未来，人类可以用意念来驾驶特斯拉？

8月28日，美国知名企业家埃隆·马斯克展示了他的“神经连接”（Neuralink）创业公司在“人机结合”方面取得的进展。

在发布会上，马斯克在线直播展示了大脑被植入脑机接口设备的小猪，其脑部活动信号可以被实时读取。这意味着向利用这类植入设备治疗记忆力衰退、颈脊髓损伤等人类疾病又迈进一步。

头顶打洞装“硬币”？

“神经连接”公司创立于2016年。去年，这家公司终于揭开神秘面纱，首次举行公开发布会，并展示所取得的三项成就——比头发丝还细的新型“线式”电极，长得像缝纫机的神经外科手术机器人以及可植入脑机接口的芯片。

去年展示的植入设备位于耳后。而今年的新设备简化成了一个圆圆的“硬币”，且位于头顶。这枚名为“Link”的设备植入大脑后能够读取大脑活动。这一设备可通过蓝牙连接智能手机，电池续航时间为一整天，可在夜间充电。

马斯克表示，植入手术可以在一个小时内完成，而且不需要全身麻醉。只要处理得当，手术中都不会流血，术后脑袋上只有一个小疤痕。

和去年一样，马斯克说，“神经连接”展示会的首要目的是“招新”。目前，该公司大概有100名雇员，而马斯克希望这家公司能形成1万人左右的大型团队。

相比去年头顶USB接口的实验鼠

今年的演示更容易让人接受

去年的展示会上，曾出现略为惊悚的一幕——研究团队将设备植入实验鼠脑内，并在它的大脑上安装了一个USB接口。

而今年的演示现场，似乎更能让人接受。马斯克展示了3只实验小猪：一只在两个月前被植入了脑机接口设备，一只未植入任何设备，还有一只曾植入过脑机接口设备，后被取出。

植入了设备的小猪，名叫“格特鲁德”。当它碰触到物体时，脑机接口设备会获取神经元发射的信号，在显示屏上呈现点状图像并发出声音，这显示它的大脑信号可实时被采集。工作人员摸摸它的鼻子时，可以看到“格特鲁德”的神经元开始兴奋。

为了表明相关设备是安全的，马斯克还展示了另外一头活蹦乱跳的小猪，这头小猪植入设备后又移除，看起来并无异常。

人体植入实验正在筹备中

马斯克表示，“神经连接”公司已于今年7月获得美国食品和药物管理局的“突破性设备”认定，目前正在筹备进行首次人体植入实验，但尚待获批以及通过进一步安全测试。

首批人体临床试验将针对因颈脊髓损伤导致的截瘫或四肢瘫痪人群，计划招募少量此类群体来测试脑机接口设备的有效性和安全性。

马斯克表示，随着时间流逝，几乎每个人都会出现某些神经系统问题，包括记忆力减退、焦虑、脑部损伤等，因此希望这种脑机接口设备未来能用于应对这些问题。

他还表示，最终该公司设备的价位会在数千美元，相当于一件可穿戴设备的价格。设备植入外科手术，也会像“激光矫正近视手术那样安全”。

除了头顶打洞 还有哪些脑机接口方式？

马斯克团队采用的，是头部打洞的侵入式脑机接口。外来物入侵大脑，很容易引起免疫反应。人体可能会在电极和神经组织之间生成疤痕组织，导致信号传输的衰退甚至消失。不过相应的，侵入式脑机接口获得的信号质量也更佳。

当天在演示现场，马斯克团队中一名工程师承认，如何让设备在大脑中至少存留数十年，是他们目前最大的挑战。

除了侵入式脑机接口外，现存的脑机接口技术还有部分侵入式脑机接口和非侵入式脑机接口。侵入式脑机接口将电极植入大脑灰质，部分侵入式脑机接口则植入到颅腔内，但位于灰质外。非侵入式脑机接口看起来最安全，往往是佩戴一些可穿戴设备来测量大脑信号，因为信号要穿越颅骨，所以非侵入式的脑机接口记录到的信号的分辨率不高。

由于侵入式的脑机接口带来的风险过大，目前业界更青睐于非侵入式脑机接口。社交网站公司“脸书”正在开发的项目就是非侵入式脑机接口。他们为丧失说话能力的病患设计的脑机接口是不用动口、不用动手，动动脑就把字打出来。

植入脑机接口设备

10多年前就有人做过这样的手术

马斯克的“神经连接”公司并没有发明脑机接口，相关技术至少10多年前就已经出现了。2004年6月，一个名叫马修·内格尔的男子接受了植入脑机接口设备的手术。内格尔因为被人刺伤，导致下半身瘫痪。接受手术后，他能够用意念控制电脑光标。当时的报道说，他花了4天，学会了玩电子游戏乒乓球。自那以后，接受脑机设备植入的瘫痪病人，已经能够用意念控制机械手臂了。

马斯克的野心是要把“神经连接”设备做成“全脑接口”。他说，为了赶在人工智能超越人类之前，决定先发制人，将人类和机器相融合，打造“超级人类”。

不过，神经科学家忍不住要给马斯克泼冷水。打造“全脑接口”，意味着要同时测量大脑中800亿个神经元。马斯克曾说，“神经连接”设备大概最多能有3000多个电极（每个电极对应约500个神经元）。目前看来，“神经连接”设备仅有数百个电极。

按照马斯克的设想，未来脑机设备的功能包括意念呼叫特斯拉电动汽车、保存和重播记忆，甚至可以下载音乐到大脑。这就意味着，相关设备不仅需要“读取”数据，还要做到“写入”数据。但目前看来，做到“读取”数据都非常困难。