Richard Andersen 是加州理工学院 James G. Boswell 神经科学教授。他长期研究后顶叶皮层，并推动了“意图”与动作规划神经机制的研究。
问：你的职业生涯经历了神经科学一个非常重要的转型时期，从单神经元记录发展到今天的AI解码。回顾过去，哪些技术进步最大程度改变了我们研究大脑的方式？
我早期寻找博士后职位时，在清醒非人灵长类动物中进行神经记录还比较少见。
当时主要开展这类研究的地方是美国国立卫生研究院和约翰斯·霍普金斯大学。
在NIH，Edward Evarts研究运动系统，Robert Wurtz及其团队研究视觉。约翰斯·霍普金斯大学的Vernon Mountcastle则在研究后顶叶皮层。
我对这个区域非常感兴趣，因为它既神秘又令人着迷。
Mountcastle发现，一些神经元似乎与眼球运动、伸手和抓握有关。这让人们开始意识到，后顶叶皮层可能比过去认为的更深地参与运动控制。
大约两年后，来自Wurtz团队的Mickey Goldberg及其同事发表论文，对Mountcastle的解释提出了挑战。
他们认为，这些现象可能与视觉或注意有关，不一定直接属于运动本身。
所以，当我后来进入Mountcastle实验室做博士后时，一个重要问题就是：这些信号究竟代表运动计划，还是只与视觉加工和注意有关？
后来我们发现，这两种观点都包含一部分事实。
这些区域确实受到感觉信息的影响，同时也存在与运动相关的信号。但我们发现，这些活动并不像Mountcastle最初认为的那样直接编码最终动作，更像是在编码动物的意图或者行动计划。
真正让我确信这一点的，是Larry Snyder、Aaron Batista和我在1997年发表在《Nature》上的一项研究。
猴子可以把眼球运动和伸手运动分开，因此我们可以让它们分别规划一次眼跳或一次伸手。
结果发现，当动物准备进行眼跳时，外侧顶内区会特异性活跃；当动物准备伸手时，现在通常称为内侧顶内区的区域则会特异性活跃。
如果这些活动只是反映注意或感觉加工，它们就不应该随着动物准备执行的动作类型而改变。
这是一个很重要的进展。
另一个重大进步，是神经元群体记录技术的发展。
只观察单个神经元时，往往很难真正理解大脑正在进行什么计算。但当你同时记录一群神经元，就会逐渐发现，每一个神经元都贡献了其中一小部分信息。
把这些信息放在一起，底层的计算过程就会清晰得多。
这类技术也让我们以及其他许多团队最终能够进入人体神经记录。
今天的脑机接口，很大程度上就建立在这些技术发展的基础之上。它不仅为临床应用打开了新的可能，也让我们能够直接在人类身上研究基础神经科学问题。
所以，我认为其中两个最重要的技术进步，一个是清醒行为动物神经记录技术的发展，另一个是大规模神经元群体记录。
前者帮助我们识别了与意图相关的神经信号，后者则最终推动了现代脑机接口和人体神经记录的发展。
问：你提到1997年的《Nature》论文。这项研究在多大程度上改变了人们对后顶叶皮层的认识？这么多年过去，哪些证据让你相信这个框架依然成立？
直到今天，我们仍然是少数长期、大规模记录后顶叶皮层的团队之一。
大多数其他团队主要研究运动皮层，我们也同时记录运动皮层。能够直接比较运动皮层和后顶叶皮层，对理解两者不同的功能非常有帮助。
在猴子中，不同类型的动作计划在顶内沟内存在一定程度的解剖分离。
除了前面提到的区域以外，Sakata及其同事还发现了另一个与抓握有关的重要区域，也就是前顶内区AIP。
这些发现经过多年检验，基本都保持了下来。
目前我们还在使用功能性超声进行研究，这项技术非常有潜力。通过这种方法，我们再次看到了不同功能之间的分离。
随后，我们还可以利用Neuropixels探针在这些区域进行更加精细的记录，基本的功能组织依然能够得到验证。
但在人类中，情况更加复杂。
植入之前，我们会让参与者进行fMRI扫描，同时想象或者尝试抓握，即使他们已经处于瘫痪状态。通过这种方式，我们可以定位人类大脑中与AIP对应的区域。
但真正把电极植入以后，我们发现，这些区域存在非常丰富的混合活动。
它有些类似Earl Miller和Stefano Fusi所描述的“混合选择性”，只是程度更高。
仅仅利用后顶叶皮层中一个4毫米×4毫米、包含96个电极的阵列，我们几乎可以解码涉及身体各个部位的意图运动。
即使在单神经元层面，这些信号也具有高度混合的特征。
相比之下，运动皮层中的信号没有那么混合，更接近我们原本预期的情况。
例如，手部区域的神经元往往主要编码伸手或者手部运动，同时可能涉及同侧手或对侧手。
这种差异可能来自物种差异，也可能与我们记录的具体脑区或者实验方式有关。
猴子通常会针对某项任务训练几个月，而人类可以立刻完成许多新的任务，这让我们能够研究更加广泛的行为。
问：今天你如何看待“意图地图”这一框架？哪些部分经受住了时间检验，哪些地方可能需要修正？
我认为，在猴子研究中，这一框架保持得相当好，而且推动了大量后续工作。
例如，Michael Shadlen和Bill Newsome研究了外侧顶内区中的决策过程，发现的神经活动与我们当初描述的现象非常一致。
他们进一步建立模型，解释多个相互竞争的潜在行动计划如何被评估，并最终形成决策。他们研究的主要是眼球运动。
此后，很多团队都重复并扩展了这类研究，我们自己也一直在继续。
人类的情况可能更加复杂，这并不令人意外。
但这个框架至少为我们提供了一种提出新问题的方式。
通过非人灵长类动物研究，我们已经知道哪些区域可能参与动作规划，因此可以有针对性地设计任务，研究人类后顶叶皮层中的规划相关活动。
问：从一个自发产生的想法到真正付诸行动，中间需要经过复杂的计算。关于这个过程，我们还有哪些地方没有弄清楚？
我们曾发现一种叫做“增益场”的现象。
它似乎在不同坐标系之间的信息转换中发挥重要作用。
例如，把以眼睛为中心的视觉坐标，转换成能够指导肢体运动所需要的坐标框架。
如果只从单个神经元的角度观察，这个过程很难理解。但当我们观察神经元群体时，整个图景就清晰得多。
我很幸运，当时我在Salk研究所工作，而Geoffrey Hinton、David Rumelhart等人刚刚开发出反向传播算法。
因此，我们能够利用神经网络方法，对后顶叶皮层中的一些坐标转换过程进行建模。
当然，还有很多其他重要的计算问题。
其中一个就是你刚才提到的，一个自发产生的想法，究竟如何转化为一个有明确目标的行动计划。
过去让我感到困惑的一点是，即使我们不知道一个人的眼睛正看向哪里，仍然能够解码他打算进行的身体运动。
后来我们发现，有些坐标框架的表征会根据任务发生变化。
换句话说，参考坐标系本身也可能依赖具体任务。
从更广的角度看，后顶叶皮层似乎在建立一种身体与外部世界之间关系的内部表征。
它还会接收“传出副本”，也就是大脑在发出运动指令时同步保留的一份内部信号，这对判断身体当前状态可能非常重要。
从很多角度看，这与控制理论中的思路很相似。
大脑需要持续判断身体目前处于什么状态，并利用这些信息指导下一步行动。
最近，我们也开始研究类似镜像神经元的选择性。
我们能够看到感觉上的“镜像”，也就是对他人的感受形成表征，同时也能观察到更加经典的、观看他人运动时产生的神经反应。
后来我们又发现了另一个现象。
后顶叶皮层似乎还在表征身体之外的世界，并持续映射环境中发生的事情。
因此，我们开始与Nancy Kanwisher和Josh Tenenbaum合作。
他们提出过“物理推理引擎”的概念，而我们现在发现，我们所记录的这些脑区似乎也能够表征外部世界中物体之间的相互作用。
逐渐形成的图景是，这些区域既在映射身体，也在映射周围环境。
在这个基础上，大脑形成决策、思想和意图，并最终把它们转化成行动。
问：你的工作强调后顶叶皮层中相对稳定的意图信号，而其他团队更加关注神经动力学和状态空间轨迹。你如何看待这两种思路之间的关系？
我们很多研究关注的是“表征”，例如内部模型、调谐曲线、躯体定位等。
但动力系统分析同样很有价值，因为它能够帮助我们理解神经元群体活动如何随时间演变。
在研究意图时，我们专门设计实验，让意图能够保持相对稳定。
我们使用的是延迟反应任务。
目标首先出现，随后消失。此时参与者或者动物已经看不到目标，但仍然需要持续规划动作，直到收到执行信号。
当然，现实中的自然动作发生得要快得多。
近年来，我们也开始进一步研究后顶叶皮层中的动力学，并使用动力学模型比较后顶叶皮层和运动皮层的活动。
在运动皮层中，动作启动时的情况，与Krishna Shenoy、Mark Churchland及其同事在猴子中观察到的结果非常相似。
动作开始时，会短暂出现一种旋转动力学。
他们提出，当系统的初始条件建立以后，它可以在一定程度上自行演化。
现在有意思的一点是，我们已经可以在人类身上研究这个问题。
猴子的动作通常比较快速，甚至带有一定爆发性，所以它们的神经活动表现得像与肌肉控制密切相关的信号，是比较合理的。
但在人类研究中，参与者还可以完成更缓慢、连续的跟踪任务。
在这种情况下，我们仍然会在动作启动阶段看到短暂的旋转动力学，但随后神经活动会进入一种更加稳定的模式。
利用切换动力系统模型，我们发现至少有两种不同的动力学状态参与其中。
一种是与动作启动有关的短暂旋转动力学。
另一种则是在持续行为过程中维持的相对稳定活动模式。
运动皮层会不断接收外部输入，其中可能包括来自后顶叶皮层的信息，同时还会接收感觉反馈。
因此，后顶叶皮层的活动看起来相对稳定，更接近一种持续性的内部表征；运动皮层的动力学则更加瞬时，并不断受到输入信息的塑造。
问：你是否认为神经科学正在逐渐从对神经活动越来越精细的描述，走向对认知机制真正的解释？
目前神经科学中有两个越来越重要的主题。
一个是前面提到的混合选择性，另一个是组合编码。
在后顶叶皮层中，很多神经元都会同时表征不同效应器和动作的组合。
例如，与眼球运动计划相关的信号，可以和伸手计划共同出现在单个神经元的活动中。
但如果观察整个神经元群体，就会感觉大脑似乎在使用一组基础的“构件”。
这些构件可以按照不同方式重新组合，从而产生更加复杂的行为。
从这个意义上说，它有些类似语言。
语言同样是利用数量有限的基本元素，通过重新组合产生极其丰富的表达。
我们在观察他人行为的实验中也看到了类似现象。
神经活动似乎由一些基础成分组成，例如“自我”与“他人”、不同类型的动作，以及不同身体部位。
这些元素可以根据具体情境，以不同方式组合。
这些发现提示，认知和行为可能建立在一些基础神经组件之上。
目前已经有多个团队在研究这一方向。
问：你的研究已经证明，可以从脑活动中解码意图和内在言语。随着技术越来越强，真正有意义的认知隐私应该是什么样？谁来决定它的边界？
伦理问题会变得越来越重要。
目前，大部分相关研究仍然集中在医疗应用，还没有大规模进入人体增强或者更加广泛的隐私场景。
几年前，我们在《Nature Human Behaviour》发表了一项关于内在言语解码的研究。
需要说明的是，我们解码的并不是一般意义上的“思想”，而是人们在心里与自己说话时产生的内在言语。
在那项研究中，伦理问题相对有限，因为参与者正在执行一个结构化任务，我们明确要求他们在心里默念特定单词。
Stanford团队后来也在前运动皮层观察到类似现象，他们研究的是参与者在任务中产生的更加自发的内在言语。
这当然会带来潜在的隐私问题。
但有一个原因让我相对乐观。
这些信号似乎高度依赖参与者是否主动参与任务。
在我们的研究中，如果参与者不执行任务，相关信号基本就会消失。
据我了解，Stanford团队也发现，内在言语和真正说出来的言语，在很大程度上占据相同的神经子空间，只存在一些细微差异。
这意味着，人们可能仍然能够对哪些信息可以被解码保持一定控制。
所以，神经解码确实会带来真实的心理和认知隐私问题。
但与此同时，也有证据表明，个体可能仍然能够对自己的内部语言，以及最终能够被系统解码的内容，保持相当程度的控制。
问：如果让你定义未来十年系统神经科学的一个重大挑战，会是什么？关于思想如何转化为行动，最重要的未解问题是什么？
这确实是一个真正的重大挑战。
现在我们已经能够解码言语，而言语本身已经属于非常高层级的认知功能。
与此同时，我们也越来越多地在后顶叶皮层中发现与语义相关的表征，这其实并不完全令人意外。
语言如何与语义相互作用，我们如何获得关于世界的知识，以及这些知识又如何塑造语言，我认为会成为未来几年非常重要的研究方向。
问：你培养过很多后来成为领域领导者的科学家。优秀科学家和真正杰出的科学家之间，有哪些差异？
这个问题确实让我有点难回答，我可能得回想一下自己以前写过的推荐信。
我很幸运，培养过很多非常优秀的学生和研究人员，他们后来成为各自领域的领导者。
在我们的研究方向中，扎实的定量背景当然很重要，这是这类工作的性质决定的。
除此之外，我认为雄心和投入也很重要。
你需要真正对问题有热情，并愿意全身心投入其中。
另外，我自己也非常幸运，因为一直处在很好的科研环境中。
我也经常对学生说，我身边一直有非常优秀的人。
Caltech、MIT、Stanford、Harvard等机构能够吸引很多出色的学生。
所以，很多成就的功劳并不能只归于导师。
学生自身，以及大家共同形成的实验室文化，同样非常重要。
问：十年以后，如果出现什么样的结果，你会认为脑机接口领域真正成功了？
现在，我们实验室以及很多其他实验室，在研究环境中已经能够完成一些非常惊人的事情。
真正的挑战，是把这些研究演示转化成日常生活中真正有用的产品。
我认为，目前没有特别重大的理论障碍，更多障碍来自实际工程和临床实施。
我们需要侵入性更低、更容易被患者接受，同时也更方便部署的植入设备。
一个很好的参照是人工耳蜗。
如果一个人发生瘫痪，未来接受神经植入物，应该能够像今天听力损失患者接受人工耳蜗一样，成为一种相对常规的医疗选择。
我认为，未来神经精神疾病领域也会出现越来越多相关应用。
功能性超声等技术可能非常重要。
它有机会追踪变化速度较慢的神经状态，也可能提供临床上可以使用的刺激方式。
功能性超声和fMRI类似，一个局限是时间分辨率。
我在Caltech长期合作的同事Mikhail Shapiro已经暂时拿出一部分时间，共同创办了一家名为Merge的公司，研究超声遗传学。
它在概念上有些类似光遗传学。
核心思路是通过基因改造，使细胞对超声产生响应，从而有机会实现更快速的刺激和记录。
当然，一个主要挑战是，这种方法需要把病毒载体递送到人类大脑皮层。
尽管如此，我认为这是脑机接口非常值得关注的一个新技术方向。
我希望在未来十年内，这些技术能够发展到足够实用的程度，让神经系统疾病患者真正能够常规使用。
对我来说，这会是脑机接口领域真正取得成功最明确的标志。
采访：Henrietta Howells，本文由脑机新声根据原文翻译
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41593-026-02450-6
《全球脑机π》是脑机新声平台倾力打造的全球首个聚焦脑机接口（BCI）领域的人物深度访谈专栏。
π，无限不循环。正如人类对大脑的探索没有终点，脑机接口行业先驱者的创造力也没有边界。我们不做泛泛而谈的行业综述，只和真正在改变人类认知边界的人一对一深谈。
《全球脑机π》专栏下设五大子栏目：针对商业领域的《BCI TALK》、针对临床专家的《NEURO TALK》、针对科学家的《SCIENCE TALK》、患者视角的《LIFE TALK》、产业从业者的《INDUSTRY TALK》。从实验室到手术室，从研究论文到患者家庭，拼出这个行业的完整图景。
