人类的“机械协同进化”：脑机接口的概念、技术与未来

文/冯尚（复旦大学神经生物学博士生）

照片/Ines Cui（佛罗伦萨美术学院策展硕士研究生）

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人类的未来是什么样的？无论是《攻壳机动队》还是《黑客帝国》，很多科幻作品都设想过人与机器的“融合”。人类的智慧和机械的力量共同塑造了地球上前所未有的强大存在——超人。一个多世纪以来，随着生命科学等基础科学领域的不断发展——例如基因编辑技术的发展，以及记录和操纵神经信号的技术——我们似乎终于能够走向这样的未来.

目前蓬勃发展的脑机接口 (BCI) 是被寄予厚望的技术之一。通过记录和处理人脑信号以执行特定的功能，脑机接口的目的是实现人脑与机器之间的直接通信。它融合了神经科学、信号处理、机器学习、机器人系统、材料科学等诸多学科，是目前非常热门的前沿交叉领域。

利用大脑信号来控制假肢的想法最早由 Lloyd M. Nirenberg 等人于 1971 年提出。从那时起，科学家小组试图通过解码大脑的电信号来创建一种更准确、更方便的控制外部设备的方法。到 2002 年，这个研究领域有了统一的名称。随着神经科学和相关技术的突破，脑机接口开始迅速发展——从帮助瘫痪者恢复行动能力的辅助设备，到 Neuralink 等初创公司想要销售的概念产品。

脑机接口的基本思路并不复杂，大致可以分为“三步”：第一，获取脑活动信息，最常见的方式是记录脑电活动；第二，使用算法将大脑连接的信号翻译成预定义的输出命令；最后，将输出命令传递给外部设备以实现特定功能。这个基本思路虽然简单直接，但一旦落到实践层面，就会面临很多技术细节。

脑机接口的第一步是读取有关大脑活动的信息。神经科学家希望通过一定的方法获得每个大脑区域的精确活动，进而解码人的主观体验、运动意图，甚至思维活动。目前，相对成熟并可用于人类的主流“读脑”技术包括脑电图（EEG）、功能磁共振成像（fMRI）、近红外光谱（NIRS）等。他们获得的数据各有优缺点。因此，为了最大限度地提高系统的稳定性，提高信号传输速率，尽可能减少训练时间，脑机接口系统通常会收集和分析多种信号，以相辅相成。

这些读取大脑活动的技术一般根据是否需要将电极植入大脑，分为侵入性和非侵入性方法。脑电图是一种非侵入性技术，研究人员通过脑电图取得了比较好的进展。例如，在2019年发表在Science Robotics上的一项研究中，何斌教授团队通过解码脑电数据，让6名健康受试者通过“想法”成功控制机械臂。

大脑活动测量技术比较（点击放大）

脑机接口的第二步是将大脑的活动信息翻译成特定的输出指令，用于后续的行为。具体来说，它使用特定的分类算法将大脑活动信息分类为特定的“类型”。

这些分类算法具有三个关键特征：使用哪种传递函数；它的适应性如何；生成什么输出指令。传递函数可以是线性的（如在线性判别分析中）或非线性的（如在人工神经网络中）。自适应算法使用复杂的机器学习算法来适应不断变化的大脑状况。

脑机接口对分类算法的基本要求是保证高分类精度。以操纵轮椅的应用场景为例，被试希望通过脑机接口操纵自己脚下的电动轮椅，使其能够按照自己的意愿前后左右移动。那么，每当被试想要“向左移动”时，脑机接口的分类器就应该读取被试此时的大脑活动信号，提取有用信息，并将其区分为“向左移动”的类别。左”，然后向轮椅的电机发送“左移”控制命令。不难看出，保证此类任务成功的关键在于分类算法必须准确、可靠、稳定才能完成每一个分类。这需要仔细选择分类所需的大脑信号特征，使得在与任务相关的活动中，这些特征在不同类别之间存在显着差异，可以被分类算法捕获。

脑机接口的第三步是将第二步生成的输出指令（也称为“控制命令”）应用到特定场景中。输出命令可以是离散量或连续量，取决于具体的应用设备。离散输出通常用于在许多固定值中进行选择（如选择字母），而连续量可用于导航任务（如移动鼠标指针、操纵机械臂等）。

在操控运动器材的场景中脑机接口技术几时可以实现，输出指令的“时间特征与信号强度的匹配”至关重要。以应用脑机接口操纵机械臂和机械手指实现精细操作为例：机械臂和手指的精细运动，涉及多个关节位置的三维运动（如肩关节、肘关节、手指的多个关节），这些运动是由一系列复杂的组装电机协调的。一旦这些电机的动作没有及时精确匹配，或者某些电机的动作过大/过小，都会导致动作不协调甚至卡顿和故障，从而无法完成预期的精确动作。

科幻作品描绘了脑机接口带来的未来图景，但人类仍在与这项技术最初的阵痛作斗争。人们对脑机接口相关学科的基础理论、技术细节和应用场景的探索还处于起步阶段，而这种“初级”可能从学者们期望借助脑机接口完成的任务类型就可以看出——计算机接口。

一开始，人们主要是想通过脑机接口来实现对运动障碍患者的治疗。研究人员使用脑机接口作为媒介，通过将患者大脑的运动皮层连接到特定肢体来帮助患者重新控制自己的身体。后来，科学家们逐渐发现了脑机接口更多的应用场景——比如运动功能康复、机器人控制等，但似乎还比较局限和不成熟。

理论上，根据“脑机接口”的交流内容，可分为初步实现的思维运动接口、外部刺激接口和更高级但尚未实现的情绪思维记忆。界面。

意识形态运动一直是脑机接口的主要目标之一：简单地“想象”自己身体在头脑中的运动（例如想象移动手、脚或舌头），但不是实际锻炼。故意运动在生活中很常见。常出现在普通人的梦中，或者职业运动员比赛前的沉思中。先前的研究已经证实，在思想运动过程中被激活的大脑区域足以触发真正的运动，因此读取这些大脑区域的活动模式或许能够解码受试者的运动意图并通过机械装置实现。

大脑受到外界感觉刺激（如闪光或声音、温度、触摸等）的影响，可以产生相应的脑电信号。外部刺激接口希望通过脑机接口读取外部感官刺激（视觉、听觉、嗅觉、体感等）触发的大脑激活模式，并用它来操纵设备或实现其他应用。在基于EEG的脑机接口系统中，最常见的实验观察内容是“视觉P300”（以下简称P300）。P300是研究最透彻的事件相关电位（ERP））。所谓事件相关电位是指由特定事件类型（如视觉闪光刺激、皮肤电流刺激、听觉刺激等）触发的平均脑电信号。根据定义，P300 是事件发生后 250-500 毫秒。脑电波中出现幅度为5-10毫伏且为正号的脑电波成分。科学家们之所以对 P300 信号如此着迷，是因为它有一个不可替代的优势：大多数受试者都可以产生高精度的 P300 信号，而且这个信号可以在几分钟内校准到适合实验的状态。因此，脑机接口系统可以借助P300信号轻松快速地控制外部设备。

思维-情绪-记忆界面是一个目前还很难实现的想法，即直接读取受试者的情绪、记忆甚至思想。虽然情感和记忆的阅读已经初步在实验动物身上实现（甚至是书写），但这项技术何时能应用于人类仍是未知数。这项技术面临的最大困难是人类仍然不了解大脑产生思维活动的基本原理。因此，即使对大脑进行详细记录，也很难解码出每个区域的激活情况。

脑机接口的连接不应该只是一维的。如果电脑的USB接口只能向外传输文件，而不能接收文件脑机接口技术几时可以实现，你认为它是一个合格的“接口”吗？目前主流的脑机接口就是这样一种单向传输系统：信号从人脑传输到机器，但不能反转。

目前比较成熟且相对简单的技术可能是“经颅磁刺激”或“经颅直流电刺激”，可以穿透颅骨，从外部直接向特定脑区施加电磁场，从而调节兴奋程度或抑制特定的大脑区域。科学家们已经通过这些技术成功地在人脑中植入了有意义且简单的视觉图像，但进一步的突破仍需要脑科学基础研究与相关技术的协同发展。

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近年来，虽然脑机接口取得了诸多突破，但仍面临脑科学基础研究的局限。对于神经科学家来说，人脑高级功能的基本原理和信号编码方法仍然是一个巨大的谜题。事实上，即使是基础的感觉功能研究，神经科学家也只是刚刚迈出了第一步。根据现有的神经生物学理论，科学家们可以对大脑信号进行初步解码，很难再通过翻译取得进一步突破。

此外，技术方法也有局限性。目前，人们普遍认为精细和高级的大脑功能可能是稀疏编码的，即使用尽可能少的神经。编码尽可能多的信息。此外，最近的一系列研究表明，神经元的“时间激活模式”与“群同步”有关，也编码了重要的信息。这意味着高级大脑功能的大脑阅读需要高时空分辨率。然后是人脑和材料的生物相容性问题。 “硬”植入物如何最大限度地减少对“软”脑组织的损害？满足上述要求的技术已经开始崭露头角，但应用到人脑上可能还需要几年甚至更长时间。

不过，在真正实现脑机接口之前，我们还是可以保留一点想象：无论是《攻壳机动队》中的“缸中之脑”还是人类的“假肢化”， 《黑客帝国》中的身心分离。用媒体理论家马歇尔·麦克卢汉的话来说，面对脑机接口，或许所有的技术都是人脑的延伸。不仅如此，我更愿意将“脑机接口”技术的终极发展方向称为万物有灵论——人与万物的互联。

（原载于《新锐周刊》第41期，参考省略）