RajeshP.N.Rao++JamesWu

編譯/李雨蒙

如同古希臘人曾幻想一飛沖天的飛行物，今天我們夢(mèng)想可以將人類大腦與智能機(jī)器相融合，彌補(bǔ)人類有限生命的局限，可是究竟人類大腦能否通過(guò)腦機(jī)交互科技（BCI）直接與人工智能、機(jī)器人或是其他大腦連接，超越人類的極限？我們距離真正成功將自己的大腦與科技連接還有多遠(yuǎn)？當(dāng)我們的大腦被插入電源后，又將意味著什么？

起源：復(fù)原與歸位

最近，大部分的腦機(jī)交互科技都著力于改善癱瘓或患有嚴(yán)重行動(dòng)缺陷的病人生命質(zhì)量。近期，人機(jī)交互領(lǐng)域有多項(xiàng)科技成就發(fā)表。比如，匹茲堡大學(xué)研究人員運(yùn)用大腦中記錄的信號(hào)控制機(jī)器人手臂。斯坦福研究者能從癱瘓病人的大腦信號(hào)中獲取動(dòng)作意圖，令患者可以操作無(wú)線寫字板。同時(shí)，一些有限的虛擬感覺可以被傳回大腦中。

對(duì)于我們主要的視覺和聽覺，視覺嚴(yán)重受損的患者早期使用的仿生眼球，早已進(jìn)入商業(yè)運(yùn)作。目前升級(jí)的版本正在接受人類的檢驗(yàn)。另外，人工電子耳蝸已經(jīng)成為最成功和普及的仿生植入——全球超過(guò)30萬(wàn)用戶都在使用這項(xiàng)植入恢復(fù)聽力。

其實(shí)，最復(fù)雜的人機(jī)交互是雙向的人機(jī)交互（BBCIS），同時(shí)記錄和刺激神經(jīng)系統(tǒng)。目前研究顯示，雙向人機(jī)交互能夠用于增強(qiáng)兩腦區(qū)或腦與脊髓之間的連接，并且重新布置損傷位置的信息以復(fù)原癱瘓的手臂。對(duì)于迄今為止的研究成果，您可以想到腦機(jī)交互已經(jīng)隨時(shí)準(zhǔn)備著成為下一個(gè)用戶必備的酷科技。

為時(shí)過(guò)早

然而，仔細(xì)研究目前一些人機(jī)交互技術(shù)不難發(fā)現(xiàn)，我們?nèi)杂泻荛L(zhǎng)一段路要走。當(dāng)人機(jī)交互發(fā)出動(dòng)作，與體格健全的人使用自己手臂每天輕松做出的動(dòng)作相比，要緩慢許多，而且動(dòng)作不夠精細(xì)和復(fù)雜。仿生眼只能提供低分辨率的視覺；人工電子耳蝸雖然能夠以電子方式傳輸有限的語(yǔ)音信息，但是音樂的信息卻會(huì)扭曲變形。

不過(guò)，并不是所有人機(jī)交互都具有入侵性。無(wú)需外科手術(shù)的無(wú)創(chuàng)式人機(jī)交互就確實(shí)存在。

名為墨菲斯的人形機(jī)器人“阿凡達(dá)”的首場(chǎng)展示，于2006年在華盛頓大學(xué)的神經(jīng)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行。這項(xiàng)無(wú)創(chuàng)式人機(jī)交互，根據(jù)對(duì)所想物體或地址圖片閃現(xiàn)的大腦反射反應(yīng)，推斷出機(jī)器人應(yīng)該挑選哪個(gè)物品，將它放在何處。

可是，所有這些演示都是在實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行的——那里空間安靜，實(shí)驗(yàn)對(duì)象沒有被分心，長(zhǎng)期而有系統(tǒng)的技術(shù)裝置，并且實(shí)驗(yàn)持續(xù)時(shí)間僅僅滿足顯示科學(xué)概念的成立，卻難以證明這些系統(tǒng)能夠快速且健康地在現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)際操作。

對(duì)于植入電極，嘗試讀心引發(fā)了另一個(gè)問題，就是我們的大腦是如何構(gòu)成的？我們知道每一個(gè)神經(jīng)元和它們周圍數(shù)以千計(jì)相鄰的神經(jīng)元構(gòu)成了一幅難以想象的龐大多變神經(jīng)網(wǎng)。而這對(duì)于神經(jīng)系統(tǒng)工程師來(lái)說(shuō)，將意味著什么呢？

因?yàn)榧词棺詈玫闹踩?，也只能讓我們?cè)谝粫r(shí)間聽到大腦中很小一部分的信息，或許我們可以做一些令人印象深刻的事情，可是無(wú)論在何處我們都只能靠近整個(gè)對(duì)話的真相。

去年，一輛由芯片制造商N(yùn)vidia開發(fā)的無(wú)人駕駛汽車出現(xiàn)在新澤西州蒙茅斯縣的道路上，和通用公司、Google和特斯拉所展示的自動(dòng)駕駛汽車有所不同，這輛車的AI技術(shù)能力得到了大幅的提升?？闪钊艘馔獾氖牵鼪]有遵循由工程師或程序員所提供的指令，與之相反，它完全依賴一種通過(guò)觀察人類行為來(lái)訓(xùn)練自己如何駕駛的算法。

但令人不安的是，人類并不完全清楚汽車是怎么做出決策的。事實(shí)上，沒有人真的知道人工大腦的算法是如何工作的，而這恐怕將成為日后的一大隱憂。

互相適應(yīng)，共同生存

盡管存在許多的挑戰(zhàn)，但是我們對(duì)于仿生科技的未來(lái)仍然非常樂觀。我們相信“互相適應(yīng)”的雙向腦機(jī)交互技術(shù)，電子與大腦共同學(xué)習(xí)的同時(shí)，也在不斷回應(yīng)大腦，這是建立神經(jīng)橋（NeuralBridge）的關(guān)鍵步驟。建立這樣互相適應(yīng)的雙向腦機(jī)交互是我們研究的最終目標(biāo)。

近期，在許多疾病治療方面取得的成功同樣令人欣喜，比如糖尿病治療運(yùn)用“電陶材料”——實(shí)驗(yàn)性小型植入通過(guò)直接將指令輸入內(nèi)藏器官，不需藥物治療疾病。此外，研究人員發(fā)現(xiàn)了攻克電子對(duì)生化之間語(yǔ)言障礙的新方法。比如，嵌入式“神經(jīng)蕾絲”或許就有望成為逐步生長(zhǎng)在植入電子元旁邊最有希望的方法，而不是排斥反應(yīng)。具有彈性的納米線探針、彈性神經(jīng)元支架以及玻璃質(zhì)碳界面，在未來(lái)可能同時(shí)允許生物和科技電腦在我們的身體中和諧共存。

從輔助到增強(qiáng)

艾倫·馬斯克的最新科技公司發(fā)布企業(yè)愿景，將致力于通過(guò)腦機(jī)界面科技（BCIS）提高人類能力，在人類與人工智能之間進(jìn)行的裝備競(jìng)賽上提升我們的大腦。馬斯克希望運(yùn)用人體連接科技，需要首先提高人類自身大腦的能力——使我們避免未來(lái)可能出現(xiàn)的反烏托邦現(xiàn)象，在那里人工智能遠(yuǎn)超于自然人類的能力，這樣的景象或許是遙遠(yuǎn)而奇妙的，但是我們不能獨(dú)斷一項(xiàng)奇異想法的可能性。終歸，自動(dòng)駕駛汽車在10年或5年前還屬于科幻小說(shuō)的范疇，而現(xiàn)在已經(jīng)真實(shí)地出現(xiàn)在馬路上。

人類大腦直接與科技相連，也許最終在漫長(zhǎng)的時(shí)光里，通過(guò)科技完成人類進(jìn)化的自然過(guò)程。從使用車輪，到克服兩肢動(dòng)物局限，再到在泥板和紙張上記錄文字增強(qiáng)我們的記憶。這些就如同今天的電腦，智能電話、VR頭盔以及增強(qiáng)腦機(jī)交互科技一般，當(dāng)它們最終進(jìn)入消費(fèi)市場(chǎng)，或許令人興奮，或許令人失望，或充滿危險(xiǎn)，但同時(shí)，也充滿希望。

編譯自《科學(xué)美國(guó)人》