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日期: 2025-06-03 | 来源: 星海情报局 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
Pablo Villalobos的论文估计，训练大模型的数据将于2028年耗尽
对AI来说，高质量的数据，尤其是帮助其理解物理规则的多模态数据，变得尤为稀缺。
但人类的大脑，恰恰弥补了这一短板。
人类大脑整合了视觉、听觉、触觉、情绪、意图等多重信号，而这些信号在脑内是高度关联、语境化处理的。AI单纯靠摄像头、麦克风无法实现这种深度融合。
一旦人脑与AI相连，AI就能通过脑机接口，将人脑当成一个源源不断的，高质量的“数据源”。如此一来，模型或许就能突破原有的瓶颈，进化到下一个更高的阶段。
不过，尽管前景如此可观，但目前的脑机接口，在技术上还有几大难关要跨。
首先，在精准度和稳定性方面，脑机接口的核心是“听懂”大脑的神经信号。侵入式设备（像植入脑内的电极）能捕捉高精度信号，但植入后电极容易被身体组织包裹，信号会逐渐减弱，甚至失灵。
非侵入式设备（像头显或腕带）信号质量差，容易受外界干扰，精准控制复杂任务难度大。
其次，在安全性上，侵入式脑机接口需要开颅手术，植入电极或芯片，风险不小。手术可能引发感染、炎症，电极材料还得跟人体“和平共处”，否则可能引发排异反应。长期来看，电极在脑子里会不会移位、老化，或者对神经元造成损伤，都是大问题。
最后，在解码方面也是一大难关。
人的大脑有800多亿神经元，这些神经元每秒都在放电，产生电信号（脑电波）或化学信号（神经递质）。这些信号不是单一的“开关”，而是杂乱的、动态的、叠加的。
脑机接口得从这些庞大、杂乱的信号中，滤波（去掉心跳、眼动等杂音）、特征提取、再解码，同时数据流得畅通，脑机接口的信号处理要毫秒级响应，延迟超过100毫秒，用户就觉得卡。
这不仅要求算法要快，而且还要“聪明”，因为脑信号变化快，算力再强，算法不聪明也抓不住关键信号。
而应对这些挑战的思路和策略，中美两国都拿出了各自的看家本领。
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