腦電網，會是未來的人工智慧嗎？

人類的智能和智能交互，發展到現在，已經形成了一個範式。而人工智慧的研究，很多也是在這個範式基礎上進行的。

人腦 -> 腦電波 -> 傳播媒介（語音，圖像，

文字）-> 腦電波 -> 人腦

首先，人的思考和意識在腦海中產生，形成腦電波，然後通過傳播媒介表達出來，要麼是嘴用語音表達出來，要麼是手寫成文字或者畫成圖像。再之後，其他的人可以聽到語音，完成語音識別；或是看到文字或圖像，完成物體和場景的識別。最後，再次形成腦電波，在其他人的腦中產生思考和意識。這樣，完成了人類的智能和智能交互。

在這個過程中，使用了語音，文字和圖像，等這些傳播媒介來記錄人類的智能，完成智能的交互。但其實，最後的智能和交互都是由腦電波來完成的。傳播媒介，看起來是多餘的，不是嗎？

再看人類和計算機（電腦）的交互，和現在的人工智慧研究，同樣在模仿這種範式。人類的語音，文字和圖像被記錄下來，然後，交給電腦去，通過機器學習，特別是深度學習，來完成語音的識別，文字的理解，和圖像識別。

再然後，通過電腦的電流，完成計算和推理。這樣，電腦就像另外一個人一樣，才能理解人類的智能和完成交互。反過來，電腦也是通過電流的運算，然後生成語音，文字和圖像，讓人類聽了和看了之後，能夠理解電腦想要表達什麼和如何解決問題的。這種中間的傳播媒介，是否也是多餘的？

現實世界中，有沒有發現，電腦和電腦之間的交互，完全是通過網路，有線的時候通過電流，無線的時候通過電磁波，完成智能和智能交互。而這種電腦間的溝通和交互，完全不用通過中間的媒介，語音，文字，和圖片。這種交互方式，比起人類的智能交互方式，效率更高，正確性更高。因為，每做一次轉換，都可能引起效率的折扣，正確性的損失。

電腦 -> 電流 -> 電流 -> 電腦

既然，智能和智能的交互，都是源起和終結於中控中心，也就是腦，不管是人腦，還是電腦。然後，表現和傳播的形式，都是電波。最後，這些腦連成網，直接通過在網上來傳播代表智能的電波，是不是最終會成為智能和智能交互的未來的新的範式？暫且，稱之為「腦電網」。

原來的語音識別，圖像識別，文字識別和理解，採用的模式識別和深度學習技術，就可以直接在電波的層次工作，而不是中間傳播媒介的信號之上。

「腦電網」，這方面的研究，人類正在研究而且取得了一些成就。

美國軍方在位於馬里蘭州阿伯丁的實驗室里，做了如下試驗：讓士兵觀看五種圖片，並自行選取一種而記住。然後將士兵的大腦和腦電圖（ EEG ）連接起來，將這五種圖片以每個一秒的速度進行播放，根據士兵腦電波對圖片的反應情況進行分析，得知士兵所選取的是哪一張圖像，並且準確率非常的高。這樣，直接在腦電波的基礎上完成了識別和交互。

Elon Musk 一直以來都希望開發出一種設備，將人類大腦思想與計算機進行連接。他認為，例如鍵盤、觸摸屏以及語音助手等產品，沒有辦法及時將人類大腦中的思想表達出來，人腦思想與計算機會出現延時效應。因此，他成立了「Neuralink」這個新公司，希望通過腦機介面可以解決這項難題。

MIT 計算機科學人工智慧實驗室與波士頓大學合作研發了一套腦機交互系統，通過一個布滿電線的帽子，人類大腦的腦信號可以傳播到一台工業協作機器人上。機器人在接受到人類腦信號之後，就可以完成相應操作。其實，反過來，也可以把機器人換成人腦直接接收機器人或是其他人腦信號。

而波士頓的一家初創公司 Neurable，則希望通過讀取人類的腦電波來判斷意圖。Neurable 可以利用乾電極來記錄大腦活動，同時還會使用相應軟體進行分析。

有理由和實驗相信，這種「腦電網」的方式，會是未來更高效更有前景的人工智慧範式。

五張圖讀懂中美人工智慧實力對比