虎嗅注：
SpaceX及特斯拉创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）一直高调反对人工智能，他甚至一度宣称，“研究人工智能，就是召唤魔鬼”。
于是大约一年前，他参与创立了一家脑机接口（BCI）公司，Neuralink。因为他还说过，为了对抗势不可挡的人工智能，人类需要与机器相结合，进化成某种半机器人。
脑机接口技术，就是要给人类的大脑植入智力加速器。
何为脑机接口技术？
想象一下，如果有一天你醒来发现全身动弹不得，只能眨眨眼，你会怎么办？
法国时尚杂志ELLE主编鲍比就经历了这种事情。而脑机接口技术正是通过获取脑神经信号来与外部机械直接交互的技术。
目前，脑机接口技术已取得重大突破：让一名中风瘫痪的妇女在没有看护者帮助的情况下用机器人手臂喝到了第一口咖啡，它甚至让本已无用的肢体再次活动起来。
当然，这并不意味着脑机接口技术可以改变一切，技术的发展仍然需要不断探索。但究竟脑机接口会带来哪些改变，又真的如科幻电影一样可以控制万物？以下三篇文章会提供全新的解读。
为了给虎嗅会员寻找全球的好内容，虎嗅正式和《经济学人·商论》展开合作，每月向虎嗅会员提供两篇其付费专享内容，本文由《经济学人·商论》二月刊中三篇文章《大脑与机器》、《数据处理》、《寻找惊喜》合并而成。
大脑与机器
思想实验
脑机接口听起来像是科幻小说中的东西。在喧嚣的炒作中，安德鲁·帕尔默帮我们理清现实状况
在日内瓦韦斯（Wyss）生物和神经工程中心那闪闪发光的大楼中，一名实验室技术人员从培养箱中取出一块多孔板。每个孔中都有小小一块来源于人类干细胞的脑组织放在一个电极阵列上。一块屏幕上显示着电极拾取的信息：神经元放电的特征峰谷波形。
看到这些脱离身体的组织会发射信号让人感到有些怪异。神经元的放电是构建智力的基本材料。这些“动作电位”汇集和组合起来，就可拾取每一个记忆，支配每一个动作，组织每一个想法。在你读这句话的时候，你整个大脑中的神经元就在不停地放电：理解页面上的字母形状，把这些形状变成音素，把音素组成单词，再赋予这些单词意义。
这曲“信号交响乐”的复杂程度令人晕眩。成年人脑中有多达850亿个神经元，而一个典型的神经元细胞会连接到10000个同类细胞。描绘这些连接的工作还处于初期阶段。但是随着大脑秘密的逐步揭示，人们已经创造出非凡的可能性：解码神经活动并用这些密码控制外部设备。
要建立这样的沟通渠道，就需要一个脑机接口（BCI）。人们已经在使用这种东西了。自2004年以来，已有13位瘫痪者被植入了一个名为BrainGate的系统，它是由布朗大学首先开发的（还有少数其他人也植入了类似的设备）。一组被称为犹他（Utah）阵列的小电极被植入到运动皮层，即大脑中管理运动的部分。如果有人想动动他的手和手臂，这些电极会检测到放电的神经元。信号通过穿出颅骨的电线传送到解码器，再转换成各种输出，如移动光标或控制肢体。
该系统让一名中风瘫痪的妇女在没有看护者帮助的情况下用机器人手臂喝到了第一口咖啡。还有一位瘫痪者能以每分钟八个字的速度打字。它甚至让本已无用的肢体再次活动起来。由凯斯西储大学的鲍勃·基尔希（Bob Kirsch）领导的一项研究今年在《柳叶刀》上发表了论文，为在一次骑车事故中瘫痪的威廉·科切瓦（William Kochevar）人为部署了BrainGate，以刺激他手臂上的肌肉。结果八年来他第一次能够自己吃饭了。
大脑和机器之间的互动还以其他方式改变了人们的生活。2014年，在巴西举行的世界杯足球赛开幕式上，一名截瘫男子用思维控制机器人外骨骼来踢球。在最近的一项研究中，图宾根大学的乌吉瓦·乔杜里（Ujwal Chaudhary）和四位合著者使用一种可将红外光束照进大脑的“近红外光谱”（fNIRS）技术，向四名因卢·贾里格症（Lou Gehrig's disease，又称肌萎缩性脊髓侧索硬化症、渐冻症）而完全失去行动能力的闭锁综合症患者提出是非问题，患者的思维反应表现为可辨认的血氧模式。
神经活动可以被刺激，也可以被记录。人工耳蜗将声音转换为电信号并将其送入大脑。深度脑刺激通过植入电极传送电脉冲来帮助控制帕金森病，该技术也被用于治疗其他运动障碍和精神疾病。硅谷的NeuroPace公司监测大脑活动来判断癫痫即将发作的迹象，并通过电刺激来阻止它们。
我们很容易想象出脑机接口可以如何应用于其他感官的输入和输出。加州大学伯克利分校的研究人员解析了聆听对话时大脑颞叶的电活动；这些模式可以用来推测听到的单词。当人们想象听到某些单词时，大脑也会产生类似的信号，这可能为患有失语症（无法理解或产生言语）的人开启语音处理设备的大门。
这所大学的另一些研究人员利用大脑中的血氧变化来模糊地重建人们正在观看的电影片段。想想看，要是有一种设备能够反向工作，刺激盲人的视觉皮层，就可将图像投射到他们的头脑中。
不过，如果BCI有巨大的可能性，那么问题也同样巨大。最前沿的科学研究正在动物身上进行。霍华德·休斯研究所、艾伦研究所和伦敦大学学院的研究人员开发出了一种称为神经像素（Neuropixel）的微小硅探针，用于监测小鼠和大鼠多个脑区中细胞层面的活动。加州大学圣地亚哥分校的科学家已经造出了一个BCI，可以从先前的神经活动中预测斑马雀将会唱什么歌。加州理工学院的研究人员已经揭示了猕猴视觉皮层中的细胞如何编码人脸从肤色到眼间距的50个不同特征。这使得他们能够根据检测到的大脑信号，以让人惊恐的准确度预测猴子看到的面部外观。但是由于监管方面的原因，加上人类大脑更大、更复杂，要在人脑上进行科学研究更为困难。
即使实验室中的人类BCI获得突破，它们也很难转化为临床实践。早在2005年，《连线》（Wired）杂志就首先兴奋地报道了当时新推出的BrainGate系统。一家名为Cyberkinetics的公司初步试图将这项技术商业化，却遭到惨败。NeuroPace花费了整整20年来开发技术并与监管审批部门谈判，它预计今年只有500人将植入它的电极。
目前的BCI技术通常需要专家来操作。BrainGate的关键人物之一，布朗大学的神经学家李·霍赫贝格（Leigh Hochberg）教授说：“如果你必须让一个神经工程学硕士站在患者旁边，那它的用处就不大了。”只要是电线穿过头骨和头皮的地方就有感染的风险。植入物也可能在脑内轻微移动，这可能会伤害它正在记录的细胞；大脑对异物的免疫反应会在电极周围产生瘢痕，让它们的效果变差。
而且，现有的植入物只记录了大脑信号中很小的一部分。例如，BrainGate财团使用的犹他阵列也许仅仅拾取了几百个神经元放电的信号，而神经元总计有850亿个。在2011年发表的一篇论文中，西北大学的伊恩·史蒂文森（Ian Stevenson）和康拉德·科尔丁（Konrad Kording）提出，自20世纪50年代以来，能一次被同时记录的神经元数量每七年翻一番（见图表）。这与摩尔定律也就是计算能力每两年翻一番相差甚远。
事实上，日内瓦的韦斯中心之所以存在，恰恰是因为将神经技术从实验室带入临床实践非常困难。该中心负责人约翰·多诺霍（John Donoghue）是BrainGate系统的另一位先驱。他说中心是为了帮助有希望的想法跨越若干“死亡谷”而建立的。一个是财务问题——漫长的投资回报期与深奥前沿科技的结合吓退了大多数投资者。另一个问题是，设计更好的界面需要多学科的专业知识，还要有管理技能来保证复杂的项目不会偏离正轨。再者是神经科学本身的现状。多诺霍说：“归根结底是要理解大脑是如何工作的，而我们根本就不知道。”
我、我自己和人工智能
杰出的成就，停滞的进展——这个奇怪的组合如今又添上了一个成分：硅谷。2016年10月，通过出售其支付公司Braintree大赚一笔的企业家布莱恩·约翰逊（Bryan Johnson）宣布向Kernel公司投资一亿美元。他创立这家公司是为了“读写神经编码”。约翰逊认为，人工智能（AI）的兴起将要求人类的能力同步升级。他说：“我很难想象到了2050年，我们还没有出手改进自己。”他想象着能够随心所欲地获得新技能，或与其他人心灵感应。去年2月，Kernel又吞并了从麻省理工学院剥离出来，从事神经接口工作的肯德尔研究系统公司（Kendall Research Systems）。
认为BCI能让人类与AI共存而不是被其征服的不止Kernel一家。2016年，SpaceX和特斯拉的老板伊隆·马斯克创立了一家名为Neuralink的新公司，也试图创造新形式的植入体。他集结了一批星光闪耀的联合创始人，并设定了2021年将BCI投入残疾人临床使用的目标。根据马斯克的估算，开发面向非残疾人的设备还需要大概八到十年时间。
Neuralink并没有说它到底在做什么，但是网站“等待，但为什么”（Wait But Why）上的一篇长文章描述了马斯克的想法。在这篇文章中，他说人类如果不想看着AI绝尘而去，就必须能够实现彼此之间、以及人机之间更快速的沟通。文章中提出了一些非凡的可能性：能够立即从云端获取和吸收知识，或者将一个人视网膜上的图像直接输入另一个人的视觉皮层；创造从红外视力到高频听力的全新感知能力；最终，让人类与人工智能融合起来。
到了今年4月份，轮到Facebook来震撼世人了：它公布了创造“静默语音”界面的计划，让人们可以直接利用大脑来每分钟输入100个单词。有60多名Facebook内部和外部的研究人员正在开发这个项目。另有一家创业公司Openwater也在开发非侵入式神经影像系统。其创始人玛丽·卢·杰普森（Mary Lou Jepsen）表示，她的技术最终将能够读取人们的思想。
许多BCI专家对于硅谷的这些梦想家都有些不以为然。他们说神经科学还远未成熟。高效的BCI需要许多学科的参与：材料科学、神经科学、机器学习、工程、设计等。临床试验和监管审批也没有捷径。
在这一切声音中，怀疑论者是对的。许多公开宣扬的抱负看起来都有些想入非非。尽管如此，现在是BCI的关键时刻。大量的钱涌入这一领域，研究人员也在尝试多种方法。马斯克尤其擅长将宏大的愿望（殖民火星）与实际的成功（通过SpaceX回收和再次发射火箭）结合起来。
让我把话说清楚——“黑客帝国”并非近在眼前。但BCI可能即将出现飞跃。要做到这一点，最重要的是要找到更好的方式来与大脑连接。
数据处理
需要翻译
一旦从大脑中提取了信号，如何能最好地利用它们？
对那些认为脑机接口（BCI）永远不会流行的人，有一个答案很简单：它们已经流行了。全世界已有30多万人在耳朵里装上了人工耳蜗。严格说来，这种听力辅助设备并不直接和神经组织互动，但结果并无多大差异。一个处理器会捕捉声响，把它们转化为电信号，传送给放置在内耳中的电极，刺激耳蜗神经从而让大脑听到声音。参与研发人工耳蜗的神经学家迈克尔·默策尼希（Michael Merzenich）解释说，这些植入设备只能粗糙再现人声。“就像用拳头演奏肖邦。”但是稍过小会儿，大脑就能识别出信号。
这让我们一窥建构BCI方程式所需的另一部分：一旦达成与大脑的连接，接下来要做什么？正如人工耳蜗所展示的，一种选择是让全世界最强大的学习机器来发挥它的功效。在上世纪中叶一个著名的实验中，两位奥地利研究员向人们展示，人脑能够迅速地适应一副将投射给视网膜的影像上下颠倒的眼镜。更近些时候，科罗拉多州立大学的研究人员发明了一种将声音转化为电脉冲的设备。把这种设备压在舌头上，它会产生不同的颤动方式，而大脑会学会把它们和特定的声音关联起来。
由此可见，大脑具有杰出的解决问题的能力。而计算机也一样。仍以助听器为例，这种装置的一个问题是它会放大所有接收到的声响，因而当你想要在派对这类的嘈杂环境中专心听一个人说话时，它就不太能帮得上忙了。哥伦比亚大学的尼马·梅斯加拉尼（Nima Mesgarani）就在研究如何分离出你想要听的那个人的声音。他的设想是用一种算法来区分同时进行的各种声音，给每种人声都创造一幅频谱图也就是对声音频率的视觉再现。然后查看戴助听器的人专注在某一个说话者时大脑的神经活动。这个活动也会被显现为一幅频谱图，而那些与之契合的声音将被加强（见图示）。
在让瘫痪者仅靠意念把光标移向目标时，算法的表现要优于大脑本身的可塑性。比如，在去年年初发布的一项研究中，斯坦福大学的谢诺伊博士及其同事在意念操控打字上取得了重大进展。这种进展并不源于新的信号或更先进的BCI，而是更优的算法。
其中一项成果源于谢诺伊利用了在算法测试阶段产生的数据。在训练阶段，研究人员反复让受试者把光标移到某个目标物上，机器学习程序识别出与这一活动相关的神经活动模式。在测试阶段，研究人员向受试者展示一个字母方阵，让他们将光标移到任何他们想让它去往的地方，这测试了算法预测受试者意愿的能力。受试者想要点击某个特定目标的意图也反映在数据中，通过调整算法来包含这一信息后，光标可以被更快速地移动到目标物上。
但是，虽然算法不断优化，但仍需要很大的提升，主要是因为实际获得的数据仍然太少。尽管人们说聪明的算法可以弥补信号不佳，但它们也是有限度的。“机器学习能做近乎魔法的事，但它不是魔法。”谢诺伊说。想想这个例子：当让闭锁综合征患者回答是非题而给出“是”或“否”的答案时，功能性近红外光谱技术（fNIRS）识别答案的准确率为70%。对于这些完全无法与人交流的病患来说，这已经是一项巨大的进展，但如果要讨论身后事，它还远远达不到可靠的程度。需要更多更明确的数据来创建更好的算法。
人类对大脑运作方式的了解还非常有限，这是又一个困难。即便有了更好的BCI，这个器官极度的复杂性不会被很快解密。比如，鼠标的移动有两个自由度，而人手有27个自由度。视觉皮层研究人员常常在处理静止的图像，而真实生活中人应对的是不断运动的图像。当人们抓住一个物体时发生了什么样的感官反馈？这方面的研究基本还没有启动。
而虽然计算神经科学家可以利用更广泛的机器学习领域里取得的进展——从面部识别到自动驾驶汽车——神经数据的噪音之大是一项特别的挑战。当一个人想移动右臂时，他大脑运动皮层里的一个神经元可能以每秒100个动作电位的速度放电，但是，当他在另一个场合想到做同样的动作时，同一个神经元却可能以每秒115个电位的速度放电。更麻烦的是，多个神经元的职能相互交叠。所以，假如一个神经元在移动右臂时的平均放电速度为100个电位而移动左臂时为70个，那么当它放电速度为85个电位时，它是想干什么？
至少运动皮层的活动还会产生“动作”这种看得见的输出，让我们可以根据动作和神经数据之间的相关性来作出预测。而另一些认知过程看不到明显的输出。比如Facebook感兴趣的领域：内心独白。尚不能确定人们在内心独白时的大脑活动和他们在真正说话或听到真正说话时的大脑活动是否足够相似，而可以将前者作为一种参考物。另一个因素也妨碍了进展：“对于神经活动如何导致动作，我们可是有一个世纪那么多的数据，”BrainGate的霍赫贝格博士不动声色地玩笑道，“而对于动物语言，我们的了解就少了。”
对于更高阶的大脑运作，比如决策，困难就更大了。BCI算法要求模型清楚定义神经活动和要研究的参数之间的关系。“问题源于如何定义参数本身，”匹兹堡大学的施瓦茨医生说，“到底什么是认知？你怎么给它写个方程式？”
这些难题表明两件事：一是要为整个大脑的活动创建出一套算法还遥遥无期。另一个是BCI信号处理的最佳发展道路很可能是机器学习和大脑可塑性的某种结合。关键将在于发展出两者可以协作的系统，这不单单是为提升效率，也是出于伦理的需要。
寻找惊喜
灰色物质、官样文章
在通往实用脑机接口的路上，如何克服障碍
很久以来，神经技术都是科幻作者偏爱的题材。在威廉·吉布森（William Gibson）于1984年撰写的极具创意的《神经漫游者》（Neuromancer）一书中，人们可以使用神经植入物侵入别人的感官体验。伊恩·班克斯（Iain M. Banks）在他的《文明宇宙》（Culture）系列小说中构想了一种在人脑中生长的神经织网。迈克尔·克莱顿（Michael Crichton）在他于1972年出版的《终端人》（The Terminal Man）中，想象一种大脑植入物在一个坚信机器正在取代人类的人身上产生的影响（剧透：效果不好）。
如今，在科幻引领我们抵达之地，哲学家们开始了他们的工作。在霍华德·齐萨克（Howard Chizeck）位于华盛顿大学的实验室里，研究人员正在开发一种可实施深度脑刺激（DBS）的植入装置，用于治疗特发性震颤（essential tremor）这种常见的运动性障碍疾病。过去，DBS刺激是持续进行的，不但浪费能量，也剥夺了患者的掌控感。实验室里的伦理学家、哲学博士生蒂姆·布朗（Tim Brown）说，一些接受DBS治疗的患者感到疏离，抱怨自己活像一个机器人。
为改变这一点，华盛顿大学的这个团队正在使用与病患的意向运动相关的神经活动来启动设备。但同时，研究人员也希望患者能用清醒的思维活动来绕开这些设置。这一点实际上很有用，因为针对特发性震颤的刺激电流可能带来口音扭曲等副作用。举例来说，假如一名患者要发表演讲，那么他可能宁愿身体颤抖，也不想口齿不清。
要让更大胆的脑机接口（BCI）成为现实，那么给予人们更多这类选择将是极其关键的。牛津大学的伦理学家汉娜·马斯伦（Hannah Maslen）正在研究的BCI项目是一个欧洲研究团队研发的神经话语假体。她的工作之一是弄明白内心独白和公开讲话之间的差异——人们需要一种可靠的机制把自己“想说的”和“在想的”内容区分开来。
这只是各种科幻BCI引发的诸多伦理问题之一。BCI对神经黑客有什么防范措施？谁拥有神经数据，包括那些目前为了研究而收集、但在未来某个时间可能被详细解码的信息？假如一名BCI用户做了错事，谁该负责？如果使用大脑植入物不是为了治病而是为了增强人的能力，那么世界是否会变得更不平等？
从可能性到现实操作
在一些人看来，提出这类问题根本不嫌早，因为BCI会比任何其他新技术都更可能重新定义何为“人类”。而另一些人认为还不到时候。“像谁能获得增强记忆或增强视觉这样的社会公平问题，是今后几十年而不是几年里的问题。”哈佛医学院生物伦理中心的神经学家、神经伦理学主任托马斯·科克伦（Thomas Cochrane）说。
实际上，这两种观点都是对的。眼下已经很少有人会认为全脑植入物和人机共生体这样的未来不可能成真，然而认为这样具革命性的未来已经近在眼前的人却少之又少。本次专题报道已经探讨了让BCI走出实验室、进入主流社会所面对的技术难题，但它们并不是通往“脑鼠标”和心灵感应的道路上唯一的障碍。
要通往Neuralink和Kernel这类机构设想的奇幻终点，前进的路途是极其漫长且不确定的。伊隆·马斯克和布赖恩·约翰逊（Bryan Johnson）这些富人的金钱和耐心会有所帮助，但在现实世界中，每一段旅程都需要一条可盈利的道路。
CTRL-Labs和Neurable这类公司可能很快会打开消费者应用的大门。但是，在侵入式技术方面，商业化在一开始只会局限于治疗类应用。这意味着要克服一系列障碍，比如管理临床试验或改变医生的态度。NeuroPace的老板弗兰克·费希尔（Frank Fischer）已经成功说服监管部门批准了公司的癫痫治疗设备，但这一过程漫长而艰辛。“如果预先知道要花那么大力气，这个项目是拿不到融资的。”他说。
先说监管。BCI不是药物而是医疗设备，这表示在临床试验方面，只需要一小批病患参加原理验证试验，然后有两三百人参与之后的试验。即便如此，要确保有足够多的病患参加侵入式接口实验仍有实际困难。只有一类人比较可能充当小白鼠：已经证实对药物无响应而需要做手术的癫痫病人。他们已经做了开颅术，植入了电极，让医生可以监测他们并精确定位病灶。当他们在医院等待癫痫发作时，研究人员趁机前来提出自己的要求。但是，自愿参加实验的病人数量仍然有限。电极被植入什么位置也是根据临床需要而非研究人员的愿望而定。而因为这些病人常被故意剥夺睡眠以求加速发病，所以除了对他们测试一些简单的认知任务以外也做不了什么。
当涉及安全问题时，新技术往往需要更漫长的批准程序。哈佛的利伯博士说，他的神经网状组织需要美国食品和药物管理局批准通过一套新的消毒规则。研究人员需要回答一个问题：植入大脑的设备在漫长的年月里能维持得多好。韦斯中心有一台加速老化设备，把电极放在过氧化氢中，模仿大脑对外来物体的免疫反应。电极在这套设备里放七天，等同于在人脑里放七年。
监管人员并不是需要说服的唯一人群。还需要让医疗保险公司（或其他单一支付制度的把关者）相信这些设备物有所值。韦斯中心的目标是在设备获准生产前退出项目，它在试验中就考虑到了保险公司这一关。该中心正在研发的应用之一是针对耳鸣的，这种耳朵内部持续的噪音往往因听觉皮质过度活跃引发。其设想是提供一种植入物，让用户能够获得有关自己大脑皮层活动的反馈，从而能够学会抑制任何过度活动。为了准备好与保险公司谈判，该中心在试验中包含了一组控制组——一群用认知行为疗法治疗耳鸣的患者——来展示植入设备的效果。
这之后还有两类人要说服。医生需要相信冒开颅手术的风险是值得的。费希尔说，引导医生比预期要难。“神经科医生不太习惯考虑器械疗法。”
最重要的一点是，患者自身得愿意使用这种设备。他们是否准备好做脑部手术只是问题的一部分。激光眼部手术和整形美容手术曾经都很罕见，如今都已成为常规。这些先例说明，如果仅仅是侵入性，其实并不一定会妨碍大脑植入物的流行。超过15万人已经植入实施深度脑刺激的电极来帮助控制帕金森氏症。问题的另一面是性能：比如许多截肢者宁可使用简单的金属钩子也不要义肢，因为前者更可靠。
等待神经漫游之日
这些都是对BCI的未来抱持审慎态度的好理由。但同样也有理由认为这个领域将发生重大的飞跃。麻省理工学院的神经学家埃德·博伊登（Ed Boyden）因和其他人一起发明了光遗传学而闻名。他指出，创新常常是撞运气，比如亚历山大·弗莱明（Alexander Fleming）偶然发现了青霉素（盘尼西林），或是酸奶制造商们在基因编辑技术CRISPR的发展中扮演的角色。他说，诀窍在于打造机会来让意外发生，这就意味着要同时探索许多条不同的道路。
这正是目前在BCI领域发生的事。科学家们努力理解和描绘大脑的运作方式，这让他们越来越多地了解到如何能用BCI来控制和利用大脑的活动，也生成日益多的数据供算法学习。CTRL-Labs和Neurable这类公司已经在倾听一些较易获得的神经信号——来自外围神经系统或颅骨以外。
NeuroPace的闭合回路癫痫治疗系统则创造了说服监管部门批准的先例和模板。
最重要的是，研究人员正在尽力研发门类广泛的各种新植入物，在它们和大脑之间接收及发送信号。Kernel和Neuralink这类机构短期内就专注于此。马斯克计划在四年里打造出临床用BCI，要完成全部临床试验有点不切实际，但如果只是包含试点试验就现实多了。这也是美国国防部高级研究计划局（DARPA）对自己的植入物项目设置的粗略时间表。有了这些项目和其他项目同时开展，发生意外突破的可能性就更大了。
一旦出现了一个真正出色、便携、让病人觉得简单易用的BCI，要选择影响了一大批人、值得尝试手术的疾病并不难。全世界有超过五千万人患有癫痫，其中有四成人对药物无响应；三亿多人患有不同程度的抑郁，假如有一种BCI可以监测大脑中这类精神障碍的生物标志物并实施恰当的刺激，那么其中有许多人可能受益；许多老人患有吞咽障碍，如果有一种设备可以帮助他们想吃就吃，将会改善他们的生活质量。“一个能够读取大脑活动并用有益于治疗的方式做出回应的闭合回路系统不会是一个小市场。”霍赫贝格说。
这可能仍然会让你想到硅谷名人彼得·泰尔（Peter Thiel）的那句名言：我们想要一辆会飞的车，得到的却是140 个字符。在人机共生体、红外视觉这类梦幻般的构想和花很多年打造一个更好的医用脑植入物之间，有着巨大的差距。但是，如果我们能够设计出一套设备来描绘出一幅实时、高精度、长久持续的神经活动图像，那么这个距离将惊人地被缩短。
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