從腦部藍牙到「全機械警察」：芯片植入技術的未來發展
1987年經典電影《機械警察》中，已故的底特律警察亞歷克斯·墨菲重生為一個半機械人。他擁有機械身體和完整的腦-電腦介面，能夠用意念控制自己的動作，並且可以訪問網絡信息，例如嫌疑人的面孔，利用人工智能（AI）來幫助檢測威脅，並且他的記憶與機器的記憶進行了整合。
令人驚訝的是，這部電影中的關鍵機械技術幾乎已經被波士頓動力公司的跑步、跳躍機器人Atlas和川崎的新型四足機器人Corleo所實現。同樣，我們也看到了機器外骨骼的發展，這使得癱瘓患者能夠通過手勢進行行走和爬樓梯等活動。
在建立腦電脈衝與外部設備之間的介面方面，開發者一直落後，但這種情況正在改變。
最近，加州大學的一個研究團隊揭示了一種腦植入物，使一位癱瘓女性能夠通過AI將她的思想直播成合成語音，延遲僅為三秒鐘。
神經元與機器的介面概念
神經元與機器之間的介面概念早於《機械警察》就已經存在。18世紀時，意大利醫生路易吉·伽爾瓦尼發現，當電流通過青蛙腿部的某些神經時，青蛙會抽搐。這為整個電生理學的研究鋪平了道路，該學科研究電信號如何影響生物體。
現代腦-電腦介面的初步研究始於1960年代末，當時美國神經科學家埃伯哈德·費茲將猴子的腦部連接到電極上，並展示它們可以移動一個米尺。儘管這顯示了一些令人興奮的潛力，但人類大腦的複雜性使得該領域的發展進展緩慢。
大腦不斷思考、學習、記憶、識別模式和解碼感官信號，更不用說協調和移動身體。它由約860億個神經元組成，並擁有數萬億的連接，這些神經元不斷處理、適應和演變，這被稱為神經可塑性。換句話說，還有很多需要弄清楚的地方。
進步的基礎
最近的進展主要基於我們對大腦的映射能力的提高，識別各個區域及其活動。各種技術可以生成大腦的深入圖像（包括功能性磁共振成像（fMRI）和正電子發射斷層掃描（PET）），而其他技術則監測某些類型的活動（包括腦電圖（EEG）和更具侵入性的皮層電圖（ECoG））。
這些技術幫助研究人員構建了一些令人驚嘆的設備，包括可以由大腦控制的輪椅和義肢。
但這些設備通常是通過外部介面（如EEG耳機）來控制的，而芯片植入物則是全新的前沿技術。這些技術得益於AI芯片和微電極的進步，以及驅動當今AI技術的深度學習神經網絡。這使得數據分析和模式識別速度更快，結合植入物所獲得的更精確的大腦信號，使得幾乎可以實時運行的應用程序成為可能。
例如，加州大學的新植入物依賴於ECoG，這是一種在2000年代初期開發的技術，能從放置在大腦皮層表面的一薄層電極上直接捕捉模式。
在他們的案例中，253個高密度電極捕捉到的複雜模式通過深度學習進行處理，生成一個數據矩陣，從中可以解碼出用戶所思考的任何單詞。這比以前只能在用戶完成句子後創建合成語音的模型有所改進。
埃隆·馬斯克的Neuralink已經能夠讓患者使用類似技術來控制計算機光標。然而，值得強調的是，深度學習神經網絡使得依賴其他形式腦部監測的更複雜設備成為可能。
我們在諾丁漢特倫特大學的研究團隊開發了一種使用現成部件的經濟實惠的腦波讀取器，使得患有完全鎖定綜合症（CLIS）或運動神經元病（MND）的患者能夠對問題回答「是」或「否」。同樣，還有潛力使用同樣的技術來控制計算機鼠標。
未來的展望
促成這些發展的AI、芯片製造和生物醫學技術的進步預計在未來幾年內將繼續，這應該意味著腦-電腦介面將不斷改進。
在未來十年，我們可以期待更多技術的出現，幫助殘疾人士更輕鬆地移動和溝通，實現更大的獨立性。這包括已經出現的技術的改進版本，如外骨骼、腦控制義肢和從控制光標轉向完全控制計算機或其他機器的植入物。在所有情況下，平衡我們對高質量大腦數據的解讀能力與侵入性、安全性和成本將成為一個關鍵問題。
我預計在中長期內，我們將看到許多《機械警察》的能力，包括植入記憶和內建的技能，並支持互聯網連接。我們還可以預期實現人與人之間的「腦部藍牙」高速通信。
同樣，通過植入合適的傳感器並將相關組件連接起來以將神經元信號轉換為行動（執行器），創造出「六百萬美元人」的可能性也是存在的。隨著我們對大腦功能的了解不斷增強，無疑會出現尚未想到的應用。
顯然，我們很快就無法再推遲對倫理考量的思考。是否會出現我們的大腦被駭客入侵、記憶被植入或刪除的情況？我們的情感會不會受到控制？會不會有一天我們需要更新大腦軟件並重新啟動？
隨著每一步的推進，這些問題變得越來越迫切。主要的技術障礙基本上已經被清除。現在是時候開始思考我們希望在多大程度上將這些技術整合到社會中，越早越好。
這篇文章不僅讓我們看到了腦-電腦介面技術的快速發展，還引發了對未來倫理問題的深思。我們應該如何在享受科技進步帶來的便利的同時，妥善應對可能出現的道德挑戰？未來的科技將如何影響我們的身份、記憶和人際關係？這些都是值得我們深入探討的問題。
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