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|马斯克想打你脑壳的主意，但他放了鸽子，招募7位科学家只剩两位( 三 )


|马斯克想打你脑壳的主意，但他放了鸽子，招募7位科学家只剩两位
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Neuralink的愿景实现路线图
当然 ， 对这样虚无缥缈的理论 ， 从不缺乏质疑 。 人工智能和机器人学名誉教授Noel Sharkey称 ， AI只是一种工具 ， 没有证据表明它们会崛起并消灭人类 。 美国新南威尔士大学人工智能和数据教授Toby Walsh认为 ， 人类总能以情商和社交能力、创造力和适应力胜过AI 。 Facebook人工智能部门负责人Jerome Pesenti认为 ， 马斯克在批判AI方面不知所云 ， 现阶段根本无法想象通用人工智能的存在 。
脑机接口离人们还有多远
脑机接口的一个好处在于 ， 它不像特斯拉或SpaceX触动了传统石油和工业巨头的利益 ， 因此能相对自由的发展 。 1978年 ， William Dobelle博士成功地在一位后天失明的病人脑中植入电极 ， 让他可以看见黑白色的低分辨率图像 。 在这位先驱后 ， 脑机接口的实现从未停止 。
1982年 ， Hugh Herr在一场滑雪灾难中失去了双腿 。 后来他成为MIT媒体实验室生物机电工程领域的负责人 ， 开发出设备并重拾对攀岩的热爱 。 2014年巴西世界杯 ， 最著名的脑机设备亮相：凭借美国杜克大学的设备 ， 一位身穿机械战甲的截肢者成功在绿茵场上开球 。
脑机接口的原理并不复杂 。 神经元活动时会吸入足够多的阳离子 ， 引起细胞表面极化的改变 ， 从而生成电位 。 电极则能捕捉这种电位 ， 但捕捉的方式各异：有的在脑中直接插入电极（侵入式） ， 有的隔着厚厚的各种皮层和头骨（非侵入式） ， 还有的放弃大脑直接捕捉肌肉的电信号 。
侵入式电极最显著的问题是要开颅 。 你很难大规模劝服健康人 ， 因此它主要用于患者身上 。 Facebook创始人马克·扎克伯格就曾表示 ， “我们会有手接口和语音接口 ， 甚至还有脑接口…但这不会以一种侵入式的方式进行 。 ”如果要做侵入式 ， 你肯定会上新闻——就像马斯克做的 。
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侵入式电极也无法对应足够多的神经元 。 人的大脑中有860亿个神经元 ， 而类似半导体行业的“摩尔定律” ， 脑机接口也有一条“史蒂文森”定律：我们可以记录的神经元每过7.4年增加一倍 。 如果按照这个速度 ， 直到2225年 ， 人类才能记录大脑每个神经元 。 而即便能全部记录 ， 大脑中也塞不下这么多电极 。
另一个问题是 ， 人们对大脑的活动原理知之甚少 ， 无法将神经元活动对应到具体行为上 。 哈佛大学分子与细胞生物学系教授Jeff Lichtman有个比喻 ， 如果关于大脑的知识是一英里 ， 人类现在只走了三英寸 。 但机器学习的进步 ， 使人们有可能不需要知道中间过程 ， 只需根据大数据的统计 ， 对应起输入和输出 。
相比马斯克的激进方式 ， 大部分其他公司比如Facebook都在研究非侵入式电极 。 它的好处在于适宜普及 ， 且容易做实验 。 坏处在于对脑电信号的分辨率太低——就像隔着瓶子听蚊子叫 。 它本质上捕捉的是多个神经元同步放电的一种模式 ， 能关注到高级认知层面对注意力对象的控制 。
但问题在于 ， 对于高级认知任务 ， 注意力对象只能有一个 。 因此非侵入式脑机接口只能做到分时而非分频 。 相较健全人们的沟通方式 ， 这种方式更加低效 ， 显然不适合马斯克“灵体交流”的高带宽任务 。
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不同脑机接口的时间和空间分辨率
此外 ， 侵入式和非侵入式脑机接口面临的共同问题是：人们对脑机接口的研究还局限于“脑-机”层面 ， 对“机-脑”一无所知 。 简单来说 ， 人们知道一只老鼠如果想喝水 ， 就会有46个神经元兴奋 ， 因此监测这46个神经元就能控制饮水机 。 但如何将外部机器的信号编码成神经元信号 ， 反过来输入给大脑？对于大脑这本“词典” ， 人们只知道有文字 ， 却一个字都还不认得 。


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