腦機介面，或許可能也許沒有你想的那麼玄幻
你想像的腦機介面
如果問你腦機介面是什麼？你可能會想起科幻作品中描述的那種情景。
當我還是一個HP迷的時候，我始終相信有一天我們可以共享記憶
關於它的新聞，每一條聽起來令人振奮。雄心勃勃的夢想家們已經投資了很多錢，也制定了宏偉誘人的目標，例如：
facebook的「靜默語音」計劃，直接利用大腦來每分鐘輸入100個單詞；
特斯拉的總裁馬斯克也構想過很奇妙的人機融合——未來能夠立即從雲端獲取和吸收知識；將一個人視網膜圖像傳遞給另外一個人的視覺皮層；最終實現人和人工智慧融合的未來。
甚至，連綜藝節目也在有意無意的暗示這種觸手可及的「黑科技」。
《極限挑戰》王訊用腦波控制飛機模型
腦機介面需要什麼？
看起來，腦機介面已經離我們很近了，但是事實上，關於你想像中的腦機介面我們還有很遠的距離要走。
網路上找到的關於腦機介面（BCI, Brain Computer Interface）的釋義是這樣的：通過採集大腦中的生物體征的信號，把生物信號和人類意識進行連接和解讀，從此通過外界設備來讀取大腦意識。
這個詞可以拆成三個部分來理解：腦，機，介面。
「腦」的部分，即如何把神經衝動翻譯成有價值的命令，多數是用MATLAB(一種強大的商業數學軟體)完成的；「機」的部分，即如何用這些命令控制機械。
但是，介面包括的種類可不僅僅只有一種穿過顱骨的恐怖設備。它取決於我們大腦能產生什麼樣有意義的信號，而我們又對這個信號了解多少。
簡單科普一下，目前常用的設備：
EEG，測量的是大量神經元細胞電活動的疊加電位，也就是我們所說的腦波。
EcoG，與EEG原理相似，區別在於電極放置在顱骨之下，所以在臨床實驗中用的比較多。
fMRI，測量神經活動引發的血液動力的改變，常用在科研實驗中，因為技術要求和價格原因，不是典型的BCI工具。
侵入式設備看起來有點殘忍，不放圖了
現在市面上流行的那些看起來很酷炫的測腦電波的，基本都採用的是EEG信號。
EEG測量本身就已經是大量神經元細胞電活動的疊加電位了，何況信號還要穿過顱骨，所以收集到的信號質量可想而知。
雖然可以通過一些方法降噪，更強大的機器學習的演算法確實能幫助BCI更進一步。
但是要用這種信號做到很精細的控制，就如同逼迫一隻大象彈鋼琴。所以，目前的應用也僅限於這些「小玩具」。
當然，如果能在顱內測量信號自然會很好。
之前報道的癱瘓患者利用大腦控制機械手臂喝咖啡；漸凍症患者用大腦打字，基本都是使用EcoG來探測信號的。
很顯然，只要是侵入式的方式就會有感染的風險，想想你的大腦為了不受外界侵害，給自己添置了多少層防護膜，你卻要給它開個洞。
即便你很幸運，沒有被感染，但是你的免疫系統還是會對植入的電極片有排異反應，所以植入的電極片的保質期目前來講也很未知，BCI還需要更友好的生物材料的加持。
講了這麼多，我仍然有點擔心，如果有一天你摔了一跤……連接你大腦的電極片輕輕晃動了一下……
哎呀，叨叨了那麼多，終於要繞到心理學了，本來以為BCI只是個專業辭彙，沒想到竟像一個交叉學科，關於它的資料簡直讀到哭泣，心疼的抱住瘦瘦的自己……
認知神經科學還只是個寶寶
其實，我們對大腦的認知還很有限。
我們大腦的神經元太多了，即使是以空間解析度風靡學界的功能性核磁共振成像（fMRI），也只能達到1mm，而這1mm之中又有多少個神經元在工作。
此外，fMRI的問題在於神經變化很快，血液動力學的響應很慢。在這個信號延遲的時間裡，神經活動還發生了那些變化我們只能猜測。
另外，大多數研究使用的研究材料還是使用靜態的圖像，在實驗的過程中還會嚴格控制參與者的頭動（用支架固定你的頭，還會口頭囑咐你不要動）。
怕怕地在核磁共振倉里躺著的我……
所以，就是你端起水杯這一簡單的動作，你大腦發生了什麼都是個超級難題。
電生理的設備普遍時間解析度很高，例如上文介紹過的EcoG，時間解析度可達5微秒，但是空間解析度卻低至1立方厘米。
當然像LFP和Single Unit Recording（你可以想像是一個小探針放在神經元之間）可以比較精確測量到電極周圍小範圍的神經活動情況。
但是畢竟大腦的活動是個複雜的過程，我們在考慮單個神經元工作的同時也要關注神經元之間的聯結。
最後還有一個嚴肅的問題——實驗對象。
心理學的研究對象是人，所以對於健康人來說，只能用無損的方式去研究大腦發生了什麼（需要更巧妙的實驗設計才能撥開雜訊看到真相）。
所以，在多方掣肘情況下的認知神經科學目前尚不足以幫助BCI準確定義一個參數，而且對大腦具體是怎麼工作的也存在爭議。
所以，認知神經科學也需要進一步的發展。
總結一下，現在實現的BCI設備看著新奇，但精確度遠遠不夠。
這不僅僅是因為人類對大腦的認識不夠，也受到演算法，材料，信號等多方面的影響。
要想出現科幻作品中那樣的充滿玄幻質感的設備，還需要各方面的技術以及方法上的共同進步。
參考資料：
[1]利維坦：《腦機介面離我們還有多遠》
[2]知乎:《腦機介面發展到什麼程度了》
[3]虎嗅網：《腦機介面，從科幻照進現實還要走多遠》
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