脑机接口能让盲人复明吗？

------人眼新问（9）

都世民（Du Shimin）

摘要：本文主要阐述植入式脑机接口相关问题。美国专家马斯克试图用植入式脑机接口让盲人重见光明，设想10年内解决这一问题，这种人工电极的方法，目前的进展情况和存在的问题，到底能不能够让盲人复明？

关键词：脑机接口，植入式，休伯尔，人工电极，盲人复明。

一．引言

· 自1958年开始，美国哈佛大学的两位神经生物学家— 美裔加拿大人休伯尔 （David Hunter Hubel)与瑞典人维泽尔（Torsten Nils W i e s e l )，对视觉机制进行了长达2 5年的合作研究，共同获得了1981年诺贝尔生理学或医学奖。他们首次用微电极的方法，研究了外侧膝状体和视皮层神经细胞感受野， 并提出视觉信息是通过三条独立的通道进行加工的。

· 1984年，赛博朋克之父威廉·布吉森早在的《神经漫游者》中，就预言了大脑插入外接储存条，意识将被接入电脑网络等。

·2017-1-12，中国《自然杂志》刊文：“伟大的发现没有偶然——现代视觉科学之父、诺奖得主休伯尔”， 作者：上海复旦生命科学学院退休教授顾凡及。

（http://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=f31f8e393a0）

·2017-12-16，宇宙往事发文：人脑植入AI芯片更聪明？专家警告：小心变成僵尸！

（https://baijiahao.baidu.com/s?id=1586866353975527804&wfr=spider&for=pc）

·2018年 1 月，中国科学院大学谢平教授在科学出版社出版“探索大脑的终极秘密：学习、记忆、梦和意识”一书。在这本书上，作者介绍了休伯尔实验研究的主要结果並提出质疑。

·2019-03-05，环球网发文：“美学者：未来在人类大脑中植入芯片或将成为可能”。

（https://baijiahao.baidu.com/s?id=1627131944784855106&wfr=spider&for=pc）

·2019-07-31，IDG资本官方发文：“脑机接口接连取得突破进展，我们离“超人类”还远吗？”（https://baijiahao.baidu.com/s?id=1640545329271190124&wfr=spider&for=pc）

 ·2019-9-7 ，都世民在科学网发表博客：“诺奖得主休伯尔的发现 另有玄机”。
链接地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-1339385-1196998.html 

·2020-03-24，脑科学君在脑科学日报上发文：

“斯坦福全新脑机接口，直连大脑和硅基芯片”。挑战马斯克Neuralink！斯坦福全新脑机接口，直连大脑和硅基芯片。来源：新智元

（https://baijiahao.baidu.com/s?id=1661865967172170060&wfr=spider&for=pc）

· 2002-05-16，PingWest品玩发文：“马斯克将在2020年年内发布Neuralink脑机接口技术”。

（https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_10030872282727407311%22%7D&n_type=0&p_from=1）

脑机接口有两个最基本问题：

第一，如何从大脑中获取正确的信息？这个问题是“从脑到机”，捕获大脑的输出信号，并试图去理解神经元在做什么。

第二，如何将正确的信息发送到大脑？这个问题，则是“从机到脑”，用机器的方式刺激大脑，输入信息或者改变大脑的自然状态——例如，如何帮助盲人重建视觉。

马斯克所期待的脑机接口的未来，是像微创眼科手术一样，快速、安全无痛地植入脑机接口芯片。可以通过USB-C接口读取大脑信号，甚至可以通过iPhone控制，接收大脑信息和向大脑输入信息。

2013年，斯坦福大学教授KrishnaShenoy说，我们对大脑的理解，就跟在16世纪初人类对世界地图的了解差不多。而哈佛大学的教授Jeff Lichtman的说法则是，“如果大脑总共包含的知识原理有一英里长，我们已经在这个路程上走了大概3英寸。”然而在多学科交叉下的创投赛道上，也有人认为脑机接口技术将产生巨大的价值。

· 人类多年的研究并没有解决大脑和宇宙这两件事情。试图利用AI技术深入大脑的研究，探索大脑基础层面的运作机理，以及由于疾病和衰老而导致大脑运作失灵的原理。专门研究人脑的工作机理及相关疾病。甚至有人认为，脑机接口操作系统也极有可能成为继Windows（电脑操作系统代表）、iOS（手机操作系统代表）、Alexa（语音操作系统代表）后又一大人机交互系统。

这是两种不同的观点。为什么脑科学的研究与人工智能的研究差别这么大？难道人工智能的研究比脑科学的研究有捷径吗？这两种不同的思维模式和研究方法能得到共同的结论吗？

从上面的有关资料可以看出，对休伯尔的发现和有关工作，专家学者们是有争议的，下面就来讨论相关问题。

二．脑机接口有什么突破性进展？

1.脑机接口的关键技术：

马斯克（Elon Musk）的 Neuralink 公司最新的脑机接口关键技术，可分为以下几个方面：

· 线程（Threads）—— 来自美国国家实验室的 Vanessa Tolosa 研发的单根多触点柔性电极。 

· 机器人（Robots）—— 将 Threads 植入皮层的手术机器人。

· 元件（Electronics）—— 将记录到的信号进行滤波，数模转换和脉冲检测（spike detection）的电子元件，代表技术为 DJ Seo 的 N1 传感器，DJ Seo 之前在加州大学伯克利分校做 Neural dust 项目。

· 算法（Algorithms）—脑机接口算法，由加利福尼亚大学旧金山分校教授Philip Sabes 开发。 

· 芯片设计

Neuralink 计划将电极植入大脑皮层中，负责躯体运动控制的初级运动皮层（Primary motor cortex）、背侧前运动皮层（Dorsal premotor cortex）、辅助运动区（Supplementary motor area）和负责躯体感觉的躯体感觉皮层（Somatosensory cortex）这几个位置。

2.关键技术进展：

1）材料：

· 植入的线既要细，又要柔软，还要保持不断，最好能够降解。

就马斯克最近发布的产品而言，其中一个突破就是材料学，即细且具柔性的“线”（thread）。这些线的直径大约30～40微米，而头发直径一般是80微米左右。因为大脑是会在头骨中移动的，因此一定程度上，柔性的线可避免脑部受损。

· 材料科学、电子学和生物学的融合。即生物电子界面，导致了与生物组织的，特别是与神经系统，新型精确通信。然而，将基于实验室的创新转化为临床应用，需要在材料、制造和表征范式以及设计规则方面取得进一步进展。于此，瑞士洛桑联邦理工学院Stéphanie P. Lacour等人提出了一种用于加速微加工界面在转化研究中的应用的转化框架，并将其应用于软神经技术中，称之为电子硬脑膜（edura）。

· 材料科学、电子学和生物学的融合，在脑科学研究中同样存在，人的眼睛的眼球，微小光学的专家已经分析认为是变折射率的球形透镜，是水晶体。可以用人工材料进行仿制，这与生物学本身的材料属性有什么差异？另外，光学专家没有研究过在聚焦处的生物细胞的光学属性，跨过这个学科壁垒是困难的事情。这里面有一个能源问题，生物体和人工制造的物质，供电的方式是不同的，人体总不能够用交流电和直流电供电来维持生命，人脑和电脑怎么融合？

2）缝衣机器人

将“发丝”精准送入大脑的“缝衣机器人（sewingmachine）”。本质上这更接近于一台配备了很多影像设备的高精度机床。

3）快速植入

十秒之内一气呵成，完成数个步骤，从激光打孔到插入电极。

4）电极数目

脑机接口的电极数目已增加30倍。可以运送更多的信号。但和人类大脑860亿个脑细胞相比，这仍然是“小巫见大巫”。

5）芯片设计

· 马斯克芯片可以连接多达1024个电极采集数据。

· 斯坦福芯片把这些 2D 硅电子器件与大脑的三维结构相匹配，他们以全新脑机接口，直连大脑和硅基芯片。将硅电子技术带入三维空间。斯坦福芯片与微线束集成的 CMOS 芯片，斯坦福芯片“几乎可以用任何 3D 阵列同时记录不同深度、不同大脑区域。

6）信号与行为之间的相关性

研究人员在尝试利用人工智能找出信号与行为之间的相关性。2020年4月，发表的脑机接口合成语音实验中，一个递归神经网络（RNN）被用于神经信号的解码。

7）从海量信息中找到统计规律

人工智能非常适合用于从海量信息中找到统计学上的规律。

然而 “从机到脑”的研究，基本上没有什么头绪。机到脑的研究相比脑到机要慢很多，原因是目前神经科学对于神经编码的具体方式还处于未知状态。而由机到脑的研究，对神经编码知识的需求要远大于从脑到机。神经科学在单神经元的研究方面正逐渐明朗，但大脑各种问题根本无法解释。

8）跨行业应用

全新的输入、输出方式，脑机接口的应用也将横跨数个行业领域，教育科技 、游戏产业、大脑检测、反馈治疗。

三．疑问与讨论

1）脑机接口到底是什么？

脑机接口=“脑”+“机”+“接口” ，如果这等式能够承成立，即意味着在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间创建用于信息交换的通路。脑机接口是一个复杂的交叉学科，需要神经科学、计算机科学、人机工程学等等，研究难度大，但是也很有必要，通过脑机接口可以将超声波等非人类感知力变为人类感知力。

脑机接口的划分形式一般看信息采集方式，通常被分为非植入式、半植入式、植入式三种形式。脑机接口会给“超人类”提供了一条捷径吗？目前看来，技术瓶颈依然不少。（http://news.51cto.com/art/202003/613011.htm）

2）疑问

美国专家马斯克认为，10年内，他用植入式人工电极的脑机接口技术，可以让盲人重见光明。他的想法和做法能否实现？脑科学技术的研究不能解决的问题，能否利用脑机接口技术就可以解决？人工智能技术真的能解决人类的一切问题吗？可以让人不死，可以让盲人复明！如果真是这样，他就能够解决几千年人类没有解决的问题，为了搞清这些问题，笔者进行下面一些讨论。

3）讨论

休伯尔的猫眼实验研究的具体做法是： 

·先将动物（猫 ）麻醉，将头固定于立体定向头架中；

·再将一个细金属电极植入到视皮层（visual cortex)中，尽量靠近（不损伤细胞膜）单个神经细胞或纤维；

·检测由神经冲动产生的电流；

·将猫面向几米外的屏幕，使用幻灯机在屏幕上投射与背景不同几何性质的图形（如线条等）。利用这样的装置来研究动物神经细胞对不同类型光刺激的反应（电信号）。

对于以上做法，笔者的疑问是：这电极植入以后，与细胞是怎么连接的？测量的信号是什么信号？一直认为这样的做法测量的信号不是离子通道的信号，在很大程度上是电磁感应信号。

脑机接口的做法与休伯尔的实验还是有区别的，但是他们之间是有关联的。

· 脑机接口植入位置

脑机接口通常直接植入到大脑的灰质，因而所获取的神经信号的质量比较高。但其缺点是容易引发免疫反应和愈伤组织（疤），进而导致信号质量的衰退甚至消失。斯坦福的研究属于此类。

部分侵入式：接口一般植入到颅腔内，但是位于灰质外。其空间分辨率不如侵入式脑机接口，但是优于非侵入式。其另一优点是引发免疫反应和愈伤组织的几率较小。主要是基于皮层脑电图（ECoG）进行信息分析。

·信息编码

业内专家谢平教授在他的著作中提出质疑：

H u b e l和 Wiesel ( 1962 )结果的真实性毋庸置疑。但不能排除它被错误地解读为视觉信息需要重新编码的可能性，因为在视路中神经细胞感受野的变化，不一定就意味着视觉信息进行了编码。我们每个人瞬间就能够认出图形，还需要被编码吗？人们也未发现视觉信息被编码的任何可靠证据。

感受野充其量只是一种电生理响应（发放 )，只能反映神经活动的一个有限的侧面。难以认定像视觉这样的感觉信息都被编码成电信号。视觉信息并不像人们想象的那样，都转变成了电信号。研究人员对视觉机制有关研究，提出多个视觉通道，但视觉信息在这些通道中的具体传输机制依然是一无所知。

·神经细胞与电极之间的连接

电极是人工制造的物质，是导电的金属材料，但细胞是什么导电属性？这两者到底是什么连接方式？传播的电信号属于什么类型？在电子学领域，传播信号的方式与传播通道及其接口是异常复杂的，就是交流电高压和低压，传输的电路及其接口就不同。在微波频段，传播有波导、带状腺、平行线等多种形式，其接口也不相同。在光的频段使用光纤，接口也不相同。脑机接口连接方式和接口形式怎么就这样简单？电极或细胞靠近就行了，令人难以想象，不得其解。

上面列举了一些基本问题，对于光学的实验的方法及其相关问题，与实际情况差距甚大，按道理说视觉通道的试验，应该从眼球开始，用平行光进行实验，而进行这样的试验是非常困难的。另外，对细胞本身电子属性和电磁波属性的研究，几乎没有什么进展，只是集中在神经元放电上面，这显然是很不够的。然而单细胞的操作十分困难，其他学科的人无法进行，限制了这项工作的进展。从脑机接口的研究上似乎很乐观，但令人难以置信，因人类对自己的眼睛或大脑了解还是很不够的，笔者对马斯克在10年内能让盲人复明，持怀疑态度，几乎是不可能的。