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神经领域的先驱者

能够分析我们的脑电波并记录思想的机器正在全世界各地的实验室和企业里被开发出来。这些机器背后的技术叫作脑机接口,它已经有很长的历史了。1924年,德国神经科学家汉斯·伯格(Hans Berger)发明了第一台脑电图仪(EEG),这台机器和我们今天广泛使用的机器并没有很大的区别。

伯格对脑电波的迷恋源于他年轻时的一次经历。起初,他在大学里学的是数学,理想是成为一名天文学家。然而,仅仅过了一个学期,他就辍学并加入了德国骑兵。有一天他骑马外出,但随后就发生了事故。幸运的是,他伤得并不重,但由于某些未知的原因,他远在千里之外的妹妹感觉到他发生了某种可怕的事情,所以让他的父亲给他发了一份电报。

伯格后来这样写道,他相信:“这是一起自发的心灵感应案例,这样的案例通常发生在有人遭遇致命的危险时。当时我以为自己死定了,所以我把当时的想法传递了出去,而与此同时,由于我和我的妹妹特别亲近,所以她就扮演了一个信息接收者的角色。” [1]

从此以后,伯格开始沉迷于想弄清楚他的大脑是如何把信号传递给他的妹妹的。他回到了大学,决定潜心学医,期望能够发现这种“精神能量”的生理学基础。这促使他最终开发出了第一台能够探测脑电波的设备——脑电图仪。

一台脑电图仪实际上是一组可以被放置在人头顶的传感器,而这些传感器主要是用来测量大脑中的电活动变化的。脑电图仪能够感知到的是神经元内部以及神经元之间的离子电流的电压变化。需要澄清的是,脑电图仪并不能读取你的想法,但是它能够读取你的大脑发出的电信号。利用一台电脑,它还可以对这些电信号的模式进行匹配。如果电脑知道某些特定的电信号模式与大脑中的某些状态、某个词汇或者某种行为有关,那么它就可以破解相关的信息,并理解与你的思维过程有关的某些事情。

今天,有很多创业公司正在使用脑电图仪来捕捉大脑产生的数字信号,然后再把这些数字信号传送给计算机,以进行存储和数据处理。分析这些信号所形成的脑电波模式,可以告诉我们一些大脑内部正在发生的事情。例如,贝塔波与一个人的清醒状态、关注程度以及警觉程度有关,而阿尔法波则与一个人的放松状态、内心的平静程度以及头脑的清醒程度相关。其他的脑电波模式也与不同的精神状态相关,比如当某人成功辨别出某种东西时会出现所谓的“啊哈”时刻。虽然脑电波的分辨率很低,但创业者正在利用脑电图仪来创造各种不同的应用,比如能够帮助人们进行冥想的移动应用、能够追踪心理健康的软件等。

脑电图仪的优点是无创,这意味着你根本没有必要把电子设备插入大脑,而且相对来讲脑电图仪会更加便宜,你完全可以在网上花几百美元或更少的钱来购买一条可以感应脑电波的头巾。然而,当下消费者级别的脑电图仪存在的问题是,它们往往不能像人们期待的那样很好地工作。捕捉到的信号往往会伴有很大的噪声,原因是电极和头皮之间的连接无法做到完美的贴合。另外,在消费者级别的脑电图仪中,电极的数量通常很少,你根本无法获得精确的读数,头发也经常会碍事儿,而且头皮的任何颤动都有可能会产生错误的信号。

这样说吧,在实验室里脑电图仪确实可以很好地工作。但请记住,我们如今还处在脑机接口发展的早期阶段,情况肯定还会不断得到改善。实际上,某些重大的改变正在发生,其形式很可能是一种更加复杂的人工智能系统,该系统不但能过滤掉信号中的噪声,而且能够更好地解码复杂的脑电波。

总部设立在波士顿的创业公司Neurable正在利用机器学习技术对脑电图仪信号进行测量和分类,以期能够提高信号的精确度。拉美西斯·阿尔凯德(Ramses Alcaide)正是这家公司背后的极富远见的CEO(首席执行官),在很小的时候,他就已经表现出了自己的创业精神。在他4岁的时候,他的父亲把家从墨西哥搬到了美国,期望能够找到更好的机会。6岁的时候,他就已经可以自己去买来一些损坏的电子游戏机,然后修好这些游戏机并再次卖掉它们来赚钱。等到他9岁的时候,他已经可以通过维修计算机赚钱了。在密歇根大学获得神经科学博士学位后,他创办了Neurable这家创业公司,而这家公司将他对于人类智能的兴趣与他在商业上的技巧完美地组合在了一起。

当我和他见面的时候,阿尔凯德和我分享了他想打造一个脑机操作系统的计划。这就像我们在智能手机上有iOS(苹果公司开发的移动操作系统)和安卓系统一样,他相信,对于下一代的脑机接口,我们也会需要一种先进的操作系统。通过开发一款由大脑控制的消费者级别的耳机,Neurable公司已经朝着这个方向迈出了第一步。在有了这样一副耳机后,你就可以用你的思想来控制音乐播放器了。

Spark Neuro是另一家让人着迷的神经科学创业公司,它选择了在人们观看视频内容的时候具体地分析他们的脑电波。利用生物反馈数据,这家公司帮助电视网络公司制作出了更好的节目,同时还帮助广告商销售了更多的产品。Spark Neuro公司起到的作用更像是一个专题小组,只不过这家公司并不会向人们询问他们的意见,而是利用脑电图仪来捕捉他们的神经活动。然后,一个深度学习算法会推断出参与者实际上正在想些什么。这一点很重要,因为在一个专题小组中,人们说出来的想法往往和他们实际感受到的完全不同。很多时候,参与者会迎合群体的意见,并且讲述他们认为其他人想要听的内容。利用脑机接口,Spark Neuro公司打算搜集更加精确的数据。

那么,他们是如何做到这一点的呢?Spark Neuro演示了这样一个场景。当人们观看有关婴儿、小狗和小猫的有趣视频时,他们的系统能够清晰地探测到脑电波的改变。这种改变实际反映的正是人们在感到快乐时所表现出来的脑电波的变化,这或许可以解释为什么那些超级可爱的动物视频会在网上火起来。他们甚至在2016年美国总统大选前,在独立选民的身上测试了这项技术,基于参加这项实验的人群所做出的反应,人工智能就曾经预测特朗普将会赢得选举。

这种类型的脑科学技术能够让广告商售出更多的产品吗?一些世界上最大的品牌商显然相信这可以。Spark Neuro的客户包括了视频网站Hulu、美国全国广播公司(NBC)、巴克莱银行、美国通用汽车公司以及世界上最大的啤酒公司安海斯-布希公司。如果现在已经有了足够多的消费者在日常生活中使用脑机接口,那么搜集这一类数据很可能就像今天在网站上进行数据分析一样普遍。

在地球另一端的韩国,SOSO是一家在教育和医疗保健领域利用脑电图仪的创业公司。和很多韩国商人一样,这家公司的创始人也喜欢在喝烧酒时吃极为辛辣的食物。在喝了无数杯烧酒后,我们开始讨论脑机接口的未来。这家公司的CEO闵东滨(Dongbin Min)解释了这种技术将如何帮助学生更好地集中注意力。当学生在平板电脑上玩一系列的学习游戏时,他们头上戴着的脑电图仪也在监控着脑电波,并向他们提供各种神经反馈。游戏会利用正在输入的数据实时改变游戏的玩法,以改善每一个学生的具体表现以及提高他们的专注程度,这对于那些有学习障碍的儿童显然更有价值。闵东滨的团队同时还在利用类似的神经反馈游戏来帮助老年人改善他们的记忆功能,延缓认知能力的下降。在这一领域中使用脑电图仪目前还处于刚刚起步的阶段,但是闵东滨已经决定找到一种全新的方法来利用脑机接口,以促进这项技术在教育和医疗保健领域的应用。

在脑电图仪研究领域的最前沿,作为顶尖的神经科学家和加拿大多伦多大学的教授,阿德里恩·内斯特(Adrian Nestor)已经完成了一些具有深远影响的实验。在实验中,他在让实验对象观看计算机屏幕图像的同时,还通过脑电图仪头盔捕捉到了实验对象的大脑数字信号。而现在在机器学习算法的帮助下,他已经能够只利用来自大脑的数字信号就对屏幕上的图像进行数字化的重构。换句话说,他已经成功地从某个人的大脑中提取出一幅图像,然后再把图像传输给计算机。

这项技术有很多潜在的应用。未来,你或许可以存储你的视觉记忆,然后再把这些记忆当作图像上传到云端。或者,如果你愿意的话,你还可以在晚上睡觉的时候戴上脑电图仪头盔,这样你甚至可以从梦境中直接捕获你梦中的画面。另一种可能性是,这项技术将让那些无法用语言表达的人,比如中风患者,利用头脑中想象出来的图像而不是词汇来进行表达。

“在搜集针对潜在嫌疑人的目击证人的证词方面,这项技术还可以让执法部门不再依赖于向一个素描画家提供口头描述来获得可以被法庭采纳的证据。”内斯特这样说道。 [2] 在将来的某一天,律师很可能会在法庭上使用从目击证人的大脑中直接捕捉到的画面来作为证据。

如果这还不够疯狂,加州大学伯克利分校的研究人员还进行过这样一项实验,在实验中,他们在实验对象的头脑中捕捉到了由实验对象自己想象出来的图像。为了做到这一点,他们不得不使用比脑电图仪头盔更复杂、更先进的设备,即所谓的fMRI(功能性核磁共振成像)技术,这项技术通过探测与血液流动有关的变化了解大脑的活动。

在实验中,志愿者需要躺在一台fMRI机器内,然后连续数小时观看一段好莱坞电影的预告片。在整个过程中,所有被探测到的大脑活动都会被输入一台计算机内,然后相关的程序就会学习如何把电影中的视觉模式与相应的大脑活动联系起来。最后,他们获得的结果是一段虽然模糊却依然可以分辨内容的视频,而这段视频再现了志愿者当时正在看的内容。

在目前这个阶段,这项技术实际上还没有真正准备好。没有人会愿意每天晚上躺在一台笨重的fMRI机器里,目的却只是记录他们自己的梦境。然而,总有一天,类似的技术或许会让我们在第二天早上醒来的时候观看自己的梦。

虽然目前在世界各地的实验室里都已经有了相当可喜的成果,但眼下的这一代设备依然有着很大的局限性。如果我们真的想要直接跨入海量连接的未来,并且将我们的大脑与互联网连接起来,那么当下没有什么比在大脑中直接植入芯片更好的做法了。你介意让别人撬开你的头骨,然后在里面植入某种传感器吗?无论你喜欢与否,这种技术正在向我们迎面扑来。 MY64PaL3A5HrEzqM4r+v5qlr80WZSXo9/Dz5+KFiEebZKVhm6tcngS/W8LcGY/DF

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