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欧博亚洲APP下载(www.aLLbetgame.us):马斯克的脑机接口:猪和猴都不是对手,目的是破天下纪录!

admin2021-07-1813

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新智元报道

泉源:外媒

编辑:PriscillaLQ

【新智元导读】兴奋猪猪、「通灵猴子」……Neuralink总是刷新着人们的认知。克日,Neuralink的神经工程师兼大脑信号团队认真人Joseph O'Doherty接受了一场独家问答访谈。

Neuralink给你印象最深的是什么?

是在两个月大的猪的大脑中植入硬币巨细的Neurallink装备,乐成读取它的大脑流动?

△ 植入了Neuralink装备的「二师兄」Gertrude

照样那只用「意念」玩乒乓球游戏且水平炉火纯青的猴子?

△ 「大师兄」Pager通过想象操作杆的移动来打乒乓球,打中了就有奶昔喝

不管哪一个,每次Neuralink的脑机接口(BMI)都能让人「大受震撼」!

2016年6月,Neuralink确立之初,马斯克曾经探讨过一个科幻小说看法:Neural lace(神经织网)――一个无缝、稳固、可以直接与大脑通讯的全脑接口。

△ Iain M. Banks在硅谷广受迎接。马斯克说,他对脑机接口的兴趣部门源于Iain M. Banks的10部小说系列《文化》中的虚构宇宙中的「neuro lace」科幻看法

向来不羁纵容的马斯克声称,Neuralink装备有朝一日能实现「人工智能共生」(AI symbiosis),人脑将会和人工智能融合。

或许人人已经对马斯克的「口出狂言」习以为常了,事实Neuralink装备仍在试验中,甚至还没有获得最基本的临床平安性试验的批准。

然则,在这种夸张的言辞背后,Neuralink的科学家和工程师们也简直一直在开发完全植入式的脑机接口。

那么,他们希望若何,这背后又有什么未曾公然的神秘手艺?

克日,Neuralink的神经工程师兼大脑信号团队认真人Joseph O'Doherty接受了一场独家问答访谈,向人人注释了Neuralink的目的、硬软件装备、当下的研发希望以及研发的「上限」。

下面节选了本次独家访谈的部门内容:

Neuralink离缔造天下纪录另有多远?

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Q:马斯克经常提及Neuralink在未来的可能性,而在未来,人们可以自愿接受脑手术,并通过植入Link来增强能力。但在短期内,这个产物是为谁设计的呢?

A:现在我们在研究一种「通讯假体」(communication prosthesis),能让瘫痪的人重新控制键盘和鼠标。现在也正在加速使用这款假肢后的打字速率。

BMI要有一个优越纪录装备,但也需要真正关注解码器的细节,由于它是一个「闭环系统」。要注重闭环问题才气真正提高性能。

我们的内部目的是,在BMI 的信息率方面打破天下纪录。我们已经异常靠近最佳性能了,但现在另有一个问题:我们还能走多远?

优化软硬件装备

Q:2019年的时刻,每根「线」有128个电极,现在呢?

A:现在每根「线」有16个触点,每个触点距离200微米,之前的触点距离更小。当触点距离约莫为20微米时,我们可以在多个相邻通道上纪录相同的神经元,能够很好地表征我们正在纪录的单个神经元。但这会要求很高的密度,需要的功率更多,这样做出来的产物效果会对照差。

以是我们改变了设计,将接触涣散在皮质中,并将它们漫衍皮质区域的「线」上,这样就不会有多余的信息。现在的设计是每根「线」 16 个通道,共有64 根「线」,可以将它们放置在皮质区域内的任何位置,共计 1,024 个通道。

这些「线」会放进一个微型装备,这个装备具有算法、脉冲检测、电池、遥测等功效。除了 64x16,我们还在测试128x8 和 256x4 设置,看看性能有没有提升。

每个Link装备有4个芯片,每个芯片有256个通道,加起来就是1024个通道。

Q:似乎许多脉冲检测都在芯片上完成的,几年前我以为它是在外部装备上完成的,这是随着时间的推移而优化的吗?

A:没错。我们有一种略有差其余脉冲检测方式。在神经科学,你通常想检测脉冲,然后凭证神经元天生脉冲对脉冲举行排序。若是在通道上检测到脉冲,就会意识到,我实在可以在这里纪录五个差其余神经元。这个脉冲来自哪个神经元?怎么找到发生每个脉冲的神经元?这是一个很难盘算问题。

另有另一种极端情形:在电压上设置一个阈值,每次跨越这个阈值时,就形成一个脉冲,只需盘算其中发生了若干个。

这两个极端都不是好事。第一种情形下要举行大量盘算,而这在小程序包中可能是不能行的。在第二个极端情形对噪声和伪影异常敏感,由于许多方面都市导致非神经元放电的阈值交织。以是我们在找看起来像神经元发生的信号的形状。

这些之前是装备外部做的。在我们验证该算法时,由于它是一个有线系统,以是带宽更高,能够传输大量数据。芯片团队接纳了这个算法,放在了硬件里,以是现在这一切都在芯片上自动发生。它会自动调整参数,然后检测脉冲,将脉冲信号发送到解码器。

学会了乒乓球,那水果忍者呢?

Q:之条件到Neuralink团队要么缔造纪录,要么找出不能缔造纪录的缘故原由。那么,不能缔造纪录的缘故原由可能会是什么?

A:2D 光标控制不是一个异常高维的义务,可能存在与意念和速率相关的限制。

想象一下移动光标到掷中目的需要多长时间: 用户从 a 点到达 b 点需要多长时间,在 b 点时做选择需要多长时间。而且,若是他们做错了或按错按钮,那效果就异常棘手了。以是他们必须在 a 和 b 之间走得更快,他们必须更确信地址击那些按钮,不能犯泛起错误。

在某种水平上,我们将会到达一个极限,由于大脑无法跟上。若是光标移动太快,用户甚至看不到它在移动。我以为这时就会泛起局限――不是神经接口,而是移动光标的意义。

因此,我们必须想出其他方式,与大脑接触,逾越这一点。另有其他更好的相同方式,也许包罗十指打字。我以为天花板在那里仍未可知。

Q:此前猴子玩的两个游戏都是光标控制:在乒乓球游戏中,猴子找到目的并使用光标移动球拍。对于其他非人灵长类动物,是否会有所突破?

A:非人灵长类动物可以学习其他更庞大的义务。训练时间可能会更长,由于我们不能告诉他们该做什么;我们必须向它们展示逐步变得庞大的事情。随便挑一个游戏:现在我们知道猴子可以玩乒乓,然则它们能玩水果忍者吗?这里存在训练肩负,但我以为这在他们的能力局限之内。