首位植入Neuralink芯片患者，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接口，用400個電極工作，一切非常順利。

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于一身式的「狂想」。

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。

起初，視覺分辨率較低，這取決于能植入多少神經元。

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

訪談中，馬斯克更是對Neuralink和人類未來的關系，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，將超越職業游戲玩家。

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位患者植入芯片。

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。」

第二次芯片成功植入，對于Neuralink來說，無疑是又取得了一個新的重大進展。

今年1月，馬斯克的腦機接口公司Neuralink成功將第一顆腦機接口芯片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。

在大腦植入芯片以后，他現在只需在電腦屏幕前想一想，就能實現光標移動、上網沖浪、玩游戲、發帖。

可以說，腦機接口讓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。

在手術后最初那段時間，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，并且通過修改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，能夠僅用意念控制光標，「只需要大約10%到15%的電極工作」，馬斯克在播客中說道。

長期愿景：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：「什么會阻礙人類集體意志與人工智能的結合？」

他為這個問題找到了一個答案——人類的低數據速率。

如果人工智能以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能的步伐。

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的世界里擁有更多的機會。

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的長期愿景，即擴增人類的通信帶寬，并推動人工智能和人類共生。

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于信息創造，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，那么信息就可以像rar文件那樣交換，得到無損壓縮的過程。

為了實現這一偉大愿景，Neuralink還有很長的路要走，腦機接口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于監管部門批準的速度。

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。

芯片上的電極數量會越來越多，并達到1Mb/s的傳輸速度（也許5年后），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：「可以這么說，一旦穿透了大腦，你就進入了競技場。」

與馬斯克進行對談后，Fridman也采訪了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，之后在UC伯克利獲得電氣工程、計算機科學和神經科學的博士學位，2017年加入了馬斯克的Neuralink創始人團隊。

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

選擇侵入式或非侵入式，從根本上還是取決于用途。我個人比較感興趣的是真正理解并利用高分辨率、高保真度的數據，理解大腦中某個位置的活動。

在這里可能需要使用類比，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象。

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范圍非常相似。可以想象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么、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里，以及如何處理、運用這些信息。

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于此。

作為Neuralink的工程負責人之一，Seo也對腦機接口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.」

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

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么是一個好的模型，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。

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，那么一個平庸的車手也可能勝出。

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

Grok的優勢在于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、過濾低質量信息后所剩不多，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，并與現實進行交互、完成動作。

比如，Optimus可以拿起杯子，然后得到反饋，看方式是否正確；或者往容器里倒水，然后看水有沒有進杯子，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復，從現實中生成有用的數據，以及因果關系。

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復，從現實中生成海量數據，以及因果關系。

關于現實數據的積累，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于粗糙。

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后創辦了Tesla、SpaceX等公司，如今又在領導超算集群的建設，很多人都會好奇，他如何領導這么多不同領域的工程團隊，并一次又一次在極短時間內取得佳績。

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，即理解流程后不斷改進、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么聰明，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。

然后，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，如果你過于保守、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。

最后一步，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于他小時候看的《銀河系漫游指南》。

是否見過外星人，則是他常常被問起，也樂于談論的話題。

這次與Lex Fridman的對談也沒能例外，馬斯克先后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太空漫游》。

馬斯克用了很長時間談論「外星人和好奇心」，并援引了道格拉斯·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」。

「費米悖論」由物理學家Enrico Feimi提出，表明了關于外星生命存在性的沖突。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，為什么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，并傾情推薦了Will and Ariel Durant的著作The Lessons of History。

試圖通過Neuralink減輕人類的痛苦并擴展人類思維的能力、試圖在火星上建立一個殖民地、試圖探索人工智能在這個世界上的可能性并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。

圖片

正如他在播客最后說的那句話——

「Go forth and multiply！」（繼續前進并繁衍！）