太长不看版：
我们很有可能在不久的将来把人脑和电脑无缝结合（脑机接口）
脑机接口技术的三大评分标准：神经元数量、精确度、侵入性。
侵入型技术精确度高，但涵盖的神经元数量少、不安全；非侵入型则相反。
最近的技术突破有神经蕾丝和神经灰尘----这两个发明将碾压传统技术。
草雉素子：“巴特，不要忘记，只要你联网，我就在你身边……我走了。”
在电影《攻壳机动队》里，人类把大脑接上电缆，通上WIFI，改装成了性能爆表的电子脑。
在这个世界中，你转转眼珠，就能把想象变成可交互的场景；不动一根手指，就能呼叫自动驾驶汽车停到你家门口；只要你愿意，耳边随时可以传来MC天佑用思维创作的直播喊麦；吐血之前在脑海里喊“停”，整个世界就会突然鸦雀无声。
学习是什么东西？能吃吗？你的大脑连着云端的超级AI，拥有无限可扩展的认知能力，可以瞬间把互联网上的信息变成你的知识。或许你还买了一个“永久保存意识”套餐，当你的身体消失后，你还能以信息的形式在网上晃荡。
当然，网上有无数个与现实世界同样真实的世界，各自有它们自己的金钱，职业，信仰，和基本法。现实世界或许只是逢年过节怀旧，寻根，祭祖的去处罢了。
寂寞了想跟女票聊天？没问题。一瞬间两个大脑就可以通过覆盖全球的互联网接通。除了煲电话粥，你女票还能把看到的大海，沙滩，阳光分享给你，直到发现她身旁坐了个秃头大叔，然后信号就中断了。。。
这个大脑和机器完美交融的世界，有可能实现吗？
还真有可能。
在现实中，听上去很科幻的“脑机接口”，是目前脑科学界非常热门的一个领域，它的使命就是人类思维与电脑命令之间的瞬时翻译，最终把人工智融入进你的大脑，变成你身体的一部分。
目前这个领域已经出了很多有趣的成果：
比如，让瘫痪的猴子重新走路
使用人工耳蜗让听障人士恢复听力：
使用仿生眼让盲人恢复最基本的视力：
这些都属于脑机接口的研究范畴。本质上，脑机接口做的是两件事：
衡量脑机接口的效果有三个重要的指标：
神经元数量：能同时记录并刺激多少神经元？
清晰度：能记录多少细节？
清晰度分两种：
空间清晰度：哪些神经元发射信号？
时间清晰度：神经元什么时候发射了信号？
这就像窃听一样，要想了解隔壁老王在干嘛，你得听清楚谁在什么时候讲了什么话（或者发出了什么奇怪的声音）。
3. 侵入性：需要动手术才能使用吗？如果需要，多大的手术？
还是用窃听打比方，你是用碗隔着墙听，捅破窗户纸听，还是躲在通风口里听？
躲在通风口里听得当然清楚，但容易被发现；隔着墙虽听不太清楚，但非常隐蔽，毕竟安全第一。同理，侵入式的脑机接口直接插入大脑的灰质（神经元的聚集区），所以获取的信息质量特别高，清晰度爆表，但很容易发生感染甚至脑损伤。
最完美的脑机接口，当然是三项指标统统满级；但目前的科技必须在这三项中做出权衡。下面咱们就以这三个指标为基准，盘点一下脑机接口相关科技的现状吧。
脑机接口的现状：
黑科技一：fMRI（功能性磁共振。。。哎呀太长懒得写了）
神经元数量：99分。可以同时扫描整个大脑的神经元
清晰度：空间清晰度40分，时间清晰度1分
侵入性：非侵入式
这个fMRI算是一种记录大脑活动的工具。大脑活动需要血液提供的氧气，哪个部位越活跃需要的血液就越多。血液把氧气给神经元之后会变得有磁性，会像个小磁铁一样扭曲磁场。所以，我们看到哪里磁场有弯曲，哪里就有神经活动。这就是fMRI运作的原理。
fMRI就像一个3D照相机，每秒给大脑拍一张照片。在这个机器的眼里，大脑被分割成了一百万个小立方体，每个立方体就是一个像素。
一百万像素，听上去好像很多，但是神经元实在太小了，平均每个像素有几万个神经元，还远远达不到精确定位神经元信号的程度。时间清晰度就更不用说了，一秒钟的间隔在神经元尺度上，跟一个世纪差不多。
黑科技二：脑电图，又名EEG
神经元数量：90分
清晰度：空间清晰度5分，时间清晰度75分
侵入性：非侵入式
这玩意就是贴在脑袋上的电极网，瞬间收集脑袋子里神经元沟通时产生的电信号（让我想到了红警里的尤里。。。是不是暴露年龄了？）。
EGG收集的数据长这样：
这个神器还是相当好使的。目前，科学家们用EEG来判断麻醉状态，追踪睡眠模式，诊断疾病等等。但是，因为骨头不导电，颅骨的阻碍会让EEG获取的信息精确度大打折扣。更不幸的是，每个EEG电极都只能记录上百万个神经元的大致活动，并不能告诉我们到底是哪些个具体的神经元在搞事情。
如果把脑子比作一个足球场，神经元比作观众，我们需要的电信号比作观众的吼声，那EEG就是球场外隔着外墙安置的麦克风。你能听到人群在欢呼，也许可以猜到球进了；中场休息或点球时，你也能听到一些比较明显的声音变化；如果有啥不正常的事情发生，你通常也能探测得到。但到底是球迷裸奔还是裁判黑哨，你就只能靠蒙了。
fMRI和EEG是最普遍的两种非侵入式脑机接口。侵入式的技术也有两个代表：一个是比EEG更狠的亲兄弟脑皮层电图（ECoG），另一个是极其简单粗暴的插入式电极。
黑科技三：脑皮层电图
神经元数量：90分
清晰度：空间清晰度10分，时间清晰度85分
侵入性：侵入式
脑皮层电图跟EEG差不多，都是电极网；只不过脑皮层电图直接把电极网塞在脑壳的下面，大脑的表面；就像是把那些足球场外的麦克风安置在球场内。这样你不仅能听到的更清楚的声音，也能更好分辨到底是哪块区域里的观众在说话。
和所有侵入型技术一样，脑皮层电图依赖于“亲神经电极”，顾名思义就是一种和神经亲得像一家人的电极。这种电极被一种特殊的、摩擦系数极低的“润滑剂”材料包裹，减轻电极对脑细胞的损伤。同时，亲神经电极里的神经生长因子还会诱骗神经细胞像藤蔓一样在电极周围生长、最终覆盖电极，以暂时掩盖自己的外来者身份。亲神经电极可以较长期的留在脑子里，持续给研究员提供信息。
但即便如此，它引起免疫反应风险依旧比较高，而且还需要动大手术。
黑科技四：插入式电极（又名，阿姆斯特朗回旋加速喷气式脑机接口）
神经元数量：1分
清晰度：空间清晰度35分，时间清晰度95分
侵入性：呵呵
插入式电极与一枚硬币的大小比较
插入式技术就是像针灸一样把又尖又细的硅质电极戳进脑壳，收集电极周围所有神经元的信号。这项技术就像是一根麦克风吊在足球场里的一小群人上方，在狭小的区域内收集最精确的信息。不过，正常人真的不会想脑子上插一堆针走来走去吧。。。
以上是传统记录大脑信息的技术，说实话还是挺原始的，而刺激神经元的任务就更加艰巨了。是不是想说，就这点能耐，还想实现《攻壳机动队》里的科技？别急，让我们看看现在有哪些牛逼的科技突破，提前领略一下未来脑机接口的发展趋势。
首先，哈佛大学化学教授Charles Lieber带领的实验室成功研制出一种叫“神经蕾丝” 的网状脑机接口（没错，就是蕾丝，撸点低的请自觉出去罚跑三圈）。
它本质上是一个超细的电极网，可以被卷进针筒里直接注射到大脑皮层，然后在大脑里舒展开来，获取信号。神经蕾丝的材料比亲神经电极更特别。亲神经电极只是暂时穿上迷彩服、不久就可能暴露，而神经蕾丝索性和脑细胞们的同伙（一个叫脚手架蛋白的哥们儿）长得一模一样。所以脑细胞直接把它当成自己人，长期与它融为一体，理论上不产生排斥反应。
实验中，蕾丝在小白鼠大脑里坚持了整整5周后才出现问题，而假以时日，研究者们认为这个技术很有希望在不久的将来安全长期地为人类服务，帮助抵消帕金森病和中风引起的症状。
而另一种听上去更有科幻色彩的技术也同样有很大潜能----“神经灰尘”。
神经灰尘有三个主要部件：
超声波收发器把超声波发射给小方块；小方块把一部分收到的超声波转化为电能给自己使用，然后把剩下的超声波反射到信号中转站；信号中转站再把超声波传回给超声波收发器。
小方块会根据神经元的活动改变发射回去的超声波的能量，然后超声波收发器会根据超声波的能量变化得知神经元的活动。
随着这些技术的成熟，我们不久就能解锁越来越多的医疗、游戏、教育的新体验。你可能觉得这些变化遥不可及，怎么说也是十几百年以后的的事儿了。但是，从历史的进程来看，科技的发展总比常人想象的快得多，而且这个发展速度正以指数形式增长。如果你现在是高中、大学牲的话，我打赌，有生之年你会目睹一个一个曾经的梦变成现实。曾经困扰人类的问题将不再是问题，或许到那时我们需要考虑的就是别的问题了。
最后引用一下傀儡师的名言——“人类本身就出在不断变化之中，希望保持自我的“我执”一直在限制你……我连接在一个庞大的网络上，我自身只是其中的一小部分。对尚未接触体验到的你而言，也许只能感知其为一道光芒。吾等均曾束于一隅，故需彼此比邻而连，我们一切的集合体，虽只依附于些微的机能，但现在是时候冲破捆绑我们的藩篱枷锁，升入更高层的构造。”
参考资料：
Wait but Why大神的Neuralink博文
https://waitbutwhy.com/2017/04/neuralink.html
Jia Liu团队的Syringe-injectable Electronics论文：
http://www.nature.com/nnano/journal/v10/n7/full/nnano.2015.115.html?foxtrotcallback=true
其他新闻报道：
https://actu.epfl.ch/news/neuroprosthetics-for-paralysis-an-new-implant-on-t/
https://futurism.com/neuroreality-the-new-reality-is-coming-and-its-a-brain-computer-interface/https://www.technocracy.news/index.php/2016/08/04/neural-dust-will-connect-humans-machines/
部分图片来自：Beeple大神
来源：科科星球
编辑:loulou
发表于 2018-1-26 02:39
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