Neuralink二號患者已植入,數億人實現心靈感應?馬斯克計劃曝光

2024年08月05日14:02:11 科技 1178

編輯:編輯部

新智元導讀】馬斯克激動宣告,Neuralink已為第二位人類成功植入腦機介面,400根電極一切順利。最新播客採訪中,馬斯克帶著核心團隊揭秘了Neuralink團隊工作,以及與人類未來的暢想。他表示,今年還將完成8次植入。

首位植入Neuralink晶元患者,已實現意念操控,機械飛升。

馬斯克再次興奮地表示,Neuralink已成功為第二位患者裝上了腦機介面,用400個電極工作,一切非常順利。

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首位患者Noland僅靠思想控制電腦下國際象棋

這是上周五(當地時間),馬斯克帶著自家核心團隊以及首位患者Noland Arbaugh,在著名科技主播Lex Fridman的播客中,發表的言論。

全程8.5個小時的對談,信息密度極高,充滿了馬斯克一貫集天才與瘋子於一身式的「狂想」。

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據介紹,與首位患者(潛水事故導致癱瘓,不到100根電極)情況類似,第二位患者同樣受到了脊髓損傷。不過,具體細節暫未透露。

短期內,Neuralink的首要任務是,解決脊髓、頸部或大腦中的基本神經損傷問題。

我們都知道,Neuralink的首個產品是「Telepathy」,幫助神經元受損的人重新恢復身體功能。

目前, 他們開發的第二個產品名為「Blindsight」,是為了讓盲人能夠看見。

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起初,視覺解析度較低,這取決於能植入多少神經元。

隨著時間推移,馬斯克認為Neuralink患者將會擁有比人眼更高的解析度,甚至可以看到不同波長。就像《星際迷航》中Geordi La Forge一樣。

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訪談中,馬斯克更是對Neuralink和人類未來的關係,給予了最高的期望和評價——改善AI與人共生。

他表示,在一兩年內,植入Neuralink的人反應更快更靈敏,將超越職業遊戲玩家

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首位患者Noland玩馬里奧賽車

Neuralink已經能夠以8比特/秒速度進行通信,未來5年,可能達到1M比特/秒,比任何人打字、說話可能達到的速度都要快。

「除非我們用Neuralink升級自己,否則AI思考速度如此之快,與人類交流都會感到無聊,就像是在和一棵樹說話」。

馬斯克表示,希望在年底之前,能夠再為8位患者植入晶元。

除此之外,馬斯克和Neuralink團隊成員們訪談中,還帶來了哪些亮點?

400個電極插入大腦,第二例Neuralink患者


馬斯克:「我不想太早下斷言,但第二個植入物似乎進展得非常順利。信號很強,電極也很多,工作得非常好。」

第二次晶元成功植入,對於Neuralink來說,無疑是又取得了一個新的重大進展。

今年1月,馬斯克的腦機介面公司Neuralink成功將第一顆腦機介面晶元植入了人類患者體內。

正如開頭所述,第二位受試者已在大腦植入了400個電極。

首位患者Noland Arbaugh,以及三名Neuralink成員詳細介紹了植入物和機器人主導手術的工作原理。

Arbaugh在一月份接受植入物之前,只能通過用嘴控制一根棍子,敲擊平板電腦的方式來使用設備。

在大腦植入晶元以後,他現在只需在電腦屏幕前想一想,就能實現游標移動、上網衝浪、玩遊戲、發帖。

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可以說,腦機介面讓Arbaugh整個人生都改變了。

他再次擁有了一定程度的獨立性,減少了對護理人員的依賴。

在手術後最初那段時間,Arbaugh的設備也曾遇到了一些問題——植入物的細線縮回,導致可測量大腦信號的電極急劇減少。

Neuralink表示,現在已經恢復了植入物監測Arbaugh大腦信號的能力,並且通過修改演算法以使其更加敏感。

Arbaugh在他之前的世界紀錄上取得了進步,能夠僅用意念控制游標,「只需要大約10%到15%的電極工作」,馬斯克在播客中說道。

長期願景:從10個到數億個

Lex Fridman:「您認為未來幾十年內世界上會有數億人擁有Neuralink嗎?」

馬斯克:「是的」

很多年前,馬斯克就在思考這樣一個問題:「什麼會阻礙人類集體意志與人工智慧的結合?」

他為這個問題找到了一個答案——人類的低數據速率

如果人工智慧以1Mb/s的速率說話,而人類只能以1bit/s的速度回應,這幅場景就像是對著一棵樹講話那樣荒誕,我們需要在生物性上也讓人類跟上人工智慧的步伐。

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因此,我們提高人類的輸入和輸出速率越多,就意味著我們將會在一個充滿AGI的世界裡擁有更多的機會。

馬斯克認為有可能將人類的輸出速率提高3或6個,甚至是更多個數量級,總之要比現在的情況要好。

而輸出速率的提高將通過增加電極數量、通道數量以及植入多個Neuralink來實現。

這也是Neuralink的長期願景,即擴增人類的通信帶寬,並推動人工智慧和人類共生。

通過Neuralink交談的人類,將有機會顛覆現有語言的表達效率,就像人們聽這期播客,可能都會用1.5倍速甚至2倍速,因為1倍速太慢了,信息消費的效率遠高於信息創造,這是低帶寬社會的缺點。

但是如果我們可以不通過口舌,而是直接在大腦之間進行橋接,那麼信息就可以像rar文件那樣交換,得到無損壓縮的過程。

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為了實現這一偉大願景,Neuralink還有很長的路要走,腦機介面的人類受試者缺口依然很大。

當被問及「人類參與者的數量會以多快的速度擴展」時,馬斯克表示,這在一定程度上取決於監管部門批准的速度。

他們希望今年可以實現10個受試者的目標,所以,還有8個。

而馬斯克相信,在未來,這個數字會變成數億個。

晶元上的電極數量會越來越多,並達到1Mb/s的傳輸速度(也許5年後),比現在任何人通過打字或說話進行交流的速度都要快。

彼時,人類將通過Neuralink實現「心靈感應」。

對談DJ Seo

DJ Seo:「可以這麼說,一旦穿透了大腦,你就進入了競技場。」

與馬斯克進行對談後,Fridman也採訪了Neuralink的三位高管,包括聯合創始人、總裁兼首席運營官DongJin Seo。

Seo從加州理工學院取得了電氣工程專業的學士學位,之後在UC伯克利獲得電氣工程、計算機科學神經科學的博士學位,2017年加入了馬斯克的Neuralink創始人團隊。

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當今的腦機介面(BCI)領域存在兩種主流路徑——侵入性和非侵入性,主要區別在於是否將電極通過手術植入到大腦皮層以下。Seo也對Neuralink採取侵入式BCI方式的原因做出了解釋。

選擇侵入式或非侵入式,從根本上還是取決於用途。我個人比較感興趣的是真正理解並利用高解析度、高保真度的數據,理解大腦中某個位置的活動。

在這裡可能需要使用類比,因為我們處理的是由帶電粒子介導的電記錄,這對大多數人來說很難想像。

事實證明,大腦中發生的許多活動及其頻率帶寬,與聲波和正常對話的可聽範圍非常相似。可以想像一個正在比賽的足球場,你站在體育場外。

你也許可以根據球迷的歡呼聲和噓聲來了解比賽進展,知道哪支球隊獲勝,但是無法得知更多細節,比如比分多少、下一場比賽或下一個目標是什麼、某個球員或觀眾的交談內容。

BCI要做的,就是把麥克風扔進體育場以接近聲源,比如靠近某個人的談話聲,或者靠近某個擁擠的地方。

所以,侵入式和非侵入式的區別,可以理解為你把麥克風放在哪裡,以及如何處理、運用這些信息。

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從BCI獲得的信息中,我們可以一窺生物體對信息進行存儲、計算的機制,其中不僅包含電信號,還有生物和化學成分,以及振動、移動或擴散物理學等多種機制。

更有趣的是,如物理學家Roger Penrose所說,這其中的一切量子力學效應都存在一些「美麗的怪異之處」,意識很有可能就誕生於此。

作為Neuralink的工程負責人之一,Seo也對腦機介面的技術安全性做出了回應——如何確保每個過程都是安全的?

他表示,插入電極的0~3個月以及3個月以上的任何時間點都存在急性的安全威脅。

黃金標準是查看組織是否存在創傷,以及是否與可見的任何行為異常相關。Neuralink設立了一個完整的病理學部門負責檢查相關標本的病理切片FDA也對此進行監督。

總的來說,包括手術在內的各方面都有極高的標準,也在一個高度監管的環境中進行,管理機構會審查每一個上市的醫療設備。

對談馬斯克


算力、數據與大模型

Musk:「Play to win, or don't play at all.」

進入大模型時代後,馬斯克在算力方面也是頻頻發力,不斷花重金買晶元、建超算。前有為Grok打造10萬卡H100集群,後有Dojo即將橫空出世。

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Dojo D1 超算集群

在他看來,不僅算力的儲備量重要,提升訓練算力的速率同樣重要。

播客中,馬斯克被問到了這樣一個問題——哪方面因素決定了什麼是一個好的模型,算力、數據、post-training?還是包裝產品的能力?

他的回答是,很多因素都很重要。

就像是一場F1比賽,你要如何回答「賽車和車手哪個重要」?

熟悉F1的人都明白,二者都很重要。

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如果只有對手一半馬力的賽車,即使是最優秀的車手也依然會輸得很慘;但如果馬力是對手的兩倍,那麼一個平庸的車手也可能勝出。

對AI模型而言,訓練算力類似於汽車引擎的馬力;如何有效地使用訓練算力、進行高效的推理,這取決於人才。當然,數據量也有重要作用。

Grok的優勢在於能實時訪問推特數據,但實際上,大多數領先的AI公司已經抓取了所有的推特數據。

即便如此,我們需要意識到的是,人類到目前為止積攢的數據非常之少,加起來不過數萬億個token,去重、過濾低質量信息後所剩不多,AI模型會很快耗盡。

但和文本不同,特斯拉和Optimus有潛力積累大量的數據。

數百萬輛有攝像頭的特斯拉,以及數億個(甚至數十億個)Optimus機器人將成為數據的最大來源。

尤其是Optimus,因為特斯拉只能在路上行駛,但Optimus可以去任何地方,並與現實進行交互、完成動作。

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比如,Optimus可以拿起杯子,然後得到反饋,看方式是否正確;或者往容器里倒水,然後看水有沒有進杯子,或者有沒有灑出來。

諸如此類的簡單動作可以在十億倍規模上重複,從現實中生成有用的數據,以及因果關係。

比如拿起杯子(是否以正確的方式),倒水(水有沒有進杯子,灑沒灑),諸如此類的簡單事情可以在十億倍規模上重複,從現實中生成海量數據,以及因果關係。

關於現實數據的積累,馬斯克說了這樣一句話:「現實是可伸縮的,這與我們看到的現實尺度成正比。」(Reality scales to the scale of reality.)

也許,所謂的「訓練數據耗盡」在馬斯克眼中是一個偽命題。我們沒有找到足夠多的數據,是因為看待現實的尺度或粒度依舊過於粗糙。

卓越工程的「五步咒語」

Musk:「最聰明的工程師最常犯的錯誤,就是優化了一個本不應該存在的東西。」

工程師出身的馬斯克先後創辦了TeslaSpaceX等公司,如今又在領導超算集群的建設,很多人都會好奇,他如何領導這麼多不同領域的工程團隊,並一次又一次在極短時間內取得佳績。

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主持人Fridman表示,他在Memphis的超算集群中看到了一種簡化流程的強烈動力,即理解流程後不斷改進、不斷迭代。

馬斯克對此表示贊同:「簡化(simplify)說起來容易,做起來卻很難。」

作為第一性原理的忠實信徒,他有一個基本的「咒語」。

首先,質疑需求。需求在某種程度上總是愚蠢的,無論提出需求的人有多麼聰明,所以先從減少需求的數量入手。

你完全可能得到一個錯誤問題的正確答案,所以要試著讓「問題」本身盡量少出錯。

然後,第二件事是嘗試刪除任何步驟,無論是零件還是工作流程。

這聽起來很顯而易見,但人們經常忘記。如果你沒有被迫恢復至少10%的刪除內容,證明你刪除的還不夠多。

這有點違反直覺,因為大多數時候,人們會覺得,沒有被迫恢復刪除內容就算是成功了。

這種矯枉過正是必要的,如果你過於保守、永遠不需要恢復任何刪除內容,那就意味著,系統中會存在很多不必要的東西。

比如,在超算集群上運行演算法時出現了一個問題,我的第一反應是首先嘗試刪除它。

第三件事,才是嘗試簡化或優化。

這些事情聽起來都非常簡單且明顯,但我自己犯這些錯誤的次數多得都記不清了,所以才會有這個咒語。

事實上,最聰明的工程師最常犯的錯誤,就是優化了一個本不應該存在的東西。

第四件事是加速,無論你的預設或者現在的速度如何,即使你認為已經接近極限了,它都可以變得更快。但在嘗試刪除或者優化之前,不要進行這一步。

最後一步,就是實現自動化。

馬斯克的「科幻情節」

Musk:「我經常聲稱自己是外星人,但沒有人相信我。我的綠卡上確實寫著『外星人登記卡』」。

眾所周知,馬斯克的火星移民計劃最初的靈感即來自於他小時候看的《銀河系漫遊指南》。

是否見過外星人,則是他常常被問起,也樂於談論的話題。

這次與Lex Fridman的對談也沒能例外,馬斯克先後提到了庫布里克的電影《發條橙》、《星際迷航》、道格拉斯·亞當斯阿瑟·克拉克與《2001太空漫遊》。

馬斯克用了很長時間談論「外星人和好奇心」,並援引了道格拉斯·亞當斯的觀點——

「有時給出答案是容易的,提出正確的問題才是真正困難的,一旦你能提出正確的問題,答案就會近在咫尺。」

「SpaceX的目標就是讓生命在多行星上存在,這是充分考慮到費米悖論的」。

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「費米悖論」由物理學家Enrico Feimi提出,表明了關於外星生命存在性的衝突。一方面,宇宙的規模和概率似乎能夠支持「智慧生命在宇宙中普遍存在」的論點;另一方面,完全缺乏證據表明智慧生命在地球以外的任何地方出現過

在馬斯克看來,為什麼我們還沒有見到外星人的理由里,最主要的障礙之一就是我們還不是一個多行星物種。

除此之外,馬斯克又重申了「生育率下降是文明崩潰的根源」的論斷,並傾情推薦了Will and Ariel Durant的著作The Lessons of History。

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試圖通過Neuralink減輕人類的痛苦並擴展人類思維的能力、試圖在火星上建立一個殖民地、試圖探索人工智慧在這個世界上的可能性並創造出數十億個機器人……

這是馬斯克正在做的事情:建立未來,同時激勵更多人繼續建設和創造很酷的東西,包括孩子們。

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正如他在播客最後說的那句話——

「Go forth and multiply!」(繼續前進並繁衍!)

參考資料:

https://x.com/foxshuo/status/1819939215549051029

https://lexfridman.com/elon-musk-and-neuralink-team/

https://lexfridman.com/elon-musk-and-neuralink-team-transcript

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