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AI人工智能|开头颅插芯片？让马斯克疯狂的脑机接口究竟是什么？( 五 )


举例来说 ， 谷歌的语音识别此前一直做得不好 ， 但当谷歌大脑采用神经网络的新方法来识别语音后 ， 安卓手机上的语音识别几乎做到了人类水平 。受益于此项研究 ， 谷歌翻译的准确率也较以前大幅上升 ， 目前已经成为谷歌最可信、最流行的产品之一 。
较之Google在类脑智能方面的研究 ， Facebook则选择了探索脑机接口技术：Facebook的60名工程师合作开发了一种脑机接口 ， 让人们用大脑就能打字 ， 而不需要植入侵入性植入物 。
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Facebook研发的非侵入式读脑设备原型机
除意念打字之外 ， Facebook也在研究一种让失聪的人绕过耳朵“听”到声音的方法 。这项技术意在让皮肤模仿耳朵里的耳蜗 ， 把声音转换成大脑的特定频率 ， 从而产生听觉 。
目前 ， Facebook还在与旧金山大学、伯克利大学、约翰霍普金斯医学院、约翰霍普金斯大学应用物理实验室等学校、机构建立合作 ， 研究人员专门从事解码语音和语言的机器学习 ， 希望能够建立具有先进空间分辨率的光学神经成像系统和下一代神经假肢 。
不容忽视的竞争者
脑科学研究领域十分广泛 ， 值得研究的问题还有很多 。看到脑科学研究巨大潜力 ， 一些初创团队和研究院加入进来 ， 它们发挥各自优势 ， 也取得了一些成果 。这其中除了文章开头提到的Neuralink ， 还有陈天桥雒芊芊研究院（TCCI）、BrainGate、BrainCo、ElMindA等国内外机构与企业 。
Neuralink：脑机接口
近期热点的主角Neuralink由“钢铁侠”Elon Musk创建 ， 主要研发一种高宽带脑机接口（脑后插管）系统 。这个系统用一台神经手术机器人向人脑中植入被称为“神经蕾丝”（Neural Lace）的专有技术芯片和信息条 ， 然后直接通过USB-C接口读取大脑信号 ， 也可以通过芯片无线传输到人身体之外的接收器上 ， 就像手机的蓝牙一样 。
Neuralink所用神经蕾丝的宽度大约是 4 到 6 微米 ， 是人类发丝直径的四分之一 ， 对大脑造成损伤的可能性较小 ， 因此可以植入更深的脑区 。此外 ， 分布在 96 根神经蕾丝上的 3072 个电极还为大量数据的传输创造了可能 ， 这也使得它更能推动人们对脑的理解和脑疾病的治疗 。Neuralink 还开发了一种每分钟自动嵌入 6 根神经蕾丝的神经外科手术机器人 ， 从而实现脑机接口连接 。
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Neuralink最新版脑机接口手术机器人 V2
不过Neuralink也面临着许多挑战 。
首要的问题是 ， 既然采用了侵入式接口的方案 ， 就需要解决手术时如何将对脑部的损伤降到最低的问题 。其次 ， 随着植入时间延长 ， 穿刺电极被炎症细胞包裹 ， 理论上会导致信号缺失 。此外 ， 电极植入部位的精准选择、信号的有效分析等 ， 还需要对大脑功能结构和活动方式有更深入的理解 。
目前 ， Neuralink公司已开始在老鼠、猪身上进行测试 ， 并与加州大学戴维斯分校合作用猴子试验 ， 未来有望在人身上进行测试 。
除了Neuralink之外 ， 在脑机接口方面 ， 还有不少学界的研究项目和创业企业 。
BrainGate：脑机接口
BrainGate（“脑门”）系统由美国布朗大学研发 ， 系统通过无线技术 ， 使人脑远程控制其他设备 。BrainGate依靠把最多可容纳128个电极通道的坚硬针头植入人脑中实现预想的功能 。
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