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　　然而，针对马斯克的研究展示，多位业内专家告诉钛媒体 App，Neuralink 的这一成果在脑机领域“并没有丝毫创新”，“鼠狗猪都是必经之路，说明不了什么问题。”

　　因此，与 Neuralink 这种侵入式路线来说，非侵入式的方式暂时更被科学界认可：不会介入脑内影响通路，更容易让普通患者所接受。但是也因为大脑有一个极其坚硬脑壳保护，非侵入式的研究进展很慢，实验成果暂时并不显著。

　　从大脑构造来看，人脑从外到内依次是外层的头皮、头骨，头骨下有三层膜将大脑包裹起来，分别为硬脑膜、蛛网膜和软脑膜；再往内是大脑皮层（灰质）和白质。

　　正常来说，侵入式脑机接口设备将会把电极植入大脑皮层，然后反馈信号；而非侵入式脑机设备，类似脑电图，只是会穿过头骨但位于大脑皮层外，不会介入脑内影响通路。

　　从实验角度看，科研机构以及企业对侵入式技术的实践十分谨慎。其设备直接从大脑神经元周边采集信号，或在神经元上直接采集神经元层面的尖峰电位（spike）。尽管它采集的信号精准度很高。但对实验对象来说，开颅手术目前仍不可避免。而相对来说，非侵入式更易大量实验。

　　在非侵入式手段中，用于记录信号的硬件设备近年来都没有太大变化，目前不管是相关高校机构，还是商业企业，硬件只是收集数据作用，更多技术提升都在神经解码环节，利用迁移学习和深度学习等手段，从而获得更高精度信号。

　　不过，非侵入式最大的瓶颈在于，如果设备离神经元越远，相对而言获得的信号就越模糊。加上数据量不够，信号准确性很难把握，采集回传的信息精度大打折扣，信号预处理的难度陡然上升，从而导致脑机接口技术传输有偏差。

　　陈天桥则认为，这一问题可以通过“特洛伊木马攻城”的方式采集“深层数据”解决。

　　“实际上，我觉得 1000 万人、1 亿人的实验，这可能是你们理解的大数据。但是，如果专注把即便只有一个人的大脑数据研究透，这种数据量都已经是足够多到你无法处理的地步了。后者更多是我们想要做的，我们内部将其叫成深层数据（DeepData），这个才是关键数据要点。”

　　“详细来说这个深数据问题。其实这个更多的是研究你的行为，比如正常人看手表，看 App，社交、睡眠、点头、眨眼这些动作，我认为这都是数据。那么，捕捉这些数据，然后进行研究，这并不需要你有 1000 万人、1 亿人做这个事情。更多还是在于，你给不给他这个数据，这事更为关键。”

　　陈天桥说，科学家们可以利用这种深层数据，加上机器学习算法等技术手段，在不损伤患者大脑的情况下，可以达到与侵入式一样的效果和反馈，甚至要超越后者。

　　TCCI 在选择资助项目和实验室的最初阶段，就一直在寻找那些利用非侵入式（Non Brain）技术方式来解决问题的项目和科学家。“也是因此，（科学家们）研究时间可能要更长，花上 5 到 10 年，我希望在这个时间内解决并实现技术应用。”陈天桥对钛媒体 App 表示。

　　他对钛媒体 App 说，TCCI 资助的研究类型，“侵入式”和“非侵入式”都涉及，但他们主攻利用 AI 和大数据手段，实现非侵入式脑机交互。不管从伦理上，还是准确和安全性上面，后者在临床应用层面更能被大众所接受。

　　“但我们和侵入式不同点来说，我们就像希腊人藏在特洛伊木马里那样，光明正大通过城门进城攻城，而马斯克的研究方式则是‘炸开城门’，给脑壳开个洞。而我认为，并不需要像马斯克那样‘炸开城门’，更多作为 API 插件或者是 USB 插口，在城门口沟通接入就可以了。”

　　对于大脑研究的难点，陈天桥大脑是这样想的，“纵观整个人类的工业化历程，从电力革命到计算机互联网，都是把人的欲望和「机器」联系起来，但你有没有意识到这个问题：人类很难控制（自己的）大脑？” 按照他的理解，通过不同方式去读取大脑信息这件事，人类已经做到了，最难的是，“研究人类对自己大脑的控制机制”。

　　脑机革命：马斯克向左，陈天桥向右

　　被称为“脑机接口之父”的美国杜克大学医学院神经教授米格尔·尼可莱利斯（Miguel Nicolelis），在今年 11 月的腾讯科学大会上接受钛媒体 App 采访时说，“马斯克讲的这些，我一个字都不同意。”

　　尼可莱利斯教授的的观点，更接近陈天桥的逻辑。他认为，Neuralink 公司的思路是一个死胡同，侵入式脑机接口技术仅适用于那些特别严重的神经系统受损患者，即完全瘫痪的病人；而对于大部分患者来说，更建议采取安全性较高的非侵入式脑机交互技术。

　　“这是我长久以来的担心，因为我本人不只是一个神经学家，我还是一名医生。作为医生，我认为患者的安全是第一位的。人和动物毕竟不一样，对动物做研究，在它的大脑和身体里放入植入物，这个研究我们已经做了 38 年，包括猴子、老鼠，我们能够确保这些实验动物的安全。”尼可莱利斯告诉钛媒体 App。

（编辑：甘孜站长网）

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