作者：奶树
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用意念操控无人机飞行，让瘫痪患者重新行走，甚至让无法言语的人"开口"说话——这些曾经只存在于科幻小说中的场景，正通过无创脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术一步步走向现实。
在所有 BCI 技术中，无创脑机接口因其无需手术、安全性高的特点，成为了最先进入大众视野并展现出巨大应用潜力的领域。而无创脑机接口的历史，要从一个世纪前那张模糊的脑电图开始，这也是人类追寻如何学会"阅读"大脑的语言的开端。
心灵感应的执念：脑电图的诞生
无创脑机接口的历史，与一位名叫汉斯 · 伯格（Hans Berger）的德国精神科医生的故事紧密相连。伯格的科研之路，始于一次惊心动魄的经历。
年轻时，他在骑兵部队服役，一天在训练中不幸从马上摔下，险些被后方的大炮车碾过。幸免于难的他，当晚竟收到了久未联系的家人的电报，询问他是否平安。原来，在他遇险的同一时刻，远方的姐姐心中突然感到一阵强烈的不安，坚信弟弟身处险境。
这次巧合在伯格心中埋下了一颗种子，他开始痴迷于"心灵感应"的可能性，并猜测在极端情绪下，大脑或许能发出某种物理信号被远方的人接收。这个看似天马行空的想法，驱动他将余生投入到对大脑电活动的研究中。
汉斯 · 伯格
在伯格之前，已有科学家在动物大脑上检测到了微弱的电信号，并将其称为"脑电波"。但从未有人成功记录到来自人类头皮的脑电信号，主要原因在于打开头颅检测脑电波，在绝大部分人看来仍然非常危险且后果难以预测。但是随着研究的进行，伯格逐渐发现，和过去的动物实验不同，其实我们无需打开颅骨也能捕捉到这种信号。
在经历了多年坎坷与失败后，1924 年，他终于取得了突破。借助当时西门子最精密的电流计，他将电极贴在自己儿子的头皮上，成功记录下了人类历史上第一张脑电图（Electroencephalogram, EEG）。
人类历史上检测到的第一份脑电图（第一行）
伯格发现，这些脑电波并非杂乱无章，而是呈现出规律性的节律。他将人在闭眼放松状态下出现的规律波形命名为 α 波（Alpha Wave），而当人睁开眼睛，进入专注思考状态时，α 波会消失，取而代之的是频率更快的 β 波（Beta Wave）。此外，他还发现了与睡眠状态相关的 δ 波和 θ 波。
伯格医生与他使用的电流检测仪
然而，由于伯格性格内敛，且担心这个结果太过离奇而不被接受，他将这些开创性的数据尘封了五年之久，直到 1929 年才公开发表。
果不其然，学界最初对此充满了怀疑。直到 1934 年，诺贝尔奖得主埃德加 · 阿德里安（Edgar Adrian）成功重复了他的实验，伯格的发现才得到主流学术界的承认。汉斯 · 伯格发明的 EEG 技术，被公认为是世界上第一个脑机接口，它为无创地"窃听"大脑活动打开了一扇大门。
从艺术到应用：BCI 概念的萌芽
EEG 的出现，让人们第一次能够实时观察大脑的"情绪"。最早的脑机接口应用，出人意料地出现在了艺术领域。
1965 年，美国先锋派作曲家阿尔文 · 卢西尔（Alvin Lucier）创作了一部名为《独奏者音乐》（Music for Solo Performer）的作品。表演时，他将 EEG 电极贴在头上，系统会捕捉他大脑产生的 α 波，并将其转化为信号来敲击大鼓、钹等打击乐器。表演者需要通过闭眼来产生 α 波，"演奏"音乐。
这可以说是最早的"脑波音乐"，也是 BCI 最早的雏形之一。
《独奏者音乐》现场
真正从科学上提出"脑机接口"概念的，是法国计算机科学家雅克 · 维达尔（Jacques J. Vidal）。1973 年，他在一篇论文中首次使用了" Brain-Computer Interface "这个术语，并构想了一套完整的系统框架：通过 EEG 捕捉大脑的输出信号，利用计算机算法进行解码，最终实现让大脑直接控制光标、假肢等外部设备。他自己也实现了脑电波控制光标的简单操作。
维达尔提出脑机接口概念时的设计图
然而，在维达尔提出概念后的近二十年里，BCI 的研究一度陷入沉寂。受限于当时计算机的处理能力和信号解码算法的落后，加之分子生物学、太空探索等领域吸引了大量科研经费，脑机接口的发展进程相对缓慢。
直到八九十年代，相关的应用才开始逐渐涌现，比如在 1988 年，有团队发表了第一篇用 EEG 控制实体机器人移动的论文，他们利用睁眼和闭眼时 α 波的变化来启动和停止一个微型机器人。
意念控制的 N 种方式：现代无创 BCI 范式
随着计算机技术和算法的飞速发展，无创 BCI 在 20 世纪 90 年代后迎来了蓬勃发展期，并衍生出几种主流的技术范式。
运动想象（Motor Imagery）
当我们想象自己移动左手或右手时，大脑中负责运动控制的区域会产生特定的、可被 EEG 检测到的电信号扰动，这被称为"感觉运动节律"。通过解码这些信号，就可以实现对外部设备的控制。
1991 年，已有团队开发出通过想象手臂挥舞动作来控制电脑光标上下的系统。2013 年，美国明尼苏达大学的贺斌教授团队更是实现了让受试者通过想象握左拳、握右拳或双手同时握拳，来分别控制无人机左转、右转或上升。
控制无人机时左右手握拳检测到的脑电信号
这一技术最激动人心的应用，莫过于 2014 年巴西世界杯的开幕式。一位下身瘫痪的青年，身穿一套外骨骼机器人，头戴 EEG 脑电帽，通过"想象"踢球的动作，成功开出了比赛的第一球。
2014 年巴西世界杯开赛时的第一球
稳态视觉诱发电位（SSVEP）
这是利用视觉皮层对特定频率闪烁光的反应来实现控制。简单来说，屏幕上可以设置多个闪烁的按钮，每个按钮的闪烁频率都不同（如 6Hz, 7Hz, 8Hz）。当你的眼睛注视其中一个按钮时，你的大脑视觉皮层就会产生一个与该按钮闪烁频率相同的脑电信号。
稳态视觉诱发电位原理图
计算机通过识别这个特定的频率，就能判断出你想按哪个按钮。 我国清华大学的高小榕教授团队是该领域的全球领先者。他们曾为一位得了渐冻症、只有眼睛可以移动的患者定制了一套这样的系统，让他可以正常说话。
P300 电位
当你在众多信息中，突然看到一个你正在期待或觉得新奇的目标时，你的大脑会在大约 300 毫秒后产生一个被称为" P300 "的特殊脑电信号。1988 年，美国科学家伊曼纽尔 · 唐钦（Emanuel Donchin）利用这一原理发明了" P300 拼写器"。
霍金专属的 P300 拼写器
在一个由字母和数字组成的矩阵中，各行各列会随机快速闪烁。使用者只需盯住自己想输入的那个字母，当该字母所在的行或列闪烁时，大脑就会产生 P300 信号，系统捕捉到这个信号后，就能确定用户想要选择的字母。这套系统也曾被尝试用于为斯蒂芬 · 霍金开发新的交流工具。
机遇与瓶颈：无创 BCI 的未来之路
无创脑机接口的最大优点显而易见：安全、便捷、接受度高。它不需要进行任何外科手术，只需佩戴一个类似头盔的设备即可，这使其在商业化和普及方面具有巨大潜力，而中国在这一领域的发展已处于世界前列。
然而，它的缺点也同样突出。由于颅骨和头皮的阻隔，EEG 信号非常微弱，且空间分辨率低，我们只能获得一个模糊、概括的大脑活动信息。这就好比隔着体育场听里面的欢呼声，我们能判断出比赛的激烈程度，却无法听清每个观众在喊什么。因此，无创 BCI 能传递的信息带宽有限，控制的精细度和直观性也较差，往往需要使用者进行大量的训练来适应系统。
未来，人工智能和先进的解码算法有望进一步提升无创 BCI 的性能，从有限的信号中挖掘出更丰富的信息。但要实现真正科幻级别的、复杂而灵活的"心灵控制"，我们或许还需要深入大脑内部，聆听神经元之间更直接的对话。这，便是我们下一期，侵入式脑机接口将要讲述的故事。
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