令人失望的馬斯克發布會

美國時間8月29日，埃隆·馬斯克站在一臺酷似蘋果產品的神經“縫紉機”旁，顯得有些緊張。2020年的Neuralink發布會開始了。

這臺手術機器人能將寬度4μm-6μm的柔軟電極絲編制在腦神經內。這些電極如此微小，寬度僅相當于人頭發絲的1/10，還如此柔軟，以至于能隨著果凍般的大腦擺動，而不至于損傷神經。每分鐘，會有6股電極絲（每股32根電極）織入腦內，一個電極陣列則包含96股絲（3072根電極），將人們能植入腦的電極提高了一個數量級。

這些電極末端，連接著Neuralink發布的LINK 0.9芯片。相比去年，這次芯片不再需要外掛在耳后，而是微縮成一個23mm*8mm的小圓盤，植入在顱骨內，對3072根電極傳來的信號數字化。植入物可續航24小時，并且能無線充電。

在秀完這些以后，被植入柔性電極的真正主角——三只小豬出場了。當小豬用鼻子嗅東西，植入的Neuralink就能讀取與鼻子上神經有關的信號，展示出一個腦電波高峰。而另一只豬運動時，屏幕上能顯示運動的信號，甚至預測其關節的活動。

馬斯克在去年7月說過，希望這項技術能在2020年底植入到人類患者身上。這次他則透露，Neuralink已經獲得FDA（美國食品藥品監督管理局）的突破性設備認證，“希望它能恢復殘疾者的行動能力，解決老年癡呆癥、中風等其他疾病。”

但彭博社指出，FDA希望不易移除的醫療設備至少能在人體中使用10年，目前這些柔性材料還做不到。此外FDA的其他許可仍未就緒，因此真正投入醫療仍未可期。

Neuralink能治療什么？按馬斯克今年的陸續放料，癲癇病、帕金森病、強迫癥、成癮、抑郁癥、自閉癥、肌萎縮側索硬化病，以及其他形式的腦損傷都在可能之列。

今年7月，甚至有Twitter用戶問馬斯克，能否用Neuralink直接在大腦中播放音樂，馬斯克回答“可以”。當用戶問能否用Neuralink遠程召喚特斯拉，馬斯克回答“當然，當然”。但當被問道“Neuralink能為烹飪藝術做什么？”馬斯克終于沒能接下去。

盡管前景無限美好，自發布之日起已經不斷有專家指出：Neuralink的工作僅在采集神經信號上，在信息解碼方面并無突破。本來，腦機接口大體可分為四個步驟：信號采集、信號解碼、再編碼、反饋給大腦。

根據媒體報道，清華醫學院教授洪波指出，Neuralink在神經信號解碼方面沒有任何進步，只簡單演示了小豬四肢運動和腦內神經放電的關系。從馬斯克的演講可以感受到，他對神經編碼原理不是很關注，對其難度的認識不夠。妞諾科技CEO戴珅懿則表示，“馬斯克的方法仍在傳統技術范疇，能降低現有技術的成本，但離‘治療’還存在相當長的距離。”

根據《WaitButWhy》此前一篇深度調查，科學界的普遍評價是：“在攀登腦機接口這座大山的征程中，Neuralink是一支裝備精良的登山隊，并非坐上了直升機。”

一個佐證是，Neuralink在2017年就曾與加州大學戴維斯分校進行猴子研究，但至今仍沒有任何證據表明猴子成功操控了計算機。2019年7月，Neuralink在預印本論文網站bioRxiv上發表了一篇論文，作者為“Elon Musk, Neuralink”，但對大鼠實驗的實際效果講述得十分模糊。而與此同時，已經有其他研究者成功用人機接口技術控制計算機光標，輸入信息甚至點一杯咖啡了。

為什么創辦Neuralink？

盡管業界對于這樣的發布感到失望，但也有人為馬斯克辯護，一個理由是Neuralink本就不是為治療創辦的。它是為了在大腦和機器之間打開一條“高帶寬”傳輸通路，加快人類與AI的結合。因此相比信號解析，大規模采集信號才是關鍵。“好數據總是好過好模型”，如果數據足夠多，機器學習也許能完成解析工作。

Neuralink采用的柔性電極網概念被稱為“神經蕾絲”，來源于蘇格蘭科幻小說家伊恩·班克斯的《迎風舵輪》，指的是在大腦植入一張筒狀的網，讓神經元在網中生長，從而實現人工電極和神經元的共生。

2016年，馬斯克創辦了Neuralink，面試了超過1000人，最終招募了7位頂尖科學家。他們是：

Paul Merolla，IBM的SyNAPSE計劃首席芯片設計師，擅長根據大腦結構設計晶體管電路；

Vanessa Tolosa，生物相容性材料專家，擅長根據集成電路設計生物相容性材料；

Max Hodak，BMI（腦機接口）專家，創立有生命科學機器人云實驗室；

DJ Seo，在加州伯克利大學發明了神經塵埃-小超聲波傳感器，即用超聲波捕獲神經信號；

Tim Hanson，“地球上最好的全棧工程師之一”，擅長材料科學和微細加工方法；

Flip Sabes，擅長皮層生理學的BMI專家；

Tim Gardner，曾在鳥類腦中植入BMI，并通曉神經元活動模式。

但據醫學新聞網《Statnews》披露，算上馬斯克，如今上述科學家也只剩下3位了。其中1位還表示“馬斯克的技術更適合基礎研究，推動人類使用為時過早”。馬斯克則稱對方沒有成功留在公司。相比醫療公司，Neuralink的工作節奏“快得像高壓鍋”。

為什么創立Neuralink？這與馬斯克的AI焦慮相關。他創立了Open AI非營利組織，以監控AI的發展速度，預防人工智能的災難性影響。但這遠遠不夠，因為監管是緩慢而線性的，AI卻是指數進步。如果不能有效遏制AI的負面影響，不如在AI超越人類前與它融為一體。

在Neuralink團隊不久前的一次采訪中，馬斯克解釋了這種邏輯：人類的思考非常迅速，但交流信息卻十分緩慢。“這就像用一根針頭喝一杯奶昔。”通過圖片，我們可以看到，計算機彼此之間交流的速度遠勝過人類。即使人類自己的思考，速度也超過說話、手寫和打字一個數量級。

人與計算機的交流速度對比

相較于思考過程，人的表達速度十分緩慢

“如果帶寬太低，那么你與AI的集成將非常薄弱，AI只能自己走了，因為它對你說話太慢了......AI不是‘其他’，而是你，類似于大腦皮質與邊緣系統的關系......溝通速度越快，你將融入越多；溝通越慢，則越少。”

因此，高帶寬就是AI與人類之間系著的繩子。如果這根繩子足夠粗，人類就能充分綁定AI的能力，而不是被它拋棄。在與Neuralink的對話中，“帶寬”一詞出現了42次。

Neuralink還關系到人類的AI平權。馬斯克將AI視為“終極力量”，它會導致一部分人比另一部分人更強大，而最好的解決方式就是讓AI融入每一個人。如果無法避免人們制造“魔棒”，那就只能創建一個開放、協作、透明的魔棒實驗室，將魔棒的技術分享給所有人，而非少數人秘而不宣的武器。

對此，馬斯克提出一個口號：“By the people，for the people，of the people”。這是AI時代的“民有、民治、民享”。

Neuralink的愿景實現路線圖

當然，對這樣虛無縹緲的理論，從不缺乏質疑。人工智能和機器人學名譽教授Noel Sharkey稱，AI只是一種工具，沒有證據表明它們會崛起并消滅人類。美國新南威爾士大學人工智能和數據教授Toby Walsh認為，人類總能以情商和社交能力、創造力和適應力勝過AI。Facebook人工智能部門負責人Jerome Pesenti認為，馬斯克在批判AI方面不知所云，現階段根本無法想象通用人工智能的存在。

腦機接口離人們還有多遠

腦機接口的一個好處在于，它不像特斯拉或SpaceX觸動了傳統石油和工業巨頭的利益，因此能相對自由的發展。1978年，William Dobelle博士成功地在一位后天失明的病人腦中植入電極，讓他可以看見黑白色的低分辨率圖像。在這位先驅后，腦機接口的實現從未停止。

1982年，Hugh Herr在一場滑雪災難中失去了雙腿。后來他成為MIT媒體實驗室生物機電工程領域的負責人，開發出設備并重拾對攀巖的熱愛。2014年巴西世界杯，最著名的腦機設備亮相：憑借美國杜克大學的設備，一位身穿機械戰甲的截肢者成功在綠茵場上開球。

腦機接口的原理并不復雜。神經元活動時會吸入足夠多的陽離子，引起細胞表面極化的改變，從而生成電位。電極則能捕捉這種電位，但捕捉的方式各異：有的在腦中直接插入電極（侵入式），有的隔著厚厚的各種皮層和頭骨（非侵入式），還有的放棄大腦直接捕捉肌肉的電信號。

侵入式電極最顯著的問題是要開顱。你很難大規模勸服健康人，因此它主要用于患者身上。Facebook創始人馬克·扎克伯格就曾表示，“我們會有手接口和語音接口，甚至還有腦接口…但這不會以一種侵入式的方式進行。”如果要做侵入式，你肯定會上新聞——就像馬斯克做的。

侵入式電極也無法對應足夠多的神經元。人的大腦中有860億個神經元，而類似半導體行業的“摩爾定律”，腦機接口也有一條“史蒂文森”定律：我們可以記錄的神經元每過7.4年增加一倍。如果按照這個速度，直到2225年，人類才能記錄大腦每個神經元。而即便能全部記錄，大腦中也塞不下這么多電極。

另一個問題是，人們對大腦的活動原理知之甚少，無法將神經元活動對應到具體行為上。哈佛大學分子與細胞生物學系教授Jeff Lichtman有個比喻，如果關于大腦的知識是一英里，人類現在只走了三英寸。但機器學習的進步，使人們有可能不需要知道中間過程，只需根據大數據的統計，對應起輸入和輸出。

相比馬斯克的激進方式，大部分其他公司比如Facebook都在研究非侵入式電極。它的好處在于適宜普及，且容易做實驗。壞處在于對腦電信號的分辨率太低——就像隔著瓶子聽蚊子叫。它本質上捕捉的是多個神經元同步放電的一種模式，能關注到高級認知層面對注意力對象的控制。

但問題在于，對于高級認知任務，注意力對象只能有一個。因此非侵入式腦機接口只能做到分時而非分頻。相較健全人們的溝通方式，這種方式更加低效，顯然不適合馬斯克“靈體交流”的高帶寬任務。

不同腦機接口的時間和空間分辨率

此外，侵入式和非侵入式腦機接口面臨的共同問題是：人們對腦機接口的研究還局限于“腦-機”層面，對“機-腦”一無所知。簡單來說，人們知道一只老鼠如果想喝水，就會有46個神經元興奮，因此監測這46個神經元就能控制飲水機。但如何將外部機器的信號編碼成神經元信號，反過來輸入給大腦？對于大腦這本“詞典”，人們只知道有文字，卻一個字都還不認得。

因此無論Neuralink的發布是福音還是災難，都距離人們尚遠。新南威爾士大學人工智能和數據教授Toby Walsh認為，畢竟馬斯克以不能按時實現承諾而聞名，針對健康人的神經聯結或許要等到幾十年以后了。