硅谷钢铁侠的倾情安利,让脑机模块出了一个火到毛巾耳的热词。7月17日旧金山的一场公开发表活动中,马斯克投资的神经科学公司Neuralink发布了近期的脑机模块装置。
“可用植入”“装备原始”“顺利应用于”,是被重点特别强调的类似之处。一时间全网都在喊出《黑客帝国》来了,话题堪称一度伸延到了科技伦理、人机共生等哲学层面。不过不出所料,迅速就有专业人士出来打脸,指出产品近没超过可应用于的预期。别问,问就是“画饼”。
必需否认,马斯克是一个十分擅于超越次元壁、将科幻搬入现实的公关天才。惜现实与科幻作品仅次于的区别就是,艺术可以乐趣飞来脑洞,但技术想从0变为100,中间的1到99都是无法省略的步骤。特别是在脑机模块这样涉及很广的交叉学科,更加会跳过打怪升级的过程必要一步封神。这也是为什么,马斯克为我们刻画了一个人机共生的震惊未来,却又很难抽象与具体。
那么,马斯克的成果与现实的脑科学之间,到底是以何种关系共生的?脑机模块未来又将以怎样的路线图演变?脑机模块的“马斯克形态”:科学还是玄学?事故后只只剩大脑,也能操纵机械骨骼;用脑神经指挥官机甲与敌人搏斗;甚至将大脑中的意识萃取并移往,构建另一种概念上的永生……乍一听,你可能会实在自己走错了片场——“这也过于玄乎了吧!”,而这正是马斯克与Neuralink公司为人类决定的未来。按照马斯克的规划,他们打造出的脑机相连设备,包括了为脑机模块系统特质的柔性电线、类似于缝纫机的穿线机器人,以及加载大脑信号的电子芯片,加装已完成后,可以通过USB相连大脑,后用iPhone展开掌控。往近了说能协助一些脑损伤患者(例如中风、癌症或者先天障碍)提高生活质量;长远目标则是让所有人构建移动、视觉、语言交流等运动的“脑部操作者”。针对前一目标,我们早已看见了不少实际的应用于案例。
比如利用神经脉冲完全恢复听力的人工耳蜗;协助13名中断者掌控肢体的BrainGate系统;Facebook靠脑输入的语音文本界面……但如果原作一个低可信、规模化的继续执行标准,“马斯克形态”的脑机模块,或许不能睡在实验室里,或者科幻小说中。首先要告诉,理想中的脑机模块都是如何构建的?非常简单来说,就是通过设备性刺激脑部神经元,捕猎适当的感官信号,对其展开加载和记录,进而转换成指令发送给外部设备,比如机械臂、电子屏幕甚至物联网装置。所以脑机接口技术的核心突破点,就在于三个关键指标:1.脑。检测到脑部活动并难于,核磁共振、脑电图等都可以检测到大规模神经元的运动展现出。
但想通过人力对大脑展开结构修复和功能仿真,必须原始的脑部路线图来保证人工指令的精准启动时与递送。但以目前的脑理解水平,基于自发性脑电的任务识别率只有80%,所致脑电的控制精度某种程度也约将近用于拒绝。也不该马斯克和Neuralink谈及自家设备时,到底能做到什么,性刺激哪些部位,怎么构建的,不准含糊其词了。2.机。
脑机模块设备收集到的脑电信号之后,最关键的一步就是对其展开处置,转换成机器语言被电脑接管,进而超过辅助人类的目标。但脑机模块的通信速率还较为较低,而且不可避免地会遇上环境阻碍。
由于必须在PC平台上处置信息,所以目前BCI产品的便携性也很差。荐个例子,目前基于视觉信号所致的BCI通信速率最低,但也只有60-100bit/min。看起来通过追踪电脑屏幕上虚拟世界键盘的视觉信号,来表明对应的文字,以目前的技术不能做每分钟输入10个单词,还必需精神高度集中。
这样的信息切换效率,说道一句话、交一杯水都累官个半死,相比之下约将近长时间交流、操纵自如的水平。3.模块。生物相容性,是脑机模块的先决条件。
而目前的技术解决方案都有不少问题,非植入设备对脑电波信号的捕猎极为不平稳,无法构建精确加载和掌控。而植入设备,要么使用软金属或半导体,很更容易引发人体的排异反应;要么则是Neuralink所使用的超细聚合物管线,硬度严重不足,必须靠“缝纫机”机器人把它“编织”入大脑,这种插手否不会造成神经胶质炎症的的组织受损,马斯克并没拿走充足有说服力的证明。
这三点容许体现了脑机模块的先天难题:无法确实拷贝大脑神经云的工作原理及运动细节,现有电子技术无法处置高清脑信号,工业体系无法构建安全性无创随取随用的重制,使得脑机模块虽然看起来很棒,却一直不能在应用于的边缘游走。如果我们将脑机智能看作是一个蕴含着极大财富的技术世界,如今的马斯克就看起来获得了一张局部高糊地图,就敦促大家上车跟他一起去寻宝……比起“脑部改建”,更加最重要的是脑理解与脑仿真“两开花”想在人类大脑上“为所欲为”,一个现实可信高精度的技术路线图是必不可少的。
而这里脑机模块的不存在感觉很低,主要倚赖两个重点领域——认路,即解读大脑的结构和功能,以及神经信息处理的机制;造路,通过智能技术仿真大脑运动,推展信息产业的发展。其中,脑理解的表达意见造就了基础脑科学的突破,这在各国的脑计划中都是重中之重。比如美国的脑计划就明确提出一个口号——记录神经环路中每一个神经元的每一个锋电位,空缺宏观意识与微观电子之间的“显著的鸿沟”。2016年公布的“中国脑计划”,也将研究脑理解的神经原理作为学科制高点。
而类脑智能则从算法角度为人类探寻大脑获取了一种途径。核心在于“仿真大脑”的超级能力,背后包括了一系列应用于落地的技术和硬件体系。脑机模块的计算技术和器件,脑机融合的新模型新方法等等只是类脑智能的其中一个分支。
换句话说,脑理解与脑仿真是智能的“一体两面“,未来想攻占智能的高地,相当大程度上要看哪个国家或企业能首度做这两个领域确实地融合发展。只有二者在现实场景中不期而遇,脑机模块的“大脑改建计划”才有可能梦想成真。
接下来,脑机模块还必须照亮哪些技能树根?车站在这个角度检视脑机模块,不会找到当前阶段它更加合理的角色,是沦为脑理解与脑仿真的辅助技术中的一员,而不是必要上位“大脑指挥官”。当然,终极版的“脑机模块”是那么神秘而迷人,也让我们不禁来设想一下,想到达大脑这片“无垠之海”,还必须照亮哪些技能:1.人类脑图谱。传统核磁共振等脑光学技术让人们理解了大脑宏观结构和功能区块,而要构建脑机模块想构建简单的多元任务目标,就依赖细胞级分辨率(微米级)神经网络图谱和低时间分辨率(毫秒级)的神经元集群的电活动图谱。
这有点无人驾驶领域的高精度地图,有了它才能稳定飙车族。目前各国都在这一领域集中力量布局,日本的大脑图谱MINDS就对“普通狨猴”进行了结构和功能地图测绘;2016年中科院绘制的一张全新人类脑图谱,就包括了246个细致脑区亚区。
未来研究成果的完备与不断扩大,揭露脑电与脑功能的因果关系,脑机模块的准确操纵也许才沦为有可能。2.微电极技术。传统脑机模块之所以发展不一起,一个关键原因就在于临床上还没经常出现能记录和处置大量信息的微电极阵列。现有的半导体尺寸都相当大,一些脑机器械必须专家才能操作者。
如果必需让一个神经学硕士车站在患者旁边老大他操作者,这项技术似乎就没过于大使用价值。最后确实享有机会的,一定是较低受损甚至无损伤的微型电极。3.半导体技术。传统的脑机芯片计算出来效率很低,不能处置较小一部分神经元信号。
实验室中科学家可以通过PC等外部设备花费大量时间展开数据离线处置,但在实际应用于时,动态脑机模块则拒绝最大化的解码效率,同时还要尽可能少地耗电,总无法隔三差五放入来电池吧。Neuralink最后自由选择了自研芯片有可能也是出于这种考虑到,但长久度如何还有待检验。4.人工智能算法。
与其倚赖大脑自行已完成操作者,并为漫无边际、时有波动的脑电波信号深感后遗症,不如将解决问题的期望放到算法上。比起人脑,算法的可塑性更加强劲。斯坦福大学就通过机器学习模型来预测用户眼动的意图,协助光标自动移动到特定方位,从而提高了大脑点字的效率。不受临床实验的容许,目前此类算法的数据规模还较为较少,准确率还有待提高,热衷靠脑机+AI改建人类的马斯克将研究重点放到这里也许可行性与商业价值更大。
通过上述技术突破点不难看出,马斯克预期中的“半机器人”时代,对基础科学、材料学、通讯技术及涉及软硬件的市场需求都很反感。也许比起脑机模块这样炸裂而很远的“大风口”,这些关联技术的屡屡愈演愈烈,才是确实的“金矿”。与其意图圆一个“黑客帝国”的笑梦,倒不如沿着乏味而现实的技术演变路线去一步步抛光与淬炼。
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