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Neuralink的腦機接口:目標是破世界紀錄

新聞
近日,Neuralink的神經工程師兼大腦信號團隊負責人Joseph O'Doherty接受了一場獨家問答訪談。

Neuralink給你印象最深的是什么?

是在兩個月大的豬的大腦中植入硬幣大小的Neurallink設備,成功讀取它的大腦活動?

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△ 植入了Neuralink設備的「二師兄」Gertrude

還是那只用「意念」玩乒乓球游戲且水平爐火純青的猴子?

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△ 「大師兄」Pager通過想象操縱桿的移動來打乒乓球,打中了就有奶昔喝

不管哪一個,每次Neuralink的腦機接口(BMI)都能讓人「大受震撼」!

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2016年6月,Neuralink成立之初,馬斯克曾經探討過一個科幻小說概念:Neural lace(神經織網)——一個無縫、穩定、可以直接與大腦通信的全腦接口。

Neuralink的腦機接口:目標是破世界紀錄

△ Iain M. Banks在硅谷廣受歡迎。馬斯克說,他對腦機接口的興趣部分源于Iain M. Banks的10部小說系列《文化》中的虛構宇宙中的「neuro lace」科幻概念

歷來不羈放縱的馬斯克聲稱,Neuralink設備有朝一日能實現「人工智能共生」(AI symbiosis),人腦將會和人工智能融合。

或許大家已經對馬斯克的「口出狂言」習以為常了,畢竟Neuralink設備仍在試驗中,甚至還沒有獲得最基本的臨床安全性試驗的批準。

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但是,在這種夸張的言辭背后,Neuralink的科學家和工程師們也的確一直在開發完全植入式的腦機接口。

那么,他們進展如何,這背后又有什么不曾公開的神秘技術?

近日,Neuralink的神經工程師兼大腦信號團隊負責人Joseph O'Doherty接受了一場獨家問答訪談,向大家解釋了Neuralink的目標、硬軟件設備、當下的研發進展以及研發的「上限」。

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下面節選了本次獨家訪談的部分內容:

Neuralink離創造世界記錄還有多遠?

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Q:馬斯克經常提及Neuralink在未來的可能性,而在未來,人們可以自愿接受腦手術,并通過植入Link來增強能力。但在短期內,這個產品是為誰設計的呢?

A:目前我們在研究一種「通訊假體」(communication prosthesis),能讓癱瘓的人重新控制鍵盤和鼠標。現在也正在加快使用這款假肢后的打字速度。

BMI要有一個良好記錄設備,但也需要真正關注解碼器的細節,因為它是一個「閉環系統」。要注意閉環問題才能真正提高性能。

我們的內部目標是,在BMI 的信息率方面打破世界紀錄。我們已經非常接近最佳性能了,但現在還有一個問題:我們還能走多遠?

優化軟硬件設備

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Q:2019年的時候,每根「線」有128個電極,現在呢?

A:現在每根「線」有16個觸點,每個觸點間隔200微米,之前的觸點間隔更小。當觸點間隔大約為20微米時,我們可以在多個相鄰通道上記錄相同的神經元,能夠很好地表征我們正在記錄的單個神經元。但這會要求很高的密度,需要的功率更多,這樣做出來的產品效果會比較差。

所以我們改變了設計,將接觸分散在皮質中,并將它們分布皮質區域的「線」上,這樣就不會有多余的信息。現在的設計是每根「線」 16 個通道,共有64 根「線」,可以將它們放置在皮質區域內的任何位置,共計 1,024 個通道。

這些「線」會放進一個微型設備,這個設備具有算法、脈沖檢測、電池、遙測等功能。除了 64x16,我們還在測試128x8 和 256x4 配置,看看性能有沒有提升。

每個Link設備有4個芯片,每個芯片有256個通道,加起來就是1024個通道。

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Q:好像很多脈沖檢測都在芯片上完成的,幾年前我以為它是在外部設備上完成的,這是隨著時間的推移而優化的嗎?

A:沒錯。我們有一種略有不同的脈沖檢測方法。在神經科學,你通常想檢測脈沖,然后根據神經元生成脈沖對脈沖進行排序。如果在通道上檢測到脈沖,就會意識到,我其實可以在這里記錄五個不同的神經元。這個脈沖來自哪個神經元?怎么找到產生每個脈沖的神經元?這是一個很難計算問題。

還有另一種極端情況:在電壓上設置一個閾值,每次超過這個閾值時,就形成一個脈沖,只需計算其中發生了多少個。

這兩個極端都不是好事。第一種情況下要進行大量計算,而這在小程序包中可能是不可行的。在第二個極端情況對噪聲和偽影非常敏感,因為很多方面都會導致非神經元放電的閾值交叉。所以我們在找看起來像神經元產生的信號的形狀。

這些之前是設備外部做的。在我們驗證該算法時,因為它是一個有線系統,所以帶寬更高,能夠傳輸大量數據。芯片團隊采用了這個算法,放在了硬件里,所以現在這一切都在芯片上自動發生。它會自動調整參數,然后檢測脈沖,將脈沖信號發送到解碼器。

學會了乒乓球,那水果忍者呢?

Q:之前提到Neuralink團隊要么創造紀錄,要么找出不能創造紀錄的原因。那么,不能創造紀錄的原因可能會是什么?

A:2D 光標控制不是一個非常高維的任務,可能存在與意念和速度相關的限制。

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想象一下移動光標到命中目標需要多長時間: 用戶從 a 點到達 b 點需要多長時間,在 b 點時做選擇需要多長時間。并且,如果他們做錯了或按錯按鈕,那結果就非常棘手了。所以他們必須在 a 和 b 之間走得更快,他們必須更確信地點擊那些按鈕,不能犯出現錯誤。

在某種程度上,我們將會達到一個極限,因為大腦無法跟上。如果光標移動太快,用戶甚至看不到它在移動。我認為這時就會出現局限——不是神經接口,而是移動光標的意義。

因此,我們必須想出其他方法,與大腦接觸,超越這一點。還有其他更好的溝通方式,也許包括十指打字。我認為天花板在哪里仍未可知。

Q:此前猴子玩的兩個游戲都是光標控制:在乒乓球游戲中,猴子找到目標并使用光標移動球拍。對于其他非人靈長類動物,是否會有所突破?

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A:非人靈長類動物可以學習其他更復雜的任務。訓練時間可能會更長,因為我們不能告訴他們該做什么;我們必須向它們展示逐步變得復雜的事情。隨便挑一個游戲:現在我們知道猴子可以玩乒乓,但是它們能玩水果忍者嗎?這里存在訓練負擔,但我認為這在他們的能力范圍之內。

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責任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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