本文研究了生物技术和网络技术的融合所带来的影响,以及如何最好地准备应对这一新兴领域所引发的指数级变化。这种融合,特别是脑机接口(BCI)技术,正在实现大脑和计算机之间的双向通信。临床应用意义重大,为癫痫、痴呆、神经系统疾病、创伤后应激障碍、脑外伤以及先进的假肢提供治疗。在某些情况下,BCI可能不仅能够恢复功能,还能增强功能。新的非侵入性技术正在显示出优势,健康人可选择安装BCI以增强其能力。本文将探讨这项技术为美国空军(USAF)提高作战能力创造的机会,特别是在高工作量的职业领域,以及为未来20年做准备所需的政策选择。它的结论是,为了抓住这些机会,美国空军需要现在就对现有技术采取行动,培养一种增加实验和计算风险的文化

场景:2040年6月3日 菲律宾吕宋岛

一架带有三架BQ-58A"瓦尔基里"忠诚翼无人机的穿透式反空战斗机向西北方向发射,执行机密的海上拦截任务。利用一个嵌入式生物传感器网络,生理和认知状态被反馈给飞行员,以提高对形势的认识。此外,一个光纤脑机接口(BCI)将飞行员的大脑直接连接到飞机上,将大量的传感器数据融合到一个清晰的心理画面中。忠诚僚机的任务不是通过语音或按下按钮来指挥,而是通过机载人工智能(AI)解码飞行员的意图。在执行任务的三周前,飞行员从大学毕业,参加并完成了本科飞行员培训(UPT),然后直接进入他的作战单位,这个过程通常需要几年时间。在大学期间,飞行员接受了定期的神经调节治疗,帮助他的大脑通路更快地形成,神经元更容易发射,使他的认知和身体能力得到了明显的改善。在UPT期间,通过使用逆转录病毒对他的大脑神经元进行了基因改造,使其对集成到他大脑中的光纤BCI的电流和光脉冲做出反应。使用该接口,来自云端数据存储库的知识和经验被直接上传到大脑中,消除了多年飞行训练的需要。

1 引言

网络技术和生物技术的融合正在为美国空军提高作战能力创造机会,特别是在脑机接口(BCI)技术领域。在计算、基因测序、医疗传感器和增加对神经科学研究的投资方面,平行的进展正在促成这种融合。BCI和相关技术有可能大大改变空军作战方式,并为高工作量的职业领域培训工作人员。除了大量的临床应用,包括对受伤战士的治疗,这项技术可能会实现快速学习,增强认知和身体能力,以及使神经系统与计算机直接对接以提高性能和效率。在美国空军寻求满足未来20年具有挑战性的国家安全目标时,这些应用对其特别有意义。上述设想是基于2040年,但所述BCI能力是由今天的网络技术和生物技术的进步促成的。网络技术和生物技术的快速融合为美国空军提高作战能力创造了机会,特别是在性能增强和训练领域。但是,我们需要立即采取行动,整合当前可用的技术,以了解并逐步适应可能需要的政策变化。

由于该议题的技术性,界定所研究的技术、目标受众和前期研究的范围非常重要。BCI是大脑和外部设备之间的双向通信途径,旨在获取、分析和翻译大脑信号以实现特定的行动。 大脑通常通过向外周神经和肌肉发送信号来诱导肢体运动或进行某种动作。BCI为大脑提供了一个新的输出渠道,以便与外部设备进行沟通并最终控制外部设备。该外部设备可以是人造肢体、飞行中的模拟飞机,或任何可与计算机连接的设备。BCI也是脑机接口、神经控制的接口、心机接口和直接神经接口的同义词,所有这些都在其他研究中。BCI通过测量和翻译来自大脑基本工作单位--神经元的信号来工作。

神经元是大脑中一种特殊类型的神经细胞,旨在通过电化学反应传输和接收神经冲动。本文的目标读者是那些没有技术学术背景但对现代技术仍有一般了解的人。考虑到这些读者,我们努力减少神经科学的术语,在适当的时候用平实的语言取代技术术语。本文主要探讨了2040年BCI技术的国防影响,特别是性能增强和美国空军的政策选择。简要提到了临床应用,对具体细节的讨论仅限于对受伤战士的治疗

本文的目标是让读者了解BCI技术的现状、技术挑战和未来,重点是对美国空军和国防部(DOD)的影响。最终,它将建议为防止这种不可避免的结果所应采取的行动。首先,本文总结了关于该技术为什么会进入快车道以及当前投资状况的背景信息。然后,它概述了未来的技术挑战以及它们将如何指导美国空军和国防部的实施。接下来,将描述近期、中期和长期的技术影响。该分析最终建议,目前可用的几项技术应在现实世界的情况下进行测试。这些技术包括:无创生物传感器以提高态势感知,神经调节以提高多任务性能,以及眼窝跟踪以提高人机协作。这些技术提供了适度的性能改进,如果现在实施将帮助美国空军更好地应对近期以外的政策选择。

2 背景

2.1 为什么BCI技术会进入快车道?

近年来,由于多个技术领域的平行进步和跨学科的互动,BCI的发展被推上了快车道。其他技术领域包括计算能力、基因测序和医学传感器技术的进步,仅举几例。例如,在过去60年里,计算能力有了万亿倍的增长。计算能力的进步导致在21世纪初完成了人类DNA结构的测序,这一过程花费了近13年和10亿美元。今天,一个基因组测序可以用几千美元和大约两天的时间来完成。 医学传感器的平行进步使大脑活动的实时测量成为可能,这有助于研究人员了解大脑的过程。此外,神经学家、生物学家、工程师、遗传学家、心理学家、计算机科学家和数学家之间关于BCI的跨学科互动导致了知识和方法的整合。技术的改进和互动的增加使得通过使用BCI治疗多种不同疾病成为可能。

由于BCI为大脑沟通提供了新的输出路径,现在可以治疗各种临床病症,随后推动了投资和关注的增加。这些病症包括癫痫、帕金森病、痴呆、肌萎缩性侧索硬化症(ALS)、脑瘫、中风、脊髓损伤和肌肉萎缩症。越来越多的关注也是一些高调的名人诊断的结果,包括克里斯托弗-里夫的脊髓损伤、迈克尔-J-福克斯的帕金森病和斯蒂芬-霍金的ALS。BCI技术有望对那些 "被锁定"、认知完整但没有有用的肌肉功能的人特别有帮助。BCI理论上能够恢复交流能力和神经肌肉功能,大大改善这些人的生活质量。这种在神经系统疾病或受伤后恢复大脑沟通能力的做法,正形成国防部感兴趣的应用。

过去20年在阿富汗、伊拉克和叙利亚发生的冲突导致我们的军人普遍出现创伤后应激障碍(PTSD)、创伤性脑损伤和主要肢体截断。这促使国防部对BCI的关注和投资增加。2001年10月7日至2015年7月28日期间,美国国会研究局估计,美国在阿富汗、伊拉克和叙利亚的总伤亡人数如下:52,351人在战斗中受伤,1,645人被截肢,138,197人被诊断患有创伤后应激障碍,327,299人被诊断患有某种形式的创伤性脑损伤。因此,美国在投资改善受伤战士生活质量的技术方面有既得利益。国防高级研究计划局(DARPA)经常领导旨在专门解决TBI、PTSD和截肢问题的研究项目。2013年,DARPA启动了恢复主动记忆(RAM)计划,目标是开发一个 "完全可植入的、闭环的神经接口,能够恢复受脑部损伤或疾病影响的军事人员的正常记忆功能"。 基于系统的新兴疗法的神经技术(SUBNETS)计划也在寻求创建一个用于治疗创伤后应激障碍的植入式诊断和治疗系统。最后,DARPA的革新假肢(Revolutionizing Prosthetics)计划旨在使 "失去上肢的人恢复接近自然的手和手臂控制"。这些计划代表了旨在改善受伤战士的生活质量的努力,但也形成了提高健康人表现的潜在机会。

从BCI的临床和伤员应用中可以看出,有机会提高人类的表现,从而提高战斗能力。近一个世纪以来,科幻小说家和好莱坞电影一直在强调这些升级的作战能力,假设控制论与有机组织的融合。多个领域的技术进步导致了越来越少的侵入性治疗。这可能会发展到健康的人可能会选择接受手术来增强他们的能力。例如,RAM计划可能会导致健康的大脑有能力提高记忆力。SUBNETS计划可能会导致在症状出现之前诊断大脑疾病的能力。先进的假肢已经超越了人类的灵巧和力量能力。随着BCI临床方面的每一个重大进展,都有机会应用技术来提高健康人的表现。

2.2 目前对BCI的投资

近年来,由于临床应用的成功,BCI的开发和投资出现了爆炸性的增长,这些成功案例技术现在被应用于人类表现的改善。BCI研究的范围很广,在这个范围内,各种组织都在进行研究,每个组织都有自己的BCI具体应用。代表BCI大部分投资的是治疗临床症状的应用,包括治疗受伤的战士。这项研究由学术界、商业公司、美国政府实验室、外国政府和研究实验室进行。这些实体对BCI感兴趣,因为它们可能为以前无法治愈的疾病和病症创造治疗方法。由于BCI的侵入性越来越小,除国防部外,商业公司目前也开始研究将这些技术应用于健康人的方法。本节将通过描述学术界、商业公司和国防部最近在性能提升方面取得的成功,说明BCI技术正处于指数增长的转折点。

在学术界,最近在先进假肢方面的突破正在增加提高性能的可能性。2012年,这些突破来自扬-谢尔曼(Jan Scheuermann)。颈部以下瘫痪的她,在瘫痪后第一次用意念指挥一个模块化的假肢来喂食自己。经过两年的技术改进,Jan通过使用模拟器,用同样的接口来控制F-35战斗机的运动。这一突破被广泛宣传,并在哥伦比亚广播公司60分钟特别节目中达到展示。2018年,约翰尼-马特尼使用带有触觉反馈的最新MPL来弹钢琴。触觉机制直接与他手臂上的神经末梢对接,在人工肢体中创造了触觉。MPL的设计是为了提供类似人类的力量和灵活性。

这些特性可以通过新的机器人技术和控制算法进行修改,以产生超人的能力。此外,解决接口问题为广泛的应用打开了大门,在理论上人类可以控制任何大型机器或武器系统。这些进展是政府研究拨款进入学术界的直接结果;其目的是改善受伤战士的生活质量。然而,革命性的假肢仅仅是在表面上帮助那些有病和无病的人。

在过去的几年里,BCI研究已经聚集了巨大的动力,一些商业公司希望利用BCI的势头来提高人类的表现,对此产生了巨大的兴趣。Facebook的马克-扎克伯格最近透露了该公司对BCI的研究。扎克伯格认为大脑是下一个大的计算平台,并希望生产一种BCI,使人们打字的速度比传统方法快三倍。马斯克的目标是通过一种名为神经系带的产品与大脑建立直接的皮质接口,以帮助人类更好地与人工智能竞争。一家名为Kernal的公司,由Bryan Johnson领导,正在大力发展 "一种BCI设备,它将使我们学习得更快,记得更多,与人工智能'共同进化',解开心灵感应的秘密,甚至可能连接到群体思维"。查尔斯-斯塔克-德雷珀实验室公司也是该领域的领导者,有几项技术正在酝酿之中,可能会提高人类的表现或人机合作。他的努力包括用于假肢的无线连接植入物、带有BCI的活体遥控蜻蜓,以及旨在无创地读取神经活动的现场帽。这份清单仅仅代表了美国境内正在开发的商业产品的一部分。列入该清单是为了说明该技术正在导致临床领域之外的各种不同应用。

基于最近的成功和关于如何将这种技术用于国防目的的新想法,美国防部已经增加了投资并重新组织了工作,以便在这一领域处于领先地位。国防部通常关注退伍军人的问题,使战士们身体功能变得完整。多年来,随着技术、威胁和社会情感的变化,他们的研究已经跨越了一个广泛的范围。美国不再寻求创造转基因的机械人超级士兵;相反,DARPA专注于更温和和社会可接受的目标,即恢复受伤后的肢体或大脑功能,并提高健康人的表现。基于人类基因组计划的成功,奥巴马总统在2013年创建了 "通过推进创新神经技术进行大脑研究 "的倡议。该倡议在2014财年在DARPA、国家卫生研究院和国家科学基金会之间分配了1亿美元,以提高我们对人脑的理解。2014年4月,认识到这一爆炸性领域的新资金支持,DARPA成立了生物技术办公室,该办公室现在领导生物技术领域至少33个不同的研究工作。

DARPA目前正在资助其他几项旨在提高对大脑的理解和创造能力,以提高美国作战优势的计划。一些案例包括改善愈合的能力(电子处方[ElectRx])和通过有针对性的神经调节促进学习(有针对性的神经可塑性训练[TNT])。一些研究工作涉及研究如何增加直接进入大脑和RAM/RAM-Replay的读写记忆(神经功能、活动、结构和技术[Neuro-FAST])。

此外,DARPA还资助旨在改善BCI的信号分辨率、带宽和无创技术的工作,包括下一代非手术神经技术(N3)和神经工程系统设计(NESD)。NESD计划最近向六个不同的项目颁发了6500万美元的奖金,这些项目主要是为了改善BCI的硬件、软件和神经科学。这六个项目中的两个正在研究语音和听力的过程,而另外四个正在研究视觉方面的操作。这些项目代表了DARPA为提高我们对大脑的理解、改善受伤战士的生活质量以及创造机会提高人类表现而做出的部分努力。从临床应用的成功、大型商业公司的兴趣以及美国政府新的投资和兴趣来看,BCI技术是一个指数级增长和潜在的颠覆性领域,这一点应该很明显。

2.3 前进的路

由于BCI和相关技术正在创造提高人类表现和作战能力的机会,它们对我们的军事优势构成了潜在的威胁,这就需要对这项技术的发展方向进行预测。关于颠覆性技术的问题并不是一个新问题。随着信息革命带来的快速变化,颠覆性技术已经成为一种常态。2018年国防战略(NDS)谈到了新技术的影响,指出 "我们必须预测新技术对战场的影响,严格定义未来冲突中预期的军事问题,并培养一种实验和计算风险的文化。我们必须预测竞争对手将如何利用新的作战概念和技术来试图击败我们,同时发展作战概念以加强我们的竞争优势并提高我们的杀伤力"。

颠覆性技术往往可以被看作是中性的,提供了机会也导致了潜在的威胁;我们只需要根据2018年的NDS来预测其影响。最近对BCI的防御影响进行了相当深入的研究,这是在2016年秋季版《战略研究季刊》中Michael P. McLoughlin和Emelia S. Probasco的 "脑-机接口:可能的领域"。在这篇文章中,他们讨论了脑机接口技术的最新进展、挑战和出现的可能性。然而,他们最终得出结论:"现在开始规划日常生活中的脑机接口可能还为时过早"。该领域在过去三年的大规模增长表明,我们可能比以往任何时候都更接近看到BCI融入日常生活中。因此,我们需要开始规划政策对BCI和相关技术的影响。了解政策影响需要为该技术的未来制定发展路线图。

预测任何颠覆性技术的第一步是了解预测的局限性。BCI和相关技术来源并不局限于一个领域,而是代表了前面所述的跨学科工作。这种跨学科的工作意味着一个领域的进展往往会影响其他领域。由于这些研究领域似乎都在成倍增长,预测一个领域在未来5年、10年或20年的发展似乎是徒劳的。虽然可以推断出一般的技术趋势,但离现在越远,不确定性就越大,因此我们的可预测性就越低。这在BCI方面尤其如此,因为该技术需要在许多不同领域实现巨大的技术跳跃。根据其任务声明,DARPA正在寻求创造变革性变化的技术,而不是渐进式的改进。他们对基础研究的投资集中在 "登月"型问题上,因此经常失败。BCI相关研究的失败可能会导致技术的大规模转变。由于在过去几年中已经克服了大量的技术障碍,但仍然存在相当大的挑战,这些挑战可能会减缓、停止或使技术转向与预期完全不同的东西。下一节将介绍和描述BCI所面临的四个挑战。这些挑战将指导国防部和美国空军如何应用这项技术。

3 技术障碍

在预测BCI技术在未来几年的发展方向以及预测什么是可能的或什么是不可能的之前,必须了解所涉及的技术挑战。这些技术挑战并非微不足道,可能会大大改变国防部和美国空军使用技术来提高作战人员的方式。首先,错误的隐喻和好莱坞的炒作,影响了我们对大脑的看法--对大脑及其功能的实际、完整理解可能仍然需要几十年的时间。第二,身体的免疫系统在受到异物的影响时做出反应。第三,实现高信号分辨率--同时也确保侵入性方法的安全性--产生工程挑战,包括功耗、生物安全、通信方法(无线或有线)和解码器效率等问题。最后,BCI植入物会产生伦理、社会和法律问题。这些挑战虽然不是一个包罗万象的清单,但代表了指导美国空军和国防部在未来工作中如何应用这些技术的障碍。

第一个挑战凸显了我们要获得对大脑的全面了解还有多远。在过去十年中,基因测序技术和绘制大脑图谱的新工具导致了神经科学研究的爆炸。科学家们现在可以使用这些工具来绘制神经元的发射模式,试图了解不同的发射模式如何导致不同的行动。然而,大脑包含800到1000亿个神经元,每个神经元与周围的神经元有多达10000个连接。科学家们仍然远远没有理解神经元之间电化学相互作用的动态,以及这些相互作用如何转化为记忆、行为、感知和行动。我们常常为大脑寻找最接近的比喻,把大脑比作数字计算机及其子部件。虽然存在相似之处(两者都是为了处理和存储信息),但它们的过程和机制是相当不同的。在现实中,当接触到新的经验时,大脑会根据每个人在一生的经验中形成现有的、独特的结构,以一种有序的方式发生变化。罗伯特-爱泼斯坦(Robert Epstein)的文章《空荡荡的大脑》指出,没有理由相信我们中的任何两人因相同的经历而发生相同的变化"。例如,两个空战经理(ABM)学习同一任务时,其大脑上的射击模式将取决于他们过去的经验。这使得准确的记忆假体或将知识和经验从一个人转移到另一个人的前景变得复杂。大脑确实具有模块化设计,某些区域是为特定功能而设计的(即运动计划、运动执行、攻击性、注意力等等)。这表明,尽管两个ABM的大脑活动不会完全相同,但它们很可能是相似的。大脑内可能存在像数学中那样的准跨度属性(即5×6=6×5),神经元的排列方式不同,但保留的数据相同。对BCI的未来做出明智预测的第一步是控制我们的期望。这可以通过了解哪些隐喻是有效和无效的,这取决于所比较的内容。

对BCI的第二个挑战是当受到异物影响时身体的自然免疫反应。这对驻扎在皮肤下的侵入性BCI尤为重要。侵入性BCI通常使用微电极阵列与大脑中的特定神经元直接接触。一旦身体将电极识别为异物,免疫系统就会开始工作,就像它在刺伤的情况下一样。其结果是一个被称为组织包裹的过程,其中电极被称为胶质疤痕的纤维组织囊所包围。《神经科学方法杂志》(Journal of Neuroscience Methods)的文章指出,该疤痕的目的被认为是将 "受损的神经组织与身体的其他部分分开,以维持血脑屏障"。这个组织囊降低了电极的信号记录能力,有时会导致特定神经元的死亡,以至于一些BCI在几周后变得无法使用。值得注意的是,许多研究工作试图用组织反应修饰药物和水凝胶(模仿软体组织)等先进材料涂层来解决生物相容性问题。然而,身体反应是在临床患者中实现慢性或长期BCI的最重大挑战。今天的BCI仅限于在医生的密切关注下进行临床研究。医生不仅要在封装时快速工作以收集数据,还要严格监控患者的脑部感染情况。在医疗设备的生物相容性得到改善之前,这一挑战可能会在未来十年内限制侵入性BCI在临床人群中的使用。因此,这将国防部和美国空军的近期和中期应用推向非侵入性方法。

BCI面临的第三个挑战是克服工程障碍,以实现高信号分辨率,同时也确保侵入性方法的安全性。任何BCI的目标都是与大脑产生双向交流。这通常是通过与神经元直接连接的电极来实现的。目标是实现测量的高空间和时间分辨率。这意味着对测量发生的地点和时间需要了解。与神经元连接的电极越多,研究人员收到的数据量就越大。目前BCI分为三个研究领域。第一个是插入测量(或激发)单个神经元的电极。电极方式是侵入性的,需要在包围和保护大脑的皮肤保护层下进行操作。电极会受到组织包裹和感染的影响。第二种方法涉及使用脑电图(EEG)活动从头皮进行测量。脑电图方法是无创的,但其典型特征是空间和时间分辨率低。第三种方法是从大脑表面测量皮质电图(ECoG)活动,而不是通过插入电极。一个ECoG网可能会测量神经元群的发射。这种方法也是侵入性的,但提供的测量分辨率比EEG方法高得多。此外,ECoG方法有助于避免一些对电极方法造成限制的身体免疫反应。

除分辨率和安全性外,BCI工程挑战还存在于功耗、生物安全、通信方法(无线或有线)和解码器效率方面。功耗和生物安全是有时直接相互竞争的领域。

通常情况下,医疗设备力求低功耗,以减少电池体积和延长设备寿命。然而,功率要求和有效的生物安全措施之间存在着反比关系,因为通过加密保护信号增加了所需的计算量,推动了功率消耗的增加。无线通信方法比有线通信更受欢迎,以减少感染的机会;然而,它们有其范围限制,因为人体是电磁辐射的优秀吸收者。解码器也是一个重大的工程挑战,旨在完成BCI的分析和翻译功能。这是因为大脑具有内在的可塑性,这意味着随着我们的年龄增长,它可以修改其结构并重新连接。因此,解码器破译神经元发射模式意图的能力将随着大脑的重新排列而降低。解码器需要能够理解和适应大脑的变化,以使翻译功能正常工作。否则,解码器将需要被重新训练。随着低功耗生物安全和解码大脑信号的新方法开发,这些挑战可能会被克服。此外,大数据分析和人工智能方面的进展将有助于协助使BCI更接近现实。

第四项挑战是考虑BCI的伦理、法律和社会影响(ELSI),这会减缓该技术的发展。ELSI过程是在20世纪90年代因HGP而开始的一项研究计划。其目标是对围绕研究的影响进行独立评估。这样,我们就可以冒险进入可接受的灰色地带,无论是在伦理上、社会上还是法律上。DARPA利用ELSI专家来帮助 "主动识别与使用神经技术有关的潜在问题"。这些专家补充了机构审查委员会(IRB)所提供的已经很繁琐的程序。对于美国空军来说,审查是由俄亥俄州莱特-帕特森空军基地的第711人类性能翼的IRB完成的。他们的任务是 "通过有效地处理和专业地评估提案的科学合理性和对自愿受试者权利和福利的不妥协保护,促进人类表现和技术研究的卓越发展..."。大多数人都会同意,将BCI用于治疗疾病、治疗脑损伤或重新使用失去的肢体是利他主义的努力,没有ELSI问题。这些额外的审查,尽管是必要的,但会减缓BCI的发展,当应用于健康人时,可能最终被限制应用。

这里提出的四个挑战代表了可能减缓、停止或使这项技术转向与预期完全不同方向的障碍。这些障碍也推动了预测这项技术在未来5年、10年或20年内的发展方向的不确定性。关于围绕大脑的误解和我们对好莱坞或脑机隐喻的偏见,需要努力告知决策者有关BCI的可能性范围。

4 未来

4.1 短期:未来0-5年

根据BCI所面临的挑战,美国空军今天有机会利用BCI相关技术,帮助为未来五年上线更先进的概念铺平道路。这些机会包括无创生物传感器和性能改进方法,如神经调节和光学跟踪技术。这些方法虽然从定义上讲不是BCI,但可能有助于简化测试过程,并在更先进的技术上线后及早解决影响。对于健康人的性能提升,非侵入性方法对于确保自愿测试这些技术的人的权利和福利不受损害至关重要。此外,它们将确保志愿者可以选择移除传感器,或相关影响只是暂时的。正如2018年国家发展战略中所述,美国空军处于一个良好的位置,通过在其高工作量的职业领域,特别是飞机驾驶舱中测试非侵入性方法,创造一种 "实验和计算风险的文化"。

第一步是将无创生物传感器整合到驾驶舱,以提供关于飞行员生理和认知状态的反馈。这种实时反馈可以提高态势感知(SA),同时也减少与飞行有关的一些风险。最近的一个例子是2017年在美国空军试飞员学校执行的 "有希望项目(Have Hope)"。该项目将便携式EEG和生物反馈显示器纳入F-16的驾驶舱,以监测飞行员的心率(HR)和心率储备百分比(%HRR)。其目的是通过实时告知飞行员他们的生理和认知状态来改善SA。主要的结论是,应该有更多的生物传感器加入,以充分定义操作者的生理和认知状态。然而,迈克尔-S-弗里茨(Michael S. Fritts)的作品《人类优化和性能提升》指出,"未来有希望实现个性化的、包罗万象的、数据驱动的复杂生物反馈算法。"

最终目标是将生物反馈非侵入性地整合到现有的飞机警报系统中,只用各种听觉、视觉和触觉提示向飞行员展示相关信息。其他的传感器可以被整合,以测量血液中外周毛细血管氧饱和度,以帮助缺氧检测。另外,EEG头盔可以检测到G诱发的意识丧失(GLOC)的精确时刻,直接与飞机对接,在落地前恢复飞行员。由于GLOC和缺氧相关的事件继续在美国空军内部发生--最近的一次飞机损失发生在2018年--操作效用应该是显而易见的。通过纳入无创生物传感器来提高安全性和SA,是朝着更好地理解BCI迈出的简单第一步。

美国空军在使用BCI方面的另一种方式是使用神经调节技术来提高操作能力。神经调节是通过直接向目标区域提供电或药物制剂来改变或调控神经活动。在过去的十年中,有一项名为经颅直接电流刺激(tDCS)的技术取得了巨大的进步,一些研究表明,治疗后认知和身体能力得到了提高。该技术是高度安全的、可携带的、负担得起的和非侵入性的。基于期望的结果,一个TDCS设备被用来在头皮表面的特定位置施加少量的电流。从本质上讲,电流将受刺激位置的神经元推近阈值,使其更容易启动。例如,一家名为Halo Neuro Inc.的公司提供了一款商业化的耳机,使用TDCS对控制运动的大脑部分施加小电流。他们宣传说,这有助于更快地建立大脑中的通路,从而增强举重或弹钢琴等任务的肌肉记忆。2018年,空军研究实验室发布了对TDCS的研究结果,发现该技术 "明显提高了参与者的信息处理能力,与假TDCS相比,表现有所提高...。《人类神经科学前沿》的研究结果提供了新的证据,表明TDCS有能力增强和提高人类操作者的多任务能力"。需要进一步的研究来充分了解TDCS的潜在好处和成本,但它创造了一个机会,开始了解美国空军应该如何解决其操作人员的性能增强问题。

美国空军利用BCI技术的第三个想法是开始研究如何通过无创的大脑监测和眼窝跟踪来改善人机协作。人与机器之间的有效互动是美国空军操作其主要武器系统(MWS)能力的核心。通过利用BCI相关技术与MWS的配合,可以改善这种互动。例如,在战斗机上指定一个目标,传统上是通过使用油门和操纵杆开关使光标在雷达屏幕上回转,然后用另一个按钮指定,就像用鼠标点击一个文件一样。头盔上提示系统的加入,使飞行员能够看着目标的方向,同时按下一个按钮来指定,加快了这个过程。这种方法涉及到精确的头颅移动,以将固定的光标放在目标上,这在动态的高重力机动中是相当棘手的,并给飞行员的脖子带来风险。安置在头盔内的摄像机可以跟踪眼窝运动,以确定飞行员在视野中的焦点位置。此外,飞机可以利用这一信息在多功能显示器上移动光标。配合脑电图头盔,机载计算机可以被训练成对特定的神经元发射模式做出反应,以完成指定等简单任务。

生物传感器、神经调节技术和改进的人机协作是美国空军利用当今技术提高安全性、SA、多任务能力和操作员效率的简单方法。这些技术虽然不是传统意义上的BCI,但依靠的是近年来因对脑科学的关注度提高而出现的进步。了解这些技术的成本、效益和影响是第一步,因为这些技术为未来更重要的改进提供了可能性。此外,首先探索这些技术将有助于美国空军解决增强个体所需的潜在政策变化。

4.2 中期:未来5-20年

从中期来看,BCI技术投资的增加将不可避免地导致生物传感器、神经调节和人机协作的逐步改善。它还可能导致社会可接受的侵入性方法、快速学习和远程动物控制。在临床上,人们期望BCI技术能够恢复或替代那些因神经肌肉障碍而丧失的有用功能。此外,由DARPA资助的基础神经科学研究将导致对大脑的进一步了解,并可能导致未曾考虑过的应用。本节的目的是预测美国空军和国防部在近期以后的应用情况。这些应用包括可植入的微芯片、用于快速学习的定向神经调节、遥控飞机控制和使用BCI的动物控制。

植入式微芯片可能帮助识别、信息存储方法、生物传感器技术和安全程序的改进。动物 "芯片"已经存在了20多年,但最近的消息表明,对人类也可能会有多种应用。除了主要的识别目的外,人类可能能够利用这些植入的微芯片来开门,商品支付和服务,使用紧急联系方式,并存储医疗记录。截至2018年10月,超过4000名瑞典人选择在他们的拇指上方植入一个米粒大小的微芯片。这种微芯片是为了辅助他们的日常生活。它允许他们用手刷一下就可以进入办公室、家里或健身房。军队可以从这项技术和同样的应用中受益,包括进入安全区域或计算机终端。美国空军还应该考虑使用侵入性微芯片作为生物传感器,以提高对我们生理和认知状态的认识。虽然这项技术的效果可能会提高我们日常生活的效率,并改善SA,但更重要的影响是克服自我改造(也称为 "生物黑客")的社会污名。由于生物黑客正在成为主流,美国空军现在应该考虑如何将生物改造的人纳入其队伍,以及是否需要基于改造的任何限制。对许多人来说,微芯片是一个现实。然而,由于缺乏测试和对长期影响的了解,美国空军在近期内没有机会进入该领域。

BCI相关技术的第二个中期应用是通过使用神经调控的正式培训。初步研究表明,有针对性的神经调节技术,如TDCS,不仅可以在多任务能力和记忆表现方面产生轻微的改善,而且还可以加速学习过程。作为一个通过飞机飞行来体现对技术依赖的军种,美国空军将其预算的很大一部分用于训练个人操作的昂贵武器系统。加速学习过程应该是美国空军和国防部特别感兴趣的,以减少培训其服务人员所需的时间。DARPA的TNT计划旨在通过投资于非侵入性技术来解决这一挑战,以促进新认知技能的长期保持。麦克卢尔-贝格利博士说:"TNT技术将适用于广泛的国防相关需求,包括外语学习、枪法、密码学、目标识别和情报分析,在减少国防部广泛培训计划的成本和时间的同时,改善成果。" 如果该计划产生预期的结果,对全世界的教育将产生重大影响。除了基础知识外,将神经调节技术整合到飞行员头盔中是一种可能的、有前途的应用,它可以为大脑提供有针对性的、实时的电刺激以提高性能。

BCI的第三个可能的中期应用是通过眼窝跟踪和大脑监测的结合来改善人机协作。Jan Scheuermann证明了大脑可以被训练成在模拟器中控制F-35战斗机,这就引出了一个问题:任何机器人流程自动化(RPA)是否可以用头脑控制。如果是这样,它是否比以前的手控方法更有效和高效?五角大楼有一个愿景:士兵在战场上发射无人机,然后使用BCI控制无人机飞行,将无人机的视频资料直接输入士兵的视神经。由于与视神经的接口仍处于起步阶段,这种对未来战场的设想可能处于中期的远端。然而,使用非侵入式方法控制无人机是未来20年内的事。美国空军证明了基本的人机合作导致了效率提高,如使用无创脑电图帽的主要目标指定,它应该专注于探索使用相同的交互可以完成哪些其他任务。改进的形式可以是控制忠诚的僚机或RPA,新的通信形式,或提高人与机器之间互动效率的方法。

将侵入性BCI纳入动物用于防御目的是另一种中期可能性。长期以来,在任何产品进入人体试验之前,对动物进行医学测试一直是食品和药物管理局(FDA)的首选方法。这适用于药品和BCI等医疗设备,FDA对其有完善的审批程序。BCI研究人员发现,一些动物的大脑更容易集成BCI,并允许对动物进行控制或直接植入知识。2017年,Draper实验室能够使用BCI控制一只蜻蜓的飞行。蜻蜓经过基因改造,可以接受BCI的光学指令。这一进展意义重大,与市面上的遥控蟑螂不同,其涉及欺骗其触角。

此外,科学家们已经能够在小鼠大脑中找到特定的记忆位置,并对其进行虚假记忆的编码,这使得它们能够在没有事先了解的情况下浏览一个迷宫。这些进展为增加动物在军事上的使用提供了一系列可能性。军事应用包括有效载荷的运送,如二战期间试图利用鸽子和蝙蝠来运送弹药,进行侦察和搜救,以及探测爆炸物。

BCI的中期使用可能会受到美国空军将无创技术纳入高工作量职业领域初步努力的影响和指导。这些初步努力将有助于确定侵入性生物传感器和微芯片是否会对军事应用产生增值作用。纳入神经调节技术,如TDCS,将有助于确定美国空军是否应该开始将这项技术纳入其正式的培训课程。飞机上的眼窝跟踪和无创EEG帽的成功将导致人机协作的逐步改善。最后,对动物的BCI测试将可能导致各种军事应用。

4.3 长期:20年后

由于该领域的发展速度,BCI相关技术的长期影响难以预测。此外,这项技术可能会得到人工智能、大数据分析、纳米技术、基因改造和3D打印等其他技术融合的帮助。这些领域也属于指数级速度发展的技术范畴,这意味着BCI可能会向多个不可预测的方向发展。鉴于这一事实,可以提供的唯一有用信息是,研究工作可能会克服上述的一些主要挑战。例如,纳米技术和3-D打印的进展将导致微电子机器系统和传感器的逐步改进,这将有助于工程挑战。人工智能和大数据分析方面的进展将有助于提高我们解码意图能力,这将改善人机合作。基因操纵方面的进展将有助于解决生物相容性问题。值得额外讨论的一个特殊的基因改造领域是光遗传学,它可能会实现好莱坞电影所设想的一些场景。

光遗传学是一个研究领域,它使脑细胞不仅对电脉冲有反应,而且对光纤电缆的闪光也有反应。光遗传学的想法源于斯坦福大学卡尔-戴瑟罗博士2005年撰写的一篇论文,此后在BRAIN计划的支持下取得了重大进展。它被称为 "过去160年中脑科学最重大的发展之一"。该过程技术性极强,涉及对个人的神经元进行基因改造,使其在暴露于光线时显示各种蛋白质。重要的含义是这一领域可能会克服与电动BCI有关的一些重大挑战。首先,光信号不太可能受到降低电信号的封装问题的影响。其次,电极有时会无意中激活目标的周围神经元。光纤电缆可能有能力以高空间和时间分辨率激活单个神经元,这是揭开人脑仍然隐藏的秘密的关键。

虽然光遗传学作为一个领域仍处于起步阶段,但它可能导致一种既安全又高效的慢性、可植入式BCI。它可能允许个人仅通过思考在驾驶舱或甚至远程驾驶飞机。使用该接口加上大脑意图的解码器,飞行员可以指挥忠诚的僚机或无人机。一个联网的BCI可能能够直接与大脑的各个部分对接,在个人的视野中产生传感器覆盖,增强记忆,控制疼痛或情绪,或向另一个人无线传输信息。对大脑各区域的有针对性的刺激也可能提高学习或身体能力。BCI和相关技术正在推动人类向超人类主义哲学靠近,该哲学寻求通过使用技术提高人类的智力和生理水平。这种哲学可能会导致对人类的新定义。这些根本性的变化和影响应该通过仔细考虑每种新技术的ELSI问题来解决。在军事领域,美国空军和国防部应该是第一个为这种技术的可接受的使用制定标准,然后通过国际协议应用这些标准。只有当我们在BCI的开发和测试方面处于领先地位,才能实现这一目标。

5 建议与结论

我们如何处理那些仅仅提高人类性能、智力、免疫力或能力的技术?虽然它们提供了明显的优势,但它们不一定带来早期武器的那种直接威胁。因此,这些技术将更难识别、控制、限制和预防。

-W. Michael Guillot

"新兴技术”,《战略研究》季刊

5.1 建议

增加在该领域进行的实验工作将有助于确定该技术最可能的方向和应用,同时也允许美国制定可接受的使用标准。这种实验的增加将有望促进包括美国空军内部的文化转变,以增加风险承受力,正如2018年国家发展战略所建议的那样。关于美国空军如何能够在BCI方面获得成功,我们提出了三项建议。这些建议是:

  • 为驾驶舱内的飞行员或高工作负荷的职业领域整合可穿戴生物传感器。这些生物传感器可以通过提供个人生理和认知状态的反馈来提高安全性和增加安全系数。

  • 启动测试神经调节技术,如在现实世界中的tDCS,以改善多任务性能和记忆。此外,美国空军在研究神经调控的长期影响时,应调查加速学习的前景。

  • 增加对人机协作研究的投资,如眼窝跟踪算法和无创EEG传感器,通过整合到飞行员头盔中来减少工作量和提高效率。

俄亥俄州赖特-帕特森空军基地的第711人体性能联队(HPW)与加利福尼亚州爱德华兹空军基地的空军测试中心(AFTC)应是负责这些建议的主要组织。711 HPW拥有必要的专业知识,以确保测试工作以高标准的临床严谨性进行规划,测试对象的权利得到保护,并且测试符合美国空军的军事用途。AFTC拥有专业知识,以确保技术符合技术充分性和军事用途,并以高度的安全性进行。这些BCI相关技术今天已经可用,并且已经由美国空军以有限的方式进行了测试。现在是将这些技术从实验室转移到受控的真实世界环境的时候了。完成这些工作将有助于美国空军尽早解决政策影响,最终防止对系统的巨大冲击。

5.2 结论

黑天鹅事件是一个具有极端后果的不可预知的事件。相比之下,"灰犀牛 "是一种 "高度可能的、高影响的威胁:我们应该看到它的到来"。灰犀牛的形式可能是极端天气事件、气候变化、2008年房地产泡沫、苏联解体或新的颠覆性技术。这些事件往往有明确的警告信号或可见的证据,表明变化可能发生。《灰犀牛》一书的作者米歇尔-瓦克(Michele Wucker)将一种特定的类型描述为 "未确定的......因为它包含了对危险或情况性质的不确定性。"这些灰犀牛通常是具有爆炸性增长潜力的技术,导致的后果不明。她建议测试各种情况,希望能确定最可能的结果,并保持警惕和灵活,因为有时技术可能不是它们看起来的那样。

本文探讨了生物技术和网络技术的融合,这种融合的形式是一只不知名的“灰犀牛”。解决这只“灰犀牛”需要在神经科学领域继续投资和实验。假设这项技术能够带来它所承诺的增强功能,那么引领进步将确保国防部保持其作战优势。此外,通过在开发过程中密整合ELSI专家,领先性也将在国际舞台上指导该技术。美国应保持其研究的开放性,并不断与国际社会接触,以确保该技术符合国际道德、法律和社会规范。

成为VIP会员查看完整内容
75

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
第一次:脑机接口让渐冻重症患者重获交流能力
机器之心
0+阅读 · 2022年3月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
30+阅读 · 2021年7月7日
Arxiv
63+阅读 · 2021年6月18日
Arxiv
37+阅读 · 2021年2月10日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
VIP会员
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Arxiv
30+阅读 · 2021年7月7日
Arxiv
63+阅读 · 2021年6月18日
Arxiv
37+阅读 · 2021年2月10日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
微信扫码咨询专知VIP会员