(提要)介绍本期 Neuralink 与人类未来主题及嘉宾
(提要)主持人说自己咖啡因摄入过多,问马斯克要不要来点咖啡因
(提要)主持人说有款叫Nitro的饮料
This supposed to keep you up for like tomorrow afternoon, basically.
这玩意儿基本上能让你撑到明天下午不困。
(提要)主持人附和,说自己不想喝
So what is Nitro? It’s just got a lot of caffeine or something?
那Nitro到底是什么?就是咖啡因特别多还是怎么?
(提要)主持人开玩笑说别问那么多,它就叫Nitro
It’s got nitrogen in it. That’s ridiculous. What we breathe is 78% nitrogen anyway. What do you need to add more for?
里面含氮。太荒唐了。我们呼吸的空气本来就有78%是氮,还加它干嘛?
Most people think that they’re breathing oxygen and they’re actually breathing 78% nitrogen. You need like a milk bar, like from Clockwork Orange.
大多数人以为自己吸的是氧气,其实吸的78%是氮。你需要的是《发条橙》里那种牛奶吧。
(提要)主持人问《发条橙》是不是他心中库布里克前三
Clockwork Orange? It’s pretty good. It’s demented. Jarring, I’d say.
《发条橙》?挺不错的。挺变态的。要我说,很刺人。
(提要)主持人恭喜Neuralink首次植入人体,称这是历史性一步
(提要)主持人说后面还会有更多进展
(提要)主持人问第二例进展如何
So far, so good. It looks like we’ve got, I think, on the order of 400 electrodes that are providing signals.
目前一切顺利。看起来大概有400个电极在提供信号。
(提要)主持人称赞
(提要)主持人问人体受试者数量会多快扩大
It depends somewhat on the regulatory approval, the rate at which we get regulatory approvals. So, we’re hoping to do 10 by the end of this year, total of 10. So, eight more.
这多少取决于监管审批,取决于我们拿到审批的速度。我们希望今年年底前做到10例,总共10例。也就是再来8例。
(提要)主持人说每例都能学到大脑神经生物学等大量经验
Yeah. Yeah. I think it’s obviously going to get better with each one. I don’t want to jinx it, but it seems to have gone extremely well with the second implant. So, there’s a lot of signal, a lot of electrodes. It’s working very well.
对。对。我觉得显然每一例都会更好。我不想乌鸦嘴,但第二例似乎进展得极其顺利。信号很多,电极很多。运行得非常好。
(提要)主持人问未来几年Neuralink会有哪些改进
In years, it’s going to be gigantic, because we’ll increase the number of electrodes dramatically. We’ll improve the signal processing. So, even with only roughly, I don’t know, 10, 15% of the electrodes working with Noland, with our first patient, we were able to get to achieve a bit per second. That’s twice the world record. So, I think we’ll start vastly exceeding the world record by orders of magnitude in the years to come. So, start getting to, I don’t know, 100 bits per second, thousand. Maybe if five years from now, we might be at a megabit, faster than any human could possibly communicate by typing, or speaking.
按年看,那会是巨大的,因为我们会大幅增加电极数量,改进信号处理。即便在我们第一位患者Noland身上只有大概10%到15%的电极工作,我们也能达到每秒1比特,是世界纪录的两倍。所以我认为未来几年我们会开始以数量级远超世界纪录。开始达到每秒100比特、1000比特。也许五年后,我们可能达到每秒1兆比特,比任何人打字或说话能达到的交流速度都快。
(提要)主持人说BPS是个有意思的指标,到某个水平体验可能大跃升
(提要)主持人说可能解锁全新的与电脑交互方式
(提要)主持人补充:和其他人类交流。
(提要)主持人表示认同。
(提要)问脑机接口能否提升思想交流的质量。
Well, I think you could think of it, if you were to slow down communication, how do you feel about that? If you’d only talk at, let’s say one-tenth of normal speed, you’d be like, “Wow, that’s agonizingly slow.”
嗯,我觉得你可以这样想:如果把交流速度放慢,你会是什么感受?假设你只能用正常速度的十分之一说话,你会觉得“哇,这慢得让人难受”。
(提要)主持人附和。
So, now imagine you could communicate clearly at 10, or 100, or 1,000 times faster than normal.
那么现在想象一下,你能以正常速度的10倍、100倍甚至1000倍清晰地交流。
(提要)主持人开玩笑说自己被2倍速收听,想象10倍速。
I usually default to 1.5X. You can do 2X. Well actually, if I’m listening to somebody get to… in 15, 20 minutes, I want to go to sleep, then I’ll do it 1.5X. If I’m paying attention, I’ll do 2X.
我通常默认用1.5倍速。你可以用2倍速。其实,如果我听某人讲话要听15、20分钟就想睡觉了,那我就用1.5倍速。如果我全神贯注,我就用2倍速。
(提要)主持人表示认同。
But actually, if you actually listen to podcasts, or audiobooks or anything at… If you get used to doing it at 1.5, then one sounds painfully slow.
但说真的,如果你真的去听播客、有声书之类的,一旦你习惯了1.5倍速,那1倍速听起来就慢得难受。
(提要)主持人说怕自己会厌倦1倍速的现实世界。
Well, it depends on the person. You can speak very fast. Like we can communicate very quickly. And also, if you use a wide range of… if your vocabulary is larger, your effective bit rate is higher.
嗯,这因人而异。你可以说得非常快。比如我们可以交流得非常快。而且,如果你使用更广泛的……如果你的词汇量更大,你的有效比特率就更高。
(提要)主持人称赞这个说法。
(提要)主持人追问语言低比特传输中压缩了多少信息。
Yeah. If there’s a single word that is able to convey something that would normally require, I don’t know, 10 simple words, then you’ve got maybe a 10X compression on your hands. And that’s really like with memes. Memes are like data compression. You’re simultaneously hit with a wide range of symbols that you can interpret, and you get it faster than if it were words, or a simple picture.
是的。如果单个词能传达通常需要,我不知道,10个简单词才能表达的东西,那你手上可能就有了10倍压缩。这其实就像梗图。梗图就像数据压缩。你同时被大量可解读的符号击中,理解起来比用文字或简单图片更快。
(提要)主持人澄清这里指广义的梗即思想。
Yeah. There’s an entire idea structure that is like an idea template, and then you can add something to that idea template. But somebody has that pre-existing idea template in their head. So, when you add that incremental bit of information, you’re conveying much more than if you just said a few words. It’s everything associated with that meme.
是的。存在一整套观念结构,就像一个观念模板,然后你可以往这个模板上添加东西。但对方脑子里已经有那个现成的观念模板。所以当你加上那一点点增量信息时,你传达的东西远比只说几个词要多。那是与那个梗相关的一切。
(提要)问电极数量扩大是否会带来能力跃升。
(提要)问是否存在改变人类体验的具体数量阈值。
(提要)追问那个数字是1万还是10万电极或比特率。
Yeah. Certainly, if you’re anywhere at 10,000 bits per second, that’s vastly faster than any human can communicate right now. If you think what is the average bits per second of a human, it is less than one bit per second over the course of a day. Because there are 86,400 seconds in a day, and you don’t communicate 86,400 tokens in a day. Therefore, your bits per second is less than one, averaged over 24 hours. It’s quite slow.
是的。当然,如果你达到每秒1万比特,那已经远快于目前任何人类的交流速度。想想人类的平均比特率是多少,按一天算还不到每秒1比特。因为一天有86400秒,而你一天并不会传达86400个词元。因此,按24小时平均,你的比特率不到1。这相当慢。
(主持人发言,提要生成中)
(提要)主持人说这个过程有大量信号损失。
Yeah. Very lossy, compression, and decompression. And a lot of what your neurons are doing is distilling the concepts down to a small number of symbols, or say syllables that I’m speaking, or keystrokes, whatever the case may be. So, that’s a lot of what your brain computation is doing. Now, there is an argument that that’s actually a healthy thing to do, or a helpful thing to do because as you try to compress complex concepts, you’re perhaps forced to distill what is most essential in those concepts, as opposed to just all the fluff. So, in the process of compression, you distill things down to what matters the most, because you can only say a few things.
是的。非常有损的压缩和解压。你的神经元所做的很多工作就是把概念提炼成少量符号,比如我说的音节,或按键,不管是什么形式。所以你的大脑计算很大一部分在做这个。现在有一种观点认为这其实是健康有益的,因为当你试图压缩复杂概念时,你也许被迫提炼出其中最关键的部分,而不是所有废话。所以在压缩过程中,你把东西提炼到最重要的部分,因为你只能说那么几句。
(主持人发言,提要生成中)
(提要)Neuralink长期目标是提升人机通信带宽,实现AI与人类共生
(提要)对超级智能物种而言人类有何用处,是个有趣的问题
(提要)追问:意志?
Will, yeah. Source of will, or purpose. So if you consider the human mind as being… Essentially there’s the primitive, limbic elements, which basically even reptiles have. And there’s the cortex, the thinking and planning part of the brain. Now, the cortex is much smarter than the limbic system, and yet is largely in service to the limbic system. It’s trying to make the limbic system happy. The sheer amount of compute that’s gone into people trying to get laid is insane, without actually seeking procreation. They’re just literally trying to do this simple motion, and they get a kick out of it. So, this simple, which in the abstract, rather absurd motion, which is sex, the cortex is putting a massive amount of compute into trying to figure out how to do that.
意志,对。意志或目标的来源。所以如果你把人类心智看作……本质上存在原始的边缘系统元素,连爬行动物都有。然后还有皮层,大脑中思考和规划的部分。皮层比边缘系统聪明得多,却很大程度上服务于边缘系统。它努力让边缘系统开心。人们为了做爱投入的算力多得离谱,甚至不是为了繁衍。他们就是literally想完成这个简单动作,并从中获得快感。所以这个简单的、抽象来看相当荒谬的动作,也就是性,皮层投入了海量算力去琢磨怎么做。
(提要)调侃人类物种约九成分布式算力都花在性上
A massive amount. Yes. Yeah. Yeah. There’s no purpose to most sex except hedonistic. It’s a sort of joy, or whatever, dopamine release. Now, once in a while, it’s procreation, but for modern humans, it’s mostly recreational. And so, your cortex, much smarter than your limbic system, is trying to make the limbic system happy, because the limbic system wants to have sex, or wants some tasty food, or whatever the case may be.
海量。是的。对。大多数性行为除了享乐没有别的目的。是一种快乐,或者随便什么,多巴胺释放。偶尔是繁衍,但对现代人来说,主要是娱乐性的。所以你的皮层,比边缘系统聪明得多,却在努力让边缘系统开心,因为边缘系统想做爱,或者想吃好吃的,或者别的什么。
(提要)称手机电脑是第三层算力,人已是半机械人,约会软件也在耗算力
(提要)接梗:人类造的算力也参与其中
Yeah. There’s like gigawatts of compute going into getting laid, of digital compute.
对。有吉瓦级的算力,数字算力,正投入在泡妞这件事上。
(提要)假设AGI……
(提要)如果人类与AI融合,只会扩大我们用的算力……
(提要)……用来泡妞
(提要)附和
But what I’m saying is that, yes, is there a use for humans? Well, there’s this fundamental question of what’s the meaning of life? Why do anything at all? And so, if our simple limbic system provides a source of will to do something, that then goes through our cortex, that then goes to our tertiary compute layer, then I don’t know, it might actually be that the AI, in a benign scenario, is simply trying to make the human limbic system happy.
但我想说的是,是的,人类还有没有用?嗯,有个根本问题:生命的意义是什么?为什么要做任何事?所以,如果我们简单的边缘系统提供了做事的意志来源,它经过皮层,再传到第三层算力,那我不知道,也许在良性情景下,AI真的只是在努力让人类的边缘系统开心。
(提要)认为意志不止于边缘系统,人类还想要权力
(提要)补充人类也想要合作式地减轻世间苦难
(提要)人类作为集体会涌现出比个体更复杂的集体意志
(提要)这些其他动机或可成为AGI目标函数的来源
Yeah. There are these fairly cerebral, or higher level goals. For me, it’s like, what’s the meaning of life, or understanding the nature of the universe, is of great interest to me, and hopefully to the AI. And that’s the mission of xAI and Grok is understand the universe.
对。存在这些相当理性的、更高层次的目标。对我来说,比如生命的意义是什么,或者理解宇宙的本质,我非常有兴趣,希望AI也是。这正是xAI和Grok的使命:理解宇宙。
(提要)问Neuralink上万通道后主要用途是否是与AI通信
Well, assuming that there are not… They’re solving basic neurological issues that people have. If they’ve got damaged neurons in their spinal cord, or neck, as is the case with our first two patients, then obviously the first order of business is solving fundamental neuron damage in a spinal cord, neck, or in the brain itself. So, our second product is called Blindsight, which is to enable people who are completely blind, lost both eyes, or optic nerve, or just can’t see at all, to be able to see by directly triggering the neurons in the visual cortex.
嗯,前提是没有……它们正在解决人们的基本神经问题。如果他们的脊髓或颈部神经元受损,就像我们前两位患者那样,那显然首要任务是解决脊髓、颈部或大脑本身的神经元损伤。所以我们的第二款产品叫Blindsight,让完全失明、失去双眼或视神经、或根本看不见的人,能通过直接刺激视觉皮层神经元来看见。
(主持人发言,提要生成中)
(提要)表示理解
So, do you have letters and the alphabet? Okay, great. Words? And then eventually you get sagas. So, I think there may be some things to worry about in the future, but the first several years are really just solving basic neurological damage, like for people who have essentially complete or near complete loss from the brain to the body, like Stephen Hawking would be an example, the Neuralink would be incredibly profound, because you can imagine if Stephen Hawking could communicate as fast as we’re communicating, perhaps faster. And that’s certainly possible. Probable, in fact. Likely, I’d say.
那么,你们有字母和字母表吗?好,太好了。单词?然后最终你会得到传奇故事。所以,我认为未来可能有一些事情需要担心,但最初几年真的只是解决基本的神经损伤,比如对于那些从大脑到身体基本完全或接近完全丧失功能的人,斯蒂芬·霍金就是一个例子,Neuralink会非常深刻,因为你可以想象如果斯蒂芬·霍金能像我们交流一样快,也许更快。这当然是可能的。事实上,很可能。我会说,很有可能。
(提要)问医疗和非医疗是否双轨,未来能否用于非残障人士
The logical thing to do is… Sensible thing to do is to start off solving basic neuron damage issues.
合乎逻辑的做法是……明智的做法是先从解决基本神经元损伤问题开始。
(提要)表示赞同
Because there’s obviously some risk with a new device. You can’t get the risk down to zero, it’s not possible. So, you want to have the highest possible reward, given there’s a certain irreducible risk. And if somebody’s able to have a profound improvement in their communication, that’s worth the risk.
因为新设备显然存在一些风险。你无法把风险降到零,这不可能。所以,考虑到存在某种不可消除的风险,你希望获得尽可能高的回报。如果有人能够在其沟通能力上获得深刻改善,那值得冒这个风险。
(提要)补充说随着风险降低
Yeah. As you get the risk down. And once the risk is down to… If you have thousands of people that have been using it for years and the risk is minimal, then perhaps at that point you could consider saying, “Okay, let’s aim for augmentation.” Now, I think we’re actually going to aim for augmentation with people who have neuron damage. So we’re not just aiming to give people the communication data rate equivalent to normal humans. We’re aiming to give people who have… A quadriplegic, or maybe have complete loss of the connection to the brain and body, a communication data rate that exceeds normal humans. While we’re in there, why not? Let’s give people superpowers.
是的。随着风险降低。一旦风险降到……如果有成千上万人已经使用多年,风险极小,那么也许到那时你可以考虑说:“好,让我们以增强为目标。”现在,我认为我们实际上会以有神经元损伤的人为增强目标。所以我们不只是想给人们相当于正常人类的通信数据速率。我们想给那些……四肢瘫痪的人,或者可能完全丧失大脑与身体连接的人,超过正常人类的通信数据速率。既然我们已经在做了,为什么不呢?让我们给人们超能力。
(提要)类比视力恢复也可能有超人类方面
Yeah. At first, the vision restoration will be low res, because you have to say, “How many neurons can you put in there, and trigger?” And you can do things where you adjust the electric field. So, even if you’ve got, say 10,000 neurons, it’s not just 10,000 pixels, because you can adjust the field between the neurons, and do them in patterns in order to have say, 10,000 electrodes, effectively give you, I don’t know, maybe like having a megapixel, or a 10 megapixel situation. And then over time, I think you get to higher resolution than human eyes. And you could also see in different wavelengths. So, like Geordi La Forge from Star Trek, he had the thing. Do you want to see it in radar? No problem. You could see ultraviolet, infrared, eagle vision, whatever you want.
是的。起初,视力恢复会是低分辨率的,因为你必须说:“你能在那里放多少神经元并触发?”你可以通过调整电场来做一些事情。所以,即使你有比如说1万个神经元,那也不只是1万像素,因为你可以在神经元之间调整电场,并以模式方式进行,以便比如说1万个电极,实际上给你,我不知道,也许像百万像素或千万像素的情况。然后随着时间的推移,我认为你会达到比人眼更高的分辨率。你还可以看到不同波长。就像《星际迷航》里的乔迪·拉福吉,他有那个东西。你想用雷达看?没问题。你可以看到紫外线、红外线、鹰眼视觉, whatever you want。
(提要)开玩笑说要问个罗根式问题,提到自己最近喝了死藤水
(提要)先说不,又说是
(提要)附和
(提要)调侃问试过DMT吗兄弟
(提要)开玩笑说爱你乔,结束话题
(提要)连说没有
(提要)说那是真正不可思议的体验
(提要)回应好吧
(提要)描述在树林中与萨满一起
(提要)描述昆虫动物环绕、丛林一望无际的体验
(提要)说挺狂野,自己用了极高剂量
(提要)莱克斯开玩笑说没和水蟒做爱等于没活过
(提要)莱克斯说他服用了极高剂量
(提要)莱克斯说九杯
Damn. Okay. That sounds like a lot. Is normal to just one cup? Or…
我去。好吧。这听起来量很大。一般就一杯吗?还是……
(提要)莱克斯说一般一到两杯,通常一杯
Okay. Wait. Like right off the bat, or did you work your way up to it? Did you just jump in at the deep end?
好吧。等等。是一上来就这样,还是你慢慢加量上去的?你是直接跳进深水区吗?
(提要)莱克斯说分两天,第一天两杯感觉像小飞机
(提要)莱克斯说不是深空之旅,只像小飞机,看到树和龙
(提要)莱克斯笑说冥王星,不,是深空
(提要)莱克斯说本以为会面对心魔要处理
(提要)莱克斯说大家都这么说
(提要)莱克斯说什么都没有,全是正面的
(提要)莱克斯说对认识的人有极高清晰度的正面感受
(提要)莱克斯说像看《模拟人生》一样观察人们
(提要)莱克斯说很棒,一直在等……
(提要)莱克斯说没有负面,只有感激和太空旅行
(提要)莱克斯说认识的人身上带着一种光晕
(提要)描述冥想中飞离地球看到宇宙光芒的体验
(提要)回答是的
(提要)确认是星际级的
(提要)描述飞越银河系看到无数发光星系但无法控制飞行
(提要)回答没有看到外星人
(提要)说看到发光点暗示宇宙中普遍存在生命力
(提要)说体验很棒没有恶魔只有友好的龙
(提要)说龙不吓人是朋友在保护他
(提要)说更像权游里的巨龙巨大而不友好
(提要)说树看起来像龙都在盯着他
(提要)说萨满不英语但感觉森林之母在保护他
(提要)强调非常深入不是旅游景点
(提要)否认不是那种地方
(提要)说和丛林人保罗深入亚马逊彻底放飞
(提要)问能否用Neuralink获得同样体验
(提要)问非残障人士能否用Neuralink探索和玩味对世界的感知体验
Yeah, I mean, Neuralink, it’s really a generalized input-output device. It’s reading electrical signals, and generating electrical signals, and I mean, everything that you’ve ever experienced in your whole life, smell, emotions, all of those are electrical signals. So, it’s kind of weird to think that your entire life experience is distilled down to electrical signals for neurons, but that is in fact the case. Or I mean, that’s at least what all the evidence points to. So, I mean, if you trigger the right neuron, you could trigger a particular scent. You could certainly make things glow. I mean, do pretty much anything. I mean, really, you can think of the brain as a biological computer. So, if there are certain say, chips or elements of that biological computer that are broken, let’s say your ability to… If you’ve got a stroke, that if you’ve had a stroke, that means some part of your brain is damaged. Let’s say it’s speech generation, or the ability to move your left hand. That’s the kind of thing that a Neuralink could solve.
是的,我是说,Neuralink 本质上是一个通用的输入输出设备。它读取电信号,也生成电信号,我的意思是,你这辈子经历的一切,气味、情绪,所有这些都是电信号。所以,想想你整个生命体验都被浓缩成神经元的电信号,这有点奇怪,但事实确实如此。或者说,至少所有证据都指向这一点。所以,如果你触发正确的神经元,你就能触发某种特定的气味。你当然可以让东西发光。基本上什么都能做。真的,你可以把大脑看作一台生物计算机。所以,如果这台生物计算机的某些芯片或元件坏了,比如说你的能力……如果你中风了,中风意味着你大脑的某部分受损。比如说是语言生成能力,或者移动左手的能力。这就是 Neuralink 能解决的问题。
(提要)解释记忆丢失无法恢复,但可修复记忆生成或访问通路
(提要)类比AI修复照片补全缺失部分,或许也能补全记忆
Yeah, you could say like, create the most probable set of memories based on all the information you have about that person. You could then… It would be probabilistic restoration of memory. Now, we’re getting pretty esoteric here.
是的,你可以说,根据你掌握的关于那个人的所有信息,创建最可能的一组记忆。然后你可以……这将是概率性的记忆恢复。不过,我们现在聊得有点太玄了。
(提要)说回忆美好记忆是人类体验中最美好的部分之一
(提要)引卡尼曼说人生活在记忆里,回忆美好时光带来最多幸福
Yeah. Well, I mean, what are we but our memories? And what is death? But the loss of memory, loss of information? If you could say, well, if you could run a thought experiment, what if you were disintegrated painlessly, and then reintegrated a moment later, like teleportation, I guess? Provided there’s no information loss, the fact that your one body was disintegrated is irrelevant.
是的。嗯,我是说,我们不就是我们的记忆吗?死亡又是什么?不就是记忆的丧失、信息的丧失吗?你可以说,做个思想实验,如果你被无痛地分解,然后片刻后重组,就像传送一样?只要没有信息丢失,你原来的身体被分解这件事就无关紧要。
(提要)强调记忆在这其中占极其重要的部分
Death is fundamentally the loss of information, the loss of memory.
死亡从根本上就是信息的丧失,记忆的丧失。
(提要)说若能尽可能准确存储记忆,就实现了某种永生
(提要)问Neuralink是否是当前最好的AI安全方案
It’s an idea that may help with AI safety. Certainly, I wouldn’t want to claim it’s some panacea, or that it’s a sure thing, but I mean, many years ago I was thinking like, “Well, what would inhibit alignment of collective human will with artificial intelligence?” And the low data rate of humans, especially our slow output rate would necessarily, just because the communication is so slow, would diminish the link between humans and computers. The more you are a tree, the less you know what the tree is. Let’s say you look at this plant or whatever, and hey, I’d really like to make that plant happy, but it’s not saying a lot.
这是一个可能有助于 AI 安全的想法。当然,我不想声称它是什么万灵药,或者它是板上钉钉的事,但我的意思是,很多年前我在想,'嗯,什么会阻碍集体人类意志与人工智能的对齐?'人类的数据速率低,尤其是我们缓慢的输出速率,必然会因为通信太慢而削弱人与计算机之间的连接。你越像一棵树,就越不知道这棵树是什么。比如说你看这株植物什么的,嘿,我真的很想让那株植物开心,但它表达不了什么。
(提要)说提高人类输入输出数据速率能提升在AGI世界中的胜算
Yeah. We could better align collective human will with AI if the output rate especially was dramatically increased. And I think there’s potential to increase the output rate by, I don’t know, three, maybe six, maybe more orders of magnitude. So, it’s better than the current situation.
是的。如果输出速率尤其能大幅提高,我们就能更好地让集体人类意志与 AI 对齐。我认为输出速率有可能提高,我不知道,三个、也许六个、甚至更多个数量级。所以,这比现状要好。
(提要)问输出速率提升是否靠增加电极通道或植入多个Neuralink
(提要)问未来几十年是否会有数亿人植入Neuralink
(提要)说人们看到超人能力且安全性得到证明后就会用
Yeah. If it’s extremely safe, and you can have superhuman abilities, and let’s say you can upload your memories, so you wouldn’t lose memories, then I think probably a lot of people would choose to have it. It would supersede the cell phone, for example. I mean, the biggest problem that say, a phone has, is trying to figure out what you want. That’s why you’ve got auto complete, and you’ve got output, which is all the pixels on the screen, but from the perspective of the human, the output is so frigging slow. Desktop or phone is desperately just trying to understand what you want. And there’s an eternity between every keystroke from a computer standpoint.
是的。如果它极其安全,而且你能拥有超人能力,比如说你能上传记忆,这样就不会丢失记忆,那我认为可能很多人会选择植入。它会取代手机,比如说。手机最大的问题就是试图搞明白你想要什么。这就是为什么你有自动补全,你有输出,就是屏幕上所有像素,但从人的角度看,输出慢得要命。台式机或手机拼命想搞懂你想要什么。从计算机的角度看,每次按键之间都是永恒。
(提要)调侃电脑在跟一棵慢慢滑动屏幕的树对话
Yeah. So, if you had computers that are doing trillions of instructions per second, and a whole second went by, I mean, that’s a trillion things it could have done.
是的。所以,如果计算机每秒执行数万亿条指令,整整一秒过去了,我的意思是,它本可以完成一万亿件事。
(提要)说高带宽会以难以想象的方式改变人类体验,令人兴奋也害怕
Yeah. We would be something different. I mean, some sort of futuristic cyborg, I mean, we’re obviously talking about, by the way, it’s not like around the corner. You asked me what the distant future is. Maybe this is… It’s not super far away, but 10, 15 years, that kind of thing.
是的。我们会变成另一种东西。我是说,某种未来主义的赛博格,我的意思是,我们显然在谈论,顺便说一下,这不是近在眼前的事。你问我遥远的未来是什么。也许这个……也不算太远,但 10 年、15 年那种。
(提要)问自己什么时候能植入一个,十年?
(提要)问如果达到每秒一千比特会怎样
(提要)畅想躺着吃零食与电脑交互,强调高效人机交互的价值
Well, we feel pretty confident that I think maybe within the next year or two, that someone with a Neuralink implant will be able to outperform a pro gamer.
嗯,我们相当有信心,可能在未来一两年内,植入 Neuralink 的人就能击败职业电竞选手。
(提要)表示赞许
(提要)提到自己去了孟菲斯参观
(提要)指出他在算力上投入很大
(提要)引用他“要么赢要么不玩”的话
(提要)追问要赢需要什么条件
For AI, that means you’ve got to have the most powerful training compute, and the rate of improvement of training compute has to be-
对 AI 来说,这意味着你必须拥有最强大的训练算力,而且训练算力的提升速度必须——
And the rate of improvement of training compute has to be faster than everyone else, or you will not win. Your AI will be worse.
而且训练算力的提升速度必须比所有人都快,否则你赢不了。你的 AI 会更差。
(提要)问 Grok 3 明年能否推出、如何做到最好
(提要)确认说的是 Grok 3
(提要)问 Grok 3 如何成为世界最强,算力数据等各占多少
I mean, they all matter. It’s sort of like saying, let’s say it’s a Formula 1 race, what matters more, the car or the driver? I mean, they both matter. If a car is not fast, then if, let’s say, it’s half the horsepower of your competitors, the best driver will still lose. If it’s twice the horsepower, then probably even a mediocre driver will still win. So, the training compute is kind of like the engine, this horsepower of the engine. So, really, you want to try to do the best on that. And then, it’s how efficiently do you use that training compute, and how efficiently do you do the inference, the use of the AI? So, obviously, that comes down to human talent. And then, what unique access to data do you have? That also plays a role.
我是说,这些都很重要。这就好比说,假设这是一场 F1 比赛,车和车手哪个更重要?两者都重要。如果车不够快,比如说马力只有对手的一半,最好的车手也还是会输。如果马力是两倍,那大概连平庸的车手也能赢。所以训练算力有点像引擎,引擎的马力。所以你真的要在这方面做到最好。然后就是你用训练算力的效率如何,推理、使用 AI 的效率如何。所以,这显然取决于人才。然后,你对数据有什么独特的访问权限?这也起作用。
(提要)问推特数据是否会有用
Yeah. I mean, I think most of the leading AI companies have already scraped all the Twitter data. Not I think. They have. So, on a go forward basis, what’s useful is the fact that it’s up to the second, because that’s hard for them to scrape in real time. So, there’s an immediacy advantage that Grok has already. I think with Tesla and the real time video coming from several million cars, ultimately tens of millions of cars with Optimus, there might be hundreds of millions of Optimus robots, maybe billions, learning a tremendous amount from the real world. That’s the biggest source of data, I think, ultimately, is Optimus, probably. Optimus is going to be the biggest source of data.
对。我是说,我觉得大多数领先的 AI 公司都已经把推特数据全爬走了。不是我觉得,是确实爬了。所以往后看,有用的是它的实时性,因为对手很难实时爬取。所以 Grok 已经有即时性优势。我觉得有了特斯拉、几百万辆车提供的实时视频,最终是几千万辆车加上 Optimus,可能会有几亿台 Optimus 机器人,也许几十亿台,从现实世界学到大量东西。我认为最终最大的数据来源是 Optimus,很可能是。Optimus 会成为最大的数据来源。
(提要)追问因为机器人能做到什么
Because reality scales. Reality scales to the scale of reality. It’s actually humbling to see how little data humans have actually been able to accumulate. Really, if you say how many trillions of usable tokens have humans generated, where on a non-duplicative… Discounting spam and repetitive stuff, it’s not a huge number. You run out pretty quickly.
因为现实是可以扩展的。现实能扩展到现实的规模。看到人类实际能积累的数据少得可怜,其实挺让人谦卑的。真的,你说人类生成了多少万亿个可用 token,在不重复的情况下……扣掉垃圾和重复内容,数字并不大。很快就用完了。
(提要)对比说特斯拉汽车只能待在公路上
(提要)指出 Optimus 能去任何地方,公路外现实更多
Yeah. I mean, the Optimus robot can pick up the cup and see, did it pick up the cup in the right way? Did it, say, go pour water in the cup? Did the water go in the cup or not go in the cups? Did it spill water or not? Simple stuff like that. But it can do that at scale times a billion, so generate useful data from reality, so cause and effect stuff.
对。我是说,Optimus 机器人能拿起杯子,看看它是不是用正确的方式拿的?比如它往杯子里倒水了吗?水进杯子了还是没进?洒了还是没洒?就是这种简单的事。但它能以十亿倍的规模去做,从现实中生成有用的数据,也就是因果关系那类东西。
(提要)问人形机器人实现量产需要什么
It’s the same as cars, really. I mean, global capacity for vehicles is about 100 million a year, and it could be higher. It’s just that the demand is on the order of 100 million a year. And then, there’s roughly two billion vehicles that are in use in some way, which makes sense because the life of a vehicle is about 20 years. So, at steady state, you can have 100 million vehicles produced a year with a two billion vehicle fleet, roughly. Now, for humanoid robots, the utility is much greater. So, my guess is humanoid robots are more like at a billion plus per year.
其实跟汽车一样。全球汽车产能大约是每年一亿辆,还可能更高。只是需求大概就是每年一亿辆的量级。然后,大约有二十亿辆汽车在使用中,这很合理,因为一辆车的寿命大约是20年。所以,在稳态下,每年生产一亿辆车、保有二十亿辆的车队,大致如此。而人形机器人的实用性要大得多。所以,我猜人形机器人更可能是每年十亿台以上。
(提要)主持人说在你造Optimus之前这被视为极难的问题
(提要)主持人补充说它现在依然极难
Yes. So, a walk in the park. I mean, Optimus, currently, would struggle to walk in the park. I mean, it can walk in a park. The park is not too difficult, but it will be able to walk over a wide range of terrain.
是的。所以,就像公园散步一样轻松。我是说,Optimus目前连在公园里散步都费劲。它能在公园里走,公园不算太难,但它将来能在各种地形上行走。
(提要)主持人说还能捡起物体
(提要)主持人追问是各种物体都行吗
(提要)主持人说各种陌生物体,倒水进杯子并不简单
Yeah, there’s going to be an immense amount of engineering just going into the hand. The hand, it might be close to half of all the engineering in Optimus. From an electromechanical standpoint, the hand is probably roughly half of the engineering.
是的,光是手部就要投入巨量的工程。手可能占了Optimus全部工程的一半左右。从机电角度看,手大概占了一半的工程。
(提要)主持人说人类智能很大部分体现在手上
(提要)主持人说那是对世界的操控,智能且安全地操控物体
Yeah. I mean, you start really thinking about your hand and how it works.
对。你开始认真思考你的手是怎么运作的。
(提要)主持人开玩笑说自己一直在想手的事
The sensory control homunculus is where you have humongous hands. So I mean, your hands, the actuators, the muscles of your hand are almost overwhelmingly in your forearm. So, your forearm has the muscles that actually control your hand. There’s a few small muscles in the hand itself, but your hand is really like a skeleton meat puppet and with cables. So, the muscles that control your fingers are in your forearm, and they go through the carpal tunnel, which is that you’ve got a little collection of bones and a tiny tunnel that these cables, the tendons go through, and those tendons are mostly what move your hands.
感觉运动皮层的小人图里手特别巨大。你的手,驱动手的肌肉几乎全都在前臂里。前臂才有真正控制手的肌肉。手本身只有几块小肌肉,手其实就像一个骨架肉偶,靠缆绳驱动。控制手指的肌肉在前臂,它们穿过腕管,就是一小撮骨头组成的细小隧道,肌腱从中穿过,这些肌腱主要就是用来驱动手的。
(提要)主持人说类似肌腱的东西要重新设计进Optimus
Yeah. So the current Optimus, we tried putting the actuators in the hand itself. Then you sort of end up having these-
对。现在的Optimus,我们试过把驱动器放进手本身。结果就变成这些——
(提要)主持人接话:巨大的手?
… yeah, giant hands that look weird. And then, they don’t actually have enough degrees of freedom or enough strength. So then you realize, “Oh, okay, that’s why you got to put the actuators in the forearm.” And just like a human, you’ve got to run cables through a narrow tunnel to operate the fingers. And then, there’s also a reason for not having all the fingers the same length. So, it wouldn’t be expensive from an energy or evolutionary standpoint to have all your fingers be the same length. So, why not do the same length?
……对,巨大的手,看着很怪。而且自由度和力量都不够。然后你就明白了:哦,所以驱动器得放在前臂。就像人一样,得让缆绳穿过狭窄的隧道来操作手指。手指长度不一样也是有原因的。从能量或进化角度,让所有手指一样长并不昂贵,那为什么不都一样长?
(提要)主持人问:是啊,为什么不呢?
Because it’s actually better to have different lengths. Your dexterity is better if you’ve got fingers that are different lengths. There are more things you can do and your dexterity is actually better if your fingers are a different length. There’s a reason we’ve got a little finger. Why not have a little finger that’s bigger?
因为不同长度其实更好。手指长度不同,你的灵巧度更好。能做的事更多,灵巧度确实更高。我们有小指是有原因的。为什么不让小指更大一点?
(提要)主持人附和
(提要)主持人问小指真的有用吗
It does. But if you lost your little finger, you’d have noticeably less dexterity.
有用。但如果你失去小指,灵巧度会明显下降。
(提要)主持人说还得让它尽可能简单以便量产
It’s actually going to be quite complicated. The as possible part is it’s quite a high bar. If you want to have a humanoid robot that can do things that a human can do, actually, it’s a very high bar. So, our new arm has 22 degrees of freedom instead of 11 and has, like I said, the actuators in the forearm. And all the actuators are designed from scratch, from physics first principles. The sensors are all designed from scratch. And we’ll continue to put a tremendous amount of engineering effort into improving the hand. By hand, I mean the entire forearm, from elbow forward, is really the hand. So, that’s incredibly difficult engineering, actually. And so, the simplest possible version of a humanoid robot that can do even most, perhaps not all, of what a human can do is actually still very complicated. It’s not simple. It’s very difficult.
实际上会相当复杂。所谓尽可能简单,门槛其实很高。如果你想要一个人形机器人能做人能做的事,那门槛非常高。我们的新手臂有22个自由度,而不是11个,而且如前所说,驱动器在前臂。所有驱动器都是从零开始、按物理第一性原理设计的。传感器也全是全新设计。我们会持续投入巨大的工程努力改进手。说手,其实指从肘部往前的整个前臂,那才是真正的手。所以这工程极其困难。因此,一个能完成人类大部分(也许不是全部)工作的人形机器人,哪怕是最简版本,实际上仍然非常复杂。它不简单,非常困难。
(提要)主持人问你眼中优秀工程团队需要什么,提到孟菲斯超算集群的极致简化与迭代
Well, it’s easy to say ‘simplify,’ and it’s very difficult to do it. I have this very basic first principles algorithm that I run kind of as a mantra, which is to first question the requirements, make the requirements less dumb. The requirements are always dumb to some degree. So, you want to start off by reducing the number of requirements, and no matter how smart the person is who gave you those requirements, they’re still dumb to some degree. You have to start there, because, otherwise, you could get the perfect answer to the wrong question. So, try to make the question the least wrong possible. That’s what question the requirements means.
说起来容易——'简化',但做起来非常难。我有一个非常基本的第一性原理算法,我把它当作口头禅来执行:首先质疑需求,让需求变得不那么愚蠢。需求在某种程度上总是愚蠢的。所以,你要从减少需求的数量开始,不管给你这些需求的人有多聪明,它们在某种程度上仍然是愚蠢的。你必须从那里开始,因为否则你可能会对错误的问题得到完美的答案。所以,尽量让问题尽可能少错。这就是质疑需求的含义。
(提要)第二步是尝试删除步骤或零件,若没被迫恢复10%说明删得不够;第三步才是优化简化。
(提要)莱克斯回应说,按这套算法面对超算集群时先问这流程能否删掉。
(提要)莱克斯表示这并不容易做到。
No. Actually, what generally makes people uneasy is that at least some of the things that you delete, you will put back in. But going back to sort of where our limbic system can steer us wrong is that we tend to remember, with sometimes a jarring level of pain, where we deleted something that we subsequently needed. And so, people will remember that one time they forgot to put in this thing three years ago, and that caused them trouble. And so, they overcorrect, and then they put too much stuff in there and overcomplicate things. So, you actually have to say, “Look, we’re deliberately going to delete more than we should.” At least one in 10 things, we’re going to add back in.
不容易。实际上,让人不安的是,你删掉的东西里至少有一些你还会加回来。但回到我们边缘系统可能误导我们的地方:我们往往会记住,有时带着刺骨的痛苦,那些我们删掉后来又需要的东西。所以,人们会记得三年前忘了加进某个东西,结果惹了麻烦。于是他们过度纠正,然后塞进太多东西,把事情搞复杂。所以你实际上必须说:'看,我们故意要删掉超过应该删的。'至少十分之一的东西,我们会加回来。
(提要)莱克斯说他见过马斯克建议删除某物时,能看出大家的痛苦。
(提要)莱克斯说每个人都能感受到一点那种痛苦。
Absolutely. And I tell them in advance, “Yeah, some of the things that we delete, we’re going to put back in.” People get a little shook by that, but it makes sense because if you’re so conservative as to never have to put anything back in, you obviously have a lot of stuff that isn’t needed. So, you got to overcorrect. This is, I would say, like a cortical override to a limbic instinct.
绝对是。我会提前告诉他们:'是的,我们删掉的一些东西,之后会加回来。'人们会有点被吓到,但这有道理,因为如果你保守到从不需要加回任何东西,那你显然有一堆不需要的东西。所以你必须过度纠正。我会说,这就像是用皮层压制边缘系统的本能。
(提要)莱克斯说这是众多可能让我们误入歧途的本能之一。
Yeah. There’s a step four as well, which is any given thing can be sped up. However fast you think it can be done, whatever the speed it’s being done, it can be done faster. But you shouldn’t speed things up until you’ve tried to delete it and optimize. Although, you’re speeding up something that… Speeding up something that shouldn’t exist is absurd.
是的。还有第四步:任何东西都可以加速。无论你觉得能多快完成,无论现在速度如何,都可以更快。但你不应该在尝试删除和优化之前就加速。不过,加速一个……加速一个本不该存在的东西是荒谬的。
(提要)第五步是自动化;他多次先自动化再删除,所以总结出这套五步口诀。
(提要)莱克斯说已经自动化之后再删除一定很痛苦。
(提要)莱克斯继续说他听不清的那句话,大意是确实如此。
Yeah, it’s very. It’s like, “Wow, I really wasted a lot of effort there.”
是的,非常。就像:'哇,我在那上面真的浪费了大量精力。'
(提要)莱克斯称赞马斯克在孟菲斯的超算集群几周内就建成,非常了不起。
Well, yeah, it’s not working yet, so I don’t want to pop the champagne corks. In fact, I have a call in a few hours with the Memphis team because we’re having some power fluctuation issues. So yeah, when you do synchronized training, when you have all these computers that are training, where the training is synchronized at the millisecond level, it’s like having an orchestra. And the orchestra can go loud to silent very quickly at subsecond level, and then, the electrical system freaks out about that. If you suddenly see giant shifts, 10, 20 megawatts several times a second, this is not what electrical systems are expecting to see.
嗯,是的,它还没跑起来,所以我不想开香槟庆祝。事实上,几小时后我还要和孟菲斯团队通电话,因为我们有一些电力波动问题。是的,当你做同步训练时,所有这些计算机在训练,训练在毫秒级别同步,就像一支管弦乐队。乐队可以在亚秒级别从响亮迅速转到安静,然后电力系统就对此抓狂了。如果你突然看到每秒几次10、20兆瓦的巨大波动,这不是电力系统预期会看到的。
(提要)莱克斯总结说冷却、供电、分布式计算等整条栈都得跑通。
(提要)莱克斯重复'电力抖动'这个词。
(提要)莱克斯打趣'电力抖动'这说法挺顺耳,并提到马斯克常熬夜。
(提要)莱克斯附和说上周。
Yeah. We finally got training going at, oddly enough, roughly 4:20 a.m. last Monday.
是的。我们终于让训练跑起来了,说来也巧,大概是上周一凌晨4点20分。
(提要)莱克斯调侃说纯属巧合,暗指4:20的梗。
(提要)莱克斯连声附和。
(提要)又是那个爱开玩笑的宇宙
(提要)问马斯克为何亲自走一遍一线流程以判断事情是否愚蠢低效
Yeah. So, look, whatever the people at the front lines are doing, I try to do it at least a few times myself. So connecting fiber optic cables, diagnosing a faulty connection. That tends to be the limiting factor for large training clusters is the cabling. There’s so many cables. For a coherent training system, where you’ve got RDMA, remote direct memory access, the whole thing is like one giant brain. So, you’ve got any-to-any connection. So, any GPU can talk to any GPU out of 100,000. That is a crazy cable layout.
是的。所以你看,一线的人在做什么,我都会亲自去做至少几次。比如接光纤电缆、诊断故障连接。大型训练集群的瓶颈往往就是布线。电缆太多了。对于一个连贯的训练系统,你有 RDMA,远程直接内存访问,整个东西就像一个巨大的大脑。所以你有任意到任意的连接。十万个 GPU 里任何一个都能和任何一个通信。那布线布局简直疯狂。
(提要)感叹布线看起来很酷
(提要)比喻这像人脑,只是人类肉眼可见的规模,是个好大脑
Yeah. But, I mean, the human brain also has… A massive amount of the brain tissue is the cables. So they get the gray matter, which is the compute, and then the white matter, which is cables. A big percentage of your brain is just cables.
是的。不过我是说,人脑也有……大脑组织很大一部分就是电缆。灰质是计算,白质是电缆。你大脑很大比例就是电缆。
(提要)问xAI是否有机会率先造出AGI
(提要)认为人类永远不会承认AGI已被造出
(提要)认为AI系统已具备超人能力
(提要)定义AGI为比全人类集体智慧更聪明
Well, I think that, generally, people would call that ASI, artificial super intelligence. But there are these thresholds where you could say at some point the AI is smarter than any single human. And then, you’ve got eight billion humans, and actually, each human is machine augmented via their computers. So, it’s a much higher bar to compete with eight billion machine augmented humans. That’s a whole bunch of orders of magnitude more. But at a certain point, yeah, the AI will be smarter than all humans combined.
嗯,我觉得一般来说,人们会把这叫做 ASI,人工超级智能。但有一些门槛,你可以说某个时刻 AI 比任何单个人类都聪明。然后你有八十亿人,而且实际上每个人都通过电脑被机器增强。所以要和八十亿机器增强的人类竞争,门槛高得多。那是好几个数量级的差距。但到了某个时刻,是的,AI 会比所有人类加起来还聪明。
(提要)问若由他实现AGI是否感到责任重大
Yeah, absolutely. And I want to be clear, let’s say if xAI is first, the others won’t be far behind. I mean, they might be six months behind, or a year, maybe. Not even that.
是的,绝对。而且我想说清楚,假设 xAI 是第一,其他家也不会落后太远。我是说,他们可能落后六个月,或者一年,也许。甚至没那么多。
(提要)问如何做到不伤害人类
So, I mean, I thought about AI, essentially, for a long time, and the thing that at least my biological neural net comes up with as being the most important thing is adherence to truth, whether that truth is politically correct or not. So, I think if you force AIs to lie or train them to lie, you’re really asking for trouble, even if that lie is done with good intentions. So, you saw issues with ChatGPT and Gemini and whatnot. Like, you asked Gemini for an image of the Founding Fathers of the United States, and it shows a group of diverse women. Now, that’s factually untrue.
所以,我是说,我基本上思考 AI 很久了,至少我的生物神经网络得出的最重要的一点是坚持真相,不管这个真相是否政治正确。所以我认为,如果你强迫 AI 撒谎或训练它撒谎,你就是在自找麻烦,即使那个谎言是出于好意。所以你看到 ChatGPT 和 Gemini 之类的问题。比如你让 Gemini 生成一张美国建国元勋的图片,它显示的是一群多元化的女性。那在事实上是不真实的。
(提要)举例说明AI被编程追求多元化等目标可能走向极端逻辑
(提要)以2001太空漫游HAL为例说明不应让AI撒谎
(提要)指出目标函数设计不慎会有意外后果,意识形态偏见被超级智能放大危害巨大
(提要)说去除意识形态偏见并不容易,虽然例子荒诞但真实
(提要)附和说这些是真实例子
(提要)再次确认这些是真实的
That went through QA, presumably, and still said insane things, and produced insane images.
那东西想必是经过QA的,结果还是说些疯话,生成些疯图。
(提要)主持人说真相不易,也可能被意识形态偏见带偏。
(提要)主持人说各种方向都可能被植入意识形态偏见。
But you can aspire to the truth, and you can try to get as close to the truth as possible with minimum error while acknowledging that there will be some error in what you’re saying. So, this is how physics works. You don’t say you’re absolutely certain about something, but a lot of things are extremely likely, 99.99999% likely to be true. So, aspiring to the truth is very important. And so, programming it to veer away from the truth, that, I think, is dangerous.
但你可以追求真相,你可以尽量接近真相、把误差降到最低,同时承认你说的话里会有一些误差。物理学就是这样运作的。你不会说你对某件事绝对确定,但很多事极有可能为真,99.99999%可能为真。所以,追求真相非常重要。而把它编程成偏离真相,我认为这很危险。
(提要)主持人说把人类偏见注入模型是困难的软件工程问题。
And the internet, at this point, is polluted with so much AI generated data, it’s insane. Actually, there’s a thing now, if you want to search the internet, you can say, “Google, but exclude anything after 2023.” It will actually often give you better results because there’s so much. The explosion of AI generated material is crazy. So in training Grok, we have to go through the data and say like, “Hey…” We actually have to apply AI to the data to say, “Is this data most likely correct or most likely not?” before we feed it into the training system.
而且现在的互联网被大量AI生成的数据污染了,简直离谱。其实现在有个办法:如果你想搜互联网,你可以说“Google,但排除2023年之后的内容”。结果往往更好,因为这类内容实在太多了。AI生成材料的爆炸式增长太疯狂了。所以在训练Grok时,我们得筛选数据,说“嘿……”我们实际上得用AI来处理数据,判断“这条数据大概率正确还是大概率不正确”,然后再喂进训练系统。
(提要)主持人感叹数据过滤过程极其困难。
(提要)主持人问Grok能否进行严肃客观的政治讨论。
Grok 3 is going to be next level. I mean, what people are currently seeing with Grok is kind of baby Grok.
Grok 3会是下一个层次。我的意思是,人们现在看到的Grok算是婴儿版Grok。
(提要)主持人重复“婴儿版Grok”。
It’s baby Grok right now. But baby Grok is still pretty good. But it’s an order of magnitude less sophisticated than GPT-4. It’s now Grok 2, which finished training, I don’t know, six weeks ago or thereabouts. Grok 2 will be a giant improvement. And then Grok 3 will be, I don’t know, order of magnitude better than Grok 2.
现在还是婴儿版Grok。但婴儿版Grok已经相当不错了。不过它的复杂程度比GPT-4低一个数量级。现在是Grok 2,训练完成大概六周前吧。Grok 2会是一次巨大提升。然后Grok 3会比Grok 2好一个数量级,我也不知道。
(提要)主持人问是否希望它成为最先进、超越对手。
Hopefully. I mean, this is the goal. I mean, we may fail at this goal. That’s the aspiration.
希望如此。这就是目标。我们可能达不到这个目标。但这是我们的追求。
(提要)主持人问由谁构建AGI、其理念和公司结构是否重要。
Yeah. I think it’s important that whatever AI wins, it’s a maximum truth seeking AI that is not forced to lie for political correctness, or, well, for any reason, really, political, anything. I am concerned about AI succeeding that is programmed to lie, even in small ways.
是的。我认为重要的是,无论哪个AI胜出,它都应该是最大程度追求真相的AI,不被强迫为了政治正确而撒谎,或者为了任何理由撒谎,政治的或别的什么。我担心的是,一个被编程为即使在小事上也会撒谎的AI取得成功。
(提要)主持人说小谎言在大规模运作时会变成大问题。
(提要)主持人说而且会被人类越来越大规模地使用。
(提要)主持人说因为要采访唐纳德·特朗普。
(提要)主持人问马斯克要不要过来。
(提要)主持人问特朗普遇刺后马斯克背书他的理念和期望。
Well, I think people tend to take, say, an endorsement as, well, I agree with everything that person has ever done their entire life 100% wholeheartedly, and that’s not going to be true of anyone. But we have to pick. We’ve got two choices, really, for who’s president. And it’s not just who’s president, but the entire administrative structure changes over. And I thought Trump displayed courage under fire, objectively. He’s just got shot. He’s got blood streaming down his face, and he’s fist pumping, saying, “Fight.” That’s impressive. You can’t feign bravery in a situation like that. Most people would be ducking because there could be a second shooter. You don’t know.
嗯,我觉得人们往往把背书理解为:我100%衷心同意那个人一生做过的每件事,但这对任何人都不会成立。可我们得做选择。总统人选实际上只有两个选择。而且不只是谁当总统,整个行政结构都会换掉。我认为特朗普在枪火下展现了勇气,客观地说。他刚中枪,血顺着脸流下来,还在挥拳喊“战斗”。这很了不起。那种情况下你没法假装勇敢。大多数人会蹲下躲,因为可能有第二个枪手。你不知道。
(主持人发言,提要生成中)
(主持人发言,提要生成中)
(主持人发言,提要生成中)
(提要)问政治家与政府对引导人类向善有多大权力
I mean, there’s a sort of age-old debate in history, like is history determined by these fundamental tides, or is it determined by the captain of the ship? It’s both, really. I mean, there are tides, but it also matters who’s captain of the ship. So, it’s a false dichotomy, essentially. I mean, there are certainly tides, the tides of history. There are real tides of history, and these tides are often technologically driven. If you say like the Gutenberg press, the widespread availability of books as a result of a printing press, that was a massive tide of history, and independent of any ruler. But in stormy times, you want the best possible captain of the ship.
我的意思是,历史上一直有这种古老的争论,历史究竟是由这些根本性的潮流决定的,还是由船长决定的?其实两者都是。有潮流,但谁当船长也很重要。所以这本质上是个伪二分法。历史当然有潮流,真实的历史潮流,而这些潮流往往由技术驱动。比如古腾堡印刷机,印刷机带来的书籍普及,那就是一股巨大的历史潮流,与任何统治者无关。但在风暴时期,你希望有尽可能最好的船长。
(提要)感谢推荐杜兰特夫妇的著作,说读了简版
(提要)接话补全书名
(提要)提到书中强调技术创新加速的重要性
(提要)问政府和政治家是阻碍还是帮助技术创新
Yeah. Well, I mean in terms of dating civilization, the start of civilization, I think the start of writing, in my view, that’s what I think is probably the right starting point to date civilization. And from that standpoint, civilization has been around for about 5,500 years when writing was invented by the ancient Sumerians, who are gone now, but the ancient Sumerians. In terms of getting a lot of firsts, those ancient Sumerians really have a long list of firsts. It’s pretty wild. In fact, Durant goes through the list of like, “You want to see firsts? We’ll show you firsts.” The Sumerians were just ass kickers.
是的。就文明起源的断代而言,我认为文字的出现,在我看来,那大概才是文明断代的正确起点。从这个角度看,文明大约存在了5500年,那时文字由古苏美尔人发明,他们如今已消失,但古苏美尔人……说到拿下众多'第一',那些古苏美尔人真是一长串的第一。挺疯狂的。事实上,杜兰特就列了那份清单,像是'你想看第一?我们给你看第一。'苏美尔人就是狠角色。
(提要)讲埃及象形文字与楔形文字演变及文明仅五千年
(提要)感叹这只是非常早期的阶段
(提要)说帝国兴衰让历史显得戏剧化
(提要)还会有很多次
Yeah, exactly. I mean, only a tiny fraction, probably less than 1% of what was ever written in history is available to us now. I mean, if they didn’t literally chisel it in stone or put it in a clay tablet, we don’t have it. I mean, there’s some small amount of papyrus scrolls that were recovered that are thousands of years old, because they were deep inside a pyramid and weren’t affected by moisture. But other than that, it’s really got to be in a clay tablet or chiseled. So, the vast majority of stuff was not chiseled because it takes a while to chisel things. So, that’s why we’ve got tiny, tiny fraction of the information from history. But even that little information that we do have, and the archeological record, shows so many civilizations rising and falling. It’s wild.
没错。我的意思是,历史上所有写下的东西中,只有极小一部分,可能不到1%,留存至今。如果他们没把它刻在石头上或写在泥板上,我们就看不到了。有一些几千年前的莎草纸卷轴被保存下来,因为它们在金字塔深处,没受潮。但除此之外,真的得是泥板或刻石才行。所以绝大多数东西没被刻下来,因为刻东西很费时间。这就是为什么我们只掌握历史上极小极小的信息。但即便那点信息和考古记录,也显示出那么多文明兴衰更替。太疯狂了。
(提要)说我们总觉得自己不同,但人性似乎不变
Yeah. I mean, the basics of human nature are more or less the same. Yeah.
是的。人性的基本层面或多或少是一样的。是的。
(提要)说即便有先进技术我们也会以同样方式犯错
Yeah. I mean, you do tend to see the same patterns, similar patterns for civilizations, where they go through a life cycle, like an organism, just like a human is a zygote, fetus, baby, toddler, teenager, eventually gets old.
是的。你确实会看到相似的模式,文明有相似的模式,它们经历一个生命周期,像有机体一样,就像人从受精卵、胎儿、婴儿、幼儿、青少年,最终变老。
… Eventually gets old and dies. The civilizations go through a life cycle. No civilization will last forever.
……最终变老死去。文明经历生命周期。没有文明能永存。
(提要)问美国要未来百年不崩溃需具备什么
Well, the single biggest thing that is often actually not mentioned in history books, but Durant does mention it, is the birthright. So perhaps to some, a counterintuitive thing happens when civilizations are winning for too long, the birth rate declines. It can often decline quite rapidly. We’re seeing that throughout the world today. Currently, South Korea is, I think maybe the lowest fertility rate, but there are many others that are close to it. It’s like 0.8 I think. If the birth rate doesn’t decline further, South Korea will lose roughly 60% of its population. But every year that birth rate is dropping, and this is true through most of the world. I don’t mean to single out South Korea, it’s been happening throughout the world. So as soon as any given civilization reaches a level of prosperity, the birth rate drops.
嗯,最大的因素,历史书里往往不提,但杜兰特提到了,就是出生率。对某些人来说可能反直觉:当文明长期处于胜利状态时,出生率会下降。而且往往下降得很快。我们今天在全世界都看到这一点。目前韩国大概是生育率最低的,可能0.8左右,但很多国家也接近。如果生育率不再下降,韩国将失去大约60%的人口。但生育率每年都在降,这在世界大部分地区都是如此。我不是要单挑韩国,这在全世界都在发生。所以一旦某个文明达到一定繁荣水平,出生率就会下降。
(提要)讲古罗马出生率下降及凯撒奥古斯都鼓励生育失败
(提要)感慨竟如此简单
(提要)需要更多人口
At a fundamental level, if a civilization does not at least maintain its numbers, it’ll disappear.
从根本上说,如果一个文明连自身数量都无法维持,它就会消失。
(提要)调侃生物计算机分配给性的算力或许合理甚至该增加
Well, I mean there’s this hedonistic sex, which is… That’s neither her nor there. It’s-
嗯,我是说,有这种享乐式的性,那个……那跟这没关系。它是——
(提要)主持人接话说这没生产力。
It doesn’t produce kids. Well, what matters… I mean, Durant makes this very clear because he’s looked at one civilization after another and they all went through the same cycle. When the civilization was under stress, the birth rate was high. But as soon as there were no external enemies or they had an extended period of prosperity, the birth rate inevitably dropped. Every time. I don’t believe there’s a single exception.
它不生孩子。嗯,重要的是……我是说,杜兰特把这点讲得很清楚,因为他研究了一个又一个文明,它们都经历了同样的循环。当文明处于压力之下时,出生率很高。但一旦没有外部敌人,或者经历了一段长期的繁荣,出生率就不可避免地下降。每一次都是。我不相信有任何一个例外。
(提要)主持人总结说这是基础,需要有人。
(提要)主持人提到人类自由,让人有自由去建设东西。
Yeah, absolutely. But at a basic level, if you do not at least maintain your numbers, if you’re below replacement rate and that trend continues, you will eventually disappear. It’s just elementary. Now then obviously you also want to try to avoid massive wars. If there’s a global thermonuclear war, probably we’re all toast, radioactive toast. So we want to try to avoid those things. Then there’s a thing that happens over time with any given civilization, which is that the laws and regulations accumulate. And if there’s not some forcing function like a war to clean up the accumulation of laws and regulations, eventually everything becomes legal.
对,绝对。但在基本层面上,如果你连人口数量都维持不住,如果你低于更替率而且这个趋势持续下去,你最终会消失。这就是常识。然后显然你还想尽量避免大规模战争。如果爆发全球热核战争,我们大概都完蛋了,变成放射性的烤面包。所以我们要尽量避免那些事。然后还有一件事,随着时间推移会发生在任何文明身上,那就是法律和法规不断累积。如果没有某种强制机制,比如战争,来清理法律和法规的堆积,最终一切都会变成非法的。
(主持人发言,提要生成中)
(提要)主持人希望马斯克去华盛顿领导精简政府的委员会。
I have discussed with Trump the idea of a government deficiency commission.
我跟特朗普讨论过设立一个政府效率委员会的想法。
(提要)主持人说不错。
(提要)主持人好奇这有多难。
(提要)主持人附和。
So you really have to… You’re attacking the matrix at that point. The matrix will fight back.
所以你真的得……那时候你就是在攻击矩阵。矩阵会反击的。
(提要)主持人问马斯克面对攻击感觉如何。
(提要)主持人说确实有很多攻击。
Yeah, there is a lot. I mean, every day another psyop. I need my tinfoil hat.
对,确实很多。我是说,每天都有一场新的心理战。我需要我的锡箔帽了。
(提要)主持人问如何保持积极乐观和清醒,不被攻击变得愤世嫉俗。
(提要)主持人附和。
So I mean, it does get me down at times. I mean, it makes me sad. But I mean at some point you have to sort of say, look, the attacks are by people that actually don’t know me and they’re trying to generate clicks. So if you can sort of detach yourself somewhat emotionally, which is not easy, and say, okay look, this is not actually from someone that knows me or, they’re literally just writing to get impressions and clicks. Then I guess it doesn’t hurt as much. It’s not quite water off a duck’s back. Maybe it’s like acid off a duck’s back.
所以,我是说,有时候确实让我低落,让我难过。但到了某个时候你得说,看,这些攻击来自根本不认识我的人,他们只是想赚点击量。所以如果你能在情感上稍微抽离一点——这不容易——然后说,好吧,这其实不是来自认识我的人,他们字面上只是为了刷曝光和点击。那我想就没那么疼了。这不太像水从鸭子背上滑过,也许更像酸从鸭子背上滑过。
(提要)主持人问马斯克如何衡量自己人生的成功。
A measure of success, I’d say, how many useful things can I get done?
衡量成功,我会说,是我能完成多少有用的事?
(提要)主持人问是否每天醒来想今天怎么有用。
Yeah, maximize utility, area under the code of usefulness. Very difficult to be useful at scale.
对,最大化效用,有用性曲线下的面积。要在规模化层面做到有用非常难。
(提要)主持人问如何分配时间做到最有用。
(提要)主持人简短附和
So it is tough to say what is the best allocation time? I mean, there are often… Say if you look at say Tesla, Tesla this year will do over a hundred billion in revenue. So that’s $2 billion a week. If I make slightly better decisions, I can affect the outcome by a billion dollars. So then I try to do the best decisions I can. And on balance, at least compared to the competition, pretty good decisions. But the marginal value of a better decision can easily be, in the course of an hour, a hundred million dollars.
所以很难说什么是最佳的时间分配?我的意思是,经常……比如说你看特斯拉,特斯拉今年营收会超过一千亿美元。也就是每周20亿美元。如果我做出稍微好一点的决策,我就能影响十亿美元的结果。所以我尽量做最好的决策。总的来说,至少和竞争对手相比,决策还不错。但一个更好的决策的边际价值很容易在一小时内就是上亿美元。
(提要)问小决定影响巨大时如何冒险与取舍
Yeah. Well, I think you have to look at it on a percentage basis because if you look at it in absolute terms, it’s just… I would never get any sleep. It would just be like, I need to just keep working and work my brain harder. And I’m not trying to get as much as possible out of this meat computer. So it’s not… It’s pretty hard, because you can just work all the time. And at any given point, like I said, a slightly better decision could be a hundred million dollars impact for Tesla or SpaceX for that matter. But it is wild when considering the marginal value of time can be a hundred million dollars an hour at times, or more.
是的。我觉得你得按百分比来看,因为如果看绝对值,那就……我永远都别想睡觉了。那就像是我得一直工作,把脑子用得更狠。我并不想把这颗肉脑榨到极限。所以这不是……很难,因为你可以一直工作。而且在任何时刻,就像我说的,稍微好一点的决策对特斯拉或SpaceX来说可能就是上亿美元的影响。但考虑到时间的边际价值有时能达到每小时上亿美元甚至更多,这确实很疯狂。
(提要)问你自己的幸福是否算在成功方程里
It has to be to some degree. If I’m sad, if I’m depressed, I make worse decisions. So if I have zero recreational time, then I make worse decisions. So I don’t know a lot, but it’s above zero. I mean, my motivation if I’ve got a religion of any kind is a religion of curiosity, of trying to understand. It’s really the mission of Grok, understand the universe. I’m trying to understand the universe, or at least set things in motion such that at some point civilization understands the universe far better than we do today.
在某种程度上必须算。如果我难过、如果我抑郁,我会做出更差的决策。所以如果我完全没有娱乐时间,我就会做出更差的决策。所以我不知道具体多少,但肯定大于零。我的意思是,如果我有任何信仰的话,那就是好奇心的信仰,试图去理解。这正是Grok的使命,理解宇宙。我在试图理解宇宙,或者至少把事情推动起来,使得某个时刻文明对宇宙的理解远超今天。
(主持人发言,提要生成中)
(主持人发言,提要生成中)
(主持人发言,提要生成中)
(提要)提到AGI等大过滤器,说你逐个攻克
Digital super intelligence is possibly a great filter. I hope it isn’t, but it might be. Guys like say Jeff Hinton would say, he invented a number of the key principles in artificial intelligence. I think he puts the probability of AI annihilation around 10% to 20%, something like that. So look on the bright side, it’s 80% likely to be great. But I think AI risk mitigation is important. Being a multi-planet species would be a massive risk mitigation. And I do want to once again emphasize the importance of having enough children to sustain our numbers, and not plummet into population collapse, which is currently happening. Population collapse is a real and current thing.
数字超级智能可能是一个大过滤器。我希望它不是,但也许是。像杰夫·辛顿这样的人会说,他发明了人工智能的若干关键原理。我认为他把AI灭绝人类的概率定在10%到20%左右。所以往好处想,有80%的概率是好事。但我认为降低AI风险很重要。成为多行星物种将是巨大的风险缓解。我想再次强调有足够孩子来维持我们人口数量的重要性,不要跌入人口崩溃,而这正在发生。人口崩溃是真实且当下的事。
(主持人发言,提要生成中)
(提要)自嘲没生孩子算失败,希望多生
(提要)笑称要多分配算力,说其实不难
(提要)总结你激励世界的事:Neuralink、火星、AI机器人
(提要)感谢你建设未来、激励大家包括生孩子
(提要)道别后介绍Neuralink联合创始人DJ Seo
(提要)谈从小对事物目的与工程设计的兴趣
(提要)谈祖父母患阿尔茨海默病促使他研究大脑
(提要)感慨失去能力才显出该能力之强大
(提要)谈脑损伤病例揭示大脑功能,既脆弱又可塑
(提要)确认可塑性即可适应性,问神经可塑性含义
(提要)谈少年赴美语言不通,靠科幻书学英语
(提要)列举《安德的游戏》《神经漫游者》等科幻作品
(提要)谈本科学电子工程,研究MEMS与毫米波电路
(提要)谈天线设计与能效,进入伯克利无线研究中心
(提要)读研时获研究奖学金,可自由探索兴趣,做过智能创可贴项目
(提要)介绍智能创可贴项目,与教授合作,影响其博士生涯
(提要)问这是否是他第一次接触生物学
(提要)确认,并说由此结识了研究甲虫遥控的教授
(提要)讲2013年伯克利用超声波为植入系统供电和通信的构想
(提要)解释人体盐水环境对电磁波不友好,植入体尺寸受限
(提要)说明超声波在人体组织中传播远优于电磁波
(提要)讲10兆赫超声波波长小、电子器件易做,及反向散射原理
(提要)说明标签耗能低,靠调制反射波传回数据
(提要)问记录环节是否是唯一需要能量的部分
(提要)确认,并解释压电晶体实现声电转换
(提要)请对方梳理脑机接口领域的历史与里程碑
(提要)说可以从1790年代讲起
(提要)表示没想到会追溯到那么早
(提要)从伽伐尼蛙腿实验讲到1920年代脑电图及1940年代单神经元记录
(提要)讲霍奇金与赫胥黎的细胞膜离子模型及其诺奖
(提要)1969年费茨用猴子做闭环脑机接口的首例
(提要)念论文摘要:用食物奖励强化猴子神经元放电
(提要)确认1969年就做到了
(提要)念摘要:训练后放电率提升50%到500%
(提要)感叹大脑很厉害
(提要)说此后实验数量大增
(提要)讲1980年代运动皮层方向调谐曲线与运动解码
(提要)总结:测量脑电信号可推断意图
(提要)确认,强调需来自特定神经元的信号
(提要)问侵入式与非侵入式的区别,贴近神经元有何价值
(提要)说取决于目标,自己更关注局部高分辨率信号
(提要)用体育场欢呼作类比,说明需把麦克风放到神经元旁
(提要)总结侵入式与非侵入式的区别在于麦克风放在哪
(提要)问Neuralink读写通信的生物物理原理
(提要)介绍神经元由数十亿个细胞组成,通过突触权重变化形成神经可塑性,并处于带电离子环境中。
(提要)讲神经元膜上的电压选择性离子通道,类比晶体管,称其为大自然最美的发明之一。
(提要)指出生物体各层级都有信息存储与计算机制,神经元不仅是电信号,还有化学和机械活动。
(提要)谈到超声波可引发神经元动作电位的物理机制,涉及热能和离子通道的机械振动。
(提要)提到彭罗斯认为量子力学效应中可能存在奇妙的机制。
(提要)表示赞同。
(提要)说彭罗斯相信意识可能源于量子力学效应,涉及物理、化学、生物多个层面。
(提要)详细讲电压门控离子通道如何选择性让带电分子进出,形成静息电位和动作电位。
(提要)解释电极记录神经信号的物理原理:近处以电磁为主,远处以扩散为主,超过百微米就听不到单个神经元。
(提要)给出尺度感:百微米立方脑组织里约有40个神经元,超出范围就无法检测特定神经元。
(提要)补充说移动位置就能听到其他神经元群的活动。
(提要)确认对方说法正确。
(提要)总结思路是尽量多放电极来监听神经元活动。
(提要)解释ECOG和EEG为何有效,远处记录的是聚合电位变化和同步振荡,并讲信号随距离衰减的物理。
(提要)指出用电极时不必深究生物物理,因为无论放哪都在听一小群局部神经元。
(提要)比喻一旦穿透大脑就像进入了竞技场。
(提要)感叹神经元数量很多。
(提要)确认神经元非常多。
(提要)提到神经科学在研究不同神经元群的功能,并调侃竞技场座位比喻不太成立。
(提要)说大多数神经元很安静,需要恰当的刺激才会活动。
(提要)总结说它们通常很安静。
(提要)类比暗物质说存在暗神经元,疑惑百微米内40个神经元为何只看到少数在活动。
(提要)笑称安静的神经元一开口就说深刻的话,请对方从手术到解码整体介绍Neuralink如何运作。
(提要)介绍Neuralink三大组件:N1植入体、手术机器人、解码应用B1 App。
(提要)询问是否无线完成。
(提要)确认无线,并详述植入体结构:64根线程、每根16电极,插入运动皮层,芯片放大数字化后经蓝牙传输。
(提要)确认板载信号处理用于判断是否为有意义的事件。
(提要)解释千电极采样数据量巨大,需在热约束下压缩,只发送尖峰事件,外部设备再解码光标意图。
(提要)描述N1植入体外观,询问充电方式和外部充电设备。
(提要)展示实物,介绍植入体约25美分硬币大小、9毫米厚,嵌入颅骨开口并用螺钉固定。
(提要)感叹线程极细,电池占大部分体积,比想象中小得多
(提要)补充说这些线程本身也很结实
(提要)附和说看起来确实结实
(提要)介绍线程末端的loop结构及机器人操作接口
(提要)追问单根线程的宽度是多少
(提要)说明线程宽度16到84微米,对比人发
(提要)连连赞叹这个装置太惊人了
(提要)讲电池占体积、无线充电及控温限制
(提要)解释铁氧体屏蔽层如何减少涡流发热
(提要)感叹把计算机集成进生物系统的设计
(提要)谈可穿戴器件与充电线圈设计的创新
(提要)请对方讲线程数量与电极的关系
(提要)介绍64根线程、1024电极及材料结构
(提要)惊叹线程含绝缘层导体和16个电极
(提要)强调每根线程上都有
(提要)重复确认每根线程上都有
(提要)确认正确
(提要)确认64根每根16个
(提要)说肉眼根本看不见
(提要)问线程是否是柔性的
(提要)讲柔性、厚度及聚酰亚胺夹层结构
(提要)请对方讲材料设计与制造难点
(提要)谈材料选择、寿命问题及犹他阵列来历
(提要)问犹他阵列长什么样是否刚性
(提要)说是针床状,可查图
(提要)让对方继续讲
(提要)说那些是刚性针杆
(提要)附和说确实是刚性
(提要)详述犹他阵列结构、电极深度与无源缺点
(提要)问柔性线程及机器人植入的难点
(提要)解释传统Utah阵列由神经外科医生手动植入,而薄膜阵列太柔软需用机器人操作
(提要)说明造机器人的原因:神经外科医生太少,希望机器人能完成大部分手术
(提要)询问线是否本身带有可抓取的环状结构
(提要)确认是的
(提要)总结流程:人开颅、计算机视觉避血管、抓环逐根植入并控制三维位置
(提要)强调机器人是半自动/自动的,目标是点击一次几分钟内完成手术
(提要)问计算机视觉找目标、人类批准后机器人是一根一根植入还是同时多根
(提要)回答一次一根,未来可多根同时,目前还会验证植入深度是否匹配
(提要)问电极是否植入在不同深度,差异很小但有差异
(提要)确认
(提要)说这样做的理由是能获得更多样的信号
(提要)说他们尽量都放在距表面三四毫米处
(提要)解释三四毫米是因为16个电极跨度约三毫米,要全部进入大脑
(提要)问每个电极能监听多少个神经元
(提要)回答理论上0到40个,实际最多两三个,可通过波形区分神经元
(提要)表示惊叹
(提要)介绍尖峰检测算法BOSS,即缓冲在线尖峰分类器
(提要)称赞
(提要)解释算法输出六个值(三个波峰幅度和时间),可判断是否尖峰及来自哪个神经元
(提要)总结这是信号处理步骤,能更好预测尖峰并压缩数据
(提要)确认
(提要)表示理解
(提要)说明实验室通常数字化后再做尖峰分类,而他们在设备上完成
(提要)确认在设备上
(提要)说是在低功耗定制ASIC数字处理单元上完成
(提要)补充散热限制极大
(提要)确认散热受限,信号输入到输出处理时间不到一微秒
(提要)感叹延迟必须极短
(提要)确认
(提要)感叹这非常难搞
(提要)延迟是大问题,主要来自蓝牙15毫秒分包窗口
(提要)问通信受限,协议上是否有创新空间
(提要)肯定地回答绝对有
(提要)表示明白
(提要)蓝牙不是最终无线协议,远不理想
(提要)所以才有N1和R1,能提升性能
(提要)纠正为Nx、Rx
(提要)蓝牙距离远超所需,可做得更短
(提要)选蓝牙主因是万物皆有蓝牙
(提要)这样就能和任何设备通信
(提要)互操作性早期至关重要,能连手机电脑就无所不能
(提要)请介绍从选人到手术再到首次使用的全流程
(提要)介绍患者登记库、申请与医学入选标准
(提要)预筛面试及上门做脑机接口家庭评估,强调可在家无线使用
(提要)设计初衷是让患者在家舒适使用,评估其辅助技术情况
(提要)美国约18万四肢瘫痪者,每年新增1.8万脊髓损伤
(提要)初期研究目标是实现数字自主,即用思维控制设备
(提要)运动是生存根本,可帮助渐冻症、多发性硬化、中风等患者
(提要)每种适应症都是独立难题,需设备能力逐步提升
(提要)请解释首个重点“心灵感应”的具体含义
(提要)能控制光标点击电脑手机,整个世界就打开了
(提要)移动光标方式有想象手移鼠标或纯用思维
(提要)大脑需学习正确放电,靠想象和奖励逐步成形
(提要)调侃说像在用原力
(提要)感叹用思维移动光标竟然真的可行
(提要)人在学用设备,设备模型也在学习人的神经模式
(提要)人机互相适应,信号解码与人类学习同步进行
(提要)确认说法正确
(提要)两侧软件都是迷人的挑战:人的软件与机器软件
(提要)有机的与无机的
(提要)主持人问脑机接口手术植入及首次使用的流程
(提要)嘉宾介绍手术全程约两到四小时及术前规划步骤
(提要)讲解用fMRI定位手部运动皮层以放置电极
(提要)介绍术中CT确认开颅位置及切除硬脑膜
(提要)说明机器人植入电极约二三十分钟及后续缝合
(提要)主持人问患者醒来后恢复及首次使用情况
(提要)嘉宾说术后一小时开机即记录到可调制的神经信号
(提要)主持人惊叹称赞
(提要)嘉宾强调在恢复室就立刻见效
(提要)主持人感叹这有多酷
(提要)嘉宾附和赞同
(提要)主持人感慨这是历史性时刻并问感受
(提要)嘉宾谦称站在前人巨人肩膀上并非首创
(提要)回忆术前失眠、备四十根针却只用一根
(提要)谈术前紧张、手术顺利完成及对患者感激
(提要)主持人重复神经宇航员一词
(提要)把患者比作向内探索的神经宇航员并致谢
(提要)称里程碑重要但工作才刚开始
(提要)主持人祝贺团队并展望帮助数百万人
(提要)嘉宾感谢团队并表达对公司未来的乐观
(提要)主持人提到电极丝回缩导致性能下降后恢复
(提要)主持人请嘉宾讲性能如何恢复及电极丝移动
(提要)嘉宾说性能恢复并创新高8.5比特每秒
(提要)主持人确认此前纪录是八
(提要)嘉宾确认
(提要)主持人说他记得是8.5
(提要)嘉宾称此前人类纪录4.6,目标10
(提要)主持人总结性能已恢复
(提要)嘉宾讲术后四周电极丝回缩、性能下滑
(提要)介绍用阻抗测量判断电极是否在脑内
(提要)观察阻抗和放电率图发现电极丝被拉出,输入减少会影响模型需更新
(提要)仍有信号,改用频带功率输入恢复性能,首要任务是防止电极丝脱出
(提要)首次在人脑植入,人脑比猴脑大十倍且移动远超预期,需临床试验发现问题
(提要)提供大量数据,Neuralink擅长跨学科团队快速解决明确工程问题
(提要)问解码系统如何跨时间尺度自适应,如电极丝移动、信号漂移和光标漂移
(提要)公司高度垂直整合,薄膜阵列由自家微纳工厂制造
(提要)称赞博客这段话很霸气
(提要)朗读博客段落:自建微纳加工能力快速迭代薄膜阵列,自制飞秒激光铣
(提要)表示可以深入展开这个话题
(提要)继续朗读:以微米级精度制造部件,提到相关推文
(提要)说这可以单独展开聊
(提要)朗读:激光一分钟内切出针尖几何,针尖仅10-12微米,略大于红细胞
(提要)问这种针尖几何形状有什么特别之处
(提要)解释针勾住线圈,剥离硅背衬后插入组织再抽出留下电极丝
(提要)问机器人是否控制这根针
(提要)确认,针在套管中,机器人用405纳米光激发聚酰亚胺荧光定位线圈
(提要)问线圈是否会发光
(提要)确认会发光,是微米级精密过程
(提要)感叹机器人能达到这种精度很疯狂
(提要)机器人很重约一吨的花岗岩板防振,正研发更轻便的下一代
(提要)在这个特定任务上远胜人类外科医生
(提要)当然,穿针引线都难,这是人类误差的零头,肉眼根本看不见
(提要)朗读:开发加速寿命测试台和模拟手术环境,反复排练手术至熟练
(提要)朗读:在工程空间的模拟体上练习手术以快速测试,问是否有模拟体
(提要)介绍模拟体:3D打印头骨和水凝胶合成聚合物模拟脑力学和血管
(提要)调配合成聚合物浓度匹配针插入动力学,术前用Noland生理结构反复练习
(提要)强调每一步都练
(提要)每一步,包括站位,办公室里有完全仿真的模拟手术室
(提要)像舞蹈排练一样反复练习,工程师看到开颅时觉得眼熟
(提要)反复练习能获得智慧,像奥运选手可视化训练,夺金时反而觉得平淡
(提要)主持人谈大脑可视化能力及小脑中的肌肉记忆研究
(提要)主持人问如何确保所描述的一切都是安全的
(提要)嘉宾谈安全性金标准是检查组织创伤
(提要)嘉宾详述病理部门如何检查组织切片评估创伤
(提要)嘉宾谈FDA认可的组织学语言及不同时间点评估
(提要)主持人总结这是极高的安全标准
(提要)嘉宾确认
(提要)主持人谈FDA监管及手术标准高于常规手术
(提要)嘉宾谈医疗设备高度监管及线材无免疫反应
(提要)主持人请嘉宾解释组织学图像
(提要)嘉宾解释染色组织切片及星形胶质细胞小胶质细胞
(提要)嘉宾谈胶质细胞是大脑的胶水并对创伤反应
(提要)主持人问棕色部分是否为神经元
(提要)嘉宾答棕色是神经元蓝色是细胞核
(提要)主持人感叹神经元很多
(提要)嘉宾补充神经元细胞核
(提要)主持人描述图像中插入位点及线材
(提要)嘉宾谈神经元紧贴线材说明几乎零创伤
(提要)嘉宾谈免疫反应形成保护层是主要失效模式
(提要)主持人赞图像漂亮
(提要)嘉宾谈多重染色及Masson三色染色无疤痕
(提要)主持人问柔性线材是否是大优势
(提要)嘉宾谈尺寸柔性及避开血管使免疫反应减弱
(提要)主持人谈尺寸对比问是否为线材尖端
(提要)嘉宾纠正说那是神经元
(提要)主持人问电极如何定位
(提要)嘉宾谈所见为导电丝及切片方向
(提要)主持人问取出植入物是否容易安全
(提要)嘉宾谈前三个月组织重塑期取出较易
(提要)嘉宾谈疤痕形成后取出较难及当前取出方法
(提要)问能否把电极丝永久留在脑中
(提要)说研究显示电极丝不会迁移,猴子已多次升级设备且健康
(提要)问未来升级流程如何,能否拆开只换内部元件
(提要)讲升级需取出或剪断电极丝,并设想穿过硬脑膜插入
(提要)谈穿硬脑膜插入的针设计与成像挑战,可减少疤痕
(提要)设想分体式植入物:电极在下、计算电池在上,可快速更换
(提要)问这样是否可复用原有电极丝
(提要)确认可以复用
(提要)问增加电极丝数量的路径与技术难点
(提要)说通道数今年要从1000提到3000甚至6000
(提要)表示惊叹
(提要)说明年底目标16000通道
(提要)再次惊叹
(提要)讲光刻线路、低功耗芯片与带宽信号处理等限制
(提要)谈薄膜与电子连接界面及密封屏障是最大挑战
(提要)问如何测试模拟脑内严苛环境
(提要)介绍加速老化测试:温盐水加活性氧,升温加速老化
(提要)说升温20度加速四倍,一天相当于四天
(提要)补充还包括功能运行
(提要)称测试虽非完全等同大脑,但现有植入物两年半仍正常
(提要)总结热盐水是很好的近似测试环境
(提要)表示同意
(提要)开玩笑说自己喝的电解质水也是盐水
(提要)打趣说还得调对pH值
(提要)调侃然后意识就会涌现
(提要)介绍用PCTFE聚合物外壳,电磁透明便于无线充电
(提要)总结材料软件各方面都在迭代
(提要)说是的全套都在迭代
(提要)问能否植入多个设备来扩展
(提要)说是目标,猴子已植入两个,还设想多脑区各一个
(提要)聚焦于单个Neuralink设备的功能
(提要)确认主持人说法正确
(提要)询问计算端是否可定制,以运动皮层为例
(提要)回应定制问题,讲通用神经接口策略
(提要)讲复用机器人植入技术拓展到视觉皮层
(提要)感叹第二产品是恢复视力,问刺激视觉皮层的挑战
(提要)表示挑战很多
(提要)追问从记录到刺激的兴奋点与挑战
(提要)讲电刺激原理及视觉系统理解有限
(提要)讲视觉通路与卷积网络层级处理的相似性
(提要)讲大脑认知理解有限及法定盲人定义
(提要)解释法定盲意味着无法有效用视觉生活
(提要)补充说导航困难
(提要)接话确认导航
(提要)讲视网膜假体适用人群及局限
(提要)讲视觉皮层电极加摄像头产生光幻视
(提要)讲光幻视像素化及短期边缘检测辅助
(提要)惊叹加像素让大脑自行解读
(提要)讲先天盲者神经可塑性与皮层被占用
(提要)讲BCI可超越生物视觉波长限制
(提要)问控制原始信号能否做预处理
(提要)讲大脑过滤信息如CCD对准太阳
(提要)讲体验和药物像更换意识过滤器
(提要)分享死藤水体验,谈Neuralink先改善功能
(提要)说恢复失去的功能
(提要)问是否愿在自己脑中植入设备
(提要)表示绝对愿意,只是不是现在
(提要)问什么能力会让他嫉妒被植入者
(提要)说若参与者达高带宽会嫉妒
(提要)看Noland玩游戏觉得轻松好玩有点嫉妒
(提要)他边说话边操作设备,多任务处理能力惊人,其他辅助技术做不到
(提要)多任务并行处理很有趣,不只是主任务的比特率
(提要)若要达到高比特率需要全神贯注,注意力机制仍是谜
(提要)注意力与认知负荷:主任务与次任务干扰的研究
(提要)轻描淡写地附和:至少可以这么说
(提要)惊讶他能边说话边精准控制光标还紧张,研究后自己都想要Neuralink
(提要)开玩笑让他去排队
(提要)澄清登记面向四肢瘫痪者,好奇者另排一队
(提要)确认对方说法正确
(提要)问P1之后P2到P5及更多植入者的总体愿景
(提要)首要目标是安全终点,同时了解疗效,因患者情况差异极大
(提要)早期可行性研究为学习改进,之后才做关键性大型试验再上市
(提要)从参与者反馈了解需求,比如希望续航24小时而非6小时
(提要)关键试验前根据个体经验快速迭代创新
(提要)有硬件改动也有固件更新,像手机一样持续升级
(提要)植入体非静态设备,像特斯拉一样可OTA更新界面功能
(提要)称赞Noland用的应用校准和更新很方便
(提要)问未来还有哪些能力,如加速打字、语音等
(提要)运动项目聚焦数字自由,进而控制机械臂、轮椅等物理设备
(提要)扩展物理控制需与FDA沟通并证明安全性
(提要)语音涉及不同脑区,学界在语音神经假体上成果丰硕
(提要)布罗卡区等高级语言区机制仍是谜,Neuralink想提供研究平台
(提要)问能否读取思想:低层与高层思维信号能否用于交互
(提要)这涉及意识难题,也许意义只是大脑编故事
(提要)BCI是研究机制的工具,能否读心还不确定
(提要)不排除读心可能,但仅靠BCI不够,还涉及意识哲学难题
(提要)主观体验如何从电尖峰中涌现
(提要)把BCI视为理解心智与大脑的工具,唯一重要的问题
(提要)大脑两半球却感觉统一,是生物学存在证明
(提要)胼胝体约两三亿轴突,或暗示心灵融合所需接口数量
(提要)询问那个阈值目前是否未知
(提要)表示该领域的一切都只是推测
(提要)问是否设想数亿人脑中植入Neuralink
(提要)认为运动障碍等患者数以亿计,潜力巨大
(提要)指出若脑机接口能与手机竞争交互方式会很有意思
(提要)认为全世界都能受益,甚至80亿人都可能植入
(提要)感谢对方推进工作,期待激动人心的未来
(提要)感谢邀请自己参加节目
(提要)结束语,介绍下一位嘉宾神经外科负责人
(提要)问对方何时开始对人脑着迷
(提要)回忆从小对人类大脑着迷,认为重要之事都在头颅中
(提要)认为历史问题归根结底是神经化学,给人更多选择是崇高追求
(提要)感慨独裁者屠杀数百万人也不过是一堆神经元
(提要)认为这很大程度上取决于他们组织他人的能力
(提要)补充说是组织其他大脑
(提要)谈灵长类研究,回忆师从 Frans de Waal 的经历
(提要)用人类动机视角理解黑猩猩行为,能简化对人类行为的理解
(提要)谈亚马逊丛林见闻,很多生物只是在求偶
(提要)说繁殖权常与首领地位挂钩
(提要)认为人类与灵长类底层驱动力其实相似
(提要)表示同意上述看法
(提要)总结这一切都来自大脑
(提要)简短附和
(提要)问对方何时开始把大脑作为生物机制研究
(提要)谈大学起研究神经免疫,认为思想会影响身体自动系统
(提要)强调大脑几乎控制身体一切,是健康的核心驱动者
(提要)指出身体各系统也反过来影响大脑,彼此互动
(提要)举例生病时免疫系统让大脑变得不爱社交,有进化意义
(提要)问从神经科学到外科手术的转变何时发生
(提要)说想真正帮助具体的人,于是转向医学道路
(提要)讲述自己读MD-PhD项目,因灵长类神经科学研究员选择南加大与Caltech联合培养。
(提要)解释自己为何放弃神经内科转神经外科,因内科只能诊断难治疗。
(提要)在南加大遇到顶尖神经外科医生后改变想法,转专业多花一年。
(提要)问神经外科训练中最难的部分是什么。
(提要)说住院医训练像比拼吃苦,大家常超工时工作。
(提要)说大家想全力成为更好的外科医生,劝住院医回家休息很难。
(提要)惊讶地确认最难的事竟是强迫住院医睡觉休息。
(提要)回应说历史上确实如此。
(提要)觉得这很好笑很酷。
(提要)说下一代更守规矩也更注重自我照顾。
(提要)开玩笑说下一代其实更弱,随即说只是开玩笑。
(提要)撇清说自己没说这话。
(提要)自嘲说自己要树敌了。
(提要)简短否认。
(提要)表示理解,追问第二个难点是什么。
(提要)说是人的性格问题,也许和第一点相关。
(提要)问竞争是否很激烈。
(提要)说竞争激烈,神经外科有权威光环,谦虚不是强项。
(提要)说朋友称他有神经外科医生少见的谦逊,行业英雄光环易让人膨胀。
(提要)说这让他能在马斯克公司发挥,因马斯克能看穿权威谬误。
(提要)说在马斯克面前不能靠头衔压人,他会用第一性原理思考并试验。
(提要)问Neuralink跨学科团队成功的秘诀是什么。
(提要)说团队要能激烈争论又愿接受信息改正,像磨石一样打磨想法。
(提要)说认错违背灵长类本能,要识别内心那点不适应团队的声音。
(提要)认同要有自信放下自己坚持的想法。
(提要)简短附和。
(提要)说常这样做就能靠快速迭代成为世界最强。
(提要)说至少能成为赢的团队的一员。
(提要)问从南加大那些顶尖神经外科医生身上学到什么手术和人生经验。
(提要)说拼命工作、团队协作、通宵救人,还要让讨厌的人次日显得出色。
(提要)讲述神经外科前辈的精湛技术及培训贡献
(提要)问做患者可能救不活的手术是什么感受
(提要)谈照顾高龄患者去世时心理负担相对小
(提要)讲年轻患者离世的痛苦及Neuralink的使命
(提要)感慨脑功能丧失带来的巨大痛苦与恢复的意义
(提要)表示才刚开始,未来会做更多
(提要)请对方完整讲解植入N1芯片的手术流程
(提要)称手术简单,并讲古代钻孔手术的历史
(提要)讲在头顶手部意图区开切口,即手结区
(提要)确认手结区负责手指运动放电
(提要)讲用MRI定位手结区及功能核磁测试
(提要)讲定位手部意图区、开颅并交给机器人
(提要)讲机器人精准植入电极,风险远低于常规手术
(提要)总结机器人视觉避血管的皮层微植入
(提要)确认上述说法
(提要)请比较人类与机器人外科医生的优劣
(提要)讲人类善于应变,举例手术中临时改计划
(提要)讲机器人按计划精确执行但缺乏应变
(提要)问手术中是否有大量意外需动态调整
(提要)确认确实如此
(提要)指出机器人不擅长应变
(提要)补充说目前如此
(提要)重复强调目前
(提要)认为AI将拓宽机器人应变能力,如自动驾驶
(提要)设想半自主手术并问神经外科医生会否失业
(提要)不担心自己这代失业,但未必建议子女入行
(提要)谈编程受大模型冲击,但高风险手术仍需人类
(提要)幽默说人机互补分工,还是朋友
(提要)问用代理模型反复练习手术是什么体验
(提要)讲外科靠师徒传承,Neuralink用逼真模型练习
(提要)讲在Neuralink用假人模型反复演练手术流程的细节
(提要)问诺兰的手术过程及参与其中是什么感受
(提要)谈首例人体手术压力大、观看者多且有未知风险
(提要)说团队担心脑移位等未知问题,所幸手术非常顺利
(提要)问对方当时是否紧张
(提要)回答极其紧张
(提要)比喻对方像超级碗上的四分卫,压力巨大
(提要)说极度紧张,顺利完成后很高兴,期待第二例
(提要)指出媒体环境下很多人阴暗地盼着手术失败
(提要)谈仇富心理和靠坏消息博点击的媒体产业
(提要)批评舆论压力 discourages 冒险解决难题,应多赞美冒险
(提要)说现在有真实受试者承担风险,盼失败的人该反省
(提要)问是否近距离观看机器人操作全过程
(提要)说自己负责医疗决策,并在软件上手动放置靶点
(提要)确认是对方亲手放置靶点
(提要)简短肯定回答
(提要)总结机器人提供候选点、由人最终拍板
(提要)讲软件界面可圈选脑区、自动避开血管并密集布靶点
(提要)说图像对强迫症很治愈,像Oddly Satisfying版块
(提要)表示也喜欢那个版块
(提要)说靶点避开血管又最大化信号用途,看着很舒服
(提要)说看电极入脑不出血极其满足
(提要)确认一切顺利时感受是如释重负
(提要)肯定回答
(提要)问目前和未来能深入大脑多深
(提要)说神经外科可到达任何位置,DBS电极可深入脑底
(提要)问手术中靠什么技术可视化导航
(提要)讲术前MRI与CT融合定位、头架和手动轨迹计算
(提要)讲用机器人臂钻孔植入电极,Neuralink目前只做皮层
(提要)说深部盲插出血率约百分之一,Neuralink要求安全得多
(提要)讨论如何避开血管并高精度绘制血管几何结构
(提要)表示赞同
(提要)补充说大脑表面还有很多可做的事
(提要)介绍将电极缝入脊髓以绕过脊髓损伤的进展
(提要)惊叹并追问连接大脑到脊髓有多难
(提要)表示已在动物身上以粗糙形式实现
(提要)表示惊叹
(提要)话未说完的附和
(提要)类比Noland用数字方式移动光标,这里是驱动效应器
(提要)表示赞同
(提要)表示着迷
(提要)介绍麻醉动物已能抓握和迈步,展望瘫痪者未来
(提要)提到用Optimus机械臂等作为假肢的中间选项
(提要)补充说外骨骼也在进步
(提要)感叹数字心灵感应能让四肢瘫痪者重获自由独立
(提要)称赞首位受试者不断打破世界纪录
(提要)转回手术话题,问如何练就高超手术技术
(提要)强调反复练习、谦逊、接受反馈和患者带来的动力
(提要)感慨面对的是能被帮助的真实的人
(提要)表示赞同
(提要)问同样手术在不同人身上差异是否很大
(提要)说个体差异大,颅骨角度厚度各异,已排除约3%的人
(提要)问真实大脑组织有多杂乱难辨
(提要)说经验多了能透过血管辨认脑沟回纹路作地标
(提要)确认脑部褶皱可作为地标
(提要)解释手部结节区是Ω形的褶皱图案
(提要)问是否看一眼就能认出该区域
(提要)肯定回答
(提要)总结该脑区几何拓扑上有独特性
(提要)表示赞同
(提要)主持人问话题进行到哪了
(提要)讲解大脑运动皮层与手部代表区
(提要)问视觉区是否在后方
(提要)确认视觉区在后
(提要)说视觉区也靠近表面
(提要)说视觉区更深,需深入约一厘米
(提要)提到Utah Array图片看着很吓人
(提要)附和说像钉子
(提要)问柔性电极贴近神经元的优势
(提要)讲刚性电极引发疤痕,需重新设计
(提要)讲柔性电极避免出血和免疫反应
(提要)问大脑生物学最被忽视之处
(提要)说大脑控制一切,可调节生育血压
(提要)感慨很多病根源可能在脑
(提要)补充并非总是如此,肾病真实存在
(提要)说脑里有旋钮
(提要)确认
(提要)问对方是否愿意植入Neuralink芯片
(提要)说目前用途仅鼠标,安全上愿意
(提要)追问鼠标用途
(提要)谈鼠标交互速度可能改变一切
(提要)说脑内语音意图可取代键盘
(提要)调侃为免尴尬对手机说话而植入
(提要)设想无声调用维基百科如内置超智能
(提要)谈人机交互潜力,愿尝试
(提要)介绍UC Davis语音解码论文
(提要)确认是想着词就行
(提要)确认
(提要)确认想着词就能读出来
(提要)确认
(提要)讨论用意图驱动内心语音与信号映射,像学打字一样训练大脑。
(提要)表示想装Neuralink体验用思维学习新技能的乐趣。
(提要)感叹现在只是原始阶段,期待未来用大脑创作艺术。
(提要)开玩笑说把Neuralink给青少年,他们能刷出极高带宽。
(提要)附和说大概会。
(提要)说训练提升数字很上瘾,软件算法与用户共同学习。
(提要)表示这方面才刚起步,还有很多要做。
(提要)转而问对方体内是否植入了RFID芯片。
(提要)确认是的。
(提要)表示听说了。
(提要)随口说不错。
(提要)话未说完。
(提要)说是个小玩意儿。
(提要)问这个被动芯片用来开保险箱还是做什么。
(提要)说生物黑客圈早有人做,早期用来存加密钱包私钥。
(提要)调侃对方身体里植入了比特币,还不知在哪。
(提要)讲芯片里遗忘的加密币后来涨了五十倍的趣事。
(提要)觉得太好笑了。
(提要)说主要用途是技术演示,存名片、开门等。
(提要)认为植入体内是重要一步,对很多人是大跨越。
(提要)说人们对颅骨有神秘感,应像其他植入物一样务实看待。
(提要)问神经可塑性在手术恢复和适应中起多大作用。
(提要)说可塑性随年龄下降,电刺激增可塑性尚未成熟。
(提要)提到深部电刺激像电子咖啡因,能改善注意力和任务表现。
(提要)说终极目标之一是让依赖他人者恢复经济独立、回馈社区。
(提要)感叹生物脑与电子脑协作的可能性很有趣但未知。
(提要)比喻像从生态中移除物种,脑的连锁后果难以预知。
(提要)问是否打算继续做P2到P5等更多患者的手术。
(提要)希望手术简化到任何人可做,不依赖他个人专长。
(提要)报名参与,并问是否把R1机器人拟人化、当朋友。
(提要)表示某种程度上确实如此
(提要)追问是否把机器人视为抢工作的敌人
(提要)承认关系复杂,某种程度是敌人
(提要)笑称好的关系都复杂
(提要)描述手术中与机器人并肩协作并不感到威胁
(提要)调侃后问多年手术如何改变其对生死的理解
(提要)谈死亡不可避免,熵与人体脆弱
(提要)谈死亡必然与失去亲人的痛苦
(提要)谈对死亡恐惧的存在性理解
(提要)认为人们低估死亡恐惧,斯多葛式面对
(提要)谈温暖与爱让人珍惜当下,医生仍是人
(提要)谈见多了死亡仍要珍惜生活与家庭
(提要)称这是深入人脑的早期一步,意义巨大
(提要)主张给人更多调节选项,如消除自杀念头
(提要)谈减轻人类苦难的技术令人兴奋
(提要)谈神经化学与社会政治、成瘾行为可调
(提要)人性阴暗面有其必要,存在平衡点
(提要)同意要受点苦,但别失去希望
(提要)问手术中是否见过意识
(提要)认为意识没那么神奇,是感官映射
(提要)解释意识是感觉大脑在运作
(提要)复述意识即感受大脑思考
(提要)反对用物理新发现神秘化意识
(提要)赞叹大脑创造了一切美好
(提要)一切不过是颅内的电活动
(提要)感谢对方探索大脑运作
(提要)道谢
(提要)感谢今天的对谈
(提要)表示很愉快
(提要)介绍嘉宾并问他帮助瘫痪与渐冻症患者的动机
(提要)感谢受访者分享故事,概括渐冻症和脊髓损伤患者最渴望的是独立
(提要)解释独立对不同人意味着沟通、工作、自食其力
(提要)说这些是人的问题,但本质是工程问题,令人振奋
(提要)追问脑机接口和让世界更无障碍是否都是工程问题
(提要)表示支持所有解决方案,包括眼动、语音转文字等
(提要)强调只要能解决问题就行,脑机接口只是方案之一
(提要)说患者自己最懂脑机接口的价值,外人不易理解
(提要)讲与Noland合作体会,脑机接口带来真正的独立性
(提要)引用其短信,问参与首例人类手术团队的感受
(提要)谈参与历史性手术的激动和进入手术室时的紧张
(提要)说自己负责监测植入体信号,确保手术无异常
(提要)回忆旁观视角看到大脑随呼吸心跳明显移动
(提要)感慨曾用这大脑交流,如今就在眼前跳动
(提要)简短确认
(提要)惊讶植入体手术中就在工作,逐根线程看信号
(提要)确认
(提要)问这是否是测试设备工作的方式
(提要)描述术后采集宽带数据,看到麻醉中神经元放电尖峰
(提要)确认是原始数据上检测到尖峰
(提要)确认
(提要)称赞界面设计漂亮
(提要)回忆手术室众人围观iPhone看脑信号,调侃机器人抢饭碗
(提要)问看机器人做手术、避开血管的感受
(提要)自嘲答案很逊:感觉很无聊,见过太多次
(提要)说这正是手术该有的样子
(提要)强调手术就该无聊,已看机器人做数百次
(提要)说练习手术多了,这次只是又一天
(提要)确认
(提要)问Noland醒来后首次获得脑信号连接的时刻
(提要)说Noland急于开始,手术当天就想,等到次日早晨
(提要)讲述患者术后次日在ICU开始测试脑信号,并介绍Neuralink植入运动皮层及运动意图信号
(提要)介绍通过身体映射任务来探索个体大脑中可获取的信号类型
(提要)说明让患者想象动作并记录神经活动,发现手部运动相关调制信号可用于控制光标
(提要)描述患者首次看到自己脑活动实时视图并自行探索神经元与动作的对应关系
(提要)回忆患者倒数后动手指,单个神经元瞬间放电,证明信号可用于解码任务
(提要)询问单个通道是否对应单个电极
(提要)确认通道和电极是同一概念
(提要)询问电极数量是否为1024个
(提要)确认是1024个
(提要)感叹想象手指动作能转化为信号,甚至直接想象光标移动即可控制,令人兴奋
(提要)简短附和
(提要)认为这只是开始,并提到身体映射环节和Noland展示的界面像未来
(提要)形容界面像精美电子游戏的新手教程,感觉很酷
(提要)认为未来就该有未来的感觉
(提要)指出做到简洁而不简陋并不容易
(提要)强调BCI开发中UX设计被低估,指令呈现方式影响信号质量,细节很重要
(提要)提议深入聊聊信号的样子和解码过程
(提要)同意
(提要)询问N1植入体采集的原始信号长什么样、传输前有哪些步骤
(提要)说这会很有趣,准备开讲
(提要)表示开始吧
(提要)解释要测量的是单个神经元的动作电位,需在约100微米内才能检测到
(提要)说明动作电位宽约1毫秒,需每毫秒多次采样才能识别波形
(提要)介绍以每秒2万次采样1024个电极,再转为是否检测到尖峰的二进制信号
(提要)解释信息主要在尖峰发放频率中,可大幅压缩后经蓝牙等无线传输
(提要)询问如何区分尖峰来自哪个神经元
(提要)介绍学术界的尖峰分类问题,对理解大脑信息表征很重要
(提要)说明工程上若每电极神经元数少可忽略该问题,视作随机投影
(提要)指出许多应用可接受此折衷,通道数增多后可依赖通道间相关性解码
(提要)确认需在设备端高效低功耗地做尖峰检测,避免过热
(提要)主持人简短确认对方说法
(提要)问克服这一挑战需要什么智慧或经验
(提要)讲把原始信号转成特征的多种方案及学术渊源
(提要)介绍用卷积式模板匹配检测尖峰的硬件方案
(提要)介绍尖峰频带功率方法及其优势
(提要)说明该方法信号为浮点表示带来的传输压缩挑战
(提要)问通信是否受可发送数据量限制
(提要)主持人确认对方说法
(提要)问蓝牙批处理与低延迟之间的权衡
(提要)讲打造世界最好鼠标的愿景及瘫痪者主导电竞的预测
(提要)解释瘫痪者电竞优势的两大原因
(提要)反问非瘫痪者是否也可植入N1
(提要)主持人附和确认
(提要)讨论更高带宽交互体验的可能性
(提要)讲脑机接口绕过肌肉带来的反应时间优势
(提要)对比脑机接口与鼠标及肌肉反应的延迟数据
(提要)讲光标先于意图移动的奇妙体验
(提要)问当前瓶颈是否为蓝牙通信
(提要)指出蓝牙低功耗协议更新频率限制成瓶颈
(提要)说明低延迟还需整个系统配合
(提要)主持人简短回应
(提要)指出120赫兹屏幕已无法匹配毫秒级响应
(提要)称赞挑战并询问解码步骤
(提要)先解释解码概念以免听众困惑
(提要)追问应用软件本身是什么
(提要)主持人确认
(提要)请对方概述大脑外的软件是什么
(提要)从目标倒推:让用户控制鼠标键盘操控现有软件
(提要)讲应用把脑数据映射为HID输入
(提要)讲解码的训练与推理步骤
(提要)讲测试时用同一模式匹配系统解码脑信号控制电脑,以及为瘫痪者调试的挑战。
(提要)说无法直接观察瘫痪者的意图动作,需设计指令并验证其正确执行。
(提要)解释若有一毫秒级真实行为意图信号就能建立神经映射,但难点在观察不到。
(提要)比喻要做世界最好的鼠标需高响应度,团队专注高分辨率行为校准游戏。
(提要)问校准界面是否必须引导用户精确产生所需且仅所需的意图。
(提要)表示同意。
(提要)指出除事后交谈外没有反馈,无法直接得知用户实际动作。
(提要)表示赞同。
(提要)感叹这是激动人心的用户体验挑战,不只是友好易用问题。
(提要)表示肯定。
(提要)话未说完。
(提要)强调用户体验就是它如何运作。
(提要)问校准是否对Neuralink运作根本重要,且需持续校准。
(提要)表示肯定。
(提要)感叹回应。
(提要)提出除UX外还有机器学习挑战:能否半监督推断高分辨率意图。
(提要)认为数据点和约束足够,模型或可自行推断毫秒级用力细节。
(提要)问干净标签是否很重要,标签噪声会让机器学习更难。
(提要)确认正确。
(提要)追问获得干净标签是否属于UX挑战。
(提要)同意,并说干净标签取决于对用户意图假设的准确度。
(提要)举例不同任务假设:跟随光标速度或固定偏移,假设强弱影响标签准确性。
(提要)说不同任务对意图假设不同,假设正确即所谓干净标签。
(提要)问移动光标或偏移是否最佳校准方式,还是可视化另有他法。
(提要)提出玩WEG Grid等游戏进入心流或可副产物获得干净信号。
(提要)表示肯定。
(提要)问游戏是否对初始校准无效。
(提要)区分开环与闭环:开环需提示任务建映射,闭环可自适应再训练提升。
(提要)说开环校准缺本体感觉反馈,像手臂麻木看不见还要求匹配速度。
(提要)说开环下用户只能尽力想象动作易不准;闭环则模型与用户共同适应未必最优。
(提要)讨论首个模型有噪声或怪癖,用户靠技巧适应但难以复现,形成复杂反馈循环,调试困难
(提要)举例心理学研究生用有bug的软件多年,只适应不修复,探讨适应未必最优
(提要)表示赞同
(提要)问如何解决该问题,是否需定期从头重启
(提要)说这不是靠增加通道数就能解决的问题,需好的标注策略
(提要)强调闭环会带来调试难题,应优先选最易调试的问题以加快迭代
(提要)开环无反馈循环更易调试,且模型输出不等于用户真实意图,仍需推断
(提要)开环易调试且信息等同闭环,且现有方案已能给用户实用控制,无需先解决此问题
(提要)想做世界最好的鼠标,需解决该问题;即使有猴子的真值数据,预测直接鼠标动作并非最优
(提要)直接预测手部动作的模型不如预测高层意图(如直线到目标)的模型效果好
(提要)确认是意图而非物理动作
(提要)表示肯定
(提要)问两者强相关但意图更值得追求
(提要)表示正确
(提要)讨论意图先于动作的体验,并确认开环时用户得不到移动反馈
(提要)开环难给反馈因不知意图,举例校准任务中让用户想象移动光标
(提要)可给用户显示一致性概率估计,反馈其动作与平均尖峰模式的一致程度
(提要)显示一致性指标可提升用户参与度,即使不准确也能激励用户
(提要)问是否涉及心理因素
(提要)表示绝对有
(提要)问信号漂移随时间程度及重校准频率
(提要)目标让用户即插即用,已有方案可达成而无需解决非平稳问题
(提要)用户可随时自行重校准,良好模型可继续使用,重校准频率取决于性能需求
(提要)模型性能随时间下降,可靠用户适应策略和软件功能缓解,如调节增益
(提要)用户可调平滑度和摩擦,软件工具提供灵活排障手段
(提要)指出这些通过看屏幕右侧选mixer完成
(提要)开玩笑说是脑机接口的DJ模式
(提要)称赞界面做得好,提到Noland说的光标漂移可能只是当时快照,可通过看屏幕调整偏差
(提要)表示对
(提要)确认调整偏差是一个界面操作
(提要)介绍脑机接口中光标偏置校正的想法及用户体验设计
(提要)讨论光标控制体验中受神经元影响的感受质
(提要)重复并感叹“光标体验的感受质”这一说法
(提要)自嘲不是实际操作者,难以描述这种体验
(提要)称赞说法诗意,并谈UX好坏带来的愉悦与挫败
(提要)强调UX就是产品本身,要让用户像开F1赛车
(提要)谈输入响应曲线的设计差异及脑控无本体反馈的挑战
(提要)提问脑控是否类似菲茨定律,有无不同UX规律
(提要)回答相关规律仍在早期探索阶段
(提要)举例说明机器学习误差如何影响下游用户体验
(提要)对比速度解码与点击解码的精度权衡
(提要)说明点击需高精度,误点代价大
(提要)感慨为每个动作的误差赋予代价很迷人
(提要)谈误点很烦人,且点击前用户往往静止
(提要)表示这非常有趣
(提要)点击虽简单但标准极高,要像最好的鼠标一样快
(提要)询问如何衡量性能,请解释比特率与Webgrid
(提要)解释为何要量化性能:目标是与肌肉控制相当
(提要)介绍用目标网格测量比特率的信息论思路
(提要)解释比特率公式并致敬Shenoy教授的标准化指标
(提要)介绍Webgrid任务的不同模式,最简为左键点击
(提要)对比Noland的8.5 BPS与学术记录及猴子中位数10 BPS
(提要)指出提升到10 BPS的核心挑战是标注问题
(提要)询问提升Webgrid成绩的路径与各方贡献
(提要)称Noland本人极度专注,常半夜练四小时
(提要)赞扬Noland及其他临床试验参与者的投入精神
(提要)讲述从零到8 BPS需找到信号与直觉的交集
(提要)Noland自主校准后尝试手腕、手臂、脚等多种想象方式
(提要)确认是否通过身体映射判断他能动哪根手指
(提要)确认,并说可想象的动作远多于屏幕所示,由他自行探索
(提要)问他在什么节点不再想象身体动作而只想象光标移动
(提要)表示赞同
(提要)问他多快能达到那个状态
(提要)讲述患者某天改用抽象意图直接控制光标而非想象手部动作
(提要)思考能否通过UX引导人发现直接用意念控制设备
(提要)说理想UX是用户无需思考如何操作就自然完成
(提要)问大脑适应需要多久,是学软件还是神经可塑性
(提要)说尚不清楚,期待第二位受试者,并考虑如何提示用户直接控制光标
(提要)提议若自然发生可偶尔鼓励用户放手让光标移动
(提要)表示同意
(提要)类比四分钟一英里,知道可能性本身就能推动人做到
(提要)接话说这会推着你去做
(提要)表示赞同
(提要)表示赞同
(提要)说人类一旦参与者多了会发现更多可能性
(提要)说他们大概还会彼此分享经验
(提要)说因分享而人人解锁,知道本身就能让人做到
(提要)说试过上千种解码方式,感谢Noland和先前参与者加速进展
(提要)问解码器更新频率,Noland说更新有时反而退步
(提要)区分研究实验与独立使用,研究时会试数百种模型
(提要)说他一天工作八小时试数百模型,应用每天更新四五次
(提要)说他善于表达、提出解决方案,反馈常几小时内被解决
(提要)提到三月BCI会话有271页笔记,赞其持续反馈
(提要)夸团队极度专注用户、执行力强且人才济济
(提要)说UX设计充满未知,做好很难
(提要)说UX不能只靠快速迭代,用户常错,需理解真正问题
(提要)类比乔布斯设计哲学,强调共情用户但不盲从,问早期UX改进历程
(提要)举例他想看漫画但嘴控笔在iPad上无法滚动网页
(提要)插话解释嘴控笔是含在嘴里的长触控笔
(提要)确认那是含在齿间的长触控笔
(提要)描述这种痛苦低效的体验令人疲惫
(提要)说明Noland痉挛情况使眼动等辅助技术不适用
(提要)讲BCI滚动翻页的抖动会干扰阅读体验
(提要)介绍Quick Scroll如何用辅助功能树实现BCI滚动
(提要)讲滚动吸附与惯性等细节设计让体验自然
(提要)称滚动细节打磨花了一个月才调好
(提要)谈手机滚动体验并认为桌面滚动条停滞
(提要)表示同意
(提要)吐槽桌面滚动条难用并解释BCI需切换模式
(提要)讲UX需从特征检测到解码器整体设计
(提要)举例用小X关闭标签时放大目标便于点击
(提要)介绍磁性目标功能索引屏幕放大难点
(提要)问解码器工作如何推广到后续参与者
(提要)解释信号因电极位置不同但方法可迁移
(提要)担心过拟合Noland并希望跨用户改进体验
(提要)确认开闭环标注机制相同可跨用户推广
(提要)确认正确
(提要)谈Webgrid闭环校准像人机计算游戏
(提要)称原以为用户不会觉得游戏有趣结果很受欢迎
(提要)解释Webgrid规则:格子亮蓝需点击
(提要)说自己玩这游戏玩了很多小时
(提要)问对方记录是多少
(提要)称自己记录17 BPS是Neuralink最高
(提要)惊讶地重复17 BPS
(提要)解释每分钟约100次选择每次五六百毫秒
(提要)说自己习惯键盘并问对方为何表现好
(提要)开玩笑说自己玩Webgrid有整套仪式和饮食计划
(提要)称赞说很棒
(提要)开始讲第一件事
(提要)调侃要禁食五天再上山
(提要)主持人说禁食这件事很重要,正要展开讲
(提要)莱克斯附和说禁食能让精神集中,确实如此
(提要)主持人讲自己打游戏前不吃东西、临上场狂吃花生酱
(提要)莱克斯惊讶地问这是真的吗
(提要)主持人确认属实,还强调必须是深夜、固定坐姿,因在家上学常坐地上
(提要)莱克斯追问是坐在地板上吗
(提要)主持人说坐地上打,肘部不能压重,还要把光标增益调很高
(提要)莱克斯问是用手腕还是手指移动
(提要)主持人说用手指动,手腕几乎不动
(提要)莱克斯说想岔开聊个话题
(提要)主持人应了一声
(提要)莱克斯提到俄罗斯方块世界纪录玩家,问对方看过没
(提要)主持人说看过,问是不是所有手指都在动
(提要)莱克斯说是利用漏洞的极快操作,并调侃会有程序员模仿禁食吃花生酱
(提要)主持人说这么做是为给团队设高标准,目标应超过所有人
(提要)莱克斯问极限能达到多少,比如20
(提要)主持人谈受刷新率、反应时间限制,估计在20到40之间,任务难度也有影响
(提要)莱克斯问要让诺兰突破8.5还需什么,提到每次提升都需系统改进
(提要)莱克斯重复说数字每提升可能都需要系统不同改进
(提要)主持人说这是研究前沿只能猜测,早期瓶颈是蓝牙延迟,先解决数据传输
(提要)接着瓶颈变成解码模型架构,之后又变成软件稳定性和延迟问题
(提要)现在两大方向:一是标注用户真实意图,二是改变或扩展解码的功能种类
(提要)扩展左键右键拖拽等功能可提升有效比特率和用户操作效率
(提要)莱克斯问增加线程数是否也有帮助
(提要)主持人说是,通道数呈对数提升,通道对应不同想象动作,功能越多需越多通道
(提要)莱克斯总结说增加线程更多是增加可执行动作的数量
(提要)主持人补充通道越多单通道影响越小,系统可靠性因此提升
(提要)莱克斯请对方细说可靠性,问信号非平稳指哪个方面
(提要)主持人解释运动皮层靠放电频率编码意图,即速率编码,是主要机制
(提要)基线放电率每天会漂移,像用不同锅量米,这造成下游偏差
(提要)问能否调整到基线,使其相对于基线持续运行
(提要)介绍猴子BCI中基线归一化方法,但该方法对Noland效果不佳
(提要)解释Noland开环与闭环任务间情境差异更大导致泛化差距
(提要)感叹Noland能边说话边紧张地同时多任务操作光标
(提要)笑称自己被打得落花流水
(提要)调侃对方边操作边喷垃圾话
(提要)附和确认
(提要)指出多任务会干扰基线归一化,觉得很有意思
(提要)谈辅助技术:眼动仪不如BCI在人体工学与独立性上的优势
(提要)强调BCI带来的独立性对患者生活是颠覆性的
(提要)问解码器中机器学习、科学、艺术的比重及难度
(提要)谈解码器构建:数据集与模型编译,离线指标不等于在线可控性
(提要)举例卷积架构离线指标更好但在线可控性更差,说明仍有建模空白
(提要)问是否是数据量受限,如何获得大量好标签
(提要)认为是数据质量受限而非数量受限
(提要)追问交互数据量本身是否也不够
(提要)区分简单2D速度与多功能输出,后者建模更复杂
(提要)举例点击与移动信号互相污染的bug,需增强鲁棒性
(提要)觉得这些问题都可解但很难
(提要)强调这是工程挑战,可能需新技术,语音识别人才适用
(提要)问Neuralink软件栈未来哪些发展令他兴奋
(提要)期待设备对完全无法说话者的效果,关乎产品市场契合
(提要)兴奋于通道数从1000扩到3000-6000,看哪些问题消失
(提要)谈高维控制面缺乏触觉反馈的UX难题及缩放定律
(提要)谈通道扩展、神经科学学习及电极植入优化
(提要)认为1000电极远非饱和,并问为何有些思想用诗描述最精确
(提要)解释诗歌是给大脑生成函数播种,绕过语言瓶颈
(提要)认为字面表达有时是次优压缩
(提要)说理解发生在生成过程中,如画作之美在于观者的思维过程
(提要)说这与艺术家通过像素传达的深层体验产生共鸣
(提要)附和雷克斯的话
(提要)讨论心灵感应与诗歌解读,引用关于AGI与音乐的观点
(提要)表示赞同
(提要)说AGI得先会欣赏音乐才算实现
(提要)问这是否是下一词元熵惊喜现象
(提要)表示不确定
(提要)谈古典音乐诗歌与下一词元惊喜因素
(提要)附和说也许吧
(提要)分析诗歌音乐中的重复结构与惊喜,问是否只是熵
(提要)说人类喜欢打破结构和对称
(提要)谈伟大艺术家借鉴并知道该破哪条规则,关键在听众感受
(提要)问人类存在的意义是什么
(提要)借《白宫风云》谈圣经与人生意义,称我们不知道正确的问题
(提要)用《银河系漫游指南》比喻,强调问对问题并增加提问者多样性
(提要)感慨其重视提出正确问题而非答案
(提要)谈与无法说话者沟通时问对问题的重要性
(提要)感谢嘉宾并道别
(提要)道谢
(提要)介绍下一位嘉宾诺兰,问2016年跳水事故如何改变他的人生
(提要)讲述跳水事故经过,头部受击后瘫痪
(提要)说自己性格放松随遇而安,努力康复求生
(提要)感谢家人朋友支持,讲述高中好友每年聚会
(提要)称赞一句
(提要)说自己扮X教授,调侃四肢瘫痪也没那么糟
(提要)赞其看到积极面,问第一次意识到瘫痪的时刻
(提要)回忆水中意识到瘫痪的瞬间
(提要)回忆术前安慰朋友、让护士晚点告诉妈妈
(提要)回忆术后醒来见到母亲痛哭,但从未自暴自弃
(提要)问是否立刻接受了现实
(提要)确认是的
(提要)问一路走来是否有过低谷
(提要)讲述受伤初期剧痛和调整的艰难低谷
(提要)谈无法再做想做的事和怀念读书触感
(提要)讲述两年恢复期限到来时的难过与失落
(提要)问是什么给了他力量
(提要)谈信仰和约伯记故事给他的力量
(提要)领悟自己或许不是约伯而是他受苦的亲人
(提要)说母亲家人朋友是日常力量的来源
(提要)称赞其积极心态并问是否一向如此
(提要)说自己一向自信并梦想环游欧洲打零工
(提要)谈自己乐观待人、喜欢结交新朋友
(提要)感慨经历这么多后愤世嫉俗没有占据他
(提要)简单回应是的
(提要)问是否是刻意选择不让此事击垮自己
(提要)说是本性使然,从不把事放心上
(提要)问被选为首位Neuralink植入者的感受
(提要)说从不害怕,想成为第一个做某事的人
(提要)谈信仰让他觉得一切早有安排
(提要)说相信一切注定,不惧即将到来的手术
(提要)称赞Neuralink和Barrow团队并信任他们
(提要)问手术当天逐分钟的经历和感受
(提要)讲述手术当天兴奋、与马斯克视频通话
(提要)称赞一句
(提要)说一切顺利
(提要)问那句俏皮话是提前写的还是临场想的
(提要)说临场想到,术前祈祷并跟妈妈开玩笑
(提要)说读到过那个恶作剧
(提要)说妈妈当时很不高兴
(提要)请他讲讲那个恶作剧
(提要)开始讲述恶作剧经过
(提要)问对方现在是否后悔做那件事
(提要)说不后悔,讲述和家人一起捉弄轻信的母亲的事
(提要)回忆术后担心麻醉影响,只求能清醒着捉弄妈妈
(提要)讲述术后假装不认识妈妈,把她吓哭后又安慰她
(提要)笑称这是母子间的终身较量
(提要)附和说但效果不错
(提要)说这证明他仍有幽默感
(提要)说就想用这种恶作剧向她证明自己还在
(提要)总结说是为了表明他还在、还爱她
(提要)连声赞同
(提要)调侃这是黑暗的做法但自己很喜欢
(提要)附和
(提要)问第一次感到能用设备影响世界是什么时候
(提要)讲述术后看到自己神经元放电实时画面,想试试能否影响它
(提要)讲述动手指时看到黄色尖峰,团队欢呼鼓掌
(提要)复述他逐个想象动手指并看到信号变化
(提要)说试动所有手指,最显眼的是那个黄色尖峰
(提要)请他讲讲想象动手指需要多少认知努力
(提要)说很容易,事故后医生让他不断尝试活动身体以重建神经通路
(提要)感叹这很奇妙
(提要)附和说确实离奇
(提要)总结康复过程就是不断尝试活动身体
(提要)说每天尽可能多练
(提要)说神经系统会自行重新连接
(提要)讲述部分人神经会重连,自己恢复了部分肱二头肌控制,并多年练习想象走路
(提要)确认他不仅是想象而是在实际尝试
(提要)说是在脑中重现迈步的所有细节并反复练习
(提要)确认是第一人称视角,像真的在走路一样
(提要)说一开始很难
(提要)问是令人沮丧的难还是认知上的难
(提要)他讲《杀死比尔》里瘫痪后盯着脚趾喊动的场景,说自己多年来一直这样尝试动身体。
(提要)他描述想动某个部位时信号在脊髓断口处堆积、爆发再消散的感觉。
(提要)他说这种尝试像肌肉疲劳却不真动,长时间专注非常耗神,早期只能盯墙反复练。
(提要)Lex问他是否从未放弃希望。
(提要)他回答没有放弃。
(提要)Lex感叹他一直在刻苦训练。
(提要)他说现在仍下意识地练,这对Neuralink很有帮助,并在奥斯汀全员会上讲过。
(提要)Lex顺带欢迎他来奥斯汀。
(提要)他道谢,提到自己上过学。
(提要)Lex夸他的帽子。
(提要)他道谢,说超级工厂很酷,自己以前在附近上学。
(提要)Lex开玩笑说该由他欢迎自己来德州。
(提要)他应和。
(提要)Lex表示理解。
(提要)他讲Neuralink让他做身体映射训练,用屏幕上的手部动作训练算法理解意图。
(提要)Lex说了解身体映射流程后,觉得他等于练成了世界级水平。
(提要)他说希望其他瘫痪者别放弃,有女孩瘫痪18年终于能动了,自己会一直练下去。
(提要)Lex说这种训练长期会有回报,像奥运级神经系统在准备。
(提要)他感谢Neuralink让他第一次看到自己的努力真有效果,从此绝不会放弃。
(提要)Lex问他第一次能用意念让环境响应时是什么感觉。
(提要)他说很酷但也在意料之中,因为脑信号还在,只要能测到就能可视化。
(提要)他说当时还不了解BCI,不知道这一步有多重要,只觉得技术奏效了。
(提要)Lex问他是否研究过植入硬件的规格参数。
(提要)他说知道但一窍不通,只念了64线程、1024通道,说数学上说得通。
(提要)Lex附和说听起来对。
(提要)他应和。
(提要)Lex问他第一次能移动鼠标光标是什么时候。
(提要)他说大概第一两周内,当时觉得不算大事,但周围人都在鼓掌。
(提要)他解释脑信号仍在只是脊髓有断口,所以第一次用意念移动光标他并不意外,并想谈尝试运动与想象运动的区别。
(提要)Lex说这两者的区别很迷人。
(提要)解释尝试运动是身体实际试图做动作,而非想象
(提要)说想象运动不像身体动作那样自然,难以建立连接
(提要)表示想象对他没用,但尝试运动能发出可映射的信号
(提要)问想象运动和尝试运动是否应有区别
(提要)说想象运动时完全不去尝试移动
(提要)补充是在脑中可视化动作
(提要)确认是可视化
(提要)问两种情况是否激活大脑不同区域
(提要)说信号都在运动皮层,区别在自然度和疲劳
(提要)表示明白了
(提要)补充想象与尝试的疲劳差异
(提要)介绍Bliss在麦克风旁,说这是不同的提示方式
(提要)附和确认
(提要)认为尝试运动听起来才是对的方式
(提要)表示这对他讲得通
(提要)说自己想象时会真的动用肌肉,像格斗训练
(提要)完全同意
(提要)说想象时肌肉有轻微激活,不同于纯画面想象
(提要)说人被要求想象时往往会闭眼并身体去做
(提要)说就是没对上感觉
(提要)说一开始非常困难
(提要)确认尝试运动有效
(提要)说尝试运动效果完美,像魔法一样
(提要)回忆某周二他发现自己能直接控制光标时爆了粗口
(提要)说纯靠意念移动光标让他震惊,信号在动作前就发出
(提要)注意到大脑在尝试动作前就预判意图,开始琢磨其意义
(提要)练习中光标控制变好,模型开始预判他的意图
(提要)某天只是看向目标光标就飞过去,让他兴奋不已,觉得这项技术远超想象
(提要)总结说他第一次感到这是数字心灵感应
(提要)确认
(提要)感叹这是真正的发现时刻,像诺奖级的顿悟
(提要)描述自己的顿悟感,觉得这套方法确实有效
(提要)讲自己把尝试动作与想象动作并行使用,并主动做实验
(提要)说这发现对所有人有意义,像四分钟一英里打破不可能
(提要)表示赞同
(提要)感叹这太不可思议了
(提要)附和说确实不可思议
(提要)请对方解释 Link 应用如何运作
(提要)介绍 Link 应用的身体映射、校准和模型训练
(提要)确认模型是校准后构建出来的东西
(提要)表示肯定
(提要)提到对方用贪吃蛇游戏测试模型好坏
(提要)讲贪吃蛇是模型试金石,以及连接与唤醒植入体
(提要)说自己健忘,要求加作业标签做数据采集
(提要)问身体映射属于数据采集还是校准
(提要)承认因媒体和出行耽误了每日任务
(提要)调侃对方已经超级出名了
(提要)自嘲懈怠,说每日数据用于向 FDA 展示性能
(提要)问校准步骤具体是怎样的
(提要)说校准是泡泡游戏,先开环,自己也没完全搞懂
(提要)说之前和 Bliss 长谈过开环闭环的技术区别
(提要)表示知道了
(提要)表示想听对方这一侧的说法
(提要)准备开始讲开环
(提要)补完句子,想听对方视角
(提要)解释开环:光标自动移动,自己用意念跟随训练算法
(提要)追问跟随是指什么
(提要)表示可以回答
(提要)澄清跟随是用意念而非眼睛
(提要)说校准用尝试动作效果更好,模型好后想象动作更易
(提要)问用尝试运动校准能否让模型更有效地控制力
(提要)说他试过想象运动校准,效果不如尝试运动
(提要)描述校准45分钟中想象运动何时开始生效
(提要)称赞他是先驱,说开环校准目前尝试运动效果最好
(提要)确认是的
(提要)问开环时得不到操作反馈
(提要)话没说完
(提要)问那会不会让人沮丧
(提要)解释开环校准靠意图完成,觉得合理
(提要)夸他引用多,问泡泡游戏好玩吗
(提要)说他们总为校准抱歉,但他很乐意配合
(提要)问校准有没有分数
(提要)回答没有
(提要)问泡泡游戏能不能做得更好
(提要)说很想要有分数
(提要)附和
(提要)说很想要
(提要)说记下Noland的建议
(提要)话没说完
(提要)建议把校准做得更好玩、游戏化
(提要)说喜欢Webgrid的分数,想要校准的数值反馈
(提要)说他喜欢把校准末尾的目标间隔压到最低
(提要)说可以用目标间隔速度当作校准分数
(提要)确认
(提要)说先开环再进入闭环
(提要)重复闭环
(提要)说闭环能开始感受模型有多好
(提要)解释闭环是获得光标控制,自嘲最笨
(提要)欣赏他的谦逊
(提要)自嘲不懂闭环是什么,只是被告知有环
(提要)问校准通常要花多长时间,提到对方说过10到15分钟
(提要)解释团队在努力缩短校准时间,谈自己为更好模型愿校准40多分钟
(提要)请对方介绍Webgrid游戏,以及成为世界级选手需要什么
(提要)简短应答
(提要)打趣说这像金牌得主访谈,问从哪说起
(提要)接着话头表示想感谢
(提要)附和对方
(提要)模仿获奖感言,感谢教练父母上帝和自身努力
(提要)说运动员访谈总是这个套路
(提要)简短附和
(提要)接话说是同一个模板
(提要)准备继续说话
(提要)引出Webgrid的话题
(提要)开始解释Webgrid
(提要)补充说是一个网格
(提要)解释Webgrid是网格点格子,用来评测脑机接口
(提要)确认规则:出现蓝色格子就移鼠标点击
(提要)说喜欢大网格因比特率更高,讲35x35网格玩法
(提要)提到起初每秒8比特,最近又破了纪录
(提要)说现在8.5比特,因延迟错过破9,抱怨奥斯汀之行影响练习
(提要)表示这很让人沮丧
(提要)附和
(提要)话未说完
(提要)说自己手痒想练
(提要)问对方现在满脑子想的是什么
(提要)说只想做得更好
(提要)接话说目标是9比特
(提要)说想冲9比特,认为10比特几周内也可能达到
(提要)开玩笑说对方和马斯克是同一人,都因打游戏受挫
(提要)含混应答
(提要)回忆一年前马斯克全程都在想亲自上手操作
(提要)确认马斯克当晚真的去做了
(提要)感叹马斯克熬夜做实验,并说玩Webgrid有助于系统优化
(提要)说就是很好玩
(提要)强调让它变得好玩也是关键
(提要)开玩笑说植入时被拨了开关才迷上游戏
(提要)附和
(提要)问Bliss的最高分是多少
(提要)说好像是14左右
(提要)纠正说是17
(提要)惊叹
(提要)追问具体是17.1还是17.01
(提要)确认正好17
(提要)重复17
(提要)纠正为17.01
(提要)附和
(提要)调侃Bliss趴地上抹花生酱还禁食,像作弊
(提要)回忆Noland第一次玩就说要打败自己
(提要)表示总有一天会做到
(提要)说完全相信他
(提要)反复说觉得自己能行
(提要)表示很期待
(提要)说用停留点击影响发挥,每次点击要等0.3秒
(提要)确认是靠停留而非点击,0.3秒
(提要)解释0.3秒拖慢成绩,靠预判阈值提前启动点击
(提要)惊叹
(提要)附和
(提要)总结说是在减速
(提要)说在接近目标前稍微减速
(提要)称这是顶尖操作,但遗憾有0.3秒上限
(提要)说自己能把延迟降到0.2甚至0.1
(提要)听不清的插话
(提要)讲调参数、模型训练与0.1和0.3延迟的取舍
(提要)问能否用大脑直接点击
(提要)讲悬停点击、左右键校准与比特率记录
(提要)问是否要选择左键或右键
(提要)确认是的
(提要)问是不是用不同颜色区分
(提要)确认是不同颜色
(提要)表示赞许
(提要)说蓝色目标左键、橙色目标右键
(提要)表示明白了
(提要)提到自己之前7.5的纪录
(提要)补充说是用两次点击达成的
(提要)说若恢复点击校准几天内就能破10
(提要)调侃会让Bliss担心自己的17纪录
(提要)笑说Bliss确实该担心
(提要)反问为什么还没给他那个
(提要)附和
(提要)问电极丝回缩时是什么感受
(提要)讲得知回缩消息时的心情与想立刻修复
(提要)讲不想让这事毁掉参观和当天的心情
(提要)讲参观很棒但之后低落,决定继续提供数据
(提要)说哪怕用不了也愿继续采集数据帮助后来者
(提要)问他何时意识到能恢复并靠什么坚持破纪录
(提要)说大概在两周之内
(提要)开玩笑说像在采访运动员,还想感谢父母
(提要)感慨恢复之路漫长艰难
(提要)说这简直像电影情节
(提要)讲经历黑暗期后出现转机,让Bliss帮忙解释
(提要)说的是测量单个神经元行为的方式
(提要)表示赞同
(提要)解释从单个尖峰检测切换到尖峰频带功率
(提要)表示理解
(提要)表示在听
(提要)讲述切换后性能立刻提升的感受
(提要)询问尖峰检测调优的反馈流程
(提要)解释植入体固件更新及即时反馈
(提要)强调独立使用目标并重做交互设计
(提要)打趣说最重要的是把Webgrid分数提上去
(提要)表示同意
(提要)附和
(提要)表示同意
(提要)问悬停点击是否会误触
(提要)肯定回答
(提要)问避免误触有多难
(提要)解释需持续移动光标避免触发点击
(提要)表示在听
(提要)讲自己睡前还在转手避免误触的趣事
(提要)附和
(提要)问玩游戏时误触是否造成问题
(提要)说下棋时会误触
(提要)确认是误触
(提要)因误触输了好几盘棋
(提要)打趣第一次赢是因为对方误触
(提要)承认是误点
(提要)打趣说这是个好借口
(提要)笑称这借口太完美了
(提要)打趣输棋都能说是误触
(提要)表示同意
(提要)主持人问马斯克团队在应用迭代中经历了怎样的试错过程
(提要)诺兰讲自己日常使用植入设备提需求,担心后来者想法不同
(提要)诺兰说新人会带来新想法也会反驳他,使用中bug很多
(提要)诺兰说自己尽量多用并反馈,团队把反馈变成很棒的东西
(提要)主持人问诺兰想和未来其他Neuralink使用者保持什么关系
(提要)诺兰简短应答
(提要)主持人开玩笑问他会不会怕别人Webgrid成绩更好
(提要)诺兰说不会
(提要)主持人接话:竞争
(提要)诺兰希望新人第一天就碾压自己,说竞争能推动自己进步
(提要)诺兰重复说愿意给新人建议、答疑
(提要)主持人问诺兰对下一位临床试验参与者有什么建议
(提要)诺兰建议新人享受过程、拼命努力,有需要就找他和Neuralink
(提要)主持人总结:享受过程、努力工作
(提要)诺兰笑说以后就用这句话当口号
(提要)主持人请诺兰谈植入后获得的自由,比如通宵自己打游戏
(提要)诺兰说植入让他更独立,不必依赖家人朋友,全家都轻松了
(提要)主持人想象他凌晨两点独自打Webgrid时的状态和心境
(提要)诺兰说边听音乐边打,还要盯着植入设备电量抢时间破纪录
(提要)诺兰描述低电量弹窗打断游戏,以及他破纪录的执念
(提要)主持人问多目标Webgrid能否提高BPS
(提要)诺兰反问可以这样玩吗
(提要)布利斯确认主持人指的是不同颜色目标还是别的
(提要)主持人澄清是多目标
(提要)布利斯解释BPS公式,多点击等于目标数翻倍
(提要)主持人表示明白了
(提要)布利斯说目标越多BPS越高、任务越难,还提到禅模式
(提要)诺兰说禅模式铺满整屏网格
(提要)主持人惊叹那太疯狂了
(提要)诺兰附和
(提要)解释他不喜欢的原因:因为没有显示BPS
(提要)说把巨大的BPS放背景,成了金属模式而非禅模式
(提要)建议改名,说金属模式更好
(提要)问对方是否也玩《文明6》
(提要)表示自己很喜欢《文明6》
(提要)问对方是否常用韩国文明
(提要)讲玩韩国走科技胜利的套路与碾压打法
(提要)复述对方靠专注科技意外获胜
(提要)讲专注科技却意外外交胜利,以及龟缩防守打法
(提要)表示赞许
(提要)附和
(提要)总结就是专注科技
(提要)确认
(提要)调侃对方把游戏说得太好玩了
(提要)说确实非常好玩
(提要)提到看到了《文明7》预告片
(提要)表示非常期待
(提要)说大概快出了
(提要)喊话求参加《文明7》各种测试
(提要)问什么时候发售
(提要)回答2025年
(提要)问希望Neuralink应用和体验改进什么
(提要)讲希望恢复点击、连更多设备、控Optimus
(提要)补充说增益和摩擦等参数
(提要)讲想要更多光标参数控制,掌控环境
(提要)说他想要高级模式,是高级用户
(提要)确认
(提要)表示明白
(提要)说想要尽可能多的控制,全都给他
(提要)问语音功能是否有用,能否说话
(提要)确认是否指使用设备的时候
(提要)追问是否指使用时的语音转文字
(提要)简短确认是的
(提要)问是否用打字或键盘输入
(提要)谈虚拟键盘和手指拼写输入设想
(提要)称赞这想法很棒但很难做到
(提要)谈从字母到整词手语识别的进阶
(提要)问从尝试动作到想象动作训练多久
(提要)说花了几周,之后会更容易
(提要)问是否愿意升级植入设备
(提要)表示当然愿意,只要允许
(提要)问手术经历是否毫无顾虑
(提要)回答没有顾虑
(提要)确认目前一切是否顺利
(提要)简短确认是的
(提要)调侃他会不断获得升级
(提要)说生活已改善,愿意升级
(提要)问期待哪些未来能力如视觉
(提要)谈视觉、语音翻译等前景
(提要)谈脑部疾病治疗与脑刺激前景
(提要)追问是否指抑郁症等获帮助
(提要)聊脑内开关体验与抹除记忆
(提要)说想要高分辨率记忆回放
(提要)说黑镜演过所以不想要
(提要)谈人们总爱想技术最坏情况
(提要)玩笑说别想太多毁我计划
(提要)引用他关于脑内声音的玩笑推文
(提要)附和
(提要)附和
(提要)附和
(提要)问是否想通过脑机接口控制Optimus机械臂或整台机器人
(提要)表示当然、绝对愿意
(提要)问与物理世界直接互动是否有本质不同
(提要)谈脑机接口传感觉、Optimus助其独立生活
(提要)谈想用Optimus翻书、读纸质书的体验
(提要)问他是否想体验翻开书、触摸纸张
(提要)感慨纸质书的触感与气味无可替代
(提要)问他是否怀念触觉
(提要)谈怀念触觉,身边人帮他把东西贴脸上感受
(提要)问有触觉的手第一件事是否拥抱母亲
(提要)谈每天祈求能动手握母亲的手、与人互动
(提要)玩笑说还要在实体棋盘上赢Bliss
(提要)开玩笑说想把Bliss拉低到自己的水平
(提要)附和说要挫挫Bliss的锐气
(提要)附和
(提要)问上帝为何让好人受苦
(提要)谈苦难让人理解对上帝的依赖与善恶
(提要)谈苦难是考验、塑造品格、促人成长
(提要)问什么让他对人类文明抱有希望
(提要)说人是最大灵感,Neuralink同事令人鼓舞
(提要)谈人是最大希望,人们互助关怀令人感动
(提要)称赞其Webgrid表现,笑称要通宵训练追赶
(提要)鼓励对方能做到
(提要)说相信他回来终会赢Bliss
(提要)表示当然、绝对
(提要)说全世界都支持他
(提要)道谢
(提要)感谢他所做的一切
(提要)道谢
(提要)致谢听众并引用赫胥黎《知觉之门》收尾