Neuralink和Elon Musk 的「超級大腦夢」（三）

編者按：本文源自 Tim Urban 的博文《Neuralink and the Brain』s Magical Future》。Urban 是科普類專題長文部落格 Waitbutwhy 的博主，他文風活潑幽默，所寫文章在科技圈頗具影響力。「矽谷鋼鐵俠」伊隆?馬斯克亦是 Urban 的讀者，他曾主動邀請 Urban 報道特斯拉和 Space X 的相關文章，而這次發布的博文則是關於馬斯克成立的致力於釋放人腦潛能的新公司——Neuralink。

在這一系列的第一、二章節中，我們介紹了人類大腦進化史，並對大腦進行了詳細的解讀。而本文作為整個系列的第三部分，將為大家展示現階段腦機介面技術的發展。

附 1：《系列 | Neuralink 和 Elon Musk 的「超級大腦夢」（一）》

附 2：《系列 | Neuralink 和 Elon Musk 的「超級大腦夢」（二）》

Part 3：腦機介面

樹榦（系列二：大腦）已經有了，下面我們來看樹枝吧

來，我們現在先回到公元前 5 萬年，「綁架」個原始人回來。

Bok 你好啊，很感謝你和你的小夥伴們發明了語言。

小意思啦！

你知道嗎，得益於你們的發明，我們創造出很多很棒的東西。為表謝意，我們想帶你去看看。

Bok：好啊，我也想看看你們發明了啥

讓我來計劃計劃行程，我們要帶你坐飛機上天、乘潛水艇下海、到世界第一高樓哈利法塔去看看風景。然後，教你怎麼用望遠鏡觀天、給你看電視、玩手機，再上個網……

好，就這樣，一定會很有趣。Bok，你覺得呢？

天啊，我一句也沒聽懂

Bok 可能被嚇到了。要不我們先向他展示一下，現代人是怎麼交流的吧。

日常寒暄 ing……

怎麼樣？

沒事，我做好心理準備了。就像剛剛一樣，儘管向我展示你們的「炫酷」交流方法吧

額……沒了，我們平時就是這麼溝通的

啊？這和我們差不多啊

Bok 可能會很詫異，在語言的幫助下，我們發明出那麼多不可思議的東西，但是語言本身卻沒有多大變化。如今，我們交流時用的依然是五萬多年前的「技術」。

而且，無論周圍的環境怎麼變、天上地下有多少「奇妙」的機器在運作，我們的身體外形還是老樣子，與 Bok 他們無異。怎麼會這樣呢？

現代人：這個問題我也不太清楚哦。不過，這 part 結束了，你快回去吧，我們還有「下場」呢。

Bok：但是……

事實上，這就是神經工程學分支——腦機界面為什麼會受人關注的原因之一。雖然我們已經用不斷推陳出新的技術多次革新世界；但是有一個技術領域卻時常讓科學家們「栽跟頭」，那就是涉及到我們人類最重要的組成成分——大腦的相關技術。

正因如此，我們現在仍經歷著這些，使用原始人（Bok 他們）發明的技術進行交流、採用比思考慢 20 倍的速度來記錄句子（如打字），以及難以「搞定」腦科疾病等等。

但是數萬年後的今天，這些窘境可能要被打破了，人類下一個革新目標或許就是大腦。

雖然目前有很多不同種類、不同功能的腦機介面（BMI 或者 BCI），但是它們所面臨的挑戰都一樣的：

1）如何從大腦中獲取正確的信息？

2）如何準確地將信息傳達給大腦？

第一個問題關注的是，怎樣從神經元間的「對話」中獲取大腦輸出信息。第二個問題考慮的則是，如何通過模擬或者控制神經刺激來向大腦傳遞信號。

實際上，這兩件事情時時刻刻都在我們的大腦里「上演」。就像現在，你讀這句話的時候，眼睛會做特定的水平移動。實際上，這就是大腦神經元將信息輸出到特定「機器」（你的眼睛），然後其接受命令做出回應的過程。而當你的眼睛開始移動時，屏幕上的光子會進入視網膜並刺激你枕葉（大腦皮層的一部分）中的神經元，讓單詞的圖像進入你的眼睛，傳遞至大腦並刺激特定神經元。通過此過程，你將能處理圖像中的信息以及理解句子的含義。

輸入和輸出信息是大腦神經元的主要任務，同時也是所有 BMI 領域入局者希望實現的目標。

乍一看，這似乎不是多麼困難的任務？大腦不就是一個球狀果凍嘛。而說到皮質，這個我們一直試圖記錄和刺激的區域則像一張大腦外側的餐巾紙。它裡面包裹著約 200 億個如軟性小晶體般的神經元，如果能夠弄清楚這些神經元之間的運作方式，我們對生物、健康等等將會有全新的認識。雖說神經元非常小，但是科學家們連原子都可以分離了，又怎麼會搞不懂比原子大十萬倍左右的神經元呢？原子只是一公里長的「神經元馬路」上的一顆小石頭而已，對吧？

那麼這些目標真的能實現嗎？

基於以上的事實，有人認為這個領域將會取得巨大的進步，我們是可以做到的。

但是當你真正了解大腦之後，你就會意識到，為什麼說大腦可能是世界上「最難解的題」。

所以在討論 BMI 之前，我們需要仔細觀察一下大腦。我覺得深入了解大腦最好的方法是，把它放大 1000 倍來看。

還記得我剛那個說的「皮質餐巾紙」嗎？

鋪平後的大腦皮質

如果我們把它放大 1000 倍來看，那「餐巾紙」48cm 的邊長則相當於曼哈頓區六條街道（或者兩個街區）的長度，大概要花費 25 分鐘才能繞完一圈。不過，大腦只有這兩個街區里的麥迪遜廣場花園（MSG）那麼大（兩個街區的長度和寬度是 MSG 的兩倍多）。

所以說，如果我們把它看做一個城市，我敢肯定，住在這裡面幾十萬人會理解這個比喻。

其實，我選擇把大腦放大 1000 倍的原因是，讓我們更加形象地去了解大腦的尺寸。大腦一毫米的區域相當於一米的長度；而微米級的神經元，則被轉化為更易理解毫米級。另外，兩毫米厚的皮質，變成了兩米高「餐巾紙」。

現在，你可以走到曼哈頓 29 街，這個巨型「皮質餐巾紙」的邊緣，看看兩米厚的內部到底有什麼以及在幹什麼？另外，我們可以分離出一立方米的巨型皮質進行分析，以此來揭示每立方毫米真實皮質的具體工作。

當我們打開這個立方體時，看到的可能是一團糟。所以我們要先把它清空，再將裡面的東西一件件放回去。

首先，我們將立方體內所有的神經元胞體放進去。

關於「神經元胞體大小」這一問題，我和神經科學家聊過。他們說皮質里神經元胞體的直徑通常在 10 到 15 微米之間（微米等於 1/100 毫米）。這意味著，7 到 10 個神經元胞體橫向排列時，才有頭髮絲那麼寬。而在我們的模型裡面，這些胞體的直徑將提升至 1 到 1.5 厘米，像路邊的碎石那麼大。

大腦皮層的總體積大概是 50 萬立方毫米左右，在這個空間裡面有約 200 億個神經元胞體。也就是說，每立方毫米的大腦皮層里含有 4 萬個神經元。將其轉換成我們的模型就是，一立方米的盒子裡面裝有 4 萬多顆碎石。如果我們把立方米盒子平均分成 4 萬個小盒子，那麼每個盒子大約是 3cm×3cm×3cm。這意味著，碎石與碎石間的距離大約為三厘米。

怎麼樣？你可以想像一立方米體積裡面漂浮著四萬多顆碎石是什麼場景嗎？

想不到的話，我們來看看下圖。這是科學家們排除其他「雜物」，使用顯微鏡拍攝下來的神經元胞體圖像。

好吧，這其實也沒什麼神奇的。不過，神經元胞體僅僅是神經元的一小部分而已。每一塊碎石都能發射出大量、曲折分岔的樹突，然後往不同方向伸展。按比例算的話，這些「線路」可達 100 米（大腦皮層間的傳播）或者 1000 米（向下延伸至脊髓或者身體）長。而且他們還很細，每條神經線路只有一毫米厚。因此乍看下去，大腦皮層裡面就像是堆滿了亂七八糟的「義大利電線」一樣。

不僅如此，每個神經元還可以同時與一千到一萬個左右的神經元連通。如果大腦皮質里有 200 億個神經元的話，那就會有超過 20 萬億條神經通路（整個大腦里的神經電線將多達千萬億條）。也就是說，我們的立方米盒子裡面有 2000 萬以上的突觸。

更複雜的是，這四萬顆碎石不僅僅與自己立方體盒子裡面的碎石存在聯繫，其他盒子的神經電線也能與這個盒子的碎石形成連接，或者從裡面橫穿而過。所以說，要記錄大腦中信號的傳播途徑或者刺激特定的神經線路，就像是用肉眼在一大盤義大利面里找出每條的頭、尾部一樣難（但願小腦里的浦肯野細胞不要摻和其中）。

當然，還要提一下的是神經可塑性這件事情。每一個神經元之間的傳遞電壓都不是固定的，每秒鐘可能會有數百次變化。消失、重現、強弱變化，這些將在數以千萬計的突觸間同時發生。

別著急，還沒說完呢。

除了上面說這些，大腦裡面還有另外一種細胞——神經膠質細胞。這種細胞在神經系統中扮演著許多不同的角色，如清掃多餘的神經遞質、形成軸突「保護膜」髓鞘、為大腦免疫系統效勞等等。下面，是一些常見的神經膠質細胞：

那大腦皮層裡面到底有多少神經膠質細胞呢？和神經元細胞一樣多，所以說，立方米盒子里還要再塞四萬個這樣的「怪胎」。

這次真的沒有了，最後把血管放進去就可以了。每立方毫米的皮質里，都有一米多長的毛細血管。也就是說，我們還要把約一公里長的血管塞到立方米盒子中。

一立方毫米大腦皮層里的血管分部圖

神經連接體

目前，美國國立衛生研究院正在開展一個頗具影響力的研究——人類連接項目，旨在創建一個完整、全面的「人腦地圖」。這項研究稱得上是，迄今為止規模最大的一次「大腦測繪」。

為了實現這些目標，研究人員將大腦切成一片片厚度約為 30 納米的薄片。30 納米是什麼概念——三十三萬分之一毫米。（戳我看小鼠大腦切片機）

不過，除了繪製白質中密布的「軸突線路圖」之外，

人類連接項目的科學家們還向我們呈現了小鼠大腦中其他組成成分的圖像。下面是其中的一部分（裡面都沒有血管）：

（在圖像中，E 是完整的大腦片段，F-N 顯示的則是 E 的單獨組件。）

記住了，立方米盒子裡面非常擁擠、複雜而且布滿電線。現讓我們回歸現實，把目光重新放回大腦皮層里的立方毫米盒子中。

對於 BMI 工程師來說，他們不僅要弄明白這些神經元之間是怎麼交流的，還要知道如何激發神經元完成目標任務。我只能說，祝他們好運了！

實際上，即使把大腦放大 1000 倍來看，這些仍舊是非常艱巨的任務。雖然上面提到——大腦皮質就像是兩個街區大的餐巾紙，但是現實中餐巾紙並不是平鋪的，它折摺疊疊地縮在麥迪遜廣場花園（即大腦）頂部。如果只看表面的話，我們只能觀察到不到三分之一的餐巾紙，其餘大部分都藏匿在褶皺里。

另外，就目前來看，BMI 技術的研究仍處於初級階段。第二章節中，我們說到大腦表面覆蓋著層層俄羅斯套娃（包括頭骨）。如果把它們也放大 1000 倍的話，那將是一堵七米多厚的牆。另外，由於大多數人都不願意「拆牆」，將自己的頭蓋骨長時間暴露在外面，所以科學家們必須研發出創傷儘可能小的 BMI 技術，為未來開展較大的範圍人體實驗創造條件。

假設我們已經看透大腦皮質，這些「神奇」的 BMI 技術仍舊面臨著挑戰——如何「穿越」數十米厚的牆，抵達麥迪遜廣場花園內部。

當然要掌握大腦皮質並不是易事，我們上面提到的放大 1000 倍的模型只是一個概念而已。而且大腦中有超過五十萬個這樣的小盒子，如果把它們排成一列，這條隊伍將長達 500 公里，並一路延伸至波士頓或者其他地區。照這樣計算的話，參觀這條路或許要花費 100 個小時。

好了，大腦的問題我們先說到這。下面我們開始聊聊 Part 3 的重點內容——BMI 技術。

第一個問題，是什麼支持科學家和工程師們研發 BMI 技術的呢？

那是因為，如今他們已經研發出可以記錄、刺激神經元的儀器（我們暫時先關註記錄的部分）。下面我將為大家一一介紹：

BMI 工具

就現階段的技術水平來看，我們應該從以下這三個方面去考量 BMI 工具的有效性：

1）規模：同一時間內可以記錄多少個神經元

2）解析度：工具接收到的信息的詳細程度。這裡說的解析度分為空間（神經元「定位」的準確性）和時間（記錄信號時反應的迅速性）兩類。

3）入侵性：是否需要進行創傷性處理，如果要，到底有多需要？

長遠的目標是同時實現以上三點，不過目前還未能完成。所以科學家們要做的是考量——「我應該拋棄哪一條標準」。每個工具之間並不存在高級、低等之分，研究人員要做的是權衡各 BMI 工具利弊。

下面我們正式開始介紹，目前科學家們正在使用的工具：

fMRI：功能性磁振造影

規模：高（它可以顯示整個大腦的信息）

解析度：空間解析度達中低水平，而時間解析度則較低。

入侵性：無創式

fMRI 是一種經典大腦記錄工具，可為科學家們提供大量的腦部信息。不過，fMRI 並不是 BMI 研發中常用的技術。

fMRI 誕生於 20 世紀 70 年代，是由基於 X 射線的 CAT 掃描技術演變而來的。不過 MRI 使用的不是 X 射線，而是磁場（無線電波或其他信號）。

這是一整套完整的腦橫截面圖

fMRI 使用磁共振技術來跟蹤大腦內血流量的變化。為什麼呢？因為大腦區域活躍運動時需要消耗更多的能量，需要血液供氧；所以跟蹤血流情況，可以推測出大腦的活躍區域。

fMRI 的大腦成像圖

當然，大腦里本就有血液，但是圖像僅僅顯示出血流量增加（橙色/黃色）以及降低（藍色）的地方。另外，由於 fMRI 可以掃描整個大腦，所以它的成像一般是三維的。

點擊播放 GIF/151K

fMRI 具有大量的醫療用途，比如確定腦中風後，大腦哪個區域的功能還能保持正常運行等等。目前，fMRI 技術已經為神經科學家們提供了大量的大腦信息，而且幫助他們發現了大腦某些區域的特定功能。另外，fMRI 還具有安全、無創等優勢，因此有利於科學家們開展大腦實時掃描研究。

不過剛剛也提到，fMRI 技術最大的缺點就是解析度不高。與電視機一樣，fMRI 掃描圖像也具有自己的成像像素——三維的立體像素。

隨著科學技術的持續發展，fMRI 成像體素的尺寸不斷縮小，使其空間解析度提高至立方毫米級別。大腦的體積大約為 120 萬立方毫米，所以 fMRI 掃描成像時將會把大腦劃分為約百萬個小立方體。不過這樣的尺寸，對於神經元來說依舊很大，每個像素可以囊括數以萬計的神經元。

而且更嚴重的問題是，fMRI 技術的時間解析度較低，得出的血液跟蹤數據準確性不高，且有一秒鐘左右的延遲時間。一秒鐘聽起來雖然不多，但是這已經夠神經世界革新幾輪了。

EEG：腦電圖

規模：高

解析度：空間解析度非常低，時間解析度可達中、高水平

入侵性：無創式

近一個世紀以來，EEG 一直把一個電極陣列罩在患者頭上。請看下圖：

或許對於 2050 年的人來說，EEG 是一種非常原始的大腦技術。但是在這個時代，EEG 依然受到學界的青睞，因為它是實現無創型 BMI 技術的途徑之一。下面是大腦不同區域的腦電記錄圖：

腦電圖可用於傳遞包括癲癇症、睡眠模式、麻醉劑量狀態等等在內的醫療信息。

另外與 fMRI 不同，EEG 具有相當好的時間解析度，能夠迅速捕獲大腦中的電信號。值得一提的是，儘管頭蓋骨（不良導體）的存在降低了腦電圖記錄時的精度，EEG 依然能表現出良好的時間解析度。

想像一下，大腦就是一個大型棒球場，場上的觀眾就是一個個神經元，裡面沸騰的人聲則是在神經元之間來回穿梭的信息。在這一場景下，EEG 就像是靠在體育場外牆上的麥克風。它可以聽到裡面人群的歡呼聲、哨聲，也可以通過這些聲音預測球場內的戰況。不過，也就這樣而已了。

ECoG：腦皮層電圖

規模：高

解析度：低空間解析度，高時間解析度

入侵性：具有一定創傷

ECoG 原理與 EGG 類似，都使用了表面電極，不同的是 EEG 是無創的，ECoG則需要破開顱骨，把電極放到大腦表面進行檢測。

雖然看著有點不太舒服，但是它比腦電圖有效多了。沒有了頭蓋骨的干擾，ECoG 的辨析度可達一厘米，時間分辨靈敏度也可提高至五毫秒。此外，檢測時 ECoG 既可放置在硬腦膜上方，亦能置於其下方：

我們再拿體育場作為比喻，這次的 ECoG 麥克風進到了體育場裡面，可以近距離觀察人群。所以說，ECoG 接收到的聲音比 EGG 清晰，為更好地區分人群中各部分發出的聲音創造了條件。但是這種改進是要付出代價的——需要進行入侵性手術來實現。不過，這種入侵式手術的創傷性較低。一位神經外科醫生告訴我：「與其他入侵式腦科手術相比，這種需要在顱骨上打洞、把檢測儀器放置到硬腦膜下面的手術的創傷性相對較小。」

LFP：局部場電位技術

規模：低

解析度：空間解析度處於中低水平，時間解析度則較高

入侵性：創傷性大

現在我們來說一種基於微電極的大腦技術。形象來說，就是向你的大腦里插入幾根「針」。

腦外科醫生 Ben Rapoport 向我講述了他的父親（精神病學家）是如何製作微電極的：

在我父親那個年代，微電極都是手工製作的。他們會把直徑約為 10 到 30 微米的極細金屬線（如用金、鉑或者銥製作成細線）插入一毫米寬的玻璃毛細管中，然後將毛細管放置到火焰上均勻加熱。加熱至玻璃變軟，他們便開始拉伸毛細管，讓其變薄並把金屬線包裹於其中。最後移開火焰，待其冷卻後便能製得——玻璃絕緣微電極。這種電極由外面的絕緣玻璃，以及包裹在裡面的金屬導體組成，其尖端約為幾十微米。

隨著科學技術的持續發展，除了這種手工微電極外，目前還出現了一些使用硅晶片以及集成電路技術製造的微電極。

實際上，LFP 的使用方法非常簡單，只要把幾根這樣的電極插入大腦皮層中（插入約一到兩毫米即可）即可。然後，電極便會搜集一定範圍內神經元間傳遞的電信息。

LFP 兼具 fMRI 的較好的空間解析度及 ECoG 較高的時間解析度。所以說，LFP 可謂是這幾個 BMI 工具中各方面解析度最為優良的一個。

不過可惜的是，LFP 在其他標準上的表現卻不盡如人意。

與 fMRI、FFG 和 ECoG 不同，基於微電極的 LFP 技術只能記錄插入處小範圍內的信號。而且，它所造成的創傷最大——微電極需要深入大腦內部。

在棒球場內，LFP 就像是一個專屬的麥克風，懸掛在特定位置，可以快速、準確地捕捉這一範圍內的聲音。不過，它只能搜集特定區域的信號。

最近，科學家們還研發出一種多電極陣列。它的原理與 LFP 相同，不過一個陣列由 100 個 LFP 組成。

在一個邊長為四毫米的正方形上，有 100 個微小的硅電極。你可以從下圖中看出它到底有多尖銳。

單細胞記錄技術

規模：微小

解析度：超高

入侵式：創傷性極大

為了擴大 LFP 的信號記錄範圍，科學家們將微電極的尖端設計為半球狀，從而加大其外表面積；同時還降低電極的電阻（這不是準確的專業術語），以此提高 LFP 搜集到外周微弱信號的幾率。

我們接下來要介紹的單細胞記錄技術，亦採用了針狀電極，不過它的電極電阻較大且尖端極鋒利。這樣的設計，將能幫助電極排除外界「噪音」，在非常近的距離（可能為 50μm）里偷窺單個神經元的「私生活」。雖然它的檢測範圍極微小，但是其解析度確是最高的。

順帶一提，你可以點擊這裡聽一聽神經元的「歌喉」。（你聽到的是轉化為音頻的神經元電信號）

為了提高單細胞記錄技術的檢測水平，科學家們研發出一種名為「膜片鉗」的技術。膜片鉗拋棄了極尖細的微電極，採用玻璃吸管作為「收集器」。這種毛細吸管會把皮層上的神經元直接「吸入」管內，進行直接檢測。所以說，膜片鉗搜集的神經元信號更加精確。

另外，膜片鉗技術還具有一個優勢。與我們上面討論的技術不同，膜片鉗可以直接與神經元進行接觸。這意味著，除了搜集神經元信號之外，它還能通過電流釋放、恆定電壓等方式來刺激特定神經元（其他方法也能刺激神經元，但是只能刺激整個區域的神經元）。

隨著技術的持續發展，未來將會出現一種名為「尖銳電極記錄」的技術——電極穿透細胞膜、直接進入細胞內部進行研究。科學家們認為，當電極足夠尖銳時，細胞膜會「封住」電極並保持外表完整性。這種情況下，我們將能更加直接的記錄及刺激神經元。不過，被刺穿的神經元的存活時間不會太長，所以說這種技術的時效性較短。

我們再回到體育館內，如果說單細胞記錄技術是夾在觀眾領口上的麥克風，那麼膜片鉗和和尖銳電極記錄技術則是安裝在觀眾聲帶裡面的麥克風。這樣我們將能了解比賽全程，某位觀眾的情緒變化。但對於「球場上正發生什麼事情」、「周圍觀眾的反應如何」等等問題卻不得而知。

這些就是我們目前比較常用的 BMI 工具。雖然技術的成就和進步令人稱奇，但是對於未來的人類，這些技術或許與石器時代的工具無異。他們可能無法理解，我們為什麼要在記錄範圍以及高解析度間權衡？為什麼要打開頭蓋骨才能研究大腦……

不過，拋開他們的局限不說，這些工具確實幫助了我們逐步了解大腦，以及研發下面這些早前的、神奇的 BMI 技術。

1969 年時，一位名為 Eberhard Fetz 的研究人員將猴子大腦里的某條神經元與它面前的儀錶盤進行連接。當猴子思考過程中刺激到這條神經元時，儀錶盤上的指針會轉動，Fetz 會獎勵猴子一顆香蕉味丸子。隨著時間的推移，猴子「啟動」儀錶盤的速度越來越快，並以此來獲取更多好吃的丸子。所以說，猴子逐漸掌握了激發這條神經元的技巧，科學家們無意中發明世界上第一個真正意義上的腦機介面。

不過在接下來的幾十年里，這類研究一直未能取得相應的進展。直到 90 年代中旬，這類技術的腳步才逐漸加快。

鑒於我們對大腦以及電子硬體的了解都處於初級階段，所以科學家們構建的腦機介面技術大多針對他們最為熟悉的大腦區域，如運動皮質區、視覺皮質區等等。

另外，順應市場需求，目前科學家們的研究方向幾乎集中在恢復殘疾人功能、減輕患者病痛上。

現階段的 BMI 產業仍處於嬰兒萌芽階段，不過不久的未來，這項技術將賦予人類神奇的力量，並為我們開啟一個全新的世界。下面我們來看看如今的 BMI 技術，然後以此為線索，想像一下 2040 年、2060 年或者說 2100 年的世界將會變成什麼樣子。

打個比方：

這是 1950 年時艾倫?圖靈建造的計算機——Pilot ACE。同時，它還是那個時代的尖端科技。

回到現今：

當你閱讀下面的例子時，我希望你可以按照這樣的思路來想像：

從Pilot ACE到iPhone 7

≈

從下面每一個 BMI 技術到_______

希望大家打開腦洞，想像一下橫線處的未來世界。我們待會兒再回到橫線這裡。

我從閱讀過的所有資料以及與專業人士的交流討論中，總結出了目前 BMI 領域的三個「主力」：

早期 BMI 技術#1：把運動皮質當成「遙控器」

文章在 Part 2 里提到過運動皮質，如果你忘了，請看下圖：

「大腦中各個區域的具體分工分別是什麼」這個問題可能會讓我們困惑不已，不過運動皮質除外。因為神經科學家們已經確切地知道運動皮質每一部分連接著你哪一個特定的身體部位（還記得上面提到的 homuncilus 嗎？）。

另外還有一點很重要的是，運動皮質在人類大腦的信息輸出中扮演者重要角色。我們做的每一件事，幾乎都是由運動皮質操控的（至少與身體有關的都是）。所以說，人類不需要學習如何通過運動皮質操控身體，因為大腦已經把運動皮質當成「遙控器」使用了。

舉起你的雙手。好，現在放下。明白了嗎？你的手就像是一個玩具無人機，當大腦拿起「運動皮質遙控器」，按下按鈕時，「無人機手」會起飛、著陸。

簡單來說，基於運動皮質的 BMI 技術就是，進入運動皮質內部、接收「遙控器」發出的指令，然後將其傳遞至某些可以做出響應的機器上。神經束是連接雙手與運動皮質的橋樑，而 BMI 要做的則是在運動皮質以及電腦之間建立聯繫。

舉個例子，一種基於准系統的腦機界面可以幫助一些脖頸以下癱瘓或截肢的人，用大腦直接操控屏幕上的滑鼠。

要實現這一目標，需要在運動皮質中植入一種包含 100 根「針」的多電極陣列。實際上，導致病人癱瘓的原因大多由皮層與脊髓間的連接部位「罷工」造成，所以說他們的運動皮質一般都能正常運行。鑒於此，安裝好多電極陣列植入物後，研究人員要求癱瘓病人嘗試「移動」他們的雙手。雖然他們的雙手動不起來，但是運動皮質依舊像「沒事人」一樣，繼續發射相應的信號。

研究人員發現，當人們移動自己的手臂時，他們的運動皮質釋放出大量信號。不過，每一個神經元通常只對某種特定的運動感興趣。簡單來說，負責操控手向左移動的神經元，對於其他方位的運動都不感興趣。這意味著，使用者可以利用這個神經元告知電腦他是否有向左移動雙手的想法。不過，僅此而已。但多電極陣列「監聽」的神經元不止一個，它的電極有各自的檢測對象。所以實驗過程中，當被試者向右移動手臂時，陣列中或許會有 38%的電極接收到相應信號，而向左移動時，可能會有 41%的電極收到「來電」……經過大量的重複實驗後，電腦可以通過數據分析結果，總結出在 X-Y 軸平面中，不同移動方位相對應神經元的活躍模式。

在此基礎上，我們可以把數據整合到系統中，然後讓測試者嘗試用大腦直接「操控」滑鼠，並證明方法是可行的。以下視頻的內容是——BrainGate公司利用運動皮質 BMI 技術，讓使用者無需動手，直接用大腦來玩電子遊戲。

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既然我們可以用 100 個神經元來「指揮」滑鼠的移動；那為什麼不能用它們來操控機械臂，喂你喝一口咖啡呢？這就是下面這位四肢癱瘓女士正在做的事情：

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另一位同樣是四肢癱瘓的女士，則進行了一次F-35 型戰機的模擬空中飛行。此外別說是人了，猴子現在也學會了用大腦來操作輪椅。

當然，現在的研究遠不止這些，由巴西 BMI 工程師 Miguel Nicolelis 領導的研究團隊研發出的一款完整的外骨骼。而且在外骨骼的幫助下，一名癱瘓男子成功為世界盃開球。

本體感受

移動這些「神經假肢」，需要藉助能夠記錄神經元信號的技術。雖然這項技術已經證明是有效的，但是如果要實現更進一步的動作（例如拿起東西）這遠不夠，我們需要的是一個包含信息傳遞和刺激的迴路。你可能沒有想過，我們能夠拿起一樣物品的能力，依賴於手部皮膚傳輸回來的大量感官信息（亦稱為「本體感覺」）。舉幾個例子，我看過這樣一個視頻——1 位手指麻木的女士試圖點燃一根火柴。儘管她並沒有殘疾，但點燃火柴對於她來說依舊是一個不可能完成的任務。另外，視頻的開頭還拍攝了一位正在與病魔戰鬥的男人。他的運動皮質非常健康、完整，但卻完全失去了本體感受。也就是說，要讓假肢變成一個幾近真實的手臂，它必須具備能夠傳遞感官信息的能力。

事實上，刺激神經元比記錄他們的傳遞信息難多了。研究人員 Flip Sabes 向我解釋道，

可以記錄神經元的活動模式，並不等於具備自己重新創建這種活動模式的能力。用太陽系中的行星作為比較：我們可以看到並記錄行星的移動沒錯，但是如果把這些行星都混合在一起，讓你重新恢復某一行星的原始狀態就沒有那麼容易了。由於行星間會互相影響，所以即使我們把這個行星放回原位，它也無法按照原來的軌跡運行。同樣，神經元亦不是「孤軍奮戰」。此外，只刺激特定神經元並不是一件簡單的事情，一般情況下都是「一次打死一片」。

針對這些痛點，Flip 的實驗室試圖從大腦入手找到解決方案。在早前的實驗中，如果你在猴子成功激發某一特定神經元時，給予它果汁作為獎勵。最終，猴子將找到激發那條神經元的方法，而這條神經元所「遙控」的任務也會發生改變。這意味著，運動皮質發布的命令並不是控制身體機能的唯一途徑。當然，只有在 BMI 技術足夠成熟的時候，我們才能抄「神經重塑性」這條小路以更快實現目標。打個比方，如果說模擬觸感、壓力等等感官信息非常困難的話，我們或許可以向大腦傳遞其他信息。剛開始時，大腦可能會不適應，但是隨著時間的推移，這種信號將會成為一種新的觸覺感受。這種新概念被稱為「感官替代」，是目前 BMI 技術發展的方向之一。

在這些研究進展中，或許還會萌發出一些突破性的想法及研究項目，如腦對腦交流等等。

Nicolelis 他們就曾做過這樣的實驗，將兩隻分別位於巴西和美國實驗籠里的小鼠，通過電線、腦植入晶元與計算機相連接，從而建立起它們彼此間的腦電波傳播迴路。兩隻小鼠所處的實驗籠大致相同，都放置著兩個踏板。但不同的是，巴西的小鼠知道觸碰哪一個踏板會帶來獎勵，而美國的小鼠則什麼都不知道，只能從巴西小鼠的腦電波里獲取信息。如果實驗過程中，兩隻小鼠拉動了相同的踏板，它們將能獲得獎勵；如果不同則沒有。結果表明，隨著訓練次數的增多，它們表現出了一種協同合作的狀態。小鼠雖然分隔兩地，但是他們亦能影響對方的腦電波——美國小鼠的成功率本為 50%，與巴西小鼠建立聯繫後，成功率躍升至 64%。（這裡是小鼠實驗的視頻）。

前年，美國科學家們甚至在人類身上開展了這項實驗。研究人員要求兩位測試者分別在不同獨立的建築中，一起合作玩遊戲。他們中可以觀看遊戲屏幕的測試者，頭戴 EEG，並努力想如何移動雙手及按下「射擊」按鈕。另外一邊只有手持操縱桿的測試者則需要通過腦電波傳過來的信息，適時按下「射擊」按鈕即可。

早期 BMI 技術#2：人造耳朵 & 人造眼睛

下面我要來介紹一下——為什麼可以使用 BMI 技術來恢復失明者的視力及失聰者的聽力。

第一，與運動皮質一樣，感覺皮質同樣是一個科學家們了解的較為全面的區域之一。

第二，在許多早期應用裡面，我們還不需要「動」到大腦，只要從受損的地方——耳朵和眼睛入手，找到如何將這些損傷部位與大腦重新連接起來的方法。

我們上面已經介紹過，運動皮質主要是通過記錄神經元間傳遞的信號來獲取大腦信息的。而人造感官的作用原理卻完全不同，它要做的不是獲取信息，而是刺激神經發送信息。

實際上，近幾十年來人造耳蝸植入物已經取得了一定研究進展。

我們是怎麼聽到聲音的？

當你覺得自己「聽到」「聲音」的時候，實際上發生的事情是：

我們認識中的聲音，其實就是在你頭部周圍空氣分子的不同振動模式而已。吉他弦、人的聲帶、風等等，這些東西發出聲音，都是自身振動而產生的。它們振動時會帶動空氣分子產生類似的振動波，並以同心球的模式向外擴展。

而耳朵則是將這些空氣振動波轉化為電脈衝的機器。每當空氣（水或者任何具有振動分子的媒介）進入你耳朵的時候，它會把空氣中的振動波精確地轉換成電信號，並傳遞相應的神經末梢。這時聽力神經會激發一種動作電位，並將這些電信號傳送至聽覺皮層進行處理。我們把這種接收聲音信息的過程稱之為「聽力」。

大多數失聰或者聽力障礙患者的神經系統、聽覺皮層一般都是正常的，而出現問題的地方大都是——耳朵。他們的大腦和其他人一樣，都已經做好接收電脈衝信號並轉換為聽覺的準備。不過，他們的耳朵已經丟失了搜集振動波及翻譯為電脈衝的功能。

另外，耳蝸會按照頻率對輸入的聲音進行排序。下面是一張很酷的圖表，它顯示了為什麼低頻聲音會一直傳遞至耳蝸內部，而高頻聲音則在入口處就被處理了？（以及為什麼耳朵具有一定的聽力範圍）

耳蝸植入物由具有麥克風的微型計算機（位於耳朵上）以及延伸至耳蝸的電極陣列組成。

因此，聲音可以被麥克風（耳朵頂部的小鉤子）收錄，並進入這個能夠過濾無用聲音頻率的棕色的東西裡面。這個棕色結構將會通過皮膚、電導將聲音信息傳遞至計算機的其他部件之上，隨即轉化為電脈衝並發送到耳蝸深處。在這裡，電極不但要過濾無用信息，還要像聽毛一樣刺激聽覺神經。這是植入後的外觀：

簡而言之，人造耳朵與耳朵執行的任務並無差異，從聲音到脈衝，再到聽覺神經。

聽一聽，佩戴耳蝸植入物後，聲音會是什麼樣子？

好像不太好聽，為什麼？因為要像聽力正常人士一樣接收到較為豐富的聲音信息，至少需要 3500 個電極，但是目前大多數的人工耳蝸植入物只有 16 個左右。

我們目前還處於 Pilot ACE 時代，所以技術可能會「粗糙」一點。

但不可否認的是，如今的人工耳蝸的確是一項突破性技術，它讓失聰及聽力障礙人士重新聽到言語、對話。

現在不少聾啞嬰兒的父母，在嬰兒約為一歲的時候就為他們安上人工耳蝸植入物。像下面視頻中的嬰兒，他第一次聽到聲音的反應非常可愛。

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同樣在恢復視力這一領域裡面，我們也研發出了一些視網膜植入物。

失明或者視力障礙通常情況下是視網膜出問題了。在這一背景下，視網膜植入物所執行的功能與耳蝸植入物相似（儘管關係不太直接）——視網膜植入物「履行」眼睛的日常職責，並以電脈衝的形式將信號傳遞給神經系統。

不過，視網膜植入物的結構較為複雜。第一個視網膜植入物是 2011 年 FDA 批准的、由 Second Sight 公司製造 Argus Ⅱ植入物。視網膜植入物如下圖所示：

它的工作原理是：

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我們的視網膜上大約有一百萬個神經元，但視網膜植入物只有大約 60 個感測器。使用這種技術後，失明及視力障礙人士只能看到事物模糊的邊緣、形狀、光線，以及一些黑白圖像，但這已經比什麼都看不到要強很多了。值得關注的是，科學家們表示，不需要一百萬個感測器，只需要 600 到 1000 電極就可以滿足日常的閱讀以及面部識別。

早期 BMI 技術#3：腦深層刺激技術

這裡要先追溯到 20 世紀 80 年代末期，當時腦深層刺激技術還是一種略顯粗糙的工具。但是，它改變了不少人的生活。

這是一種不涉及與外界溝通的 BMI 技術，它的主要目標是使用腦機連接技術改變內部的東西，以此來治療及強化自己。

腦深層刺激技術一般使用一到兩根電極線，有四個特定的電極「安置處」。電極插入大腦時，一般會到達邊緣系統的某個特殊部位。腦植入完成後，還要再把一個起搏器植入胸部與電極相連接。就像下面這個「苦瓜臉」的男人一樣：

這種電極可以做的事情，其實還很多：

減緩帕金森病患者的震顫癥狀

降低癲癇發作的嚴重程度

幫助人們擺脫強迫症

另外，還有一些目前仍處於實驗室階段（尚未得到 FDA 批准）的研究。例如，用於減輕包括偏頭痛、患肢疼痛在內的慢性疼痛疾病；用於治療抑鬱者、PTSD；甚至把其與身體其他地方的肌肉刺激相結合，共同來恢復或者重新訓練中風及神經性疾病的患者……

章節四正在趕來的路上……

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