大脑由大约860亿神经细胞组成，在这其中，大约有十分之一的细胞，是负责加工信息、承载思维活动的神经元（neuron） 。这些神经细胞，会从胞体伸出细长的树突（信息输入）与轴突（信息输出），与其他神经元形成上百甚至上千个名为突触（synapse）的信息交流接点，在脑中搭建起一张超级神经网络 。
当神经元从突触接受的兴奋性刺激积累到突破反应阈值的水平时，就会爆发出脉冲尖峰极其高耸的“动作电位（action potential）”，并沿着轴突飞速向下游传输，最终通过末梢的突触结构，将信息传递给其他神经元 。有时候，一些神经元即便不接受外部输入，也会有自发的放电，持续对其他神经元施加调控信号 。
对于单个神经元而言，这几乎就是它们仅有的信息加工能力 。当这些神经元以庞大的规模构建起极为复杂的神经网络后，名为“知觉”甚至“意识”的奇妙存在，就会从认知功能中涌现而出 。
因此，如果能想办法读取这些神经元的电信号，那么我们就能在大脑中读懂一丝丝的意识信号 。这门专注于通过解读神经元电信号来理解大脑功能的学科，便是神经电生理学（electrophysiology） 。
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神经元细胞具有联络和整合输入信息并传出信息的作用｜Pixabay
在二十世纪60年代兴起的电生理研究热潮中，研究者们发现，很多神经元的活动状态与特定的感官刺激输入或者行为动作输出高度相关 。比如说，在位于后脑勺的初级视觉皮层内，负责对双眼输入的视觉信息进行第一手加工的神经元，就往往只会对出现在视野中特定位置的特定视觉特征（比如角度或者颜色）起反应 。在其他的感觉皮层与运动皮层中，研究者们也都观察到了类似的现象 。依靠这种输入/输出信息与神经元之间客观存在的投射对应关系，研究者们逐渐画出了大脑皮层详细的功能地形图 。这就是脑机接口技术的理论基础 。
【医疗|数字经济的医疗新引擎】从概念上看，脑机接口是一个通过电生理学技术采集神经元电信号、再经过计算机处理分析、最终向设备终端输出程序指令的系统 。想要做到这一点，首先就需要想办法从大脑里尽可能多地采集神经信号作为原始数据 。
柔性电极与专用手术机器人可以将大量记录位点快速、精确、个性定制化地部署于大脑的各个区域 。虽然相对大脑无比庞杂的神经网络来说，这些神经元的信号依然只是沧海一粟，但是对于脑机接口来说，却足已操纵一些设备了 。
当然，若要获取这样近距离收录的“超清无损”神经元信号，就需要将电极长期埋置于大脑之中，和神经元保持物理层面的近距离接触 。这种操作如果用在人类身上，就有着无法回避的手术与感染风险 。因此，这种侵入式脑机接口目前只能用于改善个别重度瘫痪患者的生活状态，为这些身体活动不便的使用者带来控制躯体的新机制 。
目前的植入式脑机接口，需要被试者与分析程序共同进行长期的学习训练，如此才能使大脑顺利输出极为有限的数字化指令，而且“带宽”极其有限，往往只是几个引导机械臂末端或者屏幕光标的坐标、角度信息，还有响应延迟与误码率的问题，与外人看来随心所欲、如臂使指的表现效果完全不同 。但即便有如此多的困难，脑机接口技术依然在不断推进 。2021年5月，《自然》杂志上发表的一篇研究论文中，研究者就通过精确捕捉动作皮层神经元的信号，让植入电极阵列的被试者能以近乎常人的速度向计算机输入字母，并且有着99%的惊人准确率 。
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