【AI行业研报】马斯克提到的脑机真的颇具市场潜力？

^{作 者 | BT财经}

^{来 源 | 摩根士丹利}

 

脑机接口（brain-computer interfaces，BCI）的发展是一个飞跃，尽管其规模和商业化仍然是一个遥远的目标。

 

 

要点

 

 

• 终有一天脑机接口可以帮助瘫痪病人恢复语言和运动。

• 最近，脑机接口领域的相关突破凸显出人工智能医疗设备的潜力。

• 由于道德、监管和资金方面的多重问题，脑机接口商业化将仍需要多年的时间。

 

最近，人工智能系统被视为一种突破性的现象，因为人工智能系统能够从大量数据中生成类似于人类的语音。现在，人工智能又向前迈进了重要的一步：一种人工智能驱动的大脑植入物可以帮助实现一个近乎奇迹的目标，捕捉中风瘫痪患者的大脑电磁信号，并将其转化为数字、文字和面部表情。

 

这个与众不同的场景是几十年来神经科学研究和现代计算机重大进步的结合。这是脑机接口拥有巨大潜力的最新例证，技术和医学的交叉有着复杂的机制，但其旨在帮助瘫痪患者更自由地生活，并使医生能够治疗严重的神经系统疾病和损伤，如肌萎缩侧索硬化症（ALS）和脊髓损伤，并通过新技术增强人类的认知能力。

 

摩根士丹利（Morgan Stanley）欧洲专题研究主管Ed Stanley表示：“几十年来，科技一直致力于将计算水平提高到人类认知的水平，使处理器、芯片和其他关键部件逐渐变得更小、更快、更安全。”“最近，脑机接口领域的突破可能是商业化可植入设备的一个重要里程碑，可以帮助相关患者恢复感觉和运动功能。也许有一天，这种技术甚至可能增强人类的认知能力。”

 

 

概念

 

 

脑机接口是指在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接，实现脑与设备的信息交换。这一概念其实早已有之，而此前这种技术还只存在于科幻小说和电影之中，但直到上世纪九十年代以后，脑机接口开始取得阶段性成果。

 

脑机接口是一种在脑与外部设备之间建立直接的通信渠道，其信号来自中枢神经系统，传播中不依赖于外周的神经与肌肉系统。

 

脑机接口常用于辅助、增强、修复人体的感觉、运动功能或提升人机交互能力。

 

目前，全球对脑机接口的研究已持续超过40年了。20世纪90年代中期以来，从实验中获得的脑机接口成果显著增长。在多年来的实践基础上，应用于人体的早期植入设备被设计并制造了出来，用于恢复患者损伤的听觉、视觉和肢体运动能力。

 

 

 

 

在当前所取得的技术与知识的进展之下，脑机接口研究的先驱者们也在不断尝试制造出增强人体功能的脑机接口，而不是仅仅用于恢复人体的功能。

 

 

丢失的信号

 

 

根据世界卫生组织（World health Organization）的数据，约有13亿人（占全球人口的16%）患有与潜在健康状况和损伤相关的中度至重度残疾。除了卫生方面的不平等与歧视，这些人面临的限制往往超出日常功能，可能影响或完全阻碍这部分群体获得必要的护理、教育和就业的机会。

 

脑机接口的突破有可能改变这一人群的生活。自20世纪60年代以来，脑机接口的早期迭代一直在不断研发中，而所谓的脑机接口领域的最新技术是旨在提供更短期的解决方案，例如帮助四肢瘫痪的人使用电脑和移动设备、以实现更独立地生活。

 

但最近，人工智能领域取得了突破，脑机接口可以捕捉人类的思想并将其解释为预期的行动和情感，需要生物和机器之间互相协调，而这在以前是没有任何联系的模式。科学家们将一个由250多个微小电极组成的网络连接到大脑中与语言和面部表情相关的区域，以拦截肌肉运动的指令信号——例如，做出微笑表情或表示惊讶。

 

为了完成整个过程，研究小组使用了一种新的神经网络，通过将大脑信号分解成声音而不是完整的单词来预测想要发出的语音，通过数字化身帮助瘫痪患者以每分钟78个单词的速度进行动画演讲。

 

两年前，同一组研究人员使用类似但不那么复杂的植入设备对另一位患者实现了每分钟50个单词的输出。作为参考，日常英语会话大约是每分钟输出150个单词。

 

 

漫长的商业化之路

 

 

一些小公司、非营利组织和大学机构等正在研发侵入式和非侵入式的脑机接口。该领域的资金相对较少，而且仍然存在重大的技术障碍，包括电极和其他关键部件的小型化。然而，有报道称，在美国进行的一项人体试验中，一种脑机接口到应用程序的界面可以帮助瘫痪的人控制键盘运动，这可能会为该领域吸引更多资金。

 

研究医疗技术的股票分析师Patrick Wood表示：“从历史上看，直接的神经刺激已经在一系列疾病中取得了显著的临床改善，尤其是在帕金森病等疼痛和运动障碍方面。”“一个更直接的大脑界面可能会开辟更多新的治疗途径，尽管在这种技术成熟之前，还存在巨大的监管、伦理和临床试验障碍。”

 

最终，伦理问题很可能是脑机接口领域最大的障碍，尤其是随着算法的迅速改进，人类大脑和外部世界之间的双向交流成为可能，这使得患者更容易受到人工智能的刺激，而人工智能本应从患者那里获得指导。

 

 

 

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