如果這類AI軟體進一步發展到可以隨時控制正常人的大腦，就違背和超越了人工智能的一個極大的倫理原則，即AI不應用來收集或使用信息，以監視人和控制人。
圖/視覺中國
文 |張田勘
5月2日，美國麻省理工學院的三位科學家在《科學》（Science）發表文章稱，他們首次用AI軟體大腦視覺神經網絡模型，實現了控制動物（猴子）大腦的神經元活動。這是使用人工神經網絡來理解真實神經網絡的一大突破。
控制大腦的思維好像天方夜譚，但是不斷有研究人員嘗試突破。
AI控制大腦的原理
較早的研究是腦機接口，讓計算機AI軟體來讀懂大腦的生物電流所傳遞的電訊號，然後把這些神經信號轉換為行動指令，以幫助殘疾人使用機械臂或下肢，讓他們重新擁有生活能力，並且腦機接口有植入式（侵入式）和感應式（非植入式或非侵入式）兩種。
現在，新的控制大腦的方式出爐了，是用深度學習的方式讓AI模擬人工神經網格（ANN）掌握對圖像的識別，然後通過操控人工神經網絡，達到對大腦的控制。
具體而言，即研究人員建立一個基於人工神經網絡的視覺系統模型，每個網絡都以一個由模型神經元或節點（類似於真實神經系統中的突觸）組成的任意架構開始，這些神經元或節點可以以不同的強度（權重）相互連接。然後，用一個包含超過100萬張圖像的圖庫來訓練這些模型。當研究人員向模型展示每張圖像，以及圖像中最突出的物體（比如飛機或椅子）的標簽時，模型通過改變連接的強度來學習識別物體。
隨後把這些圖像呈現給猴子來測試AI模型控制猴子神經元的情況，結果表明，AI模型可以強烈激活所選定的大腦神經元，甚至可以精確控制單個神經元和位於網絡中間的神經元群。因此，未來可能只要能操控視覺神經網絡模型AI，就可以控制大腦。
由於人和非人靈長類動物的解剖和生理都相似，這一研究結果似乎也可以推論到人，也就是未來如果採用某種AI模型，就可以控制人的大腦。
但這種控制顯然是初步的和局部的。實際上，準確地說，這種情況並非控制大腦，而是吸引猴子或人的大腦更多關注某一物體和事物。
圖/視覺中國
AI 控制大腦可用於治病和提升人的智能
由於這種基於圖像訓練的AI能激活一些神經元和神經網絡，未來確實可能有一定的實用性，無論是對正常人還是介入臨床進行疾病治療。
對於正常人，這種AI軟體可能做到控制或吸引部分大腦的神經元，讓不同的大腦功能區發揮作用。例如，如果能通過操控AI刺激大腦的海馬回，就可能催生學霸，因為海馬回的主要功能是記憶和認知。
對於疾病的治療，可能更多的是介入神經精神疾病，如抑鬱症、癲癇，甚至精神分裂症，這些疾病是因為大腦不同皮層區的不同功能處於變異和失常，或亢奮，或減弱而引發的病症。但是，這得明確哪些是對應的神經元，以及中間通過哪些神經回路起作用。
利用視覺神經網絡模型AI控制大腦的這些作用還只是推測，是否能做到，情況極為複雜。首先是，儘管可以知曉一些大腦功能區的神經元，而且也能通過AI軟體來控制，但它們發揮作用也有一套精密程序，主要是通過功能神經元與相鄰的神經元組成神經網絡，即大腦回路，讓大腦多部位的神經元都參與其中。實際上，大腦的所有功能都由許多不同皮層區的神經元共同、協同，以及製約來完成的。
現在已知的是，人腦中大約有1000億個神經元（神經細胞），每個神經元又通過突觸（神經元與神經元之間的接頭）與多個神經元聯繫，是通過神經元上的稱為軸突和樹突的分支來建立聯繫的。
但是，這些聯繫是如何形成並且有多少種聯繫方式，迄今人們知道的並不多。現在有新的研究發現，神經遞質也決定突觸聯繫方式，從而形成了不同的神經回路。
實際上，這也證明了過去的研究結果，神經遞質（通過突觸在神經元之間傳遞信息的特定化學物質）也參與了神經回路的建立和功能。因此，利用視覺神經網絡模型AI控制大腦不只是要準確定位神經元和神經回路（神經網絡），還要定位是哪些神經遞質發揮了作用。或許，這是後期需要解決的問題。
AI控制大腦的倫理問題不容忽視
但即便解決了所有的問題，也明確了用圖像控制大腦不同部位的神經元（激活並傳導到特定的神經網絡），未必就能真的實現控制大腦，因為這涉及太多的倫理問題。
在治療疾病上，此舉倫理上的爭議或許相對較小——畢竟只是為了治療疾病，而且保證不會對病人造成傷害，也不會在治愈後還持續不斷地控制病人的大腦，大概是可以通過倫理委員會的批準。
但對於正常人而言，通過這樣的AI軟體來控制大腦就有比較大的倫理問題。
即便是應用於提高記憶力和增強學習能力，都有可能造成不對等競爭的後果，也會產生不公正。
更重要的是，如果這類AI軟體進一步發展到可以隨時控制正常人的大腦，就違背和超越了人工智能的一個極大的倫理原則，即AI不應用來收集或使用信息，以監視人和控制人。
因此，AI大腦視覺神經網絡模型最大的用處，應當是用來診治疾病及研究生命現象和機理，當然這應是在技術成熟並有了規範而具體的倫理原則之後。
張田勘（專欄作者）
編輯：狄宣亞 校對：危卓
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