虽然脑图谱是静态的 ， 但神经网络是动态的 。 它的动态表现在两个方面：
第一 ， 神经元有非常复杂的电活动特征 。 你的思维无论有多抽象 ， 无论是有关于哲学的思考 ， 还是有关宗教的信仰 ， 归根到底都是由神经细胞的电活动来决定的 。
第二 ， 这些电活动在发育、成熟、衰老的过程中都会发生变化 ， 所以神经网络也是动态的 。
有关神经元的电活动的研究也是整个脑科学功能性研究里最重要的一环 。
从脑机接口到脑脑接口：实现跨脑控制
现在比较热门的一个概念是脑机接口 ， 即用不同的记录办法 ， 如通过脑电、皮层电等进入人脑的多个电极来记录各种神经细胞的电活动 ， 并整合起来进行解码 。
比如下图中 ， 我想象在动右手 ， 设备的许多电极就会记录我运动皮层里的电活动 ， 并进行解码 。
脑机接口过程图示
如果我记录了1000个神经细胞 ， 通过解码显示出其中一些神经细胞发放的信号的内容是我要动手 ， 那么这个信号就可以用来控制一个机械臂 。 这就完成了脑机接口里最重要的前面三个步骤 。 此外 ， 过程当然还包括人的视觉反馈 。
所以脑机接口其实是通过记录、解码、控制和反馈四个阶段来完成的 。 而要提高脑机接口的效率 ， 最重要的就是大量的记录：通过众多通道的电生理的记录 ， 尽可能地获取更多的信息 ， 然后用更聪明的解码算法把你的思维和神经细胞的电活动对应 。
虽然它是一个工程问题 ， 但也不完全是一个工程问题 。 它有一个科学问题 ， 就是在多大层次上、有多少个神经细胞的信号 ， 才可以反映出人的一个复杂思维 。
人脑有860亿个细胞 ， 那是不是要记录到860亿个细胞 ， 才可以知道每一个动作背后的神经机制 ， 或电生理信号的机制？也许记录1000个通道就行？那可不可以更低一点儿？
需要多少个通道、多快速度的记录可以解码出一个行为 ， 这也是脑机接口和脑科学交叉的重要领域 。
在解码和控制方面更多是一个工程问题 ， 在这些工程问题里其实也有一些最新的科学问题 。 比如我要控制我手掌的运动去抓一个杯子 ， 如果力量太大可能会把这个杯子捏碎 ， 那么我可不可以增加一些触觉反馈？这样去抓这个杯子的时候 ， 机械臂就不会用力太猛 。
脑机接口现在是一个在脑科学领域以及工程领域有很多交叉的重要且有趣的研究方向 。
除了脑机接口 ， 另外一个概念是脑脑接口 ， 即如何从一个大脑里提取信息 ， 再把这个信息注入到另外一个大脑 ， 从而让一个动物或者一个人控制另外一个动物或者另外一个人的行为或者思维 。
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