【明報專訊】近年，facebook團隊宣稱，不久之後，我們能通過意念每分鐘輸入100個字，Tesla及SpaceX創辦人Elon Musk設想，未來人類可以實現上傳或下載思想。
科幻電影情節亦帶給人無限想像，像九十年代上映的日本動畫電影《攻殼機動隊》，講述未來人類的意識可以跟軀殼分離，注入不同的機械軀殼，甚至有人造的機器意識出現。到近年的美劇《碳變》，意識能儲存在脖子中的晶片內，死後也可以將意識轉移到另一個軀殼裏「重生」。
事實上，「以目前的科技，難以做到」，城大電子工程學系副教授陳皓敏（Rosa）說。
雖然許多科幻電影情節仍是遙不可及，但《攻殼機動隊》世界中出現的「神經界面」技術，確實是當今科技其中一個研究方向。
科幻電影描繪的世界，一直是科學家追求的夢想。Rosa也是科幻電影迷，對九十年代上映的《攻殼機動隊》印象深刻，讓她思考「科技對社會可以帶來怎麼樣的影響？」她希望科技能幫助人類改善生活，為社會帶來正面的影響，因此念自動化計算機輔助工程學、生物醫學工程，現時研究「神經界面」、「計算神經科學」、「神經假體」等範疇。
二十一世紀開始，神經界面（neural interface）的研究和應用發展迅速。所謂神經界面，是我們的神經系統與電子裝置間的溝通平台。神經界面可以先偵測大腦信號，再將指令傳到裝置上，如機械手臂。神經界面也可通過刺激神經組織，幫助病患者恢復因神經受損而失去的功能，如人工耳蝸、人工視網膜等。不過，如果要把意識上傳互聯網，或透過電腦與網絡相連，像《廿二世紀殺人網絡》奇洛李維斯飾演的Neo一樣，能將程式下載到腦裏面，瞬間便學識功夫，這些情節，目前只能在電影中實現。
未能量度神經元活動
「意識要能夠上傳到互聯網，先要將神經元活動的電信號收集，並將信號解讀及複製，但現時未有一個方法，可以量度大腦每一個神經元的活動。即使我們可以測量所有神經元的活動，它們的活動與人類意識之間的關係，仍然是一個待答的謎。」Rosa解釋。
神經元與信息傳遞
神經元負責接收、分析和傳遞信息，成年人腦中接近有一千億個神經元，而每個神經元又會和其他神經元互相連結，形成一個複雜而高速的傳輸網絡。神經元透過放電方式傳遞信號，並釋放神經傳導物質刺激下一個神經元，繼續傳遞信息。而這些電信號合起來形成不同頻率的腦電波。
神經界面三大課題
要破解大腦的密碼並非易事，例如要如何偵測腦部活動？如何從大腦信號中解讀人的意念？如何用意念來控制裝置？是神經界面三大核心研究課題。
研究神經界面的科學家以足球賽來比喻，如果你在球場外，聽到人們的叫喊聲，可以猜測有沒有入球；如果你在運動場上空，可以看到是哪一隊入球；但如果你想知道入球的詳情呢？就只有走到球場內問球迷。以大腦而言，亦只有近距離量度腦活動及電信號，才能了解真正發生什麼事情。
人腦像豆腐 不能植入太多電極
目前基於電的神經界面系統大致可分為非植入式與植入式兩種，非植入式是在頭部接上電極，讀取腦電圖（Electroencephalography,EEG），但能量度的信號有限。
植入式則透過手術植入電極與腦部神經相連，能測量一個至數個神經元的神經脈衝，此方法好處是取得較精準的數據，但也有一定局限。「《廿二世紀殺人網絡》奇洛李維斯有一個連接器與大腦連接，但人腦像豆腐，不能植入太多電極。」Rosa說。
如何判讀人的意念？
取得大腦信號之後，這些信號到底告訴我們什麼？如何從這些信號判讀人的意念？神經科學家、工程師利用各種分析方法尋找大腦執行不同任務或處於不同狀態時，大腦信號的特徵。然後，運用數學方法分析神經信號，從腦電波特徵判讀使用者的大腦狀態或意圖，這樣才能讓使用者透過神經界面與外界溝通，或用意念控制裝置。Rosa表示，「但在確定許多行為任務或精神狀况上，科學家迄今尚未達成共識，我們知道的仍然非常有限，需要更多的研究。」
神經界面應用
．人工耳蝸
透過植入儀器，通過電極刺激內耳聽覺神經，聽覺神經把聲音信號傳給大腦產生聽覺，幫助聾人聽到聲音。
．人工手臂
《美國隊長2》的Winter Soldier因一次意外失去左臂，被敵方移植上機械臂。現實中，已有不少成功案例，為殘疾人士駁上機械手或機械腿。Rosa解釋，「截肢者利用表面肌電圖信號來控制機械手或機械腿，另一技術是在四肢癱瘓患者腦區植入微電極，讓電腦理解使用者的意圖去控制機械手臂，但手術仍然有很多風險，長期可靠性仍在研究中。」
．人工視網膜
使用眼鏡式鏡頭拍攝圖像數據，經微型計算機處理後，將信息發送到眼球內的極晶片上。近年人工視網膜技術有新發展，利用一片電極網絡般的「矽奈米線」，模仿視網膜的光線感測錐體和視感細胞，直接刺激視網膜細胞。
Check腦電波 上堂遊魂即現形
Rosa有天忽發奇想，欲實時了解學生上堂時的學習進度，於是與中大教育心理學系黃蔚皓副教授及美國矽谷公司研發出便攜式多用戶腦電波記錄及分析系統」。系統以藍牙連接學生身上的感應器，實時收集和分析學生的腦電波和心跳等生理數據，並以數學模型推測學生的認知和學習狀態。他們正研究系統應用在特殊教育上，協助老師掌握個別學生的學習進度。
文//李佩雯
插圖//TeamOktopus@iStockphoto
