马斯克曾说脑机接口的终极目标，就是保护人类以抵御邪恶的人工智能。这篇文章，我们来讨论下关于“脑机接口抵御邪恶的人工智能”这个目标所衍生的几个问题。

前一段时间，马斯克的Neuralink公司将脑机接口这个技术带到了大众的视野，Neuralink期望大脑芯片帮助神经系统有问题的人，比如肌萎缩侧索硬化（ALS）患者，让他们能与计算机互动。当时就觉得脑机接口是一个很酷的东西。

后来又在马斯克的传记中看到马斯克说：“我们如果能找到好的商业用途来为Neuralink提供资金，那么在几十年后，就可以将人类世界与数字机器紧密结合起来，从而实现最终目标：保护人类以抵御邪恶的人工智能。”看到这句话之后我产生了几个问题：

1. 脑机接口真的可以保护人类以抵御邪恶的人工智能吗？
2. 我的这个问题问的有意义吗？
3. 在这个问题之外结合目前社会商业化现状又有什么值得反思的呢？

为了明确以上问题，我们就需要了解下脑机接口，以下我将分为如下三个部分阐述BCI。

1. 未来&现在：对脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）有期待的同时，也要看看这些期待目前到了什么进度，要不然就和核聚变发电一样永远的50年之差
2. BCI实现方式：知道它的实现方式，现在的研究进度，才能更好的看清他的可能性
3. 商业化：就像马斯克的spaceX一样，远大的理想需要现实（商业化）的推动，因此我们来看看有什么比较有意思的产品，以及明确商业化和学术界的差异。

一、未来&现在

未来在哪里？按照我现在的认知，它在能够看见的科幻电影和科幻小说里。

1.1 未来和现在的初步实现

1.2 脑机接口与认知变化

橡胶手实验（Rubber Hand Illusion）是一个著名的心理学实验，用来研究人类对自己身体的感知和认知，以及这种感知是如何受到外部环境的影响。这个实验由瑞典心理学家Petkova和Ehrsson在2005年首次进行。

实验过程大致如下：

1. 准备阶段：实验参与者坐在一张桌子前，他们的两只手都放在桌子上，其中一只手（通常是参与者自己的真实手）被一块板子遮挡，使其无法被参与者看到。在板子的另一侧，放置一只与参与者真实手外观相似的橡胶假手。
2. 同步触摸：实验者会用两把刷子同时轻触参与者的真实手和假手的手指。在视觉上，参与者只能看到假手被触摸，而他们的真实手在板子后面，无法被看到。
3. 观察和报告：经过一段时间的同步触摸后，参与者会被问及他们的感觉。大多数参与者报告说，他们感到好像假手就是他们自己的手，这种错觉被称为“橡胶手幻觉”。

实验结果表明，当视觉和触觉信息不一致时，大脑会根据视觉信息调整对身体的感觉。即使知道那是假手，参与者的感知系统也会被欺骗，产生一种错觉，认为假手是身体的一部分。这个实验证明了身体拥有和身体认知的可塑性，即我们的身体感知是可以被外部环境改变的。

橡胶手实验不仅对心理学领域有重要意义，也证明了脑机接口可以成为人类的一部分，在看见听见世界的方式变化后更加有意思的是我们的认知会发生变化，我很期待见证那样的世界。反之脑机接口技术的研究和应用可以帮助我们更好地理解大脑如何处理感觉信息，以及如何构建和维持对身体及其周围环境的认知。这些知识对于开发更高级的BCI系统、改善假肢的功能性、以及开发新的治疗和康复策略都具有重要意义。

二、BCI实现方式构成和分类

1. 总体架构

首先我们结合经典的脑机接口（BCI）实验：猴子“月球行走实验”来看下脑机接口是如何实现的：

1. 获取数据：在“月球行走实验”中，研究人员将电极植入猴子的大脑，这些电极能够检测到猴子打算移动其肢体时产生的神经活动。
2. 处理&分析数据：然后，这些神经活动被无线传输到一台计算机，计算机通过算法将神经信号转换成控制命令。
3. 输出数据：这些命令被用来驱动一个外部设备，比如一个假肢或一个虚拟环境中的虚拟肢体。在猴子“月球行走实验”中比较有意思的是远在杜克大学的猴子，控制了在东京的机器人，真的跨越了空间限制，像魔法一样，通过意念移动遥远的物体。
4. 输入数据：外部设备执行的动作会产生感觉反馈，这些反馈可以通过感觉替代技术（如触觉反馈）传输回用户的大脑，形成一个闭环控制系统。如在该实验中就可以通过电脑来给猴子查看机器人的运动

接下来我们略微详细的了解下以上各部分是如何实现的有哪些类型。

2. 数据获取

神经元活动所产生的电生理信号——脑电信号。由于颅骨、头皮及毛发等的干扰，越靠近表层的脑电信号，信号噪声越大，而越靠近颅内的脑电信号，其准确性和有效性都是更高的，在BCI领域，BCI信号源可以分为以下几类：

综上不同的数据获取方式，有不同的的特点，也导致这两种方式的商业化方向，成都都存在不同。

3. 处理&分析数据

脑机接口数据处理主要流程如下：

1. 信号预处理：对原始信号进行去噪、滤波、归一化等处理，以提高信号质量。预处理步骤可能包括去除伪迹（如眼动、肌肉活动产生的信号）、消除直流偏移、放大信号、应用带通滤波器等。
2. 特征提取：从预处理后的信号中提取有用的特征，这些特征应该能够代表用户的意图或大脑状态。特征提取可能包括时域特征（如信号的均值、方差、频率成分等）、频域特征（如功率谱密度）、空间特征（如不同脑区之间的信号相关性）等。
3. 特征选择：在提取了大量特征后，选择对分类或回归任务最有效的特征子集。特征选择有助于减少数据维度、提高处理速度和分类准确性。
4. 模式识别：使用机器学习算法对提取的特征进行分类或回归分析，以识别用户的意图或大脑状态。常用的算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）、k最近邻（k-NN）、随机森林等。
5. 解码和翻译：将模式识别的结果解码为控制信号，这些信号可以用于驱动外部设备或软件。例如，将大脑活动解码为控制轮椅移动的指令或生成文本的命令。
6. 反馈：在某些BCI系统中，将外部设备的响应或系统的状态反馈给用户，形成一个闭环控制系统。这有助于用户调整他们的思维模式，以更好地控制外部设备。

在整个数据处理流程中，算法的选择和优化是至关重要的。不同的BCI应用可能需要不同的算法和参数设置。例如，对于运动想象BCI，可能需要能够捕捉时间序列信息的算法，如RNN或LSTM。而对于基于P300的BCI，可能更依赖于能够检测特定事件相关电位的算法。

4. 输入数据

输入数据的方式主要有如下这些：

1. 植入电极：用于治疗
2. 视觉：显示器
3. 听觉：外放声音
4. 触觉：手臂上贴一些材料
5. 经颅磁刺激（TMS）：是一种利用脉冲磁场，作用于大脑中枢神经系统，改变大脑皮层神经细胞的膜电位，使之产生感应电流，影响脑内代谢和神经电活动，从而引起的一系列生理、生化反应的磁刺激技术。是一种无痛、无创的绿色治疗方法。

三、BCI商业化

1. 工业界和学术界的对比

最近，马斯克的脑机接口公司Neuralink屡次成为外界议论的焦点。从获得4300万美元的风险投资、被传实验导致猴子死亡到宣布将做人体试验。

这个以实现“人脑意识上传”为长远目标的公司，却遭到了“脑机之父”、该领域学术奠基人米格尔·尼科莱利斯直接而犀利的批评。 他认为，Neuralink根本没有作出任何创新，称马斯克本人甚至不知道大脑的位置。作为一名神经学家，尼科莱利斯表示，即使他发明了“侵入式”脑机接口，也不会向每个人推荐，“脑机接口面临的挑战不仅是技术上的，更是医学和社会上的”。（财联社）

四、回答最初的问题

1. 脑机接口真的可以保护人类以抵御邪恶的人工智能吗？

a.首先脑机接口的数据分析中，做的比较好的运用了深度学习算法，和现在大家认为的人工智能如出一折，因此我的担忧是，运用AI的脑机接口并不一定可以如实传递我想要的信息，且有的脑机可以获取给大脑的刺激，因此AI甚至可以控制大脑；同时

联合国提出了类似担忧，通过AI解码大脑，AI可以直接反向刺激。

2. 我的这个问题问的有意义吗？

a.深度学习是一个黑盒，目前人类对大多数算法只能按照训练经验控制结果，而无法明确其实际的原理，不像数学有明确的理论支撑，因此用一个不清楚的东西去研究一个不清楚的东西，如果真的搞清楚那才是魔法。

b.如果我是一个种族主义者像马斯克一样，那这个问题有意思，如果我和google的CEO拉里佩奇一个是一个非种族主义者，那这个问题就像是A国和B国斗争，谁会赢，对我来说就没有那么有意思

c.可能到最后控制与否变得不那么的重要，就像我们体内的细菌会影响我们的思考，脑结构的变化会影响我们的性格，在神盾局里你可能都不知道ai对你的限制，因此对于作为人的我来说，没有办法感受到被限制，那就是没有限制

3. 在这个问题之外结合目前社会商业化现状又有什么值得反思的呢？

a.两股敌对势力，我们为AI投入了巨大的资金投入，最近open ai甚至有个7万亿计划，而我们对人类的基因发展，大脑发展，身体素质的提升又投入了什么呢？

b.脑机接口技术有潜力为人类带来许多积极的变化，但它并不是抵御人工智能威胁的万能解决方案。确保人工智能的安全和符合人类利益，需要综合多种手段和技术，以及全社会的参与和合作。

最后，我问自己你期望一个有脑机接口，人工智能的世界还是现在的世界，我回答：我期待遇见更加有意思的未来。

五、参考内容来源

书籍：《脑机穿越：脑机接口改变人类未来（2021年版）》《脑机简史》《心灵的未来》

[2309.14030] DeWave: Discrete EEG Waves Encoding for BrainDynamics to Text Translation (arxiv.org)

网站：Neuralink官网

大模型：智谱清言

作者：4T

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