脑机接口的研究进展到什么程度了？
1. 核心技术的飞跃：解码大脑信号的精度与效率
BCI的本质在于“读懂”我们的大脑。这需要捕捉、处理和解释大脑发出的电信号、磁信号，甚至是代谢信号。目前的研究主要集中在以下几个方面：
电生理信号的捕捉：
侵入式技术（如脑内电极阵列）： 这是目前能达到最高精度和带宽的技术。比如Neuralink等公司正在开发的微电极植入技术，能够记录数千个神经元的活动。这些微小的电极可以插入大脑皮层，直接捕捉神经元放电的细微变化。早期的电极阵列通常比较大，植入手术风险也高，但随着技术的进步，电极变得越来越细、越来越柔软，植入的侵入性也在降低，同时信号记录的稳定性和寿命也在不断提升。
非侵入式技术（如脑电图EEG）： EEG通过头皮上的电极捕捉大脑产生的电活动。它的优势在于安全、便捷、成本低廉，适合日常应用。然而，EEG信号的信噪比较低，空间分辨率也受限，很难精确到单个神经元的活动。研究人员正在努力开发更先进的EEG传感器和信号处理算法，以提高其精度和鲁棒性。例如，新型干电极EEG设备无需导电膏，佩戴更方便，也为非侵入式BCI的普及奠定了基础。另外，近红外光谱（fNIRS）等其他非侵入式技术也在发展中，它们通过测量大脑血氧水平变化来反映神经活动，提供了EEG之外的另一种视角。
信号处理与解码算法： 即使捕捉到了高质量的大脑信号，如何有效地将其“翻译”成指令也是关键。这需要强大的机器学习和人工智能算法。
特征提取与分类： 研究人员开发了各种方法来提取大脑信号中有用的特征，例如特定频段的脑电波（α波、β波、γ波等）、事件相关电位（ERPs）等，并利用这些特征训练分类器，将其映射到用户的意图（例如，想要移动左手、右手或说出某个词语）。
深度学习的应用： 近年来，深度学习模型在BCI领域取得了显著进展。它们能够从原始的大脑信号中自动学习复杂的模式，大大提高了解码的准确性和速度。例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）已被广泛应用于分析EEG和ECoG（皮层脑电图）数据。
自适应与在线学习： 人类的大脑活动是动态变化的，同一意图在不同时间可能产生略微不同的信号。因此，BCI系统需要具备自适应能力，能够实时调整解码模型以适应这些变化。在线学习算法允许BCI在与用户交互的过程中不断优化其性能。
2. 应用场景的拓展：从辅助到增强，从医疗到生活
BCI的研发不仅仅是为了解决单一问题，更致力于拓展其应用边界：
医疗康复领域（核心驱动力）：
运动功能恢复： 这是BCI最成熟也是最受关注的应用领域之一。对于脊髓损伤、中风或其他神经系统疾病导致的瘫痪患者，BCI可以帮助他们重新控制假肢、外骨骼或功能性电刺激（FES）设备，从而恢复部分运动能力。想象一下，通过意念控制机械臂抓取物体，或者用意念让麻痹的腿部肌肉收缩，这在过去是难以想象的。目前，已有研究人员成功让瘫痪患者通过BCI控制机械臂进行进食、喝水等动作，甚至实现简单的打字和交流。
交流辅助： 对于闭锁综合征（Lockedin Syndrome）患者，他们虽然意识清醒但无法通过身体语言进行交流。BCI可以通过识别他们的意图，帮助他们通过屏幕上的光标选择字母或词语，从而重获发声的能力。一些系统甚至可以实现“意念打字”，让患者以更快的速度表达自己。
感觉反馈的重建： 很多先进的BCI系统不仅能“读”大脑，还能“写”回大脑。通过将假肢传感器感知到的触觉信息编码并刺激大脑相应区域，患者可以获得“感觉上的反馈”，让他们更自然、更精细地控制假肢。这种双向的连接是提升BCI实用性和用户体验的关键。
神经精神疾病的诊断与治疗： BCI也开始应用于抑郁症、帕金森病、癫痫等疾病的诊断和治疗。例如，通过监测脑电活动，可以识别疾病的早期信号；通过闭环神经调控（也称为神经反馈），可以刺激大脑特定区域，改善症状。
消费级与通用领域（潜力无限）：
游戏与娱乐： 通过意念控制游戏角色、调节游戏难度，或者与虚拟现实（VR）/增强现实（AR）环境进行更直观的互动，BCI为游戏体验带来了全新的维度。
智能家居与人机交互： 在不久的将来，我们或许可以通过意念直接开关灯、调节空调温度，或者选择频道。这将是一种前所未有的便捷交互方式。
工作效率提升： 对于需要长时间专注于某些任务的专业人士，BCI或许可以帮助他们监测注意力水平，并在需要时提供提醒或调整工作流程。
认知增强： 虽然这方面还处于非常初级的探索阶段，但理论上，BCI技术可能被用于增强记忆、学习能力或专注力。当然，这涉及到深刻的伦理和社会问题。
3. 挑战与伦理考量：前行之路并非坦途
尽管进展神速，BCI的研究和应用仍面临诸多挑战：
技术瓶颈：
信号稳定性与寿命： 特别是侵入式技术，电极在体内的稳定性和长期信号质量是一个巨大的挑战。材料的生物相容性、长期炎症反应等都会影响设备的寿命。
带宽与精度： 非侵入式技术的精度和带宽仍需大幅提升，以支持更复杂、更精细的控制。
“意图识别”的泛化性： 如何让BCI系统准确、鲁棒地识别用户在不同情境下的复杂意图，而不仅仅是简单的动作指令，仍然是重要的研究方向。
用户训练： 目前大多数BCI系统都需要用户进行长时间的训练才能达到较好的效果，如何简化训练过程或实现“即插即用”是重要的目标。
伦理与社会问题：
隐私与安全： 大脑数据极其敏感，如何保护用户的脑电隐私，防止数据泄露和滥用是首要考虑的问题。
公平性与可及性： 高昂的研发和设备成本可能导致BCI技术成为少数人的特权，如何确保其公平可及性至关重要。
身份与自主性： 随着BCI技术的发展，人们开始担忧它可能模糊人类与机器的界限，甚至影响个体的自主性和身份认同。例如，当一个人的思想直接影响外部设备时，责任如何界定？
能力差异与社会分化： 如果BCI技术能够显著增强人类能力，可能会加剧社会阶层分化，形成“增强者”与“未增强者”之间的鸿沟。
潜在的误用： 技术一旦成熟，必然存在被用于非法或不道德目的的风险，例如思想控制或间谍活动，需要提前制定严格的法律和监管框架。
展望未来：一个更加“连接”的世界
脑机接口的研究，就像是在探索人类最神秘的疆域——我们的大脑。目前的进展已经足够令人振奋，我们正从一个被动接收信号的时代，走向一个能够主动与技术进行深度交互的时代。未来的BCI，不仅仅是帮助残障人士重拾生活，更有可能成为我们提升自身能力、探索未知世界的强大工具。它将以一种我们现在难以完全想象的方式，重塑我们的生活、工作乃至整个社会。当然，伴随这份激动人心的潜力，我们也必须审慎地思考并解决随之而来的技术难题和伦理挑战，确保这项颠覆性的技术能够真正造福全人类。这趟探索之旅才刚刚开始，未来的无限可能，正等待着我们去发掘和实现。
网友意见
虽然我不是这个领域的专家，但是作为程序员，我非常喜欢脑科学相关的知识，平时也经常关注，今天就给大家讲讲我的一些认识和观点。
1，脑机接口目前现状。
说到脑机接口的研究进展，那就需要先知道一些基础的脑科学知识和脑机接口的发展史。
下边这张图整体的介绍了大脑各个区域所负责的功能。
我们看到 Frontal lobe 区域（大脑额叶）是人最复杂的心理活动的生理基础，主要功能有负责计划、调节和控制人的心理活动，尤其是语言表达能力（speech） 和嗅觉（smell）也都是前额叶所负责的。
那么我们是如何知道这些不同的脑器官所对应的不同能力呢？
这要从最开始的 FMRI（功能性磁共振成像）说起，大家都知道从 X 光到 CT 再到现在利用 FMRI（磁场原理）来生成大脑图像，我们可以只从脑外部就能记录大脑的活动。
上面是 MFRI 生成的脑变化图，红色的区域是我们脑部神经活跃区域。因为有血流的高速流动给大脑神经运输氧气来让神经元活跃，进而推测出了人脑不同区域所负责的功能。
但是 MFRI 技术也是有很多问题的，比如他的监控延时很高，精确度很差，更不可能说从这些活跃区域读取神经元信息。为了解决这个问题，科学家们又研究出来了下一代工具，脑电图（EEG）。
脑电图主要用来发现一些脑科疾病，比如癫痫患者的脑电图成像就有独特的规律，电极记录下来的脑细胞群活动，是可以帮助表达癫痫的诊断和治疗的结果。
这里精度问题有所缓解，一个脑电图电极可以监控几十亿个神经元，但是这个精度其实也很差，比 MFRI 也好不了多少，延迟还是在秒级。
再进化的工具，就是皮质电图，把电极放到颅骨下面去，直接接触大脑皮层。
这种技术在空间上缩短了物理距离，物理上精确到1厘米，时间上可以精确到5毫秒，但是这还是解决不了神经元太多，监控精度不够的问题。
那么为了解决精度问题，”局部场电位”（local field potentials， LFPs）概念又提出了，它是一个4x4毫米的芯片设备上装置了100多个微电极，然后通过这些微电极来收集周边的神经元电流信息，进而提高精准度。
但是这样的精准度真的够了么？我们能监控到一个独立的神经元信息吗？
当然答案目前是可以的了，在 LFPs 的基础上，用膜片钳技术进入大脑皮质，是可以进入单个神经元的，并可以记录单个神经元细胞的电压差，来读取信息，当然也可以反向对这个神经做干扰刺激，原理如下图。
目前人类的探索到这一步就停止了么，当然肯定不是，脑机接口的发展才刚刚开始。
1969年科学家埃伯哈德将一只猴子的神经元和一个仪表盘进行了连接，然后通过神经元反馈仪表数值变动，来给猴子香蕉奖励。最终训练后猴子可以通过这个神经元来控制仪表盘获取奖励了。
这个例子说明了神经元是具有可塑性的，我们可以通过反馈机制来让神经和外部设备建立联系和控制。这其实也就是世界上第一个脑机接口试验。
后边经过计算机科学的不断发展，运动皮质脑机接口的应用场景越来越多。
最经典的例子是2014年巴西世界杯，一个有着由大脑控制的机器人外骨骼的瘫痪少年尝试着从轮椅上站起来，向前迈出几步，为世界杯开球。
又比如，在我国由清华大学研究并应用超过10年的脑起搏器。就是通过电极植入帕金森患者脑内、把脉冲发生器植于胸前皮下，然后用产生的高频电刺激脉冲来抑制大脑过度兴奋，用于减轻帕金森病的震颤、僵直和运动迟缓等症状。
当然除了帕金森患者，脑疾病患者类型还有很多，比如自闭症患者，阿尔茨海默症患者，多动症患者，抑郁症患者等等，他们的治疗方法都不一而同的需要脑科学的发展来支持和解决。
下边我给大家看一段我很喜欢的视频，介绍的就是这个方面的事情。
2， 脑机接口和人工智能 AI 的结合。
上面讲述了脑机接口的发展史和一些脑科学领域已经实现的应用，下边我讲一下脑机接口和最近很火的 AI 结合的一些发展。
我们都知道，脑机接口是一项各基础学科，互相影响的工程，其涉及到了脑外科学，神经科学，材料学，微电子学，临床试验，计算机软件，计算机硬件，网络通讯，人工智能等许多学科。
目前的人工智能分为两个主要研究方向，一类是基于大数据算法的机器学习，深度学习；一类是基于人脑研究的生物神经模拟实现，比如脉冲神经网络（SNN）。
研究大脑的奥秘可以帮助人们找到 AI算法中更符合人脑的实现方法。
比如目前的很多机器学习算法实现的模型，都需要基于大量的数据训练，而人脑则可以在很少量的数据样本下就实现同样的能力，并实现对应的识别判断，用机器学习训练识别一只猫可能需要上万张猫咪和其他动物照片，并不断优化，但是人脑却可以在很少量的样本下就准确的识别猫咪照片。
国内这个领域走的比较领先的例子就是清华大学研发的天机芯（Tianjic）。
在2019年天机芯登录了 Nature 封面，它是由清华大学脑科学研究部门基于脑科学研发一款人工智能芯片。
为了验证这款全球首款异构融合的AI芯片，研究团队设计了一款无人智能自行车系统，利用的就是人工智能目前两个主要方向互相结合。
Tianjic芯片可同时支持机器学习算法和类脑电路功能，完成脉冲神经网络（SNN）和人工神经网络（ANN）的融合，可以实现实时得目标检测、跟踪、语音控制、避障和平衡控制等算法的互相配合。
近还有一个很火的事件是马斯克的Neuralink公司在今年2月份表示【如果进展顺利，可能会在今年晚些时候进行初步的脑机接口人体试验】
但是其实早在1969年人类就可以完成猴子的神经元训练试验了，Neuralink却只是在2021年给小猪身上安装了一个微型脑机接口设备，用来读取小猪的一些神经元信息。
可以看的出来，其实Neuralink对脑科学的其他重要技术领域并无大的突破。比如脑信号的编解码读取，比如对高级脑功能，比如记忆，情感，情绪的产生和存储都没有什么突破的进展。
当然不可否认的是Neuralink的突破是工程领域技术难题，比如安装问题，大小问题，充电问题，材料问题等，并且高度天生和AI契合。
3，目前社会对脑科学研究的认识。
全世界各国都在大力发展人工智能和脑科学，我国当然也不例外。国外一些资本投资，比如马斯克投资和创建的Neuralink也是主流社会对脑科学领域关注和认可的一个强信号。
除了马斯克之外，国内投资最著名的还有IDG资本也下场脑科学，并早在10年前就有所布局。前面说的清华大学的天机芯的研究所，名字就叫IDG麦戈文脑科学研究院。
早在2011年，IDG创始人麦戈文先生就与清华大学签署捐建协议，共同建设清华-IDG/麦戈文脑科学研究院。过去十年，麦戈文先生及IDG资本共对国内三个学校捐赠了2亿人民币；未来每年还将继续捐赠支持国内的脑科学研究，预计金额不少于每年2000万元，并计划不断增加。
这三所学校分别是清华大学，北京大学，北京师范大学，在IDG 资本的支持下，这三所大学都成立了相应的脑科学研究院。
成果也非常显著，北京大学在2017年，程和平院士牵头的“自由状态脑成像的微型显微成像系统”获得了当时的2017年度中国科学十大进展，可对活动的小鼠大脑神经元和神经突触活动，进行高速高分辨图像生成。
还有北师大自主开发的多种神经训练应用系统，包括自闭症儿童神经反馈注意训练、神经反馈训练、儿童青少年特定领域学习训练软件等，也广泛的应用到了社会和医疗机构中。
4月22日，IDG资本公布向清华大学-IDG/麦戈文脑科学研究院进行捐赠，这也是时隔十年时间，继2011年清华-IDG/麦戈文脑科学研究院成立之后，双方合作的再次延续。
而且从目前的实际情况来看，社会参与脑科学其中很大一块贡献都是来自于像 IDG 这样的 VC 投资，越是社会参与度高，对科技行业发展的好处也会更多。尤其是对高校投资，可以很好的维持社会，学校，科研人才的关系，一起推动科技的发展。
我相信在多方的社会资本参与下，脑科学研究的发展会越来越好，这不仅关乎人类健康，也关乎着未来竞争中科技制高点，只有在国家，社会，资本的共同支持和帮助下才能不断突破和发展。
4，脑科学以及脑机接口的未来。
脑机接口技术目前还有许多的难题没有破解，但是一旦技术突破了那个大范围应用的临界点之后，我们可以畅享下未来会成为什么样子？
如果我们的脑机接口可以控制的神经元数量超过一定数量级，未来残疾人义肢可能会比人类的真肢还要强大，电影《战斗天使阿丽塔》已经给出了部分未来可能的答案。
剧照中的机器义肢搏斗可能真的会成为现实。
还有随着物联网的发展，脑机接口可以帮助我们随意控制身边的电子设备，其实目前就有些国家已经做到了。
比如现在有些研究机构就可以用外设和意念控制无人机飞行，什么脑控汽车，脑控家电，脑控轮椅都已经在实现的路上了。
脑科学的未来，无比可期。
我曾经写过两篇文章来论述脑机接口这个学科所面临的根本性问题：论脑机接口1，论脑机接口2. 这里细节不再多说，感兴趣的可以点进链接去看。总结来讲，脑机接口这个学科要实现工业应用面临着两个根本性的难题：
- 控制理论的原则性限制：闭环控制在现有的所有脑机接口设计中都没有实现且不可能实现
- 复杂性理论的缺失（参见 复杂性理论问题）：脑机接口设备，无论设计成何种形式，要做到实用，必须从纷繁复杂的人脑皮层/神经元中解析出有用的控制信号，但这存在三个问题：1）我们人在做出某件决策，发出指令到行动器官时候我们的大脑并没有处理完整相关信号，这导致控制信号的解析存在“预测性”问题，比如我们很多人都体会过的“口”比“脑”快的问题；2）仅就运动命令信号解析来说，要实现精准的信号解析不仅在于使用机器学习之类的方法提取出有用信息的问题，还在于信号“探针”，也就是电极或者其他非接触性设备探知信息的多样性和有效性问题，毕竟你不可能从垃圾里挖出矿来。但大脑控制信号是非常复杂的，也许运动皮层面积很小，但精准的运动控制所需要的信息可不限于运动皮层的那一小块区域，而是需要很多皮层区域/神经元的联合处理。精准控制所需要的信息来源就远超现在的想象了，这些信息源的信号耦合、高动态、非线性关系等问题，加上数量上等因素构成的复杂性，已经远超我们机器学习技术所能良好解决的界限；3）脑机接口技术的工业应用需求应该不止于运动控制，视觉、听觉信号解析和记忆的读取和理解也是很有想象力的方向，这些方向的问题比运动控制可能要难的多了，因为它们所需的信号来源更多样和复杂。
在过去几十年, 我们见到脑机接口技术中所使用的电极/探针[1]越来越精细，密度也越来越高，但其数量相对于人脑的复杂性来说，再提高十个数量级也不到九牛之一毛。也就是说目前还远远不到谈能够使用脑机接口技术“解读”人脑的时候。从搜索趋势上，我们也可以看到，脑机接口(Brain–computer interface)作为一个学科，其热度在过去十多年呈下降趋势，虽然偶有Neuralink等媒体热点出现，但这完全无法扭转趋势：
脑机接口的母学科Neuroscience在过去十多年也面临着产出不够有大众领域的应用价值的问题（即便是对学科热点研究对象，比如抑郁症等，其研究产出也仅仅具有参考价值，极少被应用于临床），其搜索热度甚至比脑机接口下降得更快：
对应的，是学科研究经费的削减. 作为学科研究经费的代表性来源，在扣减通胀之后，NIH经费已经有17年没有增长了[2]。在新冠疫情影响下，像这样没有明确应用价值产出, 而且预期也不会有的基础性学科，其研究经费的削减可以想象是首当其冲的:
相比之下，如过看人工智能(AI)方面的统计信息，简直是冰火两重对比明显，因为后者实实在在的在公众/工业领域解决了问题。其论文发表、研究金费增长、搜索热度趋势是完全同步的。
目前来看，脑机接口在可预期的将来仍然只适合作为基础学科待在实验室里。该学科所面临的原则性和原理性挑战对它自身来说——特别是在考虑到极为有限的研究金费和人员，并且不断恶化的实际情况——都是过于巨大的。我们预期的应当是其他领域的巨大进步泽被到该学科，而不是脑机接口学科的发展促进其他学科和社会的发展和技术的进步。在这样的巨大进步在其他学科出现前，对脑机接口领域爆出来的大新闻，我们首先就应当给打一个大问号，而不是人云亦云的跟着炒作（这样的教训在过去50年里如果不是出现了几千次，也至少有几百次了）。
参考
- ^ Wolpaw, J. R., Birbaumer, N., Heetderks, W. J., McFarland, D. J., Peckham, P. H., Schalk, G., ... & Vaughan, T. M. (2000). Brain-computer interface technology: a review of the first international meeting. IEEE transactions on rehabilitation engineering, 8(2), 164-173.
- ^ Akil, H., Balice-Gordon, R., Cardozo, D. L., Koroshetz, W., Norris, S. M. P., Sherer, T., ... & Thiels, E. (2016). Neuroscience training for the 21st century. Neuron, 90(5), 917-926.
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