“脑联网”技术

张定国

上海交通大学机械与动力工程学院

副教授

1　技术背景与原理

1.1　技术背景

《阿凡达》《黑客帝国》等科幻电影已经预言了脑–脑通信和脑–机联网的梦想。2000年左右，脑–机接口（braincomputer interface, BCI）技术在全球开始逐渐兴起，而此时互联网技术更是蓬勃发展。脑–机接口通过对脑部信号的解码，可以实现人脑与外部设备的直接通信与控制。目前，脑–机接口技术已经实现了人脑对轮椅、机器人、假肢、汽车、小飞机等设备的控制，然而脑和脑之间的直接通信技术还只是萌芽。脑–脑接口（brain-to-brain interface）技术是未来“脑联网”（brainet）兴起的基础，目前只有少数学者进行了初步的尝试。华盛顿大学的Rao等学者采用无创的技术手段，建立了不同人脑之间的简单通讯，利用脑电信号（EEG）解码主动方的运动意图、通过经颅磁刺激（TMS）技术使从动方产生相应的手指运动（见图1）^[1]。哈佛大学的Yoo等则建立了人脑与鼠脑之间的功能性接口，人作为主动方，通过对脑电信号的解码可以识别运动意图，然后通过超声刺激（FUS）技术对从动方（老鼠）脑部特定区域进行刺激，从而实现老鼠尾巴的运动^[2]。杜克大学的Nicolelis团队则通过有创技术手段陆续实现了鼠脑之间、猴脑之间的信息接口^[3]。其最新的研究成果是三个猴脑之间形成通信网络，共同完成一个任务动作。可以预见，在长远的未来，脑–机接口技术与互联网技术结合，势必形成大群体的人脑之间的信息传输与交互，这必将迎来一个革命性的时代：脑联网时代。

图1　华盛顿大学的研究者实现的脑-脑接口原理图^[4]

1.2　技术原理

脑联网的基础是脑–脑接口，以“人脑控制老鼠导航”为例（见图2），简要介绍脑–脑接口的基本技术原理。这个系统目的是通过人脑遥控老鼠的行为，走完一段迷宫。主要包括两大部分：主动方（人），即信息发出方或控制方；从动方（鼠），即信息接收方或被控方。其中的核心是通讯必须起源与脑，作用于脑。

图2　基于“脑-脑接口”技术实现人脑控制老鼠导航的原理图

在主动方（人），需要完成的主要任务是脑信息的采集与处理，通过算法解码运动意图，其实质就是脑–机接口（BCI）技术。目前的脑机接口技术大体上可分为有创和无创两种方式。无创方式主要包括脑电（EEG）、近红外光谱（NIRS）、功能性核磁共振（fMRI）、脑磁图（MEG）等。有创方式主要包括神经元脉冲（spikes）、场电势（LPF）、立体脑电（sEEG）以及ECoG（脑皮层电位）等。经典的脑信号处理算法主要包括特征提取和模式识别。

在从动方（鼠），需要完成的任务是对老鼠脑部实施刺激，使其完成主动方期望的动作。这里涉及的技术可称之为“机–脑接口” （CBI），即信息由外部环境进入脑部，其他术语比如神经调节或干预、电子动物（Cyborg）也可部分诠释从动方的技术特点。实际上，各种物理信息，例如声、光、电、磁等都可以作用于脑部，对应的技术有聚焦超声刺激（FUS）、光基因学（Optogentics）、深部脑刺激（DBS）、经颅电刺激（TES）、经颅磁刺激（TMS）等。

整个系统的辅助部分还包括摄像头、电脑、无线蓝牙。人可以通过屏幕观察到老鼠的运动方向，通过视觉反馈做出决策控制老鼠的行为。这里提供一个简单的范式，即基于运动想象的脑–机接口技术，人想象左手运动，代表控制老鼠向左转；想象右手运动，代表控制老鼠向右转。解码的控制指令，通过无线传输，发送给老鼠脑部上方的微电刺激器，微电刺激器产生的电脉冲可以通过植入的微电极，刺激老鼠相应的脑区，这样就可以控制老鼠的左转和右转行为。

这个例子只提供了一个人脑与老鼠脑之间的接口，可以在未来做相应扩展，如果N个人之间的脑部通讯通过互联网来完成，那么脑联网就可以构建起来了。

2　应用前景与挑战

脑联网取代互联网，也就是基于人脑的网络取代基于电脑的网络，这将是一个划时代的创举。脑联网将改变现有的人类之间的通讯和交流模式，也将改变整个人类的生活和生存方式。如今，热炒的“互联网+”概念还停留在计算机网络与各种物理层面载体之间的信息链接。如果未来能上升到生物和神经层面，实现不同个体之间的脑部直接通讯，其科学意义、经济和社会价值是不言而喻的。其中包含了人类对自身的“人脑”这个小宇宙的认知与开发，也符合欧美、包括中国目前投入巨资、大力倡导的“脑计划”宗旨，反映出了人类探索未知世界的一个极具挑战性的标杆。当然，这个任务很艰巨，不能在短期的未来实现的。但是，我们目前的每一小步，最后终将汇聚成人类伟大的一大步，实现从量变到质变的一个飞跃。

【注释】

[1]Rao RPN, Andrea S, Matthew B, et al.A direct brain-to-brain interface in humans [J].Plos One, 2014, 9(11): e111332-e111332.

[2]Yoo Seung-Schik, Kim Hyungmin, Filandrianos Emmanuel, et al.Non-Invasive Brain-to-Brain Interface (BBI): Establishing Functional Links between Two Brains[J].Plos one, 2013, 8(4):　132—132.

[3]Paisvieira M, Lebedev M, Kunicki C, et al.A Brain-to-Brain Interface for Real-Time Sharing of Sensorimotor Information[J].Scientific reports, 2013, 3(7438): 512—512.

[4]Rao RPN, Andrea S, Matthew B, et al.A direct brain-to-brain interface in humans[J].PLos One, 2014, 9(11): e111332-e111332.