脑机接口的研究进展到什么程度了？
这个问题的时效已经过了，这里谈一下自己对脑机接口(BCI)[1]的看法，当然，也是对Neuralink和所处整个行业的看法。一个技术能做到什么水平，不能违背其背后的科学原理，所以我主要从原理上来看BCI. 现有的BCI设备，如果要大批量出货和大规模使用，显然是不能做成侵入式的，也就是说，不能让人动手术以将电极或者其他探测传感器植入脑内直接接触神经元。综合成本考虑，非侵入式EEG显然是最合适的设备。现在技术的进步，已经不需要导电凝胶/导电膏来帮助收集信号了，这显然是面向市场的一大步。但是EEG所搜集的信号，本质上是大脑大量神经元放电的宏观形式[2]. 同时受限于电极尺寸和分布，以及佩戴/安装时候的不准确性，EEG难以做到很高的空间精度[3]。所以最容易检测的信号模式，显然是更多神经元放电的模式。 在这个原理的限制下，EEG一般对注意力集中到的内容对象能有比较好的效果。在回答「同时处理多个任务」对大脑来说难在哪里？ 中，原理上解释了对于高级认知任务，注意力对象只能有一个。实际上基于个人经验，这个也很容易理解：我们大部分情况下不能一边开车一边做复杂一点的数学计算，否则会出危险。所以基于这个原理性的限制，使用非侵入式EEG做基于注意力对象的控制，无论数据处理算法如何有效，都只能有一个输出通道，也就是我们可以使用这类EEG设备控制一个对象的上/下/左/右的运动，但不能同时控制两个。这对于BCI机械控制来说是致命的限制，即我们不可能协调又快速的控制一个多关节机械设备（"频分多路"），而只能采用“时分多路”方案——控制好一个之对象后再控制另一个。 既然使用注意力调控限制太多，那可不可以直接使用比较底层的视觉和运动控制信号呢。当然可以，这就是Visual Evoked Potential/Respons(VEP/R)[5]和Motor Imagery (MI )EEG[6]. 这两个都需要面对不同人之间的信号一致性差的问题，前者可以使用训练/测试来标定以获得一定的空间精度，而后者则会面临一些原理性的问题：相对来说，视觉控制皮层的面积是很大的，而且在不同人之间位置是比较一致的(枕叶)，而运控控制皮层的脑区则比较小。可以说，MI信号不如VEP/R信号信噪比高，有些时候甚至是缺失——如果仅仅是信噪比的问题，现有的RNN等方法可以有效的提取出来。不过，这两种信号仍然摆脱不了注意力对象控制式EEG的问题——单通道输出。 实际上，考虑到这些不一致性，我们为什么不直接回避EEG，而使用一致性和信噪比更好，而且设备成本更低的肌电(Electromyogram, EMG)信号呢[7]——需要监测哪里的肌肉运动，就贴哪里。这样还能大大增加输出通道。 这也是很多BCI设备的选择：结合EEG与EMG[8]. 即便如此，我们仍然会面临控制精度/速度的问题。这里的根本原因在于使用EEG-EMG的信号输出做运动控制的系统是“开环控制系统”，而我们大脑的运动控制是“闭环控制系统”。后者可以根据输出的结果计算误差然后反馈到控制器从而迅速的调整以获得很好的精度[9], 前者由于没有这个反馈这个过程，理论上不可能获得高精度，因此在大量的场景下只能做开关控制（0-1控制）。 说到这里，我们可以看到，使用现有的技术做BCI是有很多基础原理上的限制的。而且现有的技术仅仅是解决了脑->机方向的初步问题，而机->脑方向的问题，即将机器信号输入人脑则要面对更多的问题：不仅在伦理上需要很大的突破，而且在基础技术原理上还处于“在黑暗中摸索”的阶段——目前不存在具有通用性/一致性的实用场景。 总结： [1] Wolpaw, J. R., McFarland, D. J., Neat, G. W., & Forneris, C. A. (1991). An EEG-based brain-computer interface for cursor control.Electroencephalography and clinical neurophysiology,78 (3), 252-259. [2] Lindsley, D. B. (1952). Psychological phenomena and the electroencephalogram.Electroencephalography and clinical neurophysiology,4(4), 443-456. [3] Min, B. K., Marzelli, M. J., & Yoo, S. S. (2010). Neuroimaging-based approaches in the brain–computer interface.Trends in biotechnology,28(11), 552-560. [4] Burle, B., Spieser, L., Roger, C., Casini, L., Hasbroucq, T., & Vidal, F. (2015). Spatial and temporal resolutions of EEG: Is it really black and white? A scalp current density view.International Journal of Psychophysiology,97(3), 210-220. [5] Courchesne, E., Hillyard, S. A., & Galambos, R. (1975). Stimulus novelty, task relevance and the visual evoked potential in man.Electroencephalography and clinical neurophysiology,39(2), 131-143. [6] Pfurtscheller, G., & Neuper, C. (1997). Motor imagery activates primary sensorimotor area in humans.Neuroscience letters,239(2-3), 65-68. [7] Milner‐Brown, H. S., & Stein, R. B. (1975). The relation between the surface electromyogram and muscular force.The Journal of physiology,246(3), 549-569. [8] Fatourechi, M., Bashashati, A., Ward, R. K., & Birch, G. E. (2007). EMG and EOG artifacts in brain computer interface systems: A survey.Clinical neurophysiology,118(3), 480-494. [9] Dorf, R. C., & Bishop, R. H. (1998). Modern control systems.