本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定反映《大眾科學》的觀點
“我們是博格人。我們將把你們生物學和技術上的獨特性融入我們自身。抵抗是徒勞的。”
(Source)
我在 Twitter 上聽到了傳言，然後在部落格上看到了。那是心靈感應。不，那不是心靈感應，但很接近了。那就像博格人。不，不是的。那是心靈融合！好吧，也許是吧。
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那麼這是什麼呢？這是一隻老鼠學習做某事，同時電極記錄下它的每一個動作。與此同時，在另一個大陸上，另一隻老鼠接收到訊號進入自己的大腦……並改變了它的行為。
心靈感應？不。一個可靠的概念驗證？我不確定。一個有趣的想法？絕對是。
所以我想深入研究這篇論文。我們已經知道其他一些專家對結果並不十分滿意。但我將研究原因，以及一個更令人信服的實驗可能是什麼樣的。
Pais-Vieira 等人。《用於即時共享感覺運動資訊的腦-腦介面》Scientific Reports, 2013年。
那麼這裡實際發生了什麼？每個實驗都涉及兩組老鼠。首先，你有你的“編碼器鼠”。這些老鼠被剝奪了水分（不是非常嚴重，只是口渴），並被訓練按壓槓桿以獲得水獎勵（剝奪水分是槓桿按壓的一種訓練技術，也是最快的一種。但你也可以剝奪食物並訓練食物，或者只是訓練動物吃一些美味的東西，如 Crisco 或甜牛奶）。這些老鼠接受訓練，直到它們在任務中達到 95% 的準確率。然後它們被植入運動皮層的電極，記錄老鼠按下左或右槓桿時神經元的放電。
“解碼器”鼠，它們將處於刺激的接收端，也已經接受了訓練。它們被訓練對運動皮層的直接刺激做出反應。一個脈衝意味著你在一個槓桿處獲得水，一連串脈衝意味著你在另一個槓桿處獲得水。“解碼器”鼠的平均準確率已經約為 78%。
因此，為了將這兩隻老鼠連線起來，作者從“編碼器”鼠中記錄資料，並將向右或向左的訊號轉換為一系列訊號或單個脈衝。然後，他們將該訊號（無論哪個訊號）傳輸到“解碼器”鼠，並觀察它會按下哪個槓桿。
他們看到的是，給予“解碼器”鼠的刺激脈衝影響了它的行為。
一隻未經訓練且未接受刺激的老鼠將隨機反應（50% 的時間它會反應在右側槓桿上）。一隻完全訓練有素的老鼠（編碼器）的準確率將達到 95%。一隻接受過任務訓練，並從另一隻老鼠那裡接收到它已經訓練過的刺激的老鼠，其反應準確率為 64%。這明顯好於 50% 的機率。但還不夠好。準確率隨著你給予的脈衝越多而提高，並且無論訊號是訓練到運動皮層（實驗 1）還是感覺皮層（實驗 2）都有效，應該注意的是，感覺資訊的條形圖結果要緊密得多。
當他們加入反饋時，事情變得更有趣了。當“解碼器”鼠得到正確答案時，“編碼器”鼠會得到另一個獎勵。這使得“編碼器”鼠提高了它的表現，從而使它發出更清晰的“訊號”以供解碼。不僅如此，“解碼器”鼠還從經驗中“學習”了。刺激它的鬍鬚或“編碼器”鼠的鬍鬚（就像在感覺任務中，使用鬍鬚刺激而不是光），使感覺皮層放電。因此，“解碼器”鼠可能將其大腦中“編碼器”鼠的訊號識別為“自身”。
因此，將訊號從一隻老鼠轉移到另一隻老鼠是一個非常有趣的想法。但歸根結底，這是“解碼器”鼠接收到一系列或單個脈衝單元，並據此採取行動。這些脈衝可能來自另一隻老鼠，也可能來自計算機。這是一組它已經訓練過的脈衝。它已經知道某些脈衝序列“感覺”如何，並且知道如何相應地做出反應。因此，這不是將特定的“想法”放入另一隻老鼠頭腦中的那種令人驚歎的想法。相反，它是教授一種刺激，然後給予它那種刺激，只是刺激來自另一隻老鼠。
他們還展示了（你可以從上面看到，正確反應與不正確反應的比率。這是一個非常重要的衡量標準，因為它有助於確定一隻老鼠是否只是在隨意敲擊任何槓桿，而不管這個訊號如何。你可以看到，隨著刺激序列變得更強，“解碼器”鼠的準確率提高了……但那些誤差條有點大（例如，對於 61-80 微秒的刺激序列，它們在 0.5 到幾乎 0.8 之間變化。它顯示的是正確選擇的比例，但你也可以說它們在 50% 到 80% 的時間內正確地按下了槓桿）。因此，對於某些刺激，它們真的可能只是在隨意敲擊槓桿。並且在刺激的低端，它們的表現比隨機性更差。0-20 時，它們的準確率僅達到約 40%。對於感覺條件，儘管誤差條更緊密，但準確率實際上更差。在使用的最高脈衝下，它們達到了 60% 的準確率，但要麼它們沒有更高，要麼它們無法讓老鼠表現得更好。因此，在某種程度上，刺激可能只是讓動物敲擊槓桿或選擇開口（對於感覺任務），而不是準確地做出正確的選擇。
但結果的真正問題在於結果不是特別穩健，而且這是一個非常非常簡單的任務。而且這只是一個只有兩個選擇的任務。左或右。對或錯。在更復雜的情況下呢？整個事情可能會退化為噪音。特別是考慮到……在每個實驗中，每組只有 2-5 只老鼠。在第二個實驗中，只有兩隻編碼器鼠，在第一個實驗中只有三隻。是的，他們獲得了顯著的結果，但我想知道，如果你有更多具有更廣泛行為範圍的老鼠，結果是否會成立。單個老鼠在這類任務中往往具有非常一致的行為水平，但老鼠與老鼠之間的差異可能非常大。他們可能只有 2-3 個表現非常好的參與者，而增加動物可能會降低結果的顯著性。
那麼，什麼可能是展示這種力量的好方法呢？我個人認為，你可能需要做更多超出運動皮層的事情，而且你肯定需要做更多超出僅僅是脈衝序列與單個脈衝的事情。我認為你可能需要研究一組神經元在特定型別訓練後的同步模式，然後將該刺激匹配到另一隻動物身上。例如，你可以研究一隻接受過恐懼條件反射（學習在與電擊相關的環境中凍結）的老鼠的神經元同步。將該模式應用到一隻未經訓練的老鼠身上，並尋找在情境中的凍結反應。這是一種行為和一種學習方法，已經得到廣泛研究，並且定位於大腦的海馬體，因此你有一個很小的區域可以處理。雖然仍然存在行為的二元性（凍結與否），但接收動物在測試之前不會接受訓練，這將使發現更穩健。
一個更強大的實驗可能是涉及海馬體位置細胞。位置細胞是海馬體中的細胞，它們在參考動物先前經歷的特定位置時會放電。因此，動物在一個迷宮中，第一個左轉彎會得到一個位置細胞，走廊會得到一些位置細胞，下一個右轉彎等等。你可以用這些位置細胞獲得非常強烈的反應，如果你可以在“解碼器”鼠中形成類似的“地圖”，你可能會讓動物導航一個它從未見過的迷宮。這是一組更細緻的行為（如此細緻以至於可能還需要一段時間，恐懼條件反射可能是更早可能實現的事情），並且將真正確立範式。
但你當然可能會想，像這樣的研究有什麼好處呢？特別是如果它們不會使我們成為博格人？當涉及到腦-腦介面和機器-腦介面時，這是一個很好的問題。主要作者 Nicolelis 已經在機器/腦介面以及來自運動刺激的感覺反饋方面做了大量工作，這在開發神經假體時是最重要的事情。我可以看到像這樣的研究被用來，也許，在未來的某一天，將大腦（例如，中風後需要重新學習的大腦）連線到計算機，並使用來自計算機的脈衝序列來重新學習諸如運動技能之類的東西。我認為這項研究可能在這方面有所幫助。這項特定研究的結果可能不是非常有力，但想法和技術都在那裡。
Pais-Vieira, M., Lebedev, M., Kunicki, C., Wang, J., & Nicolelis, M. (2013). 《用於即時共享感覺運動資訊的腦-腦介面》Scientific Reports, 3 DOI: 10.1038/srep01319
*我還注意到關於《科學報告》的一些有趣的事情，這篇文章就是發表在那裡。在他們的網站上，他們指出他們是“嚴謹的——至少由一位學術界成員進行同行評審”。我喜歡開放獲取方面，出版速度對我來說總是好事，但只需要一位學術界成員？這有點不尋常，特別是對於一篇如此受關注的論文而言。我假設因為他們說“至少一位”，他們可能不止一位，但通常是 2-3 位審稿人（如果論文被證明有爭議，甚至更多）。我不確定這對論文可能意味著什麼，可能什麼也沒有，但它確實引起了我的注意。