Giao Diện Não-Máy Móc Không Còn Là Điều Phiêu Lưu Khoa Học Nữa năm 2025

Thomas Reardon đeo một chiếc băng co dãn với vi chip và điện cực được đan vào vải—một phiên bản kiểu steampunk của trang sức—lên cả hai cánh tay của mình. “Bản demo này thực sự là một trải nghiệm tâm lý,” nói Reardon, người thích được gọi chỉ bằng họ. Anh ngồi xuống bàn phím máy tính, bật màn hình và bắt đầu đánh máy. Sau vài dòng văn bản, anh đẩy bàn phím ra xa, để lộ bề mặt trắng của bàn họp tại trụ sở chính của công ty ở trung tâm Manhattan. Anh tiếp tục đánh máy. Nhưng lần này anh đang đánh vào… không có gì cả. Chỉ là bàn phẳng. Tuy nhiên, kết quả là như nhau: Những từ anh đánh vào xuất hiện trên màn hình.

Điều làm cho điều này thú vị không phải chỉ là một mánh lừa mà là cách nó xảy ra. Văn bản trên màn hình không phải do đầu ngón tay của anh tạo ra, mà là do tín hiệu não của anh gửi đến ngón tay của anh. Băng đeo cánh tay đang chặn lại những tín hiệu đó, hiểu đúng chúng và truyền đầu ra đến máy tính, giống như một bàn phím đã làm. Việc ngón tay của Reardon có đập vào bàn hay không không quan trọng—việc anh có một tay hay không cũng không quan trọng—đó là một vòng lặp từ não đến máy. Hơn nữa, Reardon và đồng nghiệp của anh đã phát hiện ra rằng máy có thể nhận diện được những tín hiệu tinh tế hơn—như những cử động nhỏ của một ngón tay—thay vì mô phỏng việc đánh máy thực sự.

Bạn có thể đánh một trăm từ mỗi phút trên điện thoại thông minh của bạn mà tay ở trong túi quần. Trước khi Reardon thực hiện bản demo tâm lý của mình, tôi đã xem đồng sáng lập của anh, Patrick Kaifosh, chơi trò chơi Asteroids trên iPhone của anh. Anh ấy đeo một trong những chiếc băng đeo kỳ lạ đó giữa cổ tay và khuỷu tay của anh. Trên màn hình, bạn có thể thấy Asteroids được chơi bởi một game thủ khá giỏi, với chiếc tàu vũ trụ nhỏ khéo léo tránh qua các tảng đá lớn và quay quanh để phá hủy chúng thành các pixel nhỏ. Nhưng các cử động Kaifosh thực hiện để điều khiển trò chơi chỉ là những cử động nhỏ: những nhồi nhét nhỏ của ngón tay khi lòng bàn tay anh ấy đặt phẳng trên bàn. Dường như anh ấy đang chơi trò chơi chỉ bằng cách kiểm soát tâm trí. Và anh ấy thực sự làm vậy.

Năm 2017 đã là một năm lộ diện cho Giao Diện Não-Máy Móc (BMI), một công nghệ cố gắng chuyển hóa nội dung bí ẩn của khối óc nặng hai và một nửa pound bên trong đầu chúng ta thành các máy tính ngày càng trở nên quan trọng đối với sự tồn tại của chúng ta. Ý tưởng đã nảy ra khỏi khoa học viễn tưởng và vào vòng vốn đầu tư rủi ro nhanh hơn cả tốc độ của tín hiệu di chuyển qua một tế bào thần kinh. Facebook, Elon Musk và những đối thủ có nguồn lực lớn khác, như người sáng lập Braintree trước đây Bryan Johnson, đã nói nghiêm túc về các cấy ghép silicon không chỉ sẽ kết hợp chúng ta với máy tính, mà còn làm tăng cường trí tuệ của chúng ta. Nhưng CTRL-Labs, với cả uy tín công nghệ và một hội đồng tư vấn y khoa đầy sao, bỏ qua mớ rối phức tạp của kết nối bên trong cái đầu và loại bỏ sự cần thiết của việc phá vỡ da hoặc hộp sọ để chèn một viên chip—Big Ask của BMI. Thay vào đó, công ty đang tập trung vào tập hợp phong phú các tín hiệu kiểm soát chuyển động đi qua cột sống, đó là loại trái cây dễ bị hạ gục của hệ thống thần kinh.

Reardon và đồng nghiệp tại CTRL-Labs đang sử dụng những tín hiệu này như một API mạnh mẽ giữa tất cả các máy của chúng ta và bản thân trí óc. Đến năm sau, họ muốn thu gọn mô hình nguyên bản của chiếc băng đeo cồng kềnh thành một kiểu dáng nhẹ nhàng hơn, giống như dây đeo đồng hồ, để một loạt những người sử dụng sớm có thể loại bỏ bàn phím và các nút nhỏ trên màn hình điện thoại thông minh của họ. Công nghệ cũng có khả năng cải thiện đáng kể trải nghiệm thực tế ảo, hiện đang làm xa lạ người dùng mới bằng cách yêu cầu họ nhấn nút trên bộ điều khiển mà họ không thể nhìn thấy. Có lẽ không có cách nào tốt hơn để di chuyển và thao tác trong một thế giới thay thế bằng một hệ thống được kiểm soát bởi trí óc.

Reardon, CEO 47 tuổi của CTRL-Labs, tin rằng tính ứng dụng ngay lập tức của phiên bản BMI của công ty đặt nó một bước vượt lên trước các đối thủ có hương vị khoa học viễn tưởng của anh ấy. “Khi tôi thấy những thông báo về các kỹ thuật quét não và sự ám ảnh với việc tiếp cận não như một cái đầu tách rời trong một lọ, tôi chỉ cảm thấy như họ đang bỏ qua điểm quan trọng về cách mọi công nghệ khoa học mới được thương mại hóa, đó là sự thực dụng không ngừng,” ông nói. “Chúng tôi đang tìm kiếm cuộc sống phong phú hơn, kiểm soát hơn với mọi thứ xung quanh chúng ta, [và] kiểm soát hơn chiếc thiết bị nhỏ ngốc nghếch trong túi của bạn—nói một cách đơn giản, đó chỉ là một thiết bị chỉ có khả năng đọc hiện nay, với phương tiện đầu ra kinh khủng.”

Những mục tiêu của Reardon là đầy tham vọng. “Tôi muốn thiết bị của chúng tôi, cho dù chúng được bán bởi chúng tôi hay bởi đối tác, có mặt trên một triệu người trong vòng ba hoặc bốn năm,” ông nói. Nhưng một giao diện điện thoại tốt hơn chỉ là bước đầu. Cuối cùng, CTRL-Labs hy vọng mở đường cho một tương lai trong đó con người có thể dễ dàng thao tác trên môi trường của họ bằng các công cụ hiện tại chưa được phát minh. Nơi những tín hiệu mạnh mẽ từ cánh tay—miệng điều khiển bí mật của tâm trí—trở thành phương tiện chủ chốt của chúng ta khi đàm phán với một lĩnh vực điện tử.

Sáng tạo này đến trong một khoảnh khắc đầy tầm quan trọng cho CTRL-Labs, nơi công ty thấy mình hoàn toàn định vị để đổi mới. Người đứng đầu dự án này là một lập trình viên tài năng với tư duy chiến lược, người đã dẫn dắt những sáng kiến lớn trong doanh nghiệp—và rời bỏ tất cả một thời gian để trở thành một nhà thần kinh học. Reardon hiểu rằng mọi thứ trong quá khứ của anh đã ngẫu nhiên đạt đến một cơ hội khổng lồ cho ai đó có đúng những kỹ năng của anh. Và anh quyết không để cơ hội này trôi qua.

Reardon lớn lên ở New Hampshire là một trong 18 người con trong một gia đình lao động. Anh rời khỏi đám đông ở tuổi 11, học lập trình tại một trung tâm địa phương được tài trợ bởi ông lớn công nghệ địa phương, Digital Equipment Corporation. “Họ gọi chúng tôi là ‘gweeps,’ những hacker nhỏ bé nhất,” anh nói. Anh tham gia một số khóa học tại MIT, và khi 15 tuổi, anh đăng ký tại Đại học New Hampshire. Anh cảm thấy khó chịu—kết hợp giữa việc là một người ngoại đạo và không có tiền. Anh bỏ học sau một năm. “Khi tôi sắp 16 và, như, tôi cần một công việc,” anh nói. Anh đến Chapel Hill, Bắc Carolina, ban đầu làm việc tại phòng thí nghiệm chụp cắt tia X tại Duke, giúp hệ thống máy tính của trường hoạt động mượt mà với internet. Anh sớm bắt đầu công ty mạng riêng của mình, tạo các tiện ích cho phần mềm mạng mạnh mẽ Novell lúc đó. Cuối cùng, Reardon bán công ty, gặp nhà đầu tư rủi ro Ann Winblad trong quá trình đó, và cô kết nối anh với Microsoft.

Công việc đầu tiên của Reardon ở đó là dẫn dắt một nhóm nhỏ để sao chép phần mềm chính của Novell để có thể tích hợp vào Windows. Vẫn còn là một thiếu niên, anh không quen với việc quản lý, và một số người báo cáo cho anh gọi anh là Doogie Howser. Tuy nhiên, anh nổi bật với sự xuất sắc. “Bạn được tiếp xúc với nhiều loại người thông minh tại Microsoft, nhưng Reardon có thể làm bạn sững sờ,” nói Brad Silverberg, khi đó là trưởng nhóm Windows và hiện là một nhà đầu tư (đầu tư vào CTRL-Labs). Năm 1993, cuộc sống của Reardon thay đổi khi anh nhìn thấy trình duyệt web ban đầu. Anh tạo ra dự án trở thành Internet Explorer, mà, do sự cần thiết trong cuộc cạnh tranh, đã được đẩy vào Windows 95 đúng đúng để ra mắt. Trong một khoảng thời gian, đó là trình duyệt phổ biến nhất thế giới.

Vài năm sau đó, Reardon rời bỏ công ty, bất mãn với bürocracy và mệt mỏi sau khi làm chứng trong vụ kiện chống độc quyền liên quan đến trình duyệt mà anh đã giúp thiết kế. Reardon và một số đồng đội trong nhóm làm trình duyệt của anh bắt đầu một startup tập trung vào internet không dây. “Thời điểm của chúng tôi không đúng, nhưng chúng tôi chắc chắn có ý tưởng đúng,” anh nói. Và sau đó, Reardon thực hiện một sự chuyển động bất ngờ: Anh rời khỏi ngành công nghiệp và đăng ký làm sinh viên đại học tại Đại học Columbia. Chuyên ngành là Khoa cổ. Động lực đến từ một cuộc trò chuyện tự do vào năm 2005 với nhà vật lý nổi tiếng Freeman Dyson, người đề cập đến việc anh đọc nhiều sách bằng tiếng Latin và Hy Lạp. “Có thể nói rằng nhà vật lý sống lớn nhất đang nói với tôi là đừng làm khoa học—đi đọc Tacitus,” Reardon nói. “Vì vậy, tôi đã làm.” Ở tuổi 30.

Năm 2008, Reardon nhận được bằng cử nhân Khoa cổ—magna cum laude—nhưng trước khi tốt nghiệp, anh bắt đầu tham gia các khóa học về thần kinh và đắm chìm trong công việc thí nghiệm. “Nó làm tôi nhớ đến việc lập trình, chạm vào thực tế và thử nghiệm điều gì đó và xem cái gì hoạt động, sau đó làm sáng chế nó,” anh nói. Anh quyết định nghiên cứu nó một cách nghiêm túc, xây dựng hồ sơ cho trường sau đại học. Mặc dù anh vẫn khá giả từ những thành công phần mềm của mình, anh muốn cạnh tranh cho một học bổng—an được một học bổng từ Duke—và thực hiện công việc thí nghiệm cơ bản. Anh chuyển sang Columbia, làm việc dưới sự hướng dẫn của nhà thần kinh học nổi tiếng Thomas Jessell (người hiện là cố vấn của CTRL-Labs, cùng với những nhân vật lỗi lạc khác như Krishna Shenoy của Stanford).

Theo trang web của mình, Phòng thí nghiệm Jessell “nghiên cứu các hệ thống và mạch điều chỉnh chuyển động,” mà nó gọi là “nguồn gốc của tất cả hành vi.” Điều này phản ánh sự định hướng của Columbia trong một sự chia rẽ thần kinh học giữa những người tập trung vào điều gì diễn ra hoàn toàn bên trong não và những người nghiên cứu đầu ra thực tế của não. Mặc dù có nhiều sự quyến rũ liên quan đến những người cố gắng làm rõ bí ẩn của tâm trí thông qua vật chất của nó, những người thuộc trại sau này im lặng tin rằng thứ mà não khiến chúng ta làm thực sự là tất cả những gì não được tạo ra để làm. Nhà thần kinh học Daniel Wolpert một lần nổi tiếng tóm tắt quan điểm này: “Chúng ta có một bộ não với một lý do và chỉ một lý do duy nhất, và đó là tạo ra những chuyển động có thể thích ứng và phức tạp. Không có lý do nào khác để có một bộ não...Chuyển động là cách duy nhất bạn có để ảnh hưởng đến thế giới xung quanh bạn.”

Quan điểm đó đã giúp định hình CTRL-Labs, nơi mọi thứ bắt đầu khi Reardon bắt đầu ý tưởng cùng với hai đồng nghiệp trong phòng thí nghiệm vào năm 2015. Những người sáng lập này là Kaifosh và Tim Machado, người nhận bằng tiến sĩ trước một chút so với Reardon và bắt đầu thành lập công ty. Trong suốt thời gian nghiên cứu sau đại học, Reardon ngày càng tò mò về kiến trúc mạng cho phép “chuyển động chủ động”—những hành động khéo léo mà dường như không phức tạp nhưng thực sự yêu cầu sự chính xác, đồng bộ và sự thành thạo không tự ý. “Như việc nâng cốc cà phê trước mặt bạn lên môi và không chỉ là đẩy nó qua khuôn mặt của bạn,” anh giải thích. Việc xác định những tế bào thần kinh nào trong não đưa ra các lệnh cho cơ thể để thực hiện những chuyển động đó là vô cùng phức tạp. Cách duy nhất tốt nhất để tiếp cận hoạt động đó là khoan một lỗ vào hộp sọ và gắn một cụm điện cực vào não, sau đó cố gắng tìm hiểu cẩn thận xem tế bào thần kinh nào được liên quan. “Bạn có thể hiểu được một số điều từ đó, nhưng mất một năm cho ai đó huấn luyện một trong những tế bào thần kinh đó làm điều đúng, chẳng hạn, để kiểm soát một bộ phận cơ thể giả mạo,” Reardon nói.

Nhưng một thử nghiệm của Machado, đồng sáng lập của Reardon, mở ra một khả năng mới. Machado, giống như Reardon, thích thú với cách não điều khiển chuyển động, nhưng anh chưa bao giờ nghĩ rằng cách để làm BMI là cắm điện cực vào hộp sọ. “Tôi chưa bao giờ nghĩ mọi người sẽ làm điều đó để gửi tin nhắn cho nhau,” Machado nói. Thay vào đó, anh khám phá cách tế bào thần kinh chuyển động, lan ra qua tuỷ sống đến các cơ thể thực sự trong cơ thể, có thể là câu trả lời. Anh tạo ra một thí nghiệm trong đó anh loại bỏ tuỷ sống của chuột và giữ nó hoạt động để anh có thể đo lường điều gì đang xảy ra với tế bào thần kinh chuyển động. Nói rằng tín hiệu được tổ chức và hài hòa đáng kinh ngạc. “Bạn có thể hiểu được hoạt động của chúng,” Machado nói. Hai nhà thần kinh học trẻ và người mãi mãi biến đổi từ lập trình viên thành nhà thần kinh nhìn thấy khả năng của một cách khác để thực hiện BMI. “Nếu bạn là người theo dõi tín hiệu, bạn có thể làm điều gì đó với điều này,” Reardon nói, nhớ lại phản ứng của mình.

Nơi lý tưởng để lấy được những tín hiệu đó là cánh tay, vì não người được thiết kế để tiêu tốn nhiều tư duy của mình để điều khiển tay. CTRL-Labs chưa phải là người đầu tiên hiểu rằng có giá trị trong những tín hiệu đó: Một thử nghiệm tiêu chuẩn để phát hiện các bất thường về tình trạng cơ thể sử dụng các tín hiệu trong cái được gọi là điện cơ, thường được gọi là EMG. Trong thực tế, trong các thử nghiệm đầu tiên của mình, CTRL-Labs đã sử dụng các công cụ y tế tiêu chuẩn để có được các tín hiệu EMG của mình, trước khi họ bắt đầu xây dựng phần cứng tùy chỉnh. Điều đột phá là lấy EMG một cách chính xác hơn—bao gồm cả việc nhận tín hiệu từ các tế bào thần kinh cá nhân—so với công nghệ đã tồn tại trước đó, và, điều quan trọng hơn nhiều, tìm ra mối quan hệ giữa hoạt động điện cực và cơ bắp để CTRL-Labs có thể chuyển đổi EMG thành các hướng dẫn có thể kiểm soát các thiết bị máy tính.

Adam Berenzweig, người từng là Giám đốc Công nghệ của công ty máy học Clarifai và hiện là nhà khoa học chủ chốt tại CTRL-Labs, tin rằng khai thác tín hiệu này giống như khai thác một tín hiệu truyền thông mạnh mẽ như lời nói. (Một nhà khoa học chủ chốt khác là Steve Demers, một nhà vật lý làm việc trong hóa học tính toán, người đã giúp tạo ra hiệu ứng hình ảnh “bullet time” đoạt giải thưởng cho các bộ phim Matrix.) “Lời nói đã tiến hóa đặc biệt để truyền thông tin từ não này sang não khác,” Berenzweig nói. “Tín hiệu motor neuron này đã tiến hóa đặc biệt để truyền thông tin từ não đến tay để có thể ảnh hưởng đến thay đổi trong thế giới, nhưng khác với lời nói, chúng ta thực sự chưa có quyền truy cập vào tín hiệu đó cho đến bây giờ. Nó như là nếu không có máy thu âm và chúng ta không có khả năng ghi và xem âm thanh.”

Việc nhận tín hiệu chỉ là bước đầu tiên. Có thể là phần khó nhất là sau đó biến chúng thành các tín hiệu mà thiết bị hiểu. Điều này đòi hỏi sự kết hợp giữa lập trình, máy học và thần kinh học. Đối với một số ứng dụng, lần đầu tiên ai đó sử dụng hệ thống, người đó có một giai đoạn đào tạo ngắn trong đó phần mềm CTRL-Labs tìm ra cách phù hợp giữa đầu ra cá nhân của người đó với những lần nhấn chuột, gõ phím, nhấn nút và vuốt điện thoại, máy tính và thiết bị thực tế ảo. Đáng kinh ngạc là điều này chỉ mất vài phút đối với một số bản demo công nghệ đơn giản nhất cho đến nay.

Một quá trình đào tạo nghiêm túc hơn sẽ được yêu cầu khi người ta muốn đi xa hơn việc mô phỏng những nhiệm vụ họ thực hiện hiện tại—như gõ phím bằng hệ thống QWERTY—và chuyển sang những nhiệm vụ thay đổi hành vi (ví dụ, gõ túi). Có thể cuối cùng nhanh chóng và thuận tiện hơn, nhưng sẽ đòi hỏi lòng kiên nhẫn và nỗ lực học tập. “Đó là một trong những câu hỏi lớn, mở, thách thức của chúng tôi,” Berenzweig nói. “Thực sự có thể đòi hỏi nhiều giờ đào tạo—mọi người mất bao lâu để học gõ QWERTY ngay bây giờ? Như, nhiều năm, thực sự.” Anh ta có một vài ý tưởng về cách mọi người sẽ có thể vượt qua đoạn cong học. Một trong những ý tưởng có thể là biến quá trình này thành một trò chơi (phân trang Mavis Beacon!). Một ý khác là yêu cầu mọi người nghĩ về quá trình như việc học một ngôn ngữ mới. “Chúng tôi có thể đào tạo mọi người tạo ra âm thanh ngữ âm cơ bản với tay họ,” anh ta nói. “Nó sẽ giống như họ đang nói chuyện bằng tay”

Cuối cùng, đó là những loại lệnh não mới đó sẽ quyết định liệu CTRL-Labs có phải là một công ty tạo ra giao diện máy tính cải tiến hay một cổng vào một mối quan hệ mới giữa con người và đối tượng. Một trong những người tư vấn khoa học của CTRL-Labs là John Krakauer, giáo sư y học, thần kinh học và y học vật lý tại Trường Y học Đại học Johns Hopkins, người đứng đầu Phòng thí nghiệm Não, Học, Hoạt hình và Chuyển động tại đó. Krakauer nói với tôi rằng anh đang làm việc với các đội khác tại Johns Hopkins để sử dụng hệ thống CTRL-Labs như một môi trường đào tạo cho những người sử dụng cơ khí thay thế chiếc cánh mất đi, cụ thể là bằng cách tạo ra một bàn tay ảo mà bệnh nhân có thể nắm bắt trước khi họ phẫu thuật cấy ghép tay từ người hiến tặng. “Tôi rất quan tâm đến việc sử dụng thiết bị này để giúp mọi người có những trải nghiệm di chuyển phong phú hơn khi họ không thể chơi thể thao hoặc đi dạo nữa,” Krakauer nói.

Nhưng Krakauer (người, cũng phải nói, có phần là một người nổi loạn trong thế giới thần kinh học) cũng nhìn nhận hệ thống của CTRL-Labs như một điều gì đó có vẻ tham vọng hơn. Mặc dù bàn tay con người là một thiết bị khá tốt, nhưng có thể rằng các tín hiệu gửi từ não có thể xử lý nhiều phức tạp hơn rất nhiều. “Chúng ta không biết liệu bàn tay có tốt nhất mà chúng ta có thể có với não chúng ta, hay não chúng ta thực sự tốt hơn rất nhiều so với tay,” anh ta nói. Nếu là điều sau cùng, tín hiệu EMG có thể hỗ trợ bàn tay với nhiều ngón hơn. Chúng ta có thể kiểm soát nhiều thiết bị robot với sự dễ dàng như chúng ta chơi nhạc cụ với bàn tay của mình. “Nó không phải là một bước nhảy lớn để nói rằng nếu bạn có thể làm điều đó cho một cái gì đó trên màn hình, bạn có thể làm điều đó cho một robot,” Krakauer nói. “Hãy lấy bất kỳ trừu tượng cơ thể nào bạn đang nghĩ đến trong não của bạn và đơn giản chuyển nó đến một cái gì đó khác ngoài cánh tay của bạn—nó có thể là một con bạch tuộc.”

Sử dụng cuối cùng có thể là một loại cụ bộ phận thay thế có hiệu suất cao hơn so với những bộ phận cơ thể mà chúng ta được sinh ra. Hoặc có lẽ là một loạt chúng, được gắn liền với cơ thể hoặc một nơi nào khác. “Tôi thích ý tưởng về việc sử dụng những tín hiệu này để kiểm soát một thiết bị ngoại vi,” Krakauer nói. “Tôi cũng thích ý tưởng về việc khỏe mạnh và chỉ cần có một cái đuôi.”

Đối với một công ty mới chỉ có hai năm tuổi, CTRL-Labs đã trải qua nhiều thách thức. Cuối năm ngoái, cộng sự Tim Machado rời đi. (Anh ấy hiện đang ở phòng thí nghiệm kỹ thuật sinh học danh tiếng Deisseroth tại Stanford, nhưng vẫn là cố vấn cho công ty và đồng sở hữu của tài sản trí tuệ quý báu.) Và chỉ tháng trước, công ty đã thay đổi tên. Ban đầu, nó được gọi là “Cognescent,” nhưng tháng trước đội đã cuối cùng chấp nhận thực tế rằng việc giữ tên đó sẽ đồng nghĩa với sự nhầm lẫn vĩnh viễn với công ty IT Cognizant, có vốn hóa thị trường hơn 40 tỷ đô la. (Không ai sẽ nhớ cách đánh vần tên mới của startup, được phát âm là “Control.”)

Nhưng nếu bạn hỏi Reardon, sự phát triển lớn nhất đã là tốc độ nhanh chóng xây dựng một hệ thống để triển khai các ý tưởng của công ty. Điều này khác biệt so với sự tiến triển đắn đo trong những ngày đầu. “Ít nhất phải mất ba đến bốn tháng để có thể thấy điều gì đó trên màn hình,” Vandita Sharma, một kỹ sư CTRL-Labs, nói. “Đó là một khoảnh khắc khá tuyệt vời khi cuối cùng tôi có thể kết nối hệ thống điện thoại của mình với dải và nhìn thấy dữ liệu EMG trên màn hình.” Khi tôi đầu tiên ghé thăm CTRL-Labs vào đầu mùa hè năm nay, Mason Remaley, một phù thủy trò chơi 23 tuổi, giới thiệu cho tôi bản demo của Pong, bài kiểm tra kiểm soát tối thiểu nhất. Vài tuần sau, một kỹ sư khác, Mike Astolfi, cho tôi xem một trò chơi Asteroids chỉ với một số tính năng trong trò chơi điện tử. Chẳng bao lâu sau đó, Asteroids đã được triển khai đầy đủ và Kaifosh đã chơi nó bằng những cử động nhỏ. “Khi tôi xem demo trực tiếp vào tháng 11, họ dường như đã đi một đoạn đường. Gần đây họ thực sự đã làm được,” nghiên cứu viên Andrew J. Murray, một nhà nghiên cứu tại Trung tâm Sainsbury Wellcome về Mạch não và Hành vi, người đã dành thời gian trong phòng thí nghiệm của Jessell với Reardon, nói.

“Công nghệ chúng tôi đang làm việc có vẻ như chỉ có hai tùy chọn—nó hoạt động hoặc không hoạt động,” Reardon nói. “Bạn có thể tưởng tượng một [chuột] máy tính hoạt động 90% thời gian? Bạn sẽ ngừng sử dụng chuột đó. Bằng chứng chúng tôi có cho đến nay là, Thiên Chúa ơi, nó đang hoạt động. Thật là một chút sốc khi nó đang hoạt động ngay bây giờ, trước kỳ vọng của chúng tôi.” Theo đồng sáng lập Kaifosh, bước tiếp theo sẽ là sử dụng công nghệ trong nhóm. “Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách loại bỏ chuột,” anh nói.

Nhưng để tất cả chúng ta vứt bỏ bàn phím và chuột sẽ đòi hỏi nhiều hơn. Việc này hầu như chắc chắn sẽ yêu cầu sự chấp nhận từ các công ty lớn quyết định những gì chúng ta sử dụng hàng ngày. Reardon nghĩ rằng họ sẽ tuân theo. “Tất cả các công ty lớn, cho dù là Google, Apple, Amazon, Microsoft, hay Facebook đều đang đặt cược lớn và thăm dò các loại tương tác mới,” anh ta nói. “Chúng tôi đang cố gắng tạo ra ý thức.”

Cũng có sự cạnh tranh cho tín hiệu EMG, bao gồm một công ty có tên là Thalmic Labs, gần đây đã có một vòng gọi vốn 120 triệu đô la do Amazon dẫn đầu. Sản phẩm của họ, được phát hành lần đầu vào năm 2013, chỉ giải mã một số cử chỉ, mặc dù công ty đang làm việc vào một thiết bị mới. Josh Duyan, giám đốc doanh thu chính của CTRL-Labs, nói rằng việc phát hiện không xâm lấn của các tế bào thần kinh motor cá thể là “điều lớn làm cho giao diện não-máy thực sự... đó là điều làm cho chúng tôi không trở thành một thiết bị không sử dụng như Thalmic.” (CTRL-Labs đã nhận 11 triệu đô la trong vòng A của họ từ một loạt các nhà đầu tư bao gồm Spark Capital, Matrix Partners, Breyer Capital, Glaser Investments và Fuel Capital.) Cuối cùng, Reardon cảm thấy công nghệ của mình có lợi thế hơn các hoạt động BMI khác—như Elon Musk, Bryan Johnson và Regina Dugan của Facebook, Reardon đã là một doanh nhân công nghệ thành công. Nhưng khác họ, anh ấy có một bằng tiến sĩ về thần kinh.

“Điều này không xảy ra nhiều lần trong cuộc sống,” Reardon nói, với anh ấy, điều này xảy ra nhiều hơn hầu hết chúng ta. “Nó giống như một khoảnh khắc kiểu Warren Buffet. Bạn đợi và đợi và đợi cho điều đó trông như, Ồ, chúa ơi, điều này thực sự sẽ xảy ra. Điều này là một điều lớn.”

Và nếu ông ấy đúng, trong tương lai khi mọi người nói những điều như vậy, họ có thể lắc đuôi của mình.

Hướng ảnh bởi: Noah Rabinowitz

Chỉnh sửa: Bài viết này ban đầu đã nhầm lẫn về các kỹ sư thực hiện các bản demo. Phiên bản Pong của CNTRL-Labs được viết bởi Mason Remaley và Asteroids được viết bởi Mike Astolfi.