矽谷“鋼鐵俠”馬斯克剛剛上演了一場腦機介面秀，本週二，扎克伯格的Facebook也火速丟擲了腦機專案研究新進展：將人腦的思維解碼為文字語言。

腦機介面，一個看似很“賽博朋克”的技術，正在被推向新的發展高潮，而我們正在將科幻故事變成現實。

兩年前的F8大會上，Facebook首次對外展示了“大腦打字”專案，目標是透過非侵入式硬體建立一個無聲語言系統，能夠直接從你的大腦讀取訊號來打字，速度可達每分鐘100詞，是人們在智慧手機上打字速度的五倍。

隨之而來的是不少神經科學家的質疑，因為將腦電波轉換為文字已經是技術難題，更何況要快於我們的打字速度。

據瞭解，這項研究早期是由Facebook的創新硬體部門Building 8負責，這個神秘的團隊有超過60名科學家和工程師，他們分佈在UC San Francisco、UC Berkeley、霍普金斯醫學院、霍普金斯大學應用物理實驗室等機構中。

去年12月，Facebook對其進行了重組，把腦機專案轉移到了Facebook Reality Lab團隊（原Oculus Lab團隊）。

本週二，由該團隊贊助的加州大學舊金山分校研究人員將最新研究結論發表在《自然通訊》（Nature Communications），結果表明系統可以準確解碼佩戴裝置的人聽到和說出的對話詞和短語。

實驗中，如果參與者聽到有人問“你喜歡聽哪種樂器”，參與者會在錄製大腦活動時回答“小提琴”或“鼓”等幾種選擇之一，系統利用腦部活動來判斷參與者是否在聽或說，然後嘗試解碼這些語音。據統計，該系統可以達到61％至76％的準確度。

主要作者和加州大學舊金山分校神經外科教授Edward Chang表示，到目前為止，系統只能識別一組非常有限的詞彙。

圖 ｜ Edward Chang

目前，研究人員與三名正在接受癲癇治療的患者合作測試這項技術。不過，Facebook腦機介面計劃的研究總監Mark Chevillet表示，“我們沒有任何實際的產品計劃，因為這項技術是早期階段的研究。”

相較之下，馬斯克的腦機專案Neuralink野心更大：2020年之前將Neuralink的技術在人體上進行測試，“透過‘與AI的融合’來增強大腦，讓人類與人工智慧形成共生關係。”

無論是上世紀80 年代英美電視節目中的著名虛擬人物超級麥克斯，還是把人的思維全盤複製到一個最新款的人形機器人上，圍繞人的大腦和神經元的技術總是充滿了神秘的吸引力，除了科技狂人馬斯克和社交達人小扎之外，還有不少初創公司在路上。

在2017年釋出的一份《中美首份腦機介面行業分析》報告中，列出了當時最受關注度的部分腦機介面公司。

國內的話，網際網路早期風雲人物陳天橋表示要投入10億美元用於腦科學探索；哈佛大學的華人博士韓璧丞此前在哈佛大學創立了Brainco，試圖攻克腦機介面領域最難的兩個領域：腦電訊號的意識解析、自適應演算法（人與演算法機器的相互識別）。

目前，腦機介面主要分為侵入式、部分侵入式和非侵入式三種類型。侵入式需要往大腦裡植入神經晶片、感測器等外來裝置；非侵入式通常是透過腦電帽接觸頭皮的方式，間接獲取大腦皮層神經訊號，包括腦電圖（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）等。

通常情況下，非侵入式腦機介面裝置會偏向於消費級產品，比如和VR＼AR硬體配合使用。侵入式的則更專注於研發高精度的腦電測量裝置，產品針對臨床和科研級別的。

不過，當前腦機介面技術的真正進展，還是來軍方和科學家。比如美國國防部高階研究計劃局（DARPA）自20世紀70年代以來就一直為腦機介面研究提供資金，最新的N3腦機介面專案，目的是在非手術的情況下實現大腦和系統間的通訊。

今年4月，加利福尼亞大學舊金山分校的科學家在自然雜誌上發表了一種由神經網路驅動的新型BCI，它可以讓患有癱瘓或中風的人以自然語音的速度進行交流，平均每分鐘150個詞，這項研究的主要作者Edward F． Chang也是Facebook腦機專案最新研究的主力研究人員。

隨後的6月，卡內基梅隆大學與明尼蘇達大學的研究人員使用非侵入式腦機介面，開發了有史以來第一個能用意念控制連續追蹤電腦游標的機械臂。

在腦機介面的研究上，我們研究的步子越來越快。

同時，根據研究機構Allied Market Research的研究報告，全球腦機介面市場預計在2020年將達到14．6億美元，從2014至2020年的年複合增長率為11．5％。學術界接二連三的科研成果釋出加上商業公司的快速推進，正在讓腦機介面成為一個潛力巨大的商業市場。

最後：

處於初期發展階段的腦機介面技術本質上還是為了“增強”或者“恢復”人自有的一些功能，這一點和當前的外骨骼機器人等產品又有著異曲同工之妙。

兩年前，一名因脊髓損傷而癱瘓的64歲男子在使用腦機介面（BCI）以每分鐘8個字的速度打字時創下了紀錄。

這兩年時間，國內外也陸陸續續湧現出不少優秀的腦機介面研究團隊，但是人類的大腦皮層有上百億個神經元，每個神經元又包含數個到數萬個分支，構成龐大精細的神經網路。如何準確地解碼出這些超大規模神經網路對外釋放的訊號仍舊是瓶頸。

肯定的說是可以的，原因很簡單，因為意識本質上就是能量透過大腦神經元的傳遞而產生的電訊號。這是一種生物電訊號，說白了就是生物能量。之所以這麼說是因為人體本身就是一個能量聚集通道。我們吃進來的食物透過一系列物理化學處理都會轉化成能量供人體吸收，吸收的能量根據人體器官的不同在進行分配。其中分配到大腦的能量就形成了我們用於認識世界和適應改造周圍環境的力量。這些力量以意識的形式釋放出來，這種釋放我們感覺不出來，是因為它非常弱但非常清晰的指揮著我們的身體去完成自己認為應該從事的行為。這些訊號被我們人類賦予了用文字表述出來的功能。或者說是我們人類創造了文字來記錄和描述這種能量釋放的過程。而且文字的描述是唯一的和非常準確的。基於這個原理當我們產生意識的時候自然而然就會形成語言文字一樣的表述。捕捉到這些電訊號分析和篩選它們在按一定的程式排列組合它們就會使它們變成文字。這非常可以實現。其實我們人類研發出來的計算機系統，人工智慧系統都是這個領域的基礎技術。尤其是AI技術的蓬勃發展一定會催生出與人類類似的機器的誕生。試想一下，如果一臺AI機器如果要模仿人類首選就是模仿人類大腦的工作狀態。而人類學習的基礎就是用語言描述自己所要掌握的情況。所以意識訊號，也就是生物能量的儲存釋放過程一定會被記錄。被記錄就是文字表述。這就是原理，所以意識轉化成文字非常可能而去也一定能夠實現。需要努力。謝謝閱讀

我認為隨著科技進步，人腦實現意念轉換為文字是可以實現的。

人的意識本質上是一種腦電波活動，如果人們能夠破譯腦電波，然後解析，是完全可以將其轉化為文字的。 包括我們現在看到的仿生肢體能夠根據人的意識來抓取物體，實現和人的本身肢體一樣的功能，在這一點上，其使用的技術就和意念轉換文字差不多。

結合到最近當代鋼鐵俠馬斯克旗下公司Neuralink發明的腦機介面裝置：神經外科機器人，透過這臺機器人，進行腦骨穿刺，然後在頭骨鑽一個小孔，植入晶片，接上資料線，縫合之後變成一個數據介面，然後人就可以透過這一介面操縱一些智慧裝置，比如說，你的手機。

我相信，某一天科技足夠進步後，現在在電影裡看到的很多技術，都會走進現實，意念轉換為文字是完全可以做到的。