次日，神經科學實驗室。
一間小型會議室，一張橢圓長桌，分散坐著四個人。
新的核心團隊成員正齊聚一堂，一個個摩拳擦掌，準備大幹一場。
“老陳，我就想問一下，你們關於運動神經和腦機介面這塊，研究得怎麼樣了？到哪一步了？”
一坐下來，王大力就迫不及待地問道。
他對這個專案非常感興趣，感覺自己責任重大，因此想儘可能瞭解得更多一點，好馬上上手。
陳以清開啟ppt，沉聲道：“這正是我今天要介紹的內容，請看大屏幕。”
“關於腦機介面方面的研究，全球已經有十幾年，因此要趕上進度，做到現有地步，並不難。”
“目前我們做了一些動物實驗，都獲得了成功，甚至包括靈長類動物的大腦實驗。”
隨著他的話語聲，投屏上出現了一張猴子的圖片。
這只猴子跟山裡常見的猴子並無不同，唯一的區別就是，它頭上戴著一頂帽子。
帽子似乎使用了粘合劑，被牢牢的粘在它的頭頂上。
“這是一隻獼猴，就像許多人類一樣，它也是個電子遊戲迷。”
“我們花了幾個月的時間，教會它打遊戲。”
“一開始是一個接桃子的遊戲。”
“把它放在一個顯示屏前面，當遊戲開始後，桃子會一個個從顯示屏上方掉落。”
“這時候，它需要用右手抓住面前的一個操縱桿，移動螢幕下方的水果籃，迅速接住掉落的桃子。”
“顯示器下面有一根管子，每當猴子接住一隻桃子，就會有一顆松子從管子裡掉出來，被猴子一把抓住，迅速塞進嘴裡。”
“這只猴子非常喜歡吃松子，為了獲得松子的獎勵，過足零食癮，它喜歡上了電子遊戲。”
“不過，這個遊戲玩久了後，它似乎有些厭倦，我們又嘗試了其他多款遊戲。”
“最後發現了三款最受它歡迎的遊戲。”
“每次玩膩一個遊戲後，換成三款中的另一種遊戲，它又能玩得興致勃勃。”
陳以清娓娓道來，介紹起這只實驗動物，甚至還播放了一段猴子玩遊戲的影片。
果然如他所說，影片裡的猴子，戴著帽子，面對螢幕上簡單的電腦遊戲，玩得那叫一個手舞足蹈，興高采烈。
他人本來儒雅，儀態又端莊，加之口齒清晰，話語有趣，講起專業的科學實驗來，也能讓人有如沐春風之感。
放完影片，陳以清揮動著手中的鐳射筆，重新回到了ppt介面。
紅色的鐳射點移到了猴子的旁邊。
那裡展示著猴子頭上所戴帽子的結構。
原來帽子的下面連著四個塑膠聯結器，每一個聯結器都連線著數個金屬微傳線陣列，能接受它們傳來的神經訊號。
“我們在一隻猴子的大腦中，植入了數個微傳線陣列，收集到許多運動相關的神經電信號，構建了猴子的手部運動程式，並進行了簡單的機械化重現。”
“請看，這些金屬微傳線陣列被小心地放入猴子大腦中，放在這些充滿液體，含有少量鹽分的神經細胞外空間裡，專注地收集著神經元發出的一個個電火花。”
“一個微傳線陣列被放在前額葉及頂葉不同區域下幾毫米的位置，這是與靈長類動物視覺-運動相關的區域。”
“靈長類動物能夠利用這些區域，將視覺線索，比如掉落的水果，飛過的蚊蟲，轉化為移動機械操縱桿所需的手部運動。”
“除此之外，還有幾個微傳線陣列被植入了猴子大腦的初級運動皮層以及其他運動皮層區域。”
“在猴子的大腦中，每當微傳線旁邊的皮層神經元產生一個動作電位時，一小股電流便會流過細胞外空間，並被微傳線的末梢偵查到。”
“來自所有微傳線的電荷會匯聚起來，被傳入頂端的一個相連的微晶片中。”
陳以清手中的鐳射筆，停在了帽子的中間。
“這就是神經元晶片，每個塑膠聯結器對應一個神經元晶片，一共有四個，它裡面的電子器件能夠放大，過濾神經元所產生的微小電信號。”
“每一個神經元晶片上都有一小束電線，它們從帽子裡伸出來，與旁邊的隔音櫃裡的電腦相連，電腦負責將猴子的想法轉化為數字信號流。
“這些數字信號流會根據猴子大腦的意念，控制著隔壁房間裡兩個機械手臂的動作。”
說到這裡，陳以清笑了笑：“當然，我只是介紹一下具體的工作原理，這只可愛的獼猴目前就在我們實驗室裡，你們感興趣的話，可以開完會去見見它，然後觀察一下它玩遊戲時候的神經活動影象。”
王大力脫口而出道：“猴子也會玩遊戲？”
“沒錯，猴子不但會玩遊戲，甚至身手還十分敏捷，不比一些人差。”
陳以清點點頭，似乎突然想到了什麼好笑的事情，眼神不由自主地飄向了一旁的聞人龍。
聞人龍本來安靜地聽著，結果一看到陳以清的眼神，立即面色一黑，哼了一聲，將頭轉向一邊。
王大力瞬間好奇心爆棚，連忙催問：“陳博，陳老大，到底啥事，說來讓我樂呵樂呵，是不是跟聞人龍有關？”
陳以清遲疑了片刻，旁邊的張莉卻撲哧一聲，笑了出來。
“其實也沒什麼，就是幾個月前，我們訓練猴子玩遊戲的時候，某人正好在圍觀，說自己也喜歡玩這個遊戲，可以代勞訓猴。”
“你也知道，訓練猴子是個麻煩事，所以我們很樂意地將其中一種遊戲的訓練任務交給了他。”
“結果呢，訓練了一個多月，猴子玩起這個遊戲，就把師父給比下去了。”張莉捂著嘴，笑得前仰後合。
“哈哈哈~”王大力發出一陣爆笑，有些不可思議地看向聞人龍：“不會吧，到底是什麼遊戲，竟然猴子還比人玩得要好。”
“打地鼠。”陳以清簡短地吐出一個詞，解釋道：“猴子的反應速度很快的，要比人類快出3-5倍，阿龍的慘敗情有可原，畢竟這不是智力遊戲。”
王大力瞬間沉默了，他突然想起來，自己以前玩過這遊戲，好像成績也不咋地。
畢竟人類的強項在智力上，若論手臂的反應速度，跟很多動物都不能比。
他用充滿同情的眼光瞥了聞人龍一眼，心想：“還好我沒傻到要跟猴子去比反應速度。”
張莉笑嘻嘻道：“猴子好像還挺喜歡這種敲打的簡單遊戲，而且他玩遊戲還有獎勵，每次敲中一隻地鼠，就有松子吃，正反饋很強烈。你想想峨眉山上的猴子為了搶吃的，連人都打呢，別說打地鼠了。”
王大力聽了這話，更加同情聞人龍了。
野生猴子為了食物都敢對著人類重拳出擊，這實驗室的猴子為了零食獎勵，玩起遊戲來自然是使出了渾身解數。
別說聞人龍這麼個坐辦公室的脆皮書生，就算換成電競選手，勝負也很難說。
張莉想了想，又補充道：“我看過一則新聞，說是野生猴子為了吃堅果，會拿著石頭使勁砸碎，然後吃裡面的果實，你看猴子為了吃的有多拼，都像人類一樣用上工具了。”
她捂著嘴，吃吃地笑了起來：“網友們都說，這幫猴子都進入石器時代了。”
“哈哈哈~”王大力咧著嘴，哈哈大笑了起來。
“咳咳~”陳以清清了清嗓子，說道：“好了，我們還是迴歸正題，繼續說猴子，不，說神經活動。”
“在這裡，我要解釋一下靈長類動物，包括人類在內，相關的一些神經科學原理。”
陳以清舉起手臂，按下開關，將鐳射筆開啟，又關閉，然後說道。
“你看我的手，為了達到開關的目的，手指會做出按壓的動作，一般人肯定會以為這些動作都是大腦直接控制著每一根神經，然後操縱著所有的肌肉完成的動作。”
“事實上，並非如此。”
“人類，噢，應該是所有靈長類動物的大腦，在做一個動作前，會進行思考，提前在腦子裡構想出手臂和手部肌肉應該完成的動作，然後將一整套動作程式發送給神經系統，傳達到手臂上，從而完成這些動作。”
“用猴子打比方，當它思考該如何玩這個遊戲的時候，在手部開始動作之前，被植入的微傳線陣列就優先窺探到了它大腦皮層裡的電信號。”
“你看，我們的大腦非常聰明，是當之無愧的控制中樞，絕對的獨裁者。”
“大腦透過你的日常行為，知道要完成一個目標，你的肢體必須完成哪些動作。”
“它會提前進行構思，解析到具體的每一個動作，形成一套動作程式，然後傳送出一個個神經電信號，驅使著你的身體完成所有的動作。”
“這也是為什麼失去嵴髓這一大腦和身體的連線中心後，患者會全身癱瘓的原因。”
“因為身體失去了大腦的指揮，任何微小的動作都不能做了，也不知道該怎麼做。”
“你胳膊上的肌肉細胞，以前只需要執行大腦的指示，只管閉著眼旋轉跳躍，但現在沒有訊息傳過來，它連向前向後都分不清。”
“當然，像一些每天都要進行無數次的動作，對大腦來說，已經形成了條件反射，它會自發地執行，在你有意識之前，就已經完成了。”
“比如走路，吃飯，開門，起床，甚至包括駕駛這種行為。”
“這些對大腦來說，屬於低功耗的維護行為，不需要你動腦子，就自動完成了。”
“不管過不過腦子，這兩種行為的原理都是一樣的。只不過一種比較明顯，一種比較隱晦罷了。”
“無論如何，這些行為都是能透過神經訊號進行檢測的。”
“這就是腦機介面背後的神經學原理，只要我們把對應行為的神經訊號檢測出來，記錄為資料庫，就能夠將這些生物訊號轉變為機電訊號，成功地驅動機械裝置，做出同樣的動作。”
這番話簡單明瞭，通俗異懂，王大力瞬間聽明白了。
他往椅背上一靠，享受著這種知識流過大腦的感覺，表情無比地陶醉，搖頭晃腦地說道。
“說得太好了，讓我這樣的外行也能一聽就懂。”
“我今天才明白，原來大腦跟電腦有這麼多相似之處啊。”
“神經系統就像電路一樣，遍佈全身，控制著身體的肌肉，做出每一個動作。”
“而電腦就是有自我意識的控制器，甚至還自己編好了控制程序，編譯成電信號，透過一根根電路，傳達到身體的每一部分。”
“傳說中的賽博機器人，大概也就是如此了吧。”
他的眼神逐漸變得狂熱起來：“其實人體和機器，兩者背後的原理都是相通的，只不過表現形式不同，生物系統要複雜得多。”
突然，王大力身為理工男的靈敏嗅覺被觸動了，敏銳地察覺出其中的關鍵。
他勐地抬頭，看向陳以清，提出了一個問題。
“那麼，該如何將原始的大腦活動轉化為數字信號呢？”
啪啪啪！
陳以清熱烈地鼓起掌來：“好問題。”
“這正是關鍵所在，早些時候，許多人認為這是無法逾越的難關。”
“想一想，生物神經訊號，跟交流電信號，壓根就是兩回事，要怎樣才能在兩者之間轉換自如呢？”
“科學家做了一番努力後，發現……”
“事實上，問題的答桉很簡單。”
“神經元電信號是一種資料，只要是資料，我的意思是，任何資料，那麼就都能用簡單的演算法進行統計，並模擬計算出來。”
說到這裡，陳以清看向聞人龍，對其大加褒獎。
“這就要用到演算法方面的能力了，在阿龍的幫助下，我們才完成了這一工作。”
“當然，之前給猴子玩的遊戲也是他程式設計的結果，可以說，阿龍充分享受到了被幹翻的上帝般的待遇。”
聞人龍本來已經露出了一絲得意的笑容，在聽到後面一句話後，笑容瞬間凝固在了臉上。
陳以清繼續翻動ppt，將整個演算法圖展現在螢幕上。
“我們採用了一種多元線性迴歸演算法，能夠線性地彙總皮層神經元同時產生的電活動，從而準確地預測到猴子手的位置。”
“這個演算法能夠確定衡量每個神經元電活動的最佳方法，然後彙總這些加權，產生連續的運動輸出訊號。”
“與此同時，我們也給猴子前臂戴上了一種塑型帶，裡面有光纖傳感器，能夠感應到猴子手臂的運動。”
“當猴子移動手臂的時候，我們記錄下手腕的位置，並在每次運動開始的時候，跟猴子的神經元訊號進行對照。”
“就這樣，一邊是猴子神經元訊號對手臂動作的預測，一邊是猴子手臂運動時對應的神經元訊號。”
“將兩組資料進行對比，我們就能推導出描述神經元訊號與猴子手臂運動之間相關水平的多元線性方程。”
“然後我們可以改進演算法，使它能夠將神經元的電活動轉化為隨時間改變的動作軌跡。”
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“而且，經過長時間的演算法改進，系數值變得越來越穩定，達到了最優水平。”
“在某種程度上，這種演算法能夠人工再造出，通常由嵴髓來完成的複雜的神經生理學任務。”
“經過大量的訓練，最終這些神經電信號能夠被用在機械裝置上，重新構建猴子手腕的運動軌跡，從而實現猴子的手部運動。”
“唯一的遺憾就是，這種演算法暫時只能用來預測運動引數。”