本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点
“我们是博格人。我们将把你们生物学和技术上的独特性融入我们自身。抵抗是徒劳的。”
(Source)
我在 Twitter 上听到了传言，然后在博客上看到了。那是心灵感应。不，那不是心灵感应，但很接近了。那就像博格人。不，不是的。那是心灵融合！好吧，也许是吧。
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那么这是什么呢？这是一只老鼠学习做某事，同时电极记录下它的每一个动作。与此同时，在另一个大陆上，另一只老鼠接收到信号进入自己的大脑……并改变了它的行为。
心灵感应？不。一个可靠的概念验证？我不确定。一个有趣的想法？绝对是。
所以我想深入研究这篇论文。我们已经知道其他一些专家对结果并不十分满意。但我将研究原因，以及一个更令人信服的实验可能是什么样的。
Pais-Vieira 等人。《用于实时共享感觉运动信息的脑-脑接口》Scientific Reports, 2013年。
那么这里实际发生了什么？每个实验都涉及两组老鼠。首先，你有你的“编码器鼠”。这些老鼠被剥夺了水分（不是非常严重，只是口渴），并被训练按压杠杆以获得水奖励（剥夺水分是杠杆按压的一种训练技术，也是最快的一种。但你也可以剥夺食物并训练食物，或者只是训练动物吃一些美味的东西，如 Crisco 或甜牛奶）。这些老鼠接受训练，直到它们在任务中达到 95% 的准确率。然后它们被植入运动皮层的电极，记录老鼠按下左或右杠杆时神经元的放电。
“解码器”鼠，它们将处于刺激的接收端，也已经接受了训练。它们被训练对运动皮层的直接刺激做出反应。一个脉冲意味着你在一个杠杆处获得水，一连串脉冲意味着你在另一个杠杆处获得水。“解码器”鼠的平均准确率已经约为 78%。
因此，为了将这两只老鼠连接起来，作者从“编码器”鼠中记录数据，并将向右或向左的信号转换为一系列信号或单个脉冲。然后，他们将该信号（无论哪个信号）传输到“解码器”鼠，并观察它会按下哪个杠杆。
他们看到的是，给予“解码器”鼠的刺激脉冲影响了它的行为。
一只未经训练且未接受刺激的老鼠将随机反应（50% 的时间它会反应在右侧杠杆上）。一只完全训练有素的老鼠（编码器）的准确率将达到 95%。一只接受过任务训练，并从另一只老鼠那里接收到它已经训练过的刺激的老鼠，其反应准确率为 64%。这明显好于 50% 的概率。但还不够好。准确率随着你给予的脉冲越多而提高，并且无论信号是训练到运动皮层（实验 1）还是感觉皮层（实验 2）都有效，应该注意的是，感觉信息的条形图结果要紧密得多。
当他们加入反馈时，事情变得更有趣了。当“解码器”鼠得到正确答案时，“编码器”鼠会得到另一个奖励。这使得“编码器”鼠提高了它的表现，从而使它发出更清晰的“信号”以供解码。不仅如此，“解码器”鼠还从经验中“学习”了。刺激它的胡须或“编码器”鼠的胡须（就像在感觉任务中，使用胡须刺激而不是光），使感觉皮层放电。因此，“解码器”鼠可能将其大脑中“编码器”鼠的信号识别为“自身”。
因此，将信号从一只老鼠转移到另一只老鼠是一个非常有趣的想法。但归根结底，这是“解码器”鼠接收到一系列或单个脉冲单元，并据此采取行动。这些脉冲可能来自另一只老鼠，也可能来自计算机。这是一组它已经训练过的脉冲。它已经知道某些脉冲序列“感觉”如何，并且知道如何相应地做出反应。因此，这不是将特定的“想法”放入另一只老鼠头脑中的那种令人惊叹的想法。相反，它是教授一种刺激，然后给予它那种刺激，只是刺激来自另一只老鼠。
他们还展示了（你可以从上面看到，正确反应与不正确反应的比率。这是一个非常重要的衡量标准，因为它有助于确定一只老鼠是否只是在随意敲击任何杠杆，而不管这个信号如何。你可以看到，随着刺激序列变得更强，“解码器”鼠的准确率提高了……但那些误差条有点大（例如，对于 61-80 微秒的刺激序列，它们在 0.5 到几乎 0.8 之间变化。它显示的是正确选择的比例，但你也可以说它们在 50% 到 80% 的时间内正确地按下了杠杆）。因此，对于某些刺激，它们真的可能只是在随意敲击杠杆。并且在刺激的低端，它们的表现比随机性更差。0-20 时，它们的准确率仅达到约 40%。对于感觉条件，尽管误差条更紧密，但准确率实际上更差。在使用的最高脉冲下，它们达到了 60% 的准确率，但要么它们没有更高，要么它们无法让老鼠表现得更好。因此，在某种程度上，刺激可能只是让动物敲击杠杆或选择开口（对于感觉任务），而不是准确地做出正确的选择。
但结果的真正问题在于结果不是特别稳健，而且这是一个非常非常简单的任务。而且这只是一个只有两个选择的任务。左或右。对或错。在更复杂的情况下呢？整个事情可能会退化为噪音。特别是考虑到……在每个实验中，每组只有 2-5 只老鼠。在第二个实验中，只有两只编码器鼠，在第一个实验中只有三只。是的，他们获得了显著的结果，但我想知道，如果你有更多具有更广泛行为范围的老鼠，结果是否会成立。单个老鼠在这类任务中往往具有非常一致的行为水平，但老鼠与老鼠之间的差异可能非常大。他们可能只有 2-3 个表现非常好的参与者，而增加动物可能会降低结果的显著性。
那么，什么可能是展示这种力量的好方法呢？我个人认为，你可能需要做更多超出运动皮层的事情，而且你肯定需要做更多超出仅仅是脉冲序列与单个脉冲的事情。我认为你可能需要研究一组神经元在特定类型训练后的同步模式，然后将该刺激匹配到另一只动物身上。例如，你可以研究一只接受过恐惧条件反射（学习在与电击相关的环境中冻结）的老鼠的神经元同步。将该模式应用到一只未经训练的老鼠身上，并寻找在情境中的冻结反应。这是一种行为和一种学习方法，已经得到广泛研究，并且定位于大脑的海马体，因此你有一个很小的区域可以处理。虽然仍然存在行为的二元性（冻结与否），但接收动物在测试之前不会接受训练，这将使发现更稳健。
一个更强大的实验可能是涉及海马体位置细胞。位置细胞是海马体中的细胞，它们在参考动物先前经历的特定位置时会放电。因此，动物在一个迷宫中，第一个左转弯会得到一个位置细胞，走廊会得到一些位置细胞，下一个右转弯等等。你可以用这些位置细胞获得非常强烈的反应，如果你可以在“解码器”鼠中形成类似的“地图”，你可能会让动物导航一个它从未见过的迷宫。这是一组更细致的行为（如此细致以至于可能还需要一段时间，恐惧条件反射可能是更早可能实现的事情），并且将真正确立范式。
但你当然可能会想，像这样的研究有什么好处呢？特别是如果它们不会使我们成为博格人？当涉及到脑-脑接口和机器-脑接口时，这是一个很好的问题。主要作者 Nicolelis 已经在机器/脑接口以及来自运动刺激的感觉反馈方面做了大量工作，这在开发神经假体时是最重要的事情。我可以看到像这样的研究被用来，也许，在未来的某一天，将大脑（例如，中风后需要重新学习的大脑）连接到计算机，并使用来自计算机的脉冲序列来重新学习诸如运动技能之类的东西。我认为这项研究可能在这方面有所帮助。这项特定研究的结果可能不是非常有力，但想法和技术都在那里。
Pais-Vieira, M., Lebedev, M., Kunicki, C., Wang, J., & Nicolelis, M. (2013). 《用于实时共享感觉运动信息的脑-脑接口》Scientific Reports, 3 DOI: 10.1038/srep01319
*我还注意到关于《科学报告》的一些有趣的事情，这篇文章就是发表在那里。在他们的网站上，他们指出他们是“严谨的——至少由一位学术界成员进行同行评审”。我喜欢开放获取方面，出版速度对我来说总是好事，但只需要一位学术界成员？这有点不寻常，特别是对于一篇如此受关注的论文而言。我假设因为他们说“至少一位”，他们可能不止一位，但通常是 2-3 位审稿人（如果论文被证明有争议，甚至更多）。我不确定这对论文可能意味着什么，可能什么也没有，但它确实引起了我的注意。