是简单演示了小猪四肢运动和脑内神经放电的关系，离植入脑机接口与手机通信还有很长距离。如果Neuralink能在接下来的工作中完成解码问题，那么步骤三中的信号编码过程可能没那么困难。不过，步骤四的反馈过程将必然是另一座难以逾越的大山。

此外，在具体技术细节上，洪波认为有三点需要反思：

 

1. 无线传输与神经细胞的创伤控制。洪波认为，上千通道神经信号的无线传送是一个很难解决的技术难题，必须事先压缩再通过蓝牙传送，而大脑中的植入器件事先压缩神经信号会消耗大量电能，还会使植入器件的温度升高，造成对神经细胞的创伤。

 

2. 植入电极的长期安全性以及手术复杂性。马斯克团队采用的金属微丝，在嵌入大脑后不可避免会引起神经细胞的免疫反应，长期植入的安全性和有效性值得考虑。另外，如果采用其他不同的微创植入方案，比如只采集颅内脑电，则不需要手术机器人植入电极丝，手术复杂度也将大大降低。

 

3. 有关神经信息编码的研究。洪教授表示：Neuralink团队只展示了植入脑-机接口芯片的小猪的四肢运动和大脑神经放电之间的关系，体现了神经放电预测四肢运动的能力，是业内成熟的运动信息脑-机接口解码技术，从科学意义上评价，没有什么新意和突破，其人体临床试验还有待研究。

 

针对MUSK BCI的局限性，智源研究院组织的专家研讨会上，多位专家也从各自领域发表了看法：

 

黄铁军，北京智源人工智能研究院院长

Neualink公司的初衷是通过脑机接口技术让人类直连人工智能系统，让生物的自然进化赶上机器的技术进化。从目前的进展来看，其成果虽然对于解决一些脑疾病问题，以及解码大脑的奥秘很有意义，但通过生物智能推动机器智能发展仅仅只是Neuralink的一厢情愿，即使机器智能在机制上与生物智能类似，但速度却比生物高多个数量级，两个系统的连接就像是汽车拉着马车一起跑，没有实际意义。开源语音识别工具Kaldi之父，前约翰霍普金斯大学语言与语音处理中心研究型副教授，现任小米集团语音首席科学家。

 

 

刘嘉，智源研究院“人工智能的认知神经基础”方向首席科学家

Neurallink并未在脑机接口的核心——大脑的解码和编码上作出突破，因此与现有的其他脑机研究一样，只能适用于具有拓扑映射的脑区，即初级视觉皮层、初级听觉皮层、初级运动皮层和初级感觉皮层，所以它的应用场景是帮助失明、失聪、高位截瘫的人恢复初步的功能，而不能对高级认知功能，如记忆、注意、思维、学习等有任何影响或者增强的作用。事实上，因为缺乏对大脑编码的认识，脑机接口的技术在相当长的时间内（至少>10年）将只能停留在帮助有如上所述残疾的人。

 

吴思，智源研究院“人工智能的认知神经基础”方向研究员

这种脑机接口仅在简单任务或疾病治疗方面具有一定的作用，但距离揭示或提升大脑高级认知功能仍有较大的差距。

宋森，智源研究院“人工智能的认知神经基础”方向研究员、清华大学研究员

要真正实现人脑和人工智能的深度对接和耦合，需要对大脑编码机制做大量研究，Neuralink的脑机接口技术对实现通用人工智能意义不大。

 

余山，智源研究院“人工智能的认知神经基础”方向研究员

Neuralink本次发布的脑机接口的主要作用依然局限于在神经科学领域的医疗应用，以及为神经科学研究提供新的工具。

毕彦超，北京师范大学认知神经科学教授

Neuralink脑机接口只是一个简单的脑电采集和接口，没有涉及认知智能。

二、国内外脑机接口研究机构

针对脑机接口的研究，事实上并非Neualink一家。下表是2019年全球最受关注的脑机接口公司Top10名单：

可以看出，在这方面，美国处于绝对的领先地位。开展侵入式脑机接口研究的有3家，均在美国，其中，Neuralink和Kernel公司专注于人类智能（HI）方向的脑科学应用研究，BrainGate专注于医疗健康领域脑机接口应用研究。

在研究方面，美国杜克大学研究团队最早在猴子的脑中植入电极以控制电脑光标的运动。匹兹堡大学研究团队，则进一步在猴子和人体上进行实验，证明侵入式脑机接口不仅能控制虚拟光标，还可以操纵实体机械臂。

 

2019年7月，卡内基梅隆大学与明尼苏达大学合作，研制出了第一款非侵入式的意念控制机械臂，能够跟踪随机移动的计算机光标。

 

国内目前主要有两所大学进行植入脑-机接口的研究：

 

1. 浙江大学。他们通过在猴子和病人大脑皮层植入Utah微电极阵列，运用计算机信息技术成功实现了对机械手的脑-机接口控制；

2. 清华大学。他们和301医院、宣武医院合作，为癫痫病人开展微创植入脑-机接口研究，将记录电极埋在颅骨中（不穿透硬膜，以防破坏神经细胞），可长期稳定采集颅内脑电，已实现脑-机接口打字等应用，针对神经信号传输过程对神经细胞创伤，清华大学医学院和微电子学系联合团队采用新型忆阻器阵列来尝试进行脑-机接口的信号处理，其功耗降低效率可达400倍。

目前，这两个研究组均处于临床前试验阶段。其面临的主要技术瓶颈包括神经信号的无线传输、对神经细胞创伤的控制以及植入电极的长期安全有效性等。

当然，在非侵入式脑机接口方面，有不少高校院所在开展相应研究。

 

2019年，天津大学研究团队通过非侵入式脑机接口实现了每秒输入两个字符的速度；华南理工大学把脑-机接口技术用于昏迷病人的意识评价；天津大学将该技术用于中风后病人的运动康复。针对非侵入式脑-机接口电极不能长期使用的问题，中科院半导体所提出开发干电极的研究。

三、BCI研究现状

脑机接口是一项年轻的研究领域，事实上，全球脑机接口研究目前都还处于早期的实验室阶段。

 

余山研究员提到，在脑活动读取能力方面，即便是现在国际领先的研究机构，比如NeuraLink公司，最多也只能同时记录动物脑中数千个神经元的活动。今年7月份，美国和比利时的一支联合团队，开发了同时记录数万个神经元活动的系统，这是当前报道的最高水平，但这样的记录能力与人脑中近千亿个神经元相比，犹如沧海一粟。

 

另一方面，目前脑机接口的研究，并没有一个统一的研究路径，国内外开展的相关研究都是探索性的。

 

美国从2000年左右开始从猴子的植入脑机接口开始，采用Utah电极硅基微电极阵列插入运动皮层，主攻运动解码，20年来已有数十个顶尖大学和研究所密集攻关，虽然在神经编码和技术体系上取得了很大成果，但因为创伤性和长期安全性的原因，一直没有获得FDA批准。

 

欧洲主要研究开发基于头皮脑电的非侵入式脑机接口，在渐冻人和中风康复病人中有小范围的临床应用，产品化也遇到了困难，也不能算是很成功。

 

目前我国在侵入式和非侵入式两条技术路线都在推进，相对来说，非侵入的基于头皮脑电的脑机接口比较成熟，和世界水平的差距较小，在通讯速率等方面还领先世界水平。而侵入式脑机接口的国内研究相对起步晚，在神经电生理和系统神经科学方面的人才和科学积累薄弱，与美国的差距较大。但目前，清华大学、浙江大学、中科院神经所等团队的积极探索，已经产生了一些非常有新意的电极设计、手术方案、神经传感器技术、神经信号解码方法等，完全有可能另辟蹊径。

 

四、接口发展存在的问题

针对脑机接口当前存在的问题，智源研究院依据专家研讨观点，总结为以下四点：

 

1. 脑科学基础理论尚未取得突破，制约脑机接口技术发展

 

脑机接口技术发展缓慢的原因主要在于脑科学基础研究尚未取得突破。当前，脑科学研究还未能理解大脑的基本结构、信号产生的原理和传递方式，也无法进行全面准确的信号采集、解码处理，更无法实现对大脑进行信号输入。

2. 现有的材料、电子信息等技术无法支持脑机接口实现产品化应用

 

脑机接口的产品化依赖于材料、电子信息技术等领域的进步。目前尚无合适的材料、电子信息技术等支持脑机接口保持长时间稳定的工作。同时，当前市面主流的脑机接口产品依然处于测试阶段，生产成本高，应用难度大，无法解决实际需求。脑机接口距离产品化应用仍需要进行漫长的探索。

3. 脑机接口应用存在一些潜在风险

 

从技术安全角度看，需要解决脑机接口系统植入人体可能带来的健康风险，比如植入带来的组织损伤、机体的排异、感染、系统异常对脑活动的错误解读和意外干扰等。

 

从信息安全角度看，一旦未来脑机接口可以有效读取脑内信息，甚至通过对神经活动的调控向脑内“写入”信息，就会伴随信息内容泄露、对脑活动的恶意干扰甚至操纵等风险。

 

可以预见，届时人类也需要针对脑机接口信息安全设计一系列软硬件，以应对外界入侵，正如现在网络信息安全领域的情景。但随着技术的进步，相信这些风险会逐渐降低，抵御风险的能力也会逐渐提高，总体来看是可控的。

4. 脑机接口研究和应用存在伦理安全问题

 

脑机接口的实验涉及到对人脑活动数据的采集和分析。同时，侵入式脑机接口涉及对脑器官层面的手术和实验。目前，该领域仍缺乏相关的伦理规范，科研和产业界仍处于摸索阶段。

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北京智源人工智能研究院（Beijing Academy of Artificial Intelligence，简称BAAI）成立于2018年11月，是在科技部和北京市委市政府的指导和支持下，由北京市科委和海淀区政府推动成立的新型研发机构。

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