硅谷“鋼鐵俠”馬斯克剛剛上演了一場腦機接口秀，本周二，扎克伯格的Facebook也火速拋出了腦機項目研究新進展：將人腦的思維解碼為文字語言。
腦機接口，一個看似很“賽博朋克”的技術(shù)，正在被推向新的發(fā)展高潮，而我們正在將科幻故事變成現(xiàn)實。
Facebook腦機項目，讀懂你的大腦
兩年前的F8大會上，F(xiàn)acebook首次對外展示了“大腦打字”項目，目標是通過非侵入式硬件創(chuàng)建一個無聲語言系統(tǒng)，能夠直接從你的大腦讀取信號來打字，速度可達每分鐘100詞，是人們在智能手機上打字速度的五倍。
隨之而來的是不少神經(jīng)科學(xué)家的質(zhì)疑，因為將腦電波轉(zhuǎn)換為文字已經(jīng)是技術(shù)難題，更何況要快于我們的打字速度。
據(jù)了解，這項研究早期是由Facebook的創(chuàng)新硬件部門Building 8負責(zé)，這個神秘的團隊有超過60名科學(xué)家和工程師，他們分布在UC San Francisco、UC Berkeley、霍普金斯醫(yī)學(xué)院、霍普金斯大學(xué)應(yīng)用物理實驗室等機構(gòu)中。
去年12月，F(xiàn)acebook對其進行了重組，把腦機項目轉(zhuǎn)移到了Facebook Reality Lab團隊（原Oculus Lab團隊）。
本周二，由該團隊贊助的加州大學(xué)舊金山分校研究人員將最新研究結(jié)論發(fā)表在《自然通訊》（Nature Communications），結(jié)果表明系統(tǒng)可以準確解碼佩戴設(shè)備的人聽到和說出的對話詞和短語。
實驗中，如果參與者聽到有人問“你喜歡聽哪種樂器”，參與者會在錄制大腦活動時回答“小提琴”或“鼓”等幾種選擇之一，系統(tǒng)利用腦部活動來判斷參與者是否在聽或說，然后嘗試解碼這些語音。據(jù)統(tǒng)計，該系統(tǒng)可以達到61％至76％的準確度。
主要作者和加州大學(xué)舊金山分校神經(jīng)外科教授Edward Chang表示，到目前為止，系統(tǒng)只能識別一組非常有限的詞匯。
圖 ｜ Edward Chang
目前，研究人員與三名正在接受癲癇治療的患者合作測試這項技術(shù)。不過，F(xiàn)acebook腦機接口計劃的研究總監(jiān)Mark Chevillet表示，“我們沒有任何實際的產(chǎn)品計劃，因為這項技術(shù)是早期階段的研究?！?/p>
相較之下，馬斯克的腦機項目Neuralink野心更大：2020年之前將Neuralink的技術(shù)在人體上進行測試，“通過‘與AI的融合’來增強大腦，讓人類與人工智能形成共生關(guān)系?！?/p>
學(xué)術(shù)界＋商業(yè)公司合力，新藍海即將出現(xiàn)
無論是上世紀80 年代英美電視節(jié)目中的著名虛擬人物超級麥克斯，還是把人的思維全盤拷貝到一個最新款的人形機器人上，圍繞人的大腦和神經(jīng)元的技術(shù)總是充滿了神秘的吸引力，除了科技狂人馬斯克和社交達人小扎之外，還有不少初創(chuàng)公司在路上。
在2017年發(fā)布的一份《中美首份腦機接口行業(yè)分析》報告中，列出了當時最受關(guān)注度的部分腦機接口公司。
國內(nèi)的話，互聯(lián)網(wǎng)早期風(fēng)云人物陳天橋表示要投入10億美元用于腦科學(xué)探索；哈佛大學(xué)的華人博士韓璧丞此前在哈佛大學(xué)創(chuàng)立了Brainco，試圖攻克腦機接口領(lǐng)域最難的兩個領(lǐng)域：腦電信號的意識解析、自適應(yīng)算法（人與算法機器的相互識別）。
目前，腦機接口主要分為侵入式、部分侵入式和非侵入式三種類型。侵入式需要往大腦里植入神經(jīng)芯片、傳感器等外來設(shè)備；非侵入式通常是通過腦電帽接觸頭皮的方式，間接獲取大腦皮層神經(jīng)信號，包括腦電圖（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）等。
通常情況下，非侵入式腦機接口設(shè)備會偏向于消費級產(chǎn)品，比如和VR＼AR硬件配合使用。侵入式的則更專注于研發(fā)高精度的腦電測量設(shè)備，產(chǎn)品針對臨床和科研級別的。
不過，當前腦機接口技術(shù)的真正進展，還是來軍方和科學(xué)家。比如美國國防部高級研究計劃局（DARPA）自20世紀70年代以來就一直為腦機接口研究提供資金，最新的N3腦機接口項目，目的是在非手術(shù)的情況下實現(xiàn)大腦和系統(tǒng)間的通信。
今年4月，加利福尼亞大學(xué)舊金山分校的科學(xué)家在自然雜志上發(fā)表了一種由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的新型BCI，它可以讓患有癱瘓或中風(fēng)的人以自然語音的速度進行交流，平均每分鐘150個詞，這項研究的主要作者Edward F． Chang也是Facebook腦機項目最新研究的主力研究人員。
隨后的6月，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)與明尼蘇達大學(xué)的研究人員使用非侵入式腦機接口，開發(fā)了有史以來第一個能用意念控制連續(xù)追蹤電腦光標的機械臂。
在腦機接口的研究上，我們研究的步子越來越快。
同時，根據(jù)研究機構(gòu)Allied Market Research的研究報告，全球腦機接口市場預(yù)計在2020年將達到14．6億美元，從2014至2020年的年復(fù)合增長率為11．5％。學(xué)術(shù)界接二連三的科研成果發(fā)布加上商業(yè)公司的快速推進，正在讓腦機接口成為一個潛力巨大的商業(yè)市場。
最后：
處于初期發(fā)展階段的腦機接口技術(shù)本質(zhì)上還是為了“增強”或者“恢復(fù)”人自有的一些功能，這一點和當前的外骨骼機器人等產(chǎn)品又有著異曲同工之妙。
兩年前，一名因脊髓損傷而癱瘓的64歲男子在使用腦機接口（BCI）以每分鐘8個字的速度打字時創(chuàng)下了紀錄。
這兩年時間，國內(nèi)外也陸陸續(xù)續(xù)涌現(xiàn)出不少優(yōu)秀的腦機接口研究團隊，但是人類的大腦皮層有上百億個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元又包含數(shù)個到數(shù)萬個分支，構(gòu)成龐大精細的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如何準確地解碼出這些超大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對外釋放的信號仍舊是瓶頸。