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脑机接口与AI：融合之路的探索与展望
在科技的前沿领域，脑机接口和AI犹如两颗璀璨的星辰，各自散发着独特的光芒，而它们之间又有着千丝万缕的联系，共同勾勒出一幅未来科技的宏伟蓝图。
神经科学：AI背后的智慧之源
回顾AI近20年，尤其是近3到5年的重大突破，我们会发现神经科学在其中扮演了至关重要的角色。以神经网络为例，它的设计灵感来源于对大脑神经元放电原理的研究。早期科学家们通过对大脑神经元之间信息传递方式的探索，构建了最初的神经网络模型，为AI的发展奠定了基础。
再看图像识别技术，其核心原理与视觉神经元处理视觉信号的方式密切相关。视觉神经元能够对不同的视觉特征进行提取和分析，科学家们借鉴这一原理，开发出了能够识别图像中各种物体和场景的AI算法。
而如今在自然语言处理领域大放异彩的Transformer架构以及大语言模型，其背后的attention机制同样源自神经科学中对人类注意力的研究。人类在处理信息时，会根据不同的任务和环境，有选择性地关注某些信息，这种注意力机制被引入到AI模型中，大大提高了模型对文本信息的理解和生成能力。
就连今年获得诺贝尔奖的Jeff Hinton也曾表示，人工智能的整个研究都是借鉴神经科学的基础。然而，他在与多伦多大学的采访中也提到，相比AI的快速发展，神经科学的研究进展显得较为缓慢。
从物理和数学的角度来看，大脑与GPU存在着一些有趣的对比。以英伟达的H200为例，其晶体管数量约为10的11次方，而大脑中的神经元数量也大约是860亿个，即10的11次方左右，从数量浓度上来说，二者具有一定的可比性。
但从结构组件上看，二者却存在着显著差异。大脑神经元之间的连接可达10的4次方次，而晶体管之间的连接通常为个位数。这意味着，尽管神经元和晶体管的数量相当，但在连接通路上却存在着10的4次方的差异。
此外，大脑是存算一体的，不存在计算单元和储存单元分离的情况，而现代计算机在冯·诺依曼架构下，依旧是存算分离的。在软件和硬件的关系上，大脑的软件与硬件是不可分离的，而计算机的软件则可以在不同的硬件上运行。
基于这些差异，有人曾问，AI是否能够快速模拟整个大脑？据估算，二者之间大概还存在10的9次方的差异。其中，10的4次方的差异源于神经元之间连接通路的复杂性远远超过晶体管的连接通路；另外10的4次方到5次方的差异则来自神经可塑性，即神经元之间的连接是可以动态变化的，而晶体管之间的连接是固定不变的。
脑机接口行业的现状与挑战
脑机接口作为一个典型的交叉学科，涉及电极材料、芯片封装、医疗器械、算法等多个领域，是一个极为复杂的全系统工程。其本质是通过在大脑的不同区域插入电极，读取和刺激神经元放电信号，从而实现大脑与外部设备的信息交互。
目前，脑机接口行业主要有三种技术路线。第一种是硬质电极技术，这种硅片制成的电极有指甲盖大小，上面有100根针，可直接插入大脑皮层，记录100到200个神经元放电信号。自诞生20年以来，全球仅有60人接受了这种技术的植入。通过这种方式，高位截瘫患者可以控制机械臂完成一些简单动作，如切蛋糕等，但该技术存在设备庞大、不便使用等问题，目前仍主要应用于实验室环境。
第二种是血管支架技术，通过静脉血管将电极放入大脑，隔着血管记录神经元信号。不过，这种技术的应用范围相对较窄，发展空间有限。
第三种是柔性电极系统，代表公司有马斯克的Neuralink以及上海脑虎科技有限公司等。Neuralink在今年取得了重大临床进展，将原本庞大的脑机接口设备缩小为一个极小的单设备，并实现了无线植入。2024年1月，Neuralink成功为一位高位截瘫患者植入脑机接口，该患者能够通过脑机接口完整地控制电脑玩游戏，其游戏得分甚至超过了许多健全人。
脑虎科技作为国内脑机接口领域的新兴力量，自2021年成立以来，发展迅速。在与Neuralink的对比中，脑虎科技在短短3年时间内，将二者的差距从最初的7、8年缩小到了3年以内。脑虎科技CEO彭雷提到，脑机接口的发展需要高通量、低创伤和长期在体这三个核心要素。目前，Neuralink能够记录1024个神经元，而脑虎科技能记录256个神经元，但按照脑机接口的摩尔定律，即每18个月读写神经元的数量翻一番，未来8到10年，能够记录上百万通道神经元的脑机接口有望问世，届时，通过脑机接口控制各种设备将成为现实。
伦理：限制神经科技发展的关键因素
AI和脑科学虽然都在不断发展，但神经科学的发展速度明显慢于AI。这其中的原因主要是伦理问题。在脑机接口的研究中，由于涉及到人类大脑和神经系统，每一次试验都必须经过严格的伦理审查，需要充分评估患者的受益情况，并按照相关要求进行准备，往往需要一年时间才能开展一次试验。
相比之下，AI领域的发展则相对较为迅速。例如，Sam Altman通过融资15亿美元，将GPU的规模放大20倍，从而实现了快速迭代。而在脑科学领域，目前还缺乏像AI领域中那样成熟的数据集和算法分享集，这也在一定程度上限制了神经科学的发展速度。因此，脑机接口领域的研究者们希望能够建立起类似于英伟达在AI领域的基础地位，以及像Hugging Face、CUDA这样的生态系统，以加速全球神经科学的研究进程。
脑机接口的未来展望
马斯克作为脑机接口领域的重要推动者，其领导的Neuralink在脑机接口的应用方面有着诸多规划。在运动恢复方面，未来患者有望通过脑机接口控制外骨骼或机械臂，实现自主站立和行动；在语言接口方面，脑机接口有望突破人类语言表达和接收的速度限制，将信息传递速度提高到每分钟800字甚至更快；在视觉方面，通过对盲人视觉皮层的刺激，有望让盲人看到物体的轮廓和边界，随着通道数量的增加，绕过眼球传递视觉将成为可能。据了解，马斯克已经开始招募进行视觉刺激的患者，预计明年年底将有望看到第一个植入相关产品的患者。
此外，在记忆假体和具身智能领域，脑机接口也有着广阔的应用前景。随着年龄的增长，人们的记忆力会逐渐下降，而脑机接口技术有望通过对记忆的强化和选择性遗忘，改善这一状况。同时，结合具身智能的发展，未来植入脑机接口的人可以直接通过脑控机器人完成各种任务，实现真正的机械飞升。
综上所述，脑机接口和AI作为科技领域的两大重要分支，虽然发展速度有所不同，但它们都在朝着融合的方向前进。我们有理由相信，在未来的2035到2045年之间，硅基生命和碳基生命将实现融合，人类将迎来一个全新的科技时代。
