自进入大学后至今，对我影响最大的书是尤瓦尔·赫拉利的《人类简史：从动物到上帝》，此书部分地重塑和完善了我的世界观。作者的后续之作《未来简史：从智人到智神》虽然给我的冲击力不如前作，但最后提出了三个很好的问题。

最为核心的应该是第一个：生物真的只是算法吗，而生命也真的只是数据处理吗？从最近几十年的神经科学发展来看，这个答案越来越确切：是的，尤其是生命中最为重要的思想和意识。

当然了，虽然都是算法和数据处理，但生物与计算机在形式上大不一样，两者之间有着几乎不可逾越的鸿沟。不过随着科学与技术的高速发展，人类正在快速在这个鸿沟之上搭建桥梁，并在这个过程中产生了一个重要的科学分支：脑机接口（Brain–Computer Interface, BCI）。

就在写这篇文章期间，《Nature》发表了一个BCI封面文章，大脑能够更快速、准确地打字了。

本文来自微信公众号：赛先生（ID：mrscience100），作者：付国栋，责编：叶水送，原文标题：《“意念传输”让码字不用手，脑机接口的未来何时到来？》，题图来自：视觉中国

《自然》最新封面文章介绍脑机接口，打字不用手，传输脑信号即可

很多科幻电影里都展示了世人对脑机接口的期待——人类在头上带个头盔就可以通过意念直接控制外界的物体以及与外界交流，甚至可以与动物之间进行沟通（我就特别好奇家里的猫主子为啥总有些让人看不懂的操作）。这个目标是极具吸引力的，一旦实现会对社会产生无法想象的影响，然而遗憾的是想象有多美好，现实就有多残酷。

1. 脑机接口的工作原理

人们的日常行为基本上都是由大脑发出指令，再经过身体的对应器官来完成，说话、走路和运动等均是如此。人的器官一旦出现了严重问题，基本上也就丧失了对应的能力，而大脑还是完全正常的，可以发出各种指令。如果此时能够将大脑的指令读取出来，发送出去，借助外界设备依然可以完成我们的想法。

这样不仅可以帮助一些病人恢复日常生活，还能够大大方便正常人的一些行为，例如我们正在打字，而打字的速度远跟不上大脑思考的速度，如果我们想出一句话，屏幕上立即就能打印出来，那写这篇文章的速度就会大大提升。

图1：Brain Computer Interface: The End of Keyboards & Mice ^[1]

脑机接口就是能够实现上述设想的系统，通过读取大脑的信号，经过分析和翻译形成指令，进而控制外界设备，帮人们完成特定行为。此外，我们的大脑还具有很强的学习能力，能够根据行为结果的反馈，优化以后发出的信号，让行为更符合我们想要的结果。因此，完整的脑机接口还需要包括外界设备对大脑的信息反馈。

图2：脑机接口的工作原理示意图^[2]

2. 脑机接口的现状与发展方向

目前，脑机接口发展的主要瓶颈在于大脑信号的读取和分析，后面的信号翻译和设备控制相对已经很成熟（最难的其实是外界信息直接反馈给大脑，但由于太难，基本上没法做，而且不是目前的瓶颈，所以大多数相关研究都不要求这一点）。

根据侵入大脑的程度，现在科学界读取大脑信号的方式大致分为三类：第一类侵入式记录，代表是电极微电极记录，需开颅手术，并将电极阵列插入大脑内部，直接记录大脑内部的信号；第二类半侵入式记录，需要开颅手术，但并不需要进入大脑内部，记录大脑表面的信号，代表是脑皮层电图学（ECoG）；第三类是非侵入式记录，不需要开颅手术，在头皮外记录大脑的信号，代表是脑电图学（EEG）。

侵入式的电极记录发展得最早、最成熟，时间和空间分辨率也很高。早在上世纪七八十年代，科学家就已试图通过此方法记录猴子大脑的信号，并用于控制机械臂的运动。

2005年，科学家乔纳森·沃尔波（Jonathan Wolpaw）将96通道电极阵列植入于一名瘫痪病人脑内，经过9个月的训练，病人能够用意念控制假肢、鼠标完成一些日常行为。此方法不仅需要开颅手术，还需要将异物插入大脑内部，潜在风险很大，目前除了某些病人不允许进行人体实验。电极与大脑的长期兼容性也是一个并未完全解决的问题。

图3：瘫痪病人通过意念控制鼠标^[2]

半侵入式的ECoG是将电极阵列置于一块薄薄的板子上，置于大脑表面，记录大脑的活动信号。随着技术的发展，半侵入式的电极也能够快速、准确地记录和分析大脑信号，而且相对风险较小，目前发展较快。

2006年，华盛顿大学的两位科学家Eric Leuthardt和Daniel Moran，在一名14岁的癫痫病人脑内植入EGoG。通过简单的训练，病人能够用意念玩游戏。

非侵入记录的EEG是将多个电极置于头皮表面，在颅骨外记录大脑在活动时的信号。由于EEG不需要开颅手术，可以在正常人身上实验，发展速度最快。

由于是在颅骨外记录脑信号，因此EEG在空间分辨率和信号精确度上不如以上两种方式，但随着技术和数据分析的进步，在某些条件下依然能够让人通过意念控制外界设备。2013年，明尼苏达大学教授贺斌（Bin He）用EEG技术让人能够通过意念控制直升机模型在空中飞行。

除了研究人员之外，也有越来越多的公司开始涉足脑机接口领域。例如比较知名的Neuralink公司展示了一些其脑机接口的设备，计划应用于治疗中风和瘫痪，并向美国FDA申请上市。值得一提的是，美国国防部是该领域重要推动者，资助不少相关研究和公司。

无论是哪种技术、研究人员或公司，总的来说脑机接口处于实验室研发阶段，目前并无特定方法、人员或公司能够在短期内做出较为成熟的设备，技术积累和学科融合可能是取得突破的重要因素。

3. 脑机接口面临的挑战

脑机接口是个新兴的多学科交叉领域，近些年发展迅速，取得了一些比较重要的突破，甚至正在应用于一些人类疾病。但当前依然停留在实验室阶段，距离实际应用，特别是大规模应用于普通人，还存在相当遥远的距离。造成这一现状的原因主要有以下几个方面。

首先，可能也是最重要、最难的一点，人类对于大脑的理解还非常浅薄。虽然大家早已认识到大脑能够发出指令控制行为，但是并不了解指令的形成过程，导致我们无法有效地读取指令。例如使用鼠标和键盘，需要手臂和十个手指相互配合，以合理的时间、位置和力度去操作，最后达到我们想要的结果。

虽然很多人觉得打字很简单，但大脑里参与这一过程的神经元何止千万，并且遍布不同脑区，它们的信号非常复杂，采集到相关信号已实属不易，其信号犹如天书，读懂更难。以当前的技术，我们最多只能在特定脑区，采集部分神经元信号，希望能够以小见大。再结合最新一些数据分析方法，希望最终能够解析出大脑的信号指令。

其次，脑机接口需要特定的大脑信号采集硬件，目前并不能满足要求。理想条件下，我们希望能够以非侵入的方式采集到大脑信号，并且要求硬件尽可能小巧、便捷、稳定和便宜。现在也许能够满足其中一些条件，但是同时满足这些条件还并未看到希望。（半）侵入式的方式不仅需要手术，而且要在脑内植入物体。虽然采集信号会更加精确且稳定，但其长期安全性和兼容性还有待验证，需要在临床上持续观察和优化。不过好的一方面是相关领域进展迅速，大家可以期待更好硬件的快速迭代。

再者，和其他很多前沿领域一样，脑机接口还需要面对安全性和伦理上的挑战。如果某天设备能够直接读取到我们大脑里的想法，甚至是能通过设备直接改动我们的想法，那这种设备和数据的安全性将面临前所未有的挑战。如何通过法律和技术手段保证安全性是所有新兴领域的一大挑战，脑机接口更甚。

在伦理上，脑机接口同样面临前所未有的挑战，如何保证该技术不会被乱用、不会加剧社会不平等和保护个人隐私等。这些问题需要科学家、政府和产业界等多方共同努力和协商，其进展和结果对该领域的发展方向和速度会产生很大影响。

最后，脑机接口领域目前应用范围还比较局限于医疗和军用领域，对普通的生活领域涉猎较少，缺乏杀手级的应用。虽然已经有研究报道普通人可以通过脑机接口玩游戏、控制鼠标和打字等功能，但相对于正常方式还存在诸多限制条件，并不能进入日常生活。如何研究出一些能引起大众兴趣的软硬件还需要研究者和公司再进一步。诚然，其中还存在一些技术难点，例如信号不够稳定，设备价格过高，但如果能出现一款实用化的应用，会大大加速该领域发展，让脑机接口能更早地进入平常百姓家。

4. 总结

脑机接口作为一个新兴领域，被人们畅想了无限可能，然而当前的道路真的是道阻且长。现在该领域还主要集中在实验室里，在进入日常生活的道路上还存在着目前无法解决的一些技术问题。没有人能够知道我们什么时候能够解决这些问题，甚至是能不能解决这些问题。

研究领域，尤其是基础研究领域，很多问题看似很难，但一旦该领域甚至是其他领域出现一个新突破，之前的问题便可迎刃而解，甚至是快速面向市场，例如近几年非常火热的基因编辑和人工智能技术。还有些问题看似没那么难，或者会有一定的突破，但实际上很多年也未能取得预期中的突破，例如几十年就想要突破的癌症治疗、艾滋病防止和治疗。

当然了，这两类问题还会相互转化，进而产生一些领域的潮涨潮落。脑机接口的发展就可能处于相互转化之中，接下来是向左还是向右没人能够预测，但坚持并仔细体会其中的发展本身就是一个很有乐趣的事情，期待时间给世界的答案。

参考文献： 

1. “Brain Computer Interface: The End of Keyboards & Mice?”, Nanalyze

2. Shih, Jerry J., et al. “Brain-Computer Interfaces in Medicine.” Mayo Clinic Proceedings, vol. 87, no. 3, 2012, pp. 268–279.

3. Ramadan, Rabie A., and Athanasios V. Vasilakos. “Brain Computer Interface: Control Signals Review.” Neurocomputing, vol. 223, 2017, pp. 26–44.

4. “Brain-computer interface”，Wikipedia

5. “Elon Musk’s Pig-Brain Implant Is Still a Long Way from ‘Solving Paralysis’”, SCIENTIFIC AMERICAN

本文来自微信公众号：赛先生（ID：mrscience100），作者：付国栋