馬斯克展示 Neuralink 腦機介面

美國當地時間8月28日，馬斯克旗下的腦機介面公司Neuralink 舉辦發布活動，公開了可實際運作的Neuralink設備和自動植入手術設備。馬斯克在發布會上表示，Neuralink的目的是創造能夠解決腦部/脊椎損傷問題的設備，且能夠舒適地放置在腦部。

除了設備以外，馬斯克現場展示了多頭植入Neuralink的豬，並現場展現了讀取腦部活動的狀態，同時指出一個大腦中可以放置多個Neuralink。

關於Neuralink，從2017年開始，我已經寫過兩篇了(Neuralink 1, Neuralink 2 ), 另外關於腦機介面這個學科/行業也寫過一篇評論(論腦機介面)。在這些文章中提到的細節問題不再重複（不過為了理解，還是推薦先讀完這些材料），這裡集中於討論本次Demo.

在上面材料中提到，解決腦機介面實用化問題的根本，在於形成閉環控制系統[1][2]，這需要直接的神經信號讀和寫兩個功能。本次Demo中，也是集中於展示Neuralink在神經信號的讀和寫兩個方面所做過的努力。當然，整體上對於業內人士來說，並沒有什麼新鮮或者意外的東西。具體地：

&>神經信號讀取

使用豬做了實驗，這主要在於豬腦 1）夠便宜；2）夠大；3）夠簡單[3]。這是它相比於猴/猩猩和鼠等傳統模式動物的優勢。使用豬腦因此可以低成本「快速迭代」而且更可能在嘗試中獲得成功。

這一部分的關鍵性展示在於給豬接入電極（初級運動皮層）之後使用讀取的神經信號來估計實際的行走姿態。實際上，這方面的功能 使用非侵入而且便宜的EEG(腦電)就能夠實現[4][5][6]，侵入式的大量電極沒有理由做不好。而且，使用便宜得令人髮指的肌電(EMG)[7]也可以做到類似效果。如果只是為了動作信息預測和讀取確實沒有必要這麼做（安全風險和設備成本以及安裝維護成本）。

這方面電極的表現在意料之中。

&>神經信號寫入

這方面展示了活體腦經電極刺激之後的小範圍放電反應(使用雙光子激發顯微鏡)[8]。當然，活體神經元經電刺激之後的放電反應也並不新鮮[9]。實際上，這也是在實驗中檢測神經元活性的一種標準操作。從神經元經電刺激之後的放電反應到神經信號寫入之間的距離，恐怕比學會爬行到超光速跨時空蟲洞旅行距離還遠(距離無法使用現實世界的量綱衡量)。把這描述成神經信號寫入是完全的「標題黨」(Clickbait)

總體上看，排除宣傳方面的誇張因素，Neuralink本次Demo的表現中規中矩(有一次展示失敗，不過是工程方面的問題)，雖然有馬斯克的光環加持，但不足以扭轉/修改基本的物理和生理原理，以及不到一百年歷史的控制論。其進度顯然已經大幅落後於其之前放出的時間表。其在展示中試圖解決的問題都有現實的更便宜更安全的方法去解決。從目前放出的性能表現，估計還不足以說服倫理審查機構放行人體試驗。個人估計至少還需要補充恆河猴這樣的靈長類動物試驗。

Demo中還用三隻豬展示安全性問題，不過這屬於工程方面的，不計成本總有辦法解決。至於在答疑環節提到的內容，那屬於科幻小說，跟科學沒有關係。

目前其他回答中提到的關於 意識竊聽/攔截/中繼、意念植入、大腦DDoS、電池功率過載、控制信號植、殭屍網路等 方面的擔心，我覺得是想太多了（比馬斯克講的科幻還多）。如果我們真有需要考慮這些問題，那應該是幸福的煩惱，因為這意味這神經信號寫入問題解決了，人腦意識的原理也解決了，人類智能本質的問題解決了。

當然，宣傳中的目標不可能實現並不代表它沒有價值，目前我還是堅持之前的判斷：是一個好的實驗設備，僅此而已。

參考

  1. ^Koyama, S., Chase, S. M., Whitford, A. S., Velliste, M., Schwartz, A. B., Kass, R. E. (2010). Comparison of brain–computer interface decoding algorithms in open-loop and closed-loop control. Journal of computational neuroscience, 29(1-2), 73-87.
  2. ^Chase, S. M., Schwartz, A. B., Kass, R. E. (2009). Bias, optimal linear estimation, and the differences between open-loop simulation and closed-loop performance of spiking-based brain–computer interface algorithms. Neural networks, 22(9), 1203-1213.
  3. ^Sauleau, P., Lapouble, E., Val-Laillet, D., Malbert, C. H. (2009). The pig model in brain imaging and neurosurgery. Animal: an international journal of animal bioscience, 3(8), 1138.
  4. ^Hammon, P. S., Makeig, S., Poizner, H., Todorov, E., De Sa, V. R. (2007). Predicting reaching targets from human EEG. IEEE Signal Processing Magazine, 25(1), 69-77.
  5. ^Hammon, P. S., Makeig, S., Poizner, H., Todorov, E., De Sa, V. R. (2007). Predicting reaching targets from human EEG. IEEE Signal Processing Magazine, 25(1), 69-77.
  6. ^Babu, A. R., Rajavenkatanarayanan, A., Brady, J. R., Makedon, F. (2018, October). Multimodal approach for cognitive task performance prediction from body postures, facial expressions and EEG signal. In Proceedings of the Workshop on Modeling Cognitive Processes from Multimodal Data (pp. 1-7).
  7. ^Oby, E. R., Ethier, C., Miller, L. E. (2013). Movement representation in the primary motor cortex and its contribution to generalizable EMG predictions. Journal of neurophysiology, 109(3), 666-678.
  8. ^Svoboda, K., Yasuda, R. (2006). Principles of two-photon excitation microscopy and its applications to neuroscience. Neuron, 50(6), 823-839.
  9. ^Alarcón, G., Martinez, J., Kerai, S. V., Lacruz, M. E., Quiroga, R. Q., Selway, R. P., ... Valentín, A. (2012). In vivo neuronal firing patterns during human epileptiform discharges replicated by electrical stimulation. Clinical neurophysiology, 123(9), 1736-1744.

作為一個BCI領域的博士生也可以隨便說幾句。主要目的還是想對大眾破一盆冷水。

馬斯克的貢獻是什麼？

採集到顱內的神經電信號已經不稀奇了，BrainGate早都可以幫殘障人士喝可樂打字開輪椅了。

  1. 植入式神經電極硬體也是層出不窮，密歇根電極/猶他電極的等都是典型代表。 除此之外，多年來學界還想著把電極放在硬膜外、硬膜內、貼在皮層上等等。
  2. 然而，困擾這樣硬體領域的問題一直都是如何面對植入感染、長期穩定採集和個性化解剖特徵等巨大風險和代價。
  3. 馬斯克在電極技術方面一直在尋求最優的解決方案。現在這個形如硬幣大小的電極已經是一個很好的結果。

這樣的硬體技術可以為學界的研究提供一個很好的平臺。

只要植入電極就可以了嗎？

這個問題的答案當然是否定的。電極只是採集信號的先決條件，隨後面對的巨大的科學問題。比如：

  1. 只記錄小區域內的單個神經元放電是遠遠不夠的。有限區域只能告訴我們有限信息，大腦作為一個高度協作的系統，需要觀察全腦的神經活動纔可窺探一二。
  2. 每個個體的神經元放電模式都是有所差別，在A大腦中得到的放電模式能否用在B的大腦上？電極今天拿到的信號特徵能否在長期有效使用？這樣關於魯棒性和穩定性的問題一直都是困擾系統實用化的瓶頸。
  3. 高級認知活動，比如情緒、學習記憶等等的電信號是什麼模式？

通過這些問題可以發現，腦機介面的重中之重還是神經信號的編解碼。說直白點，對於大眾提出的需求，比如意識上傳、記憶存儲之類的話題，在神經編解碼領域距離真正解決還有相當長長長長長的距離。

媒體和大眾往往都朝著科幻的方向想，但這些方向還距離我們太遠太遠。

未來當然是有望應用在人腦上的，但別抱太大希望在近期可應用

在週五（8月28日）的一次活動中，伊龍·馬斯克（Elon Musk）透露了有關其神祕的神經科學公司Neuralink及其將計算機連接到人腦的計劃的更多細節

本次發布會顯示的實驗豬，和去年發布會的實驗鼠相比，本質上並無太多突破性進展：

  • ①「LINK」設備相對去年更小：新設備僅為硬幣大小，通過手術置入人的頭骨，並不會顯示在外。馬克斯稱，「這有點像在您的頭骨上植入用細小的金屬絲包裹的Fitbit（一種運動手環）」；
  • ②「LINK」具有全天的續航以及無線充電能力：Link是感應充電的，您每晚都需要將類似於Apple Watch充電器的東西連接到頭部。馬克斯稱，這對於保護大腦免受滲透和損害至關重要；
  • ③「LINK」還具有兆級無線數據傳輸：植入後，Link的電極會檢測神經衝動並將其中繼到處理器，傳輸速度高達200MB/秒；
  • ④「LINK」集成了多種感測器：包括6軸慣性測量單元，溫度和壓力表。

在活動中，馬斯克還炫耀了幾隻頭上植入了「LINK」的豬，並實時跟蹤了這些豬的大腦活動

Neuralink晶元在豬腦中進行了實時測試木木的星星的視頻 · 4095 播放

植入晶元後，可以在顯示器上直觀看到豬的腦電活動。工作人員撫摸它的鼻子時，豬的神經開始興奮。在1024個電極下，豬的腦電信號清晰可見。此外，通過腦電活動，還可以預測豬的關節位置，這和實際的位置幾乎完全吻合，通過這一方式，可以預測到豬身體的運動

馬斯克強調了Neuralink技術可以幫助治療的各種脊柱和神經系統疾病（包括癲癇發作，癱瘓，腦損傷和抑鬱症），此外，他認為還可以幫助人類與日漸強大的人工智慧保持同步

作為活動的重點，馬斯克還展示了第二代手術機器人產品的外觀：具有五個自由度的大型白色結構。該機器人是一臺非常複雜的高精度機器，能夠捕獲大腦位置，然後用幾乎像縫紉機一樣的微細針、線，根據外科醫生的決定將神經連接線放置在正確的位置

Introducing Neuralink木木的星星的視頻 · 1637 播放

到了提問環節，馬克斯亦給出了有趣的回答

  1. Q：我能通過這個設備召喚我的特斯拉嗎？A：當然可以；
  2. Q：可以用來打遊戲嗎？A：百分百可以，可以玩星球大戰；
  3. Q：可以存儲或替換記憶？A：當然，記憶可以存儲在設備中，也可以上傳，或者下載到一個新的人體/機器人；

從Space X到電動汽車特斯拉（Tesla），馬克斯旗下的公司正在向各個領域發起科技最前沿的挑戰。據稱，馬斯克的火箭公司SpaceX現在的價值接近360億美元

但是，馬斯克本質上還是一個商人，所以大肆鼓吹是不可避免的。實際上，這種技術的最早醫學研究在20世紀下半葉就已經出現，在本次發布會亦未見突破性進展。Neuralink的最終目標是實現「全腦機介面」，從而實現「與人工智慧的共生」。但是，眾多研究人員表示，這仍然遙不可及

發布會及 QA 信息總結如下：

- Neuralink 給一隻豬植入了腦機介面，實現了對豬行為軌跡的精準預測

- V0.9 設計簡化，直接連接在顱骨上，不再有外露的設備。

- 通過 1024 個細電極與大腦進行通信，通過藍牙與外部通信

- 植入人體時無需全身麻醉，無出血和明顯損傷，手術時間低於 1 小時，可以自由植入和取出，無任何副作用

- 一個人可以植入多個 Neuralink 設備，它們將無縫運行

- 可以用一整天，支持無線充電

- 可以通過低功耗藍牙與你的手機通信

- Neuralink 計劃通過修改電極和機器人，深入大腦進入皮質，治癒失明和其他疾病，例如運動功能、抑鬱和成癮

- 電極寬度達到亞微米級，隨著時間的推移，用戶可以升級植入設備（指升級硬體設備）

- Neuralink 目前團隊規模大約 100 人

- FDA 2020 年 7 月批准 Link V0.9 突破性設備認證，用於人體測試還需要更多安全審核

- 未來可以備份你的記憶，比如從機器人中恢復

- 與大腦的信息交互經過加密，設備所有硬體都是 Neuralink 通過垂直整合的形式內部自主研發，保證通用安全性

- 首發版價格會非常貴，後續會降到幾千美金，幾臺 iPhone 的價格

- Elon：植入 Neuralink 設備的人可以直接心靈感應遠程召喚特斯拉

- Elon：未來人類可以增加一些額外能力，例如超級視力，可以看到紅外光譜

- Elon：開發布會無意融資或其他目的，希望說服偉大的人才加入 Neuralink，幫助實現產品價格合理且可靠，從而讓任何人都負擔得起

實打實的一些技術突破發布+宏大藍圖描繪，馬斯克的「傳統套路」？

馬斯克把腦機介面的蛋糕畫得過於大，難免引起關於道德的討論。

而這也是馬斯克計劃之內的——沒有爭論就沒有熱度，沒有熱度也就引不來資本的關注。

腦機介面這一領域的想像空間十分大，即便只有一點技術突破，其在醫學上的落地應用便能造福許多人。

來談談國內腦機介面技術在中風康復領域的應用。

目前我國腦卒中（俗稱中風）發病率正在以每年近9%的速度增加，每年新發病例有150萬-200萬人。預計到2030年，國內腦卒中患者將達3177萬人。[1]

這些中風患者除了需要接受藥物治療和外科手術，在康復階段也需要配合大量的康復訓練，才能完全恢復。

但因為傳統的康復方式多是按摩、針灸、器械輔助這樣的，患者都是被動接受訓練，只是單向刺激神經通路，難以激發患者神經主動運動意念。

許多人應該對中風患者在別人的攙扶下艱難走動的畫面有印象，這種疲勞讓許多患者在訓練時經常有抗拒心理，家人不管怎麼勸都不管用。

在缺少有效康復訓練手段的情況下，目前我國中風後遺症患者的致殘率近70%。

除此之外，我國每年新增的需要康復訓練的老年人、殘疾人也有約500萬人。

市場需求很大，但腦機介面可以怎麼用呢？

之前接觸過的案例是把VR和腦機介面結合起來，我嘗試用通俗點的話來解釋。

首先通過VR眼鏡，給患者模擬一個他自己正在走動的場景，通過視覺的接收，刺激患者自身的運動感知神經，產生一個控制信號。

但因為患者的神經受損，他的肢體還無法完全自主運動。

這時藉助腦機介面，機器就可以識別並接收到患者的運動意圖。再把這一信號傳遞給康復機器人，也就是像下面視頻這樣的運動輔助機器人，讓機械幫助患者按照他所希望的運動方式動起來。

腦機介面——腦控康復機器人

患者動起來之後，感覺的反饋能與中樞刺激相結合，有利於受損神經得到有效的康復。

這樣的訓練方式可以讓患者遠離傳統攙扶方式帶來的疲勞、氣餒，

雖然腦機介面聽起來很複雜，其實藉助腦機介面主要能實現的就是「用意念控制機器」。

但這一技術涉及到了神經科學、認知科學、神經工程、材料科學、人工智慧等等學科，門檻十分高，比起「造火箭」、「造無人車」，其複雜度有過之而無不及。

因為這一領域更多還處於科研階段，所以目前國內相關的公司極少，我所知道的只有臻泰智能、博睿康、雲睿智能這三家，上面所舉的例子便是臻泰智能的研發方向。

國外的公司，聽說過也只有Neuralink、BrainGate，還有Facebook曾經發布過的意念實時語音轉換技術（不需要植入設備）[2]。

參考

  1. ^http://www.360doc.com/document/19/1019/14/48548086_867796476.shtml
  2. ^https://blog.csdn.net/QbitAI/article/details/97989658

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