2020年人类将攻克截瘫 易评：人类距离用生物芯片治愈瘫痪还有多远？

文/ 本站 卢鑫

本周，一篇《大脑芯片植入帮助瘫痪者重新控制肢体》的报道再次在易友社区中引爆了“美帝带给人类希望”的激烈讨论。事实上，为什么总是美帝率先捣鼓出能引领人类科技发展的前沿技术——并不是小编要在此讨论的话题。小编只是有幸在美帝与参与脑科学研究的一线专家们有过零距离接触。鉴于此，在看到《自然》就报道发表“用计算机来攻克脊髓损伤的时代已经到来”的观点时，难免会有所畅想，会思考“人类距离用生物芯片治愈瘫痪还有多远”的问题。

那么，人类距离用生物芯片治愈瘫痪究竟还有多远？依小编的理解，商业化（应用要能够走出实验室环境）恐怕至少还有几十年的等待。至于一些狂人所幻想的将计算机芯片与人脑结合，以促成“人机合一”的cyborg（半人半机器人），抛开法律上的伦理之争不谈，时间上至少不应该是我们这代人需要担心的话题。

并非是小编要“泼冷水”，只不过就像小编在过去谈及AI（人工智能）时所提到的——人类对大脑的理解还十分粗浅，即使是这次被认为是巨大突破的用芯片辅助瘫患者重新控制右臂的研究，其理论方法未必就具有通用性（换一个志愿者，恐怕计算机的识别算法都要做个不大不小的修改）。

脑研究的局限性

小编前面敢提出“通用性”的质疑，是因为对当前大脑实验研究的局限性有一定了解。众所周知，大脑神经元之间的沟通是通过微量的电流信号进行的，正所谓“脑电波”的概念。人类对大脑的学习，就是对不同脑区的“脑电波”进行采样和归纳，然后找出某种通用的规律来解释对某种行为的反应——譬如，要控制右手握拳时，某个脑区或者某几个脑区可能同时（或先后）做出反应，在同一时间内（或极短时间间隔内）产生明显不同于一般情况下的“脑电波”信号。

于是，仅上面这个举例就有了很多的可能：到底有几个脑区会参与反应？大脑说大不大，说小不小，但如果要细分脑区，恐怕也不是简简单单几个点、几条线就划出来了，必然要通过实际的摸索和经验的累积。那么，怎么去摸索和采集“脑电波”信号？这又涉及到信号采样的方法，通常可分为侵入式和非侵入式两种，前者是切开头骨在大脑表层插根针，后者是剃光头发在头皮表面贴个膜，至于效果的差距，准确性绝对不是同一个层级的。于是问题又延伸开了，做一次控制右手握拳的脑区信号研究，要在大脑上插多少根针，或者说采集多少个点的信号才能保证结果最接近真实？

在大脑上插几百根针来采集信号显然是不现实的，即使做到了，对于之后进行信号处理的研究人员来说也难以入手。“脑电波”如果用图示表达出来其实就如心电图一样，是一张张的波形图。任何一个人直接看这些图，是基本看不到任何可读信息的。不像计算机世界里的二进制码，经过“翻译”，人们最后还是可以看到背后所表达的信息。至于“脑电波”，不管我们怎么“翻译”，里面都不会隐藏着“握拳”这层含义。

​（图1-一组脑电波信号）

所以，做脑科学研究的团队通常会根据过去一些研究的成果和经验，将脑区采样的范围缩小到一个合理可行的区间，然后重点对这些脑区及脑区对应的行为进行更深层次的学习。

​

（图2-不同脑区所对应的不同功能）

然而，尽管我们有八九成的把握可以说这个脑区是控制语言的，这个是控制视觉的，这个是控制说话的……但我们却没有百分之一百的把握证明，在阅读时控制说话和语言的脑区完全不参与，或者只在有限程度上参与。换个说法，我们今天对大脑的理解并不能保证我们就是百分之一百正确的，就像当年冥王星被认为是第九大行星一样，经过一些时间的争辩后，写进教科书的内容也还是有可能被抹去的。

大脑如此复杂，基于我们有限的理解和有限的资源，一切有关大脑的研究项目都是非常局限性的。就以本评论中提到的控制瘫痪的右臂的例子来说，俄亥俄州立大学的脑电波采样应该只是局限在了前人研究发现的最有可能参与控制右手操作的几个脑区。只要电脑监测的几个脑区做出了符合预先设定的信号反应，计算机就会做出相应处理，将信号“翻译”为操作，控制电极刺激手部肌肉，从而实现“重生”——不能说这不对，但不能排除换一个志愿者就可能采集到不一样信号的可能，亦或者同一个志愿者未被监测的脑区也可能在做着某种不为人知的反应——如果这种猜测属实，显然该实验仍不具备通用性，仍需要更多研究来证明其理论基础。

（图3-俄亥俄州立大学实验示意图，瘫患者必须躺在实验室里才能让自己“重生”）

用猴子做实验通常有很严苛的要求

没见过也可能听说过，人类关于脑的研究大多是通过专业训练的猴子来采集数据样本的。大概有这样一个实验，是让训练过的猴子在黑底白点的屏幕上辨识杂乱白点可能组成的形状（小编无授权，图就不放了），并根据看到形状后两个脑区的反应做进一步分析，以证明某个理论。

小编这里想指出的是，做这样一个实验，猴子需要经过3个月的专业训练（配合了给予食物奖励），然后为了避免任何可能的干扰，要在全黑封闭房间内完成，屏幕上也只能是黑底和白点组成的画面……以上只是很多严苛要求的其中一部分，更多就不细说了。

假设，屏幕白点换成红点，甚至是多种颜色的点（色盲色弱测试的找数字，大家都做过吗？想象一下），这时候得到的数据基本上就有可能完全推翻完全依照实验要求而得到的数据结论。

所以说，前人通过严苛条件得出的实验结论，虽不能说是错的，但却总是不够完美的。基于并非完全正确的理论进一步做研究，运气不好的话恐怕还真的会以失败告终（生物医学工程领域的博士们应该很理解小编说的是什么，研究到一半自己都不相信自己研究结论的人可以说比比皆是）。

回到俄亥俄州立大学的实验案例，小编特别想说一个问题——该实验要求志愿者看着屏幕画面，在脑中想象自己扭动手腕或者弯曲手指的画面，然后根据监测的脑区的反应，将脑电波通过计算机“翻译”成为肌肉动作（通过电极刺激肌肉完成）。这里有个疑问：正常人其实是可以做到在脑中想象扭动手腕的画面，而不真正去扭动手腕的。这其中在脑区的反应上又有怎样的差异呢？

总结

小编并不是在消极评论俄亥俄大学的研究突破，而是想很现实地告诉大家：别让媒体的激动和喷子的无知给误导了。任何科学的进步当然都是通过一点一滴的累积，如今我们对脑科学的研究也只不过是勉强走到了入门阶段罢了。在局部，我们或许有了一些大的突破，但要成为一个能够商化的解决方案则仍还有大量的工作尚待完成。至于AI或者cyborg是否会颠覆人类的假设，小编再一次强调，这不应该是我们这代人需要担心的问题，我们对大脑的理解还远未达到会制造恐慌的水平。

一些技术细节讲解

技术细节一般是很多人不感兴趣的，写起来也难免不会枯燥，所以小编就放在了最后，给那些想看的网友进一步去了解有关的内容。

前面只粗略提到了脑电波的形式，却没有细谈采集到这些信号后要怎么处理和怎么解读。事实上，所谓的信号其实就是脑中神经元之间的电流值。在一般情况下，大脑即使没有在负载工作（可理解为计算机CPU待机状态），也是会有一个电流通过的，而如果突然进入工作状态，这个电流就会被突然放大，也就是图1中看到的一些明显高于平均水平的峰值（peak）。

数据处理人员就是要分析这些峰值。脑波有突然出现的峰值，就表明这个脑区对某个事物做出了反应。当然，有的反应只是false alarm，而有的则是实实在在需要追踪分析的连续信号波。

通常情况下，实验会监测脑区好几个点的信号反应（也可能好几个脑区的好几个点）。那么分析人员就要把这些波形图放在一起看，找到一个可以总结出来的规律。譬如，脑区A的点1、2、3总是对某个颜色的出现产生反应，而点2、3、4则可能在另一个颜色的出现产生反应，于是研究结论可能就得到：脑区A点1、2、3对应颜色1，点2、3、4对应颜色2（这个假设例子不一定成立，这里只是为了解释一下分析工作的过程）。

然而，像上面假设的那种规律未必总存在，也或者点1先做出反应，间隔几毫秒后，点2、3、4分别做出反应……等等。各种情况的出现自然增加了分析难度，尤其是加入新脑区新采样点的数据之后，复杂程度将几何级增长。

况且，脑电波不会告诉你看到的是什么颜色。可能，实验者1看到红色会兴奋，然后脑区A的点1、2、3做出反应，而实验者2看到黄色会兴奋，然后脑区A的点1、2、3做出反应……于是，结论可能就变了，点1、2、3的peak反应或许只能证明实验者看到了令其兴奋的颜色，而不是看到了某一个颜色。

以上只是一些随便编撰的例子，小编可以肯定其不正确性。这么假设主要是为了便于大家理解。大脑研究是很复杂的，前面已经反复论证了这个问题，这里就不多说明了。

（本文主观性陈述仅代表小编个人观点，不代表本站立场）