正經聊一聊腦機介面的發展現狀｜腦科學開放日

楊淨 發自 凹非寺量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

眾所周知，睡眠是維持生命的必需品。

先前的研究已經表明，睡眠不足會導致許多嚴重的疾病，比如……

好，不要說了。

srds（雖然但是），說了那麼多次，倒也不是不想睡，是想睡也睡不著啊啊~

據最新《2021年運動與睡眠白皮書》顯示，當前有超3億人存在睡眠障礙。

那既然自己不行，那就靠點別的——

不吃藥，不傷身、輕便，而且安全。

結果真就被我找著了。

不是什麼還在暢想的黑科技，而是已經落地的新產品。

腦機介面產品助眠？

假設我們一不小心活到90歲的話，我們大概有30年是在床上度過的。

也就是說，睡眠佔我們人生很大的比重和權重。

北京天壇醫院神經內科主任醫師、北京天壇醫院睡眠中心主任、博士生導師王春雪教授，在工作中就遇到很多有著長期睡眠困擾的患者。

他們或是睡不著、睡不醒，亦或是睡不好，會導致白天出現很多問題，比如記憶力減退、情緒不穩定，背後其實都是大腦功能出現了問題。

但在以往醫學中，王春雪教授坦言，並沒有特別方便、快捷、好用還便宜的手段來診斷夜間睡眠疾病。

已有的醫用多導睡眠儀（PSG），雖是目前睡眠疾病診斷的金判斷手段，但診斷慢、效率低、判圖比較複雜。

因此大部分患者還是依靠更主觀的的方式來診斷疾病。

一個小巧、方便、醫用級的行動式裝置也就成為了一種剛需。

SleepUp睡眠貼，就在這樣的情況下誕生了。

顧名思義，它就是一種直接往腦門上一貼的腦電睡眠儀。官方定位：醫用級睡眠儀的可穿戴化。

主要由兩部分組成：一次性貼片和頭帶，內建可充鋰電池，一次充電可工作9-10小時。

通過一次性貼片上的柔性乾電級，實時採集人體腦電波訊號。接著根據腦電波所處的波段狀態，用AI演算法智慧匹配不同頻段和強度的聲波。

通過聲波與腦電波產生共振效應，誘導大腦由興奮逐步過渡到平靜睡眠的狀態。

除了腦電波訊號之外，它還能監測到人體心率、血氧、體動等睡眠過程中的重要指標，多導睡眠儀（PSG）會整晚進行校對。

採集到的資料，通過藍芽的方式傳輸到手機APP上，結合機器學習演算法，生成一套睡眠管理方案。睡眠日報、週報、月報都能視覺化呈現。

至於安全性和便攜性，機身表層選用醫療級矽膠，總重僅為38g。

想象一下，大概也就三分之二個雞蛋壓在你的腦門上。而一次性貼片，也僅為1mm厚。

與AI融合的腦機介面公司

實際上，能將腦科學與AI做到如此融合的公司並不多見。

腦陸科技，就是一個，並且是國內少有從睡眠切入腦機產品的公司。

2018年，腦陸科技成立，核心成員均來自哈佛斯坦福、MIT、牛津、清華等知名高校。

同年，他們就推出了初代腦機介面助眠產品。

實驗資料表明，該產品可使平均深睡比例提高30%，清醒到淺睡用時平均縮短40%。

SleepUp睡眠貼，正是他們第三代睡眠產品。

不過，不同於其他ToC端產品廠商，腦陸科技從一開始就將核心放在底層技術研發上，然後逐步延伸落地到各行業產品當中。

也就是說，腦陸科技給自己的定位——作為產業鏈下游，為B端使用者提供軟硬體一體解決方案。

而to C端業務，只佔據了整體業務中的20%。

目前，腦陸科技已經形成了自有的產品矩陣：記憶增強產品（醫療器械方向）、企業級產品（用於安防、安全生產管理）、精神健康篩查和測量服務、以及娛樂產業……

就拿記憶增強產品來說，腦陸科技就與宣武醫院、清華、浙大合作，目前處於臨床實驗階段，主要應用於阿爾茲海默症、認知障礙病人與需要記憶功能改善的青少年群體。

作為很早一波入局腦機互動領域的企業，腦陸科技能如此快速落地，當中關鍵原因——人工智慧的推動。

並且作為互動終端和落地應用的產品，腦機介面成為new sexy.

Why Now？AI推動腦科學

人工智慧與腦科學之間的關係，其實比以往更為緊密。

前不久登上Nature封面的意念打字，截癱患者每分鐘寫90個字元，速度堪比人類，準確率超99%。

驚人的打字速度與準確率，是因為突破性地使用了迴圈神經網路。

再有清華大學航天航空學院院長、神經調控技術國家工程實驗室主任、清華大學醫工交叉研究院院長李路明教授團隊研發的腦起搏器技術，他們通過網路遠端控制帕金森患者體內植入的刺激器參數，過程中使用Deepfake來保護患者隱私。

當若是往前回溯，人類對大腦的探索，已經有了近百年的歷史。

而腦機介面相關的技術，也走過了近半世紀。

時至今日，腦科學才頻頻爆出顛覆性突破，這與人工智慧的進場有一定的關聯。

探索大腦的奧祕，不僅需要測量、採集的硬體，還需要負責處理大量資料的演算法和軟體。

以前後期處理資料的工程十分浩大，現在可以由AI來解決。

而對於未來，美國醫學與生物工程院會士、清華大學生物醫學工程系教授高上凱教授認為只有將腦科學與AI兩者結合起來，才能形成真正的Super Intelligence。

這兩者之間一旦找到合適的方法，充分發揮人的智慧和人工智慧優勢的話，一定有一個突飛猛進的進步。

張鈸：AI理論基礎建立離不開腦科學

回頭再來看人工智慧的定義——

機器模擬大腦的功能或人類的智慧行為，就會發現人工智慧與腦科學之間的「糾葛」，其實從一開始就已經註定。

人工智慧從1956年發展至今，遠沒有像資訊科技發展那般迅猛，反而緩慢曲折。

這是因為AI經歷的兩個階段——

第一代AI-符號主義模型（知識驅動）、第二代AI-連線主義模型（資料驅動），要麼難以模擬人類的感性行為和與環境的互動，要麼模擬感性行為時不安全、不可信、不可靠。

於是，AI理論基礎至今沒有建立，一直都在探索之中。

這也成為了清華大學人工智慧研究院院長、腦陸科技首席技術專家張鈸院士提出「第三代人工智慧」的初衷。

既然如此，那該如何建立AI理論基礎？

在腦科學開放日現場，張鈸院士道出了其中關鍵。

人工智慧的基礎理論之所以遲遲未能建立起來，根源在於我們對大腦與智慧瞭解得太少。

從應用上看，當前的AI技術只能解決完全資訊和結構化環境下的確定性問題，如語音識別、影象識別、下圍棋，與人類大腦所表現出來的隨機應變和舉一反三的能力相去甚遠。

換句話說，現在的AI技術只能模擬智慧行為，而非智慧本身。

人工智慧該如何進一步發展？張鈸院士舉了這樣一個例子。

基於深度學習的人工智慧技術為什麼表現得脆弱和容受攻擊，原因在於所使用的人工神經網路模型與大腦實際的神經網路相比過於簡單。

而解決這個問題的路徑，是向大腦學習，構建更加複雜和準確的神經網路模型，發展腦啟發下的計算（Brain-inspired computing）。

張鈸院士認為，發展第三代人工智慧的關鍵在於與腦科學研究的結合。

就拿現如今人工智慧屢屢出現的安全問題來說，其實都源於很多做法與大腦的做法完全不是一碼事。

但大腦是如何做的？現在人類研究的也不是很清楚，只知道做法不同。

因此這個問題要得到最終解決，還是要靠腦科學的研究。

人工智慧的未來，既不是簡單的人類製造、控制、利用機器，更不可能是人工智慧取代人類，而是人機協同、人機共生。

要實現這一構想，離不開人類大腦的深度瞭解。

腦科學將往何處去？

目前來看，腦科學依然是一個前沿又亟待培育的新興領域。

一切才剛剛開始。

基於腦科學本身，作為一個新興交叉學科，甚至連高校都沒有相關專業。

而它所涉及的專業領域，就十分複雜。

包括神經科學、微電子學、材料學、人工智慧、電子資訊工程、計算機等各個專業領域。

前沿研究者們更多的是聚焦在基礎理論探索階段。

現場參與論壇話題討論的嘉賓高上凱教授，就是腦機介面領域的全球權威。

她認為腦機介面之所以迷人，一方面是這種多學科交叉的挑戰和魅力，另一方面又與前沿技術應用相輔相成。

再從商業應用看，大量產品沒有落地，沒有足夠的產出。

比如，清華大學李路明教授做的腦起搏器，全世界做的只有5家。

腦陸科技是少數集研究與落地的先行者之一。

儘管專業和應用起步，但從宏觀看，腦科學這個領域，擁有其他行業難以具備的無限潛力。

從腦科學研究內容具體拆分，腦科學包括探索大腦、保護大腦、利用大腦和學習大腦等4個部分。每一部分，都擁有改變時代的機遇。

比如探索大腦，腦機介面是互動形式的一種，背後配套的演算法軟體、晶片硬體，以及資料運用和安全層面。

再比如，學習大腦。

作為中國人工智慧領域的權威，張鈸院士認為現在AI的瓶頸，本質就是我們對腦科學和腦智慧認知了解的不足，學習大腦正是技術突破的關節要害。

如果說，神舟12號是大眾肉眼可見的科學突破，那腦科學則是默默無聞的劃時代探索。

這是中國很可能在基礎領域上實現彎道超車的一個學科，所以才有各個年齡層、各個學科的科學家們匯聚在一起，奮起直追——

在現場採訪中，不管是00後企業腦機互動負責人講解他們最新計劃，亦或80後教授感嘆自己沒有選錯生物學。

人類探索科技前沿程序中，從來沒有容易的事，面對新機會與中國彎道超車的可能，挑戰與「痛點」自然不少。

在現場，張鈸院士提到：

創新能力，是我們必須要補足的短板，這其中歸根結底，是人才培養。

目前中國與國外差距不少，尤其難以培養出出類拔萃的人才。其間，培養人才的環境條件是亟待解決的核心痛點之一。

唯有引進一流人才，才能在創新創造上為產業發展和科研提供原動力，實現0-1的創新。

為此，腦陸科技提供了對應的平臺與計劃，拉到人才，留住人才，團隊目前招收到的博士生也是全國優秀的一群年輕人。

時下因馬斯克光環，大眾對腦科學結合人工智慧相關技術的認知集中在侵入式腦機介面上，但這背後涉及大量倫理問題，道德上並不被允許。

加之第三代人工智慧演算法安全性並不能保證，深度學習原理天生無法規避掉不安全特徵，對於高興、痛苦種種人類情緒，人工智慧無法給到明確定義，相對侷限——

因此相關AI研究必須與腦科學結合，且採用非侵入式。

方才是行業真正可以依賴的方向，這也是張鈸院士看好腦陸科技為代表企業的原因。

但無論哪個技術路線，面對日益湧現的競爭者們，腦陸科技似乎都持開放格局。

研究院負責人盧樹強更願意將同行人稱為：行業推動者，他補充道：行業那麼大，哪來那麼多競爭？

開放包容又廣納人才，也許，腦陸科技所構建的這個的行業生態，才是真正讓腦機介面造福人類，助力中國彎道超車的良好選擇——

我們拭目以待。