對話「機械戰甲」締造者：未來人腦仍然勝過機器

新浪記者 侯迪憬

在今年上演的多輪人機大戰中，人類頗以為傲的智力受到了無情挑戰。實際上，除了對抗，機器智能在更多場景下正在造福於人類。

6月12日，腦科學研究領域的重要學者、巴西世界盃「機械戰甲」發明人、《腦機穿越》作者、杜克大學教授及神經工程中心主任米格爾？尼可萊利斯（Miguel A. Nicolelis）造訪北京進行宣講。

談起尼可，最為人熟知的便是他的偉大傑作「機械戰甲」，因為這套複雜龐大的裝置讓一位癱瘓病人得以在2014年巴西世界盃的戰場上踢出首球，跨出腦科學史上的重要一步。在這背後，是腦機介面與人機融合技術的重大發展。

「機械戰甲」類裝置，即尼可的主要研究領域，指通過腦機介面技術與機械裝置配合，讓人類只需要通過「意念」（腦電波信號）即可支配機械裝置以實現各類工作任務。

當天活動結束后，新浪記者與尼可教授對話，針對當下腦機介面研究熱點與應用前景進行了討論。

新浪記者：在視頻案例，我們看到兩組實驗：人類組和猴子組均能通過學習健全個體而實現正確的腦電控制。這背後的學習機制是什麼？

尼可教授：在實驗組中，我們連接兩個個體的大腦，他們通過腦電波進行交流和學習。首先讓健全個體通過腦電波下達命令給機械骨骼完成任務，通過反覆的交流和訓練，最後癱瘓和不健全個體習得這種腦電波信號，從而通過套在身上的機械骨骼完成指令。

新浪記者：除了作為醫療器械，這套腦機介面與機械裝置還能應用到哪些生活或者工業化的場景？

尼可教授：它不僅可以幫助癱瘓患者，同樣適用於健康個體工作。其最大優勢在於讓多個大腦協同工作，可以想象成團隊遊戲的場景。

具體應用案例，如在Facebook的多人聊天室，我們使用腦電波進行對話和交流；工業場景中，日本福島電站地區的勘探和檢測，因為高輻射環境人類不易靠近，可通過腦電控制機器人進入實地勘探。

新浪記者：從捕捉腦電波信號，到轉換成數字信號，再向機械骨骼下達運動命令。在這一套運作系統或研究中，最為核心的部分是什麼，挑戰在哪？

尼可教授：前期的信號傳輸與轉換技術已經比較成熟，這套機制的核心部分在於形成一套封閉系統，即動作下達后，機械骨骼反饋給大腦相關動作信息，大腦識別和判斷後，如何再進行動作和信號調整。

新浪記者：通過腦電波信號下達指令，相比按鍵、圖像、語音等人機交互方式，腦電控制的不同之處和優勢在哪裡？

尼可教授：可控的速度、更精準的信息，是腦電傳播與控制相比其他傳統人機交互方式的最大差異和優勢。1）可控的速度，人腦在想到某個命令時同時也意味著下達，相比通過語言和動作下達指令更加快速，並且這個速度是可調整的。2）更精準的信息，這主要體現在多人協作的場景中，使用腦電信號交流相比語言更加精準。

新浪記者：可以預見，未來兩大技術領域將會不斷被推進和挖掘，一是人腦本身潛能的不斷挖掘和延展，第二種是機器智能在計算能力和推理能力方面的不斷提升。您認為這兩大領域的發展路徑有什麼不同？

尼可教授：首先，我堅信未來人腦的能力仍然勝過機器。未來，人腦將主導創造性工作，而機器智能在於執行和重複、精準。創造性工作機器不可能取代人類。就像機器學習一千首貝多芬的曲子，它最後只能譜出貝多芬的曲子；但人類能從中提取出規則和特點，創造出更多風格的樂曲，世界上才會有各種曲風的曲子。

結語

相比人工智慧，腦機介面（BCI,Brain Computer Interference）技術還處於普及和實驗階段，其商業化前景並未受到重視。但今年，敢為人先的埃隆？馬斯克創辦了Neuralink，讓越來越多的目光投注到像尼克這類學者在做的事。

在尼克教授為我們描繪的腦機介面世界中，我們看到，相比單維度探索機器智能的傳統學術式思維，將大腦與機器結合式的腦機融合方向似乎孕育著更大商機。