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发布时间:2018-01-11 12:42  责任编辑:北京赛车娱乐
 

  与此同时,在哈佛大学的实验室,Guosong Hong 正在展示另外一种创新性的接口。他把一个注射剂放在一杯水中,并在水中注射进一个微小,闪着亮光的网。看起来有一种奇特的美感。Hong 博士是化学教授 Charles Lieber 实验室的一名博士后;他们二人均致力于创造一种消除掉生物和电子学之间界限的神经接口。他们的解决办法是发明一种由柔然聚合物制成的多空网,叫做 SU—8,并装有传感器和感应金属。

  事实上,正是因为神经技术很难走出实验室、走进临床实践,日内瓦的 Wyss 中心才得以存在。该中心负责人 John Donoghue 是 BrainGate 的拓荒者之一。他说,Wyss 中心是为那些有前景的想法而设计的,希望能帮助这些想法跨越若干「死亡之谷」。首先,这些想法要面临财务问题:投资回报期长、科技含量高,这就吓退了大多数投资者。其次,在研发更好的脑机接口过程中,团队需要拥有跨学科的专业知识以及保持复杂的接口项目处于正轨的管理技能。另外,神经科学本身还处于相对早期。Donoghue 博士说:「脑机接口的核心在于理解大脑的工作方式,但事实上我们并不理解。」

  一些研究人员正试图摆脱有线植入的想法。在布朗大学,Arto Nurmikko 正在领导一个跨学科的团队研发「神经颗粒」,每一个颗粒如同糖粒一样大小,可以放在大脑皮层上部或者植入到大脑内部。每一个颗粒都有内置的放大器、模拟数字转换器、以及可以将数据传送到中转站的装置,中转站通过感应的方式给颗粒充电,并将信息传到外部的处理器。Nurmikko 博士正在在啮齿动物上测试这一系统的各项参数,希望最终能够在大脑里放入数千个这样的颗粒。

  Shepard 教授认识到,任何需要嵌入的电极都会造成细胞损坏,因此,他想要构建一种全新的接口模式,凌驾于所有接口设备之上,这种新的接口设备将被放在大脑皮层上面以及大脑细胞膜下面。他也创造了第一代 CMOS 芯片原型,大小 1cm×1cm,包含 65000 个电极;第二代更大的版本将容纳 100 万个传感器。同其他想要试图让植入部件发挥作用的人一样,Shepard 教授也不是仅仅只是将传感器连接到芯片上,他需要添加同样数量的放大器,这是一种转换器,可以将潜在的行动信号转换成机器能够理解的的数字 0 和 1,还需要放置一个无线链接,将数据发送(或接收)到头皮上的中转站。进而通过无线的方式,将数据发送(或接收)到外部处理器上进行解码。

  即使脑机接口技术在人类方面有很多实验性的突破,它也很难转化为临床实践。连线 年就对当时新推出的 BrainGate 系统进行了一次非常轰动的报道。在该项技术发展的早期,一家名为 Cyberkinetics 的公司尝试将其商业化,但并未成功。此外,NeuroPace 花费了整整 20 年时间开发技术、与监管方进行谈判请求批准,但据其预计,今年将只有 500 名癫痫患者能够被植入该公司的电极并使用其系统。

  尽管计算神经科学家可以利用机器学习技术取得更广泛的进展,从面部识别到自动驾驶汽车,但是神经数据的噪声带来了特殊的挑战。当有人想要在某一个场合移动他的右臂时,运动皮层的一个神经元可能会以每秒 100 个动作电位的速度放电,但在另一个场合下的速度是 115,更糟的是神经元的指令可能会重叠。所以,如果一个神经元的放电速度是 100 次每秒向右移动,70 次每秒向左移动,那么 85 的平均速率是什么意思呢?

  但想要产生手指移动这种更加细致的控制信号,则需要更高的精准度。「这是很微小的信号,许多神经元都紧密地聚集在一起,一起发出信号。」匹兹堡大学的 Andrew Schwartz 说到。将这些神经元聚集起来,会不可避免地导致细节的丧失。毕竟,在完成例如导航、面部识别等任务时,单个的细胞所承担的功能非常细小。2014 年诺贝尔医学奖授予了一个发现了构建大脑定位系统的细胞——GPS 细胞的研究。当动物到达某一个具体的地点,相应的细胞就会发出信号。与之相类似的是「Jennifer Aniston 神经元」的发现,灵感来自于看到特别的名人,单个的神经元会做出反应。

  但尽管算法正在变得越来越好,它仍有很大的改进空间,尤其是因为实验数据仍然稀缺。尽管有人声称智能算法可以弥补不干净的信号带来的干扰,但算法也只能做这么多了。「机器学习能实现几乎不可思议的事情,但它并不能施展魔法,」Shenoy 博士说。请你想想,使用功能性近红外光谱法来识别闭锁综合征患者简单的「Yes or No」问题的答案,有 70% 的正确率。对于这些根本无法交流的人来说,这是一个巨大的进步。但是在事关他们生死的问题上,这一数字显然是不够的。我们需要更多更清晰的数据来建立更好的算法。

  DARPA 的目标是创造一个可以用在人类身上的 100 万线设备,在实现这个目标之前,Paradromics 还有很多的事情要做。首要的问题是处理大脑中产生的大量数据。Angle 博士认为,最初的设备每秒产生 24Gb 的数据(Netflix 上一个超高分辨率的电影每小时的数据量是 7GB)。在动物身上,这些数据可以通过一个数据线转移到一个巨大的铝制处理器上。但如果放在人的头上看起来会很难看;此外,如此大量的数据在头颅内处理以及无线传输过程中会产生太多的热量。

  这些研究人员所面临的挑战很巨大。完美的植入需具备安全,微小、无线、持久等特点。能够高速转移巨大的数据量。与目前的技术相比,这一技术需要与更多的神经元进行交互(DARPA 项目设立的目标是到 2021 年能够同时处理的神经元数量要达到 100 万)。而且它也需要应付人脑环境,Wyss Centre 的 Claude Clément 将之比作海边的丛林:咸湿、闷热。「大脑并不是科技发挥的合适地点。」他说。作为首席技术官,他应该很知道这一点。

  因此,大脑非常善于解决问题,电脑也是如此。例如,助听器的一个问题是它会放大所有传入的声音。当你想在像聚会那样嘈杂的环境中关注一个人时,这就提供不了什么帮助。哥伦比亚大学的 Nima Mesgarani 正在研究一种方法来区分你想要听的人。这个想法是,一种算法将区分同时说话的不同声音,创建一个声谱图,或者说是一种对每个人的说话的声音频率的可视表示。然后当助听器的佩戴者专注于一个特定的对话者时,它观察大脑中的神经活动,这个活动被创建为另一个声谱图,两个声谱图中相匹配的声音会被放大(见图)。

  至少运动皮层的活动有一个可见的运动形式的输出,可以通过输出与神经数据的关联性来进行评估,但其他认知过程则缺乏明显的输出。就拿 Facebook 感兴趣的领域来说:沉默,或者想象和演讲。大脑对想象的语言的表达是否与实际(说过或听过的)语言的表达相似到可以互为参考?另一个因素同样阻碍了进展:「关于运动是如何由神经活动产生的,我们积累了一个世纪的数据,」BrainGate 的 Hochberg dryly 博士说。「但我们对动物语言的了解较少。」

  而且,现有的植入物只能记录大脑信号的很小一部分。例如,BrainGate 团队所使用的犹他电极阵列可能只是从这 850 亿个神经元中挑出几百个观察放电动作。西北大学的 Ian Stevenson 和 Konrad Kording 在一篇发表于 2011 年的论文中表明,自 20 世纪 50 年代以来,可同时记录的神经元数量每 7 年翻一番(见图表)。这个速度与集成电路领域的摩尔定律相差甚远。要知道,集成电路的计算能力每两年就能翻一番。

  时至今日,脑机接口技术仍需要专家操作。BrainGate 背后的关键人物之一,布朗大学的神经学家 Leigh Hochberg 教授称:「如果必须让一个神经工程学硕士站在患者旁边操作,这个技术就没由太大的使用价值。」只要电线穿过头骨和头皮,就会有感染的风险。植入物也可能在脑内产生些许位移,这可能损害脑内细胞,而这些细胞正是系统获取信号的来源。大脑对外来异物的免疫反应会在植入电极周围产生瘢痕(原理类似皮肤结痂后细胞分裂过多产生的伤疤),使系统效果变差。

  4 月份,Facebook 透露了一个创造「无声语言(silent speech)」接口的计划,北京赛车平台引起业内不小的讨论。这一接口将允许人们直接利用意念每分钟输入 100 个单词。一个由 60 多名研究人员组成的小组正在开展这个项目,其小组成员来自 Facebook 内部和外部。一家独立的初创公司 Openwater 也在研究一种非侵入性的神经成像系统。其创始人 Mary Lou Jepsen 表示,该技术最终将能读懂人脑。

  人们能够以多么近的距离利用单个的神经元操作脑机接口,这是一个存在争议的话题。对于患有帕金森综合症导致运动能力失调的患者来说,医生会用意大利面一样粗的铅棒和很大的电极对大脑组织进行大范围的深度刺激,这种治疗方式一般被认为是有效的。Newcastle 大学的 Andrew Jackson 认为,皮层脑电图在实施过程中会选择一些神经元,这些神经元的活动只能用来解码一些简单的移动信号,如想要抓某些东西或者抬一下胳膊。

  在美国的西海岸,一家初创公司 Paradromics 也在使用电感耦合对可移植设备提供电源。但公司老板 Matt Angle 认为单纯地改装接口并不会产生很高的分辨率。相反,他正在努力创造可以被放进大脑组织的细小的玻璃束和金属微线圈,有点像犹他电极,但拥有更多的传感器。为了防止线绕在一起,减少需要处理的神经元的数量,公司使用牺牲聚合物将它们分开;聚合物溶解了,但是线保持分离。它们绑定在高速 CMOS 线 个电极的设备将在动物研究中进行使用。

  光遗传能否安全地应用在人类身上?现在下结论还为时尚早,至少光敏感通道蛋白必须通过一种病毒才能够被送入细胞中,另一个值得大家思考的问题是在大脑中投射光的最大安全剂量是多少。目前,人们正在进行临床试验,让光感受器受损的人的视网膜神经节变对光线敏感起来。DARPA 资助的另外一个机构是位于巴黎的 Fondation Voir et Entendre,旨在使用技术将特殊眼镜上的图像直接转移到盲人的视觉皮质上。理论上来说,其它的感官也可以被恢复,有研究表明,老鼠的内耳细胞会自发地产生光学刺激,用来对听力进行控制。

  这种非凡成就和踌躇进展的奇特混合,如今有了一个新的组成部分:硅谷。2016 年 10 月,通过出售其支付公司 Braintree 获得巨款的企业家 Bryan Johnson 宣布投资 1 亿美元,在 Kernel 创立了一个旨在「读写神经编码」的公司。Johnson 认为,人工智能的兴起需要伴随着人类能力的同步升级。「难以想象,到 2050 年,人类会处于一个无需主动提升自己的世界。」他这样说道,并期待着人类能随心所欲地获得新技能,或者与他人心意相通。去年 2 月,Kernel 收购了 Kendall Research Systems,一家从事神经接口工作的麻省理工学院的衍生公司。

  这为 BCI 方程的另一部分提供了线索:一旦接口进入了大脑,它该做什么。正如人工耳蜗植入所显示的,经北京赛车娱乐:济学人》最新封面评下一个前沿技术:脑机接口正等待远见者的到来一个选择是让世界上最强大的学习机器(即大脑)完成这项工作。在 20 世纪中叶的一项著名实验中,两位奥地利研究人员发现,大脑可以很快地适应一副将他们投射到视网膜上的图像颠倒过来的眼镜。最近,科罗拉多州立大学的研究人员发明了一种能将声音转化为电脉冲的装置。当被压在舌头上时,它会产生各种各样的刺痛感,大脑就会学着将其与特定的声音联系在一起。

  人脑与机器直接沟通,需要一个脑机接口(BCI)做通道。其实,脑机接口的使用历史可以被追溯至 2004 年,那一年,一个名为 BrainGate 的系统 被植入到 13 名瘫痪者的脑中。这个系统由布朗大学研发(其他一些科研院所也有类似的设备),名为犹他电极阵列的小电极阵列被植入到运动皮层(大脑用于管理运动的一部分)中。这些电极对神经元进行监测,如果被植入者在其意识中试图移动手或胳臂,神经元所释放的电信号将通过电线从人的颅骨中传送到解码器,从而被转换成各种各样的系统,例如帮助被植入着移动光标、控制肢体等。

  BrainGate 成功地让一名中风瘫痪的妇女用机械臂喝了无需借助看护者帮助的第一口咖啡。另外,利用该系统,一名瘫痪者能以每分钟 8 个单词的速度打字。更神奇的是,BrainGate 甚至能使瘫痪的四肢重新动起来。今年,凯斯西储大学 Bob Kirsch 领导的一项研究在 Lancet 上发表。该研究人为地部署了 BrainGate 系统用于刺激瘫痪者手臂的肌肉。结果,在一次自行车事故中瘫痪的 William Kochevar 八年来第一次做到了自己进食。

  对那些认为脑机接口永远不会流行的人,有一个简单的回答:这样的接口已经存在了。全世界有超过 30 万人已经在耳内植入人工耳蜗。严格地说,这个听觉装置与神经组织没有直接的交互作用,但其效果并无不同。一个处理器捕捉声音,它被转换成电信号并发送到内耳的电极,刺激耳蜗神经,使大脑听到声音。神经学家 Michael Merzenich 是发明这些设备的人员之一,他解释说,这种植入物只提供了一种语言的粗陋转译,「就像用拳头来弹奏肖邦的音乐」。但是,只要经过一小段时间,大脑就能搞明白信号的意思。

  Neuralink 并没有具体说明到底在做什么,但 Wait But Why 网站中的一篇长文章概述了 Elon Musk 的想法。在这篇文章中,他描述了人类之间彼此进行更快速沟通的必要性,同时提到人类与计算机沟通的必要性,否则人类将被人工智能遗弃在尘埃中。文章提到了一些非凡的可能性:从云端立刻汲取知识,或把来自某个人视网膜的图像直接输入到另一个人的视觉皮层;创造全新的感官能力,如红外视力、高频听力等; 最终,融合成为人机混合智能。

  Kernel 认为,脑机接口技术是人类与人工智能协作的方式,以确保人类不会被人工智能征服。Kernal 并不是唯一持有这种想法的公司。2016 年,SpaceX 和特斯拉的老板 Elon Musk 创立了一家名为 Neuralink 的新公司,该公司正在努力创造各种新型植入体。他汇集了许多令人敬佩的联合创始人,并设定了一个目标,即在 2021 年前开发残疾人临床使用的脑机接口。据 Elon Musk 估算,为健全人设计的设备大约还需等待八到十年的时间。

  脑机接口的巨大发展潜力和问题相伴而生。当下最先进的科学研究正采用动物实验。Howard Hughes 研究所、Allen 研究所和伦敦大学学院的研究人员开发了名为 Neuropixels 的硅探针,用于监测小鼠和大鼠多种脑区域细胞水平的活动。加州大学圣地亚哥分校的科学家已经建立了这样一个脑机接口,可以通过之前的神经活动预测斑马雀将会唱什么歌。加州理工学院的研究人员对猕猴视觉皮层细胞展开研究,主要研究它们如何编码包括肤色、眼距在内的 50 个不同人脸特征。因此,在给猴子展示人脸时,根据检测到的脑信号,研究人员能以惊人的准确率猜到猴子看到的是哪张人脸。但是,由于人脑更庞大、更复杂,加之政策监管方面的原因,对人类大脑进行科学研究非常困难。

  在数英里之外的 MIT,Polina Anikeeva 实验室的成员也在试图研发与神经组织的物理属性相关的设备。Anikeeva 是一名材料科学家,是斯坦福大学 Karl Deisseroth 实验室第一个投身于神经科学的人。斯坦福大学在光遗传学方面具有领先地位,光遗传学涉及基因工程细胞,可以根据光线进行反应。当她第一次看到老鼠黏黏的大脑时,觉得大为震惊。「将很有弹性的小刀放进很有弹性的巧克力布丁当中是一件很困难的事情,」她说。

  大脑和机器之间的交互还以其他方式改变了生活。2014 巴西世界杯足球赛开幕式上,一名截瘫男子用意念控制机器人外骨骼「机械战甲」开球。最近的一项研究中,图宾根大学 Ujwal Chaudhary 和四名共同作者利用功能性近红外光谱技术(fNIRS)将红外光束射入大脑,并对四名因 ALS 完全无法活动的闭锁综合征患者提出「Yes or No」问题,患者在精神层面对这些问题进行了回答,科学家以可辨认的血氧合模式对患者的反应进行观察。

  除了电压、光线、磁场,另外一个记录并激活神经元的备选方案是超声。加州大学伯克利分校的 Jose Carmena 和 Michel Maharbiz,是这一方法主要的支持者。这一方法同样涉及将细小的颗粒(他们称之为「神经尘埃」)插入到组织中。超声会对尘埃上的结晶产生影响,这种尘埃振动起来就像音叉一样,可以产生电压,给晶体管提供电能。无论是肌肉还是神经元,组织周围的电子活动会改变微粒对超声发出的回声的性质,从而这种活动可以被记录下来。

  因此,Paradromics,以及其它试图创造一个更高宽带信号的人,不得不找到一种对数据进行压缩而且还不会损害信息传送的数度和质量的方式。Angle 博士认为可以通过两个方式实现这一点:第一,忽视动作之间静默的瞬间,而不是费力地对这些无效的信息进行解码;第二,将特殊动作的波型进行描述,而不是记录曲线上的每一个点。事实上,他将数据压缩看成是公司最大的卖点,希望其他想要研发特殊脑机接口应用或者假体的人只需简单地将他的数据压缩方式应用到自己的系统中就行了。「我们将自己视为神经数据的脊梁骨,像高通或英特尔一样。」他说。



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