相對於世間上規模宏大浩瀚如海的事情而言，我們渾厚的大腦可以說是個相當具規模的小宇宙，不過，我們對大腦其實知道得很少。如果以宇宙哲學論的準則來做比例，就像我們對於地球以外的宇宙，同樣也幾乎是一無所知。當把它歸納回大腦時，實際上它可以是一個虛擬的黑盒。

      在芸芸的刺激素中，通常是通過我們其中一個感覺器官，和運動神經元把它結合出來，但不過也只是僅此而已。

      然而，你可以為一個黑盒做的，是通過殘酷性强制測試，從一些範例中導出一個工作模式。拿義肢中的手臂為例，在我們大腦中，就沒有一個線索出現，來觸發跟手臂肌肉的運動神經元有關的計算。但這並不能阻擋我們加諸於主體的二頭肌肌肉電極和測量電脈衝發生時，你告訴他「想移動手臂」。同樣的道理，一個大腦計算機介面，可以測量看起來就像當我們思考時，我們一般有顱內活動，通過培訓可以作出相應的反應；但亦只是僅此而已，因為它根本不能真正理解我們的想法。

      在這個基礎上再進一步，康奈爾大學的希拉莉萊倫伯(Sheila Nirenberg)已經嘗試探討眼睛裡的視網膜是如何跟大腦進行通信 – 以及最近在一個TEDMED上的講話得到鑑定，這似乎跟她所研究的真正破解不謀而合。

      現在，能讀取大腦的輸出（例如：一條手臂義肢）是一回事，但是，其他比如要讀取和瞭解輸送到大腦數據的情況又是另一回事；大腦能從視網膜通過視神經傳遞的訊息是因為得到信號。

      萊倫伯女士仍然使用一項强制性技術，在一隻動物完整的眼球和視神經上，通過附上電極以量度編碼一般的電脈衝信號，查看所構成的景象。你可能不知道這些編碼的意思，但這卻跟視網膜同樣在看到一隻獅子時會產生相同的電荷編碼，而看到一個書櫃時，會同樣地產生截然不同的另一組編碼；然後，你可以逆向工作從而推敲出視網膜的實際編碼技術。萊倫伯女士過去持續對這項目進行研究，直到她的數學公式，以驚人的準確度計算出來，可以讓動物的大腦理解。

      你可能對「傳感器」感到驚奇，其實圖像數據是通過一塊矽芯片的輸出，再經微型硬件轉換成信號，沿著視神經傳至大腦。

      各種類型義眼與視網膜技術的比較

      您可能會注意到，我們由始至終不是採用「人類」，而是採用「動物」一詞。直到目前為止，萊倫伯主要還是在小鼠身上進行絕大部分的實驗—但據我們瞭解，小鼠眼睛的視神經和視覺皮層和人類極其相似。下一步工作肯定是以數學方程式來模擬人類的視網膜，然後全面在人體上試驗。

      以個人而言，如果一個人只是患了近視而不是失明的話，我寧願配戴無須接線的隱形鏡片—但是不妨想像一下，如果有朝一日，義眼的分辨率更高時，替代有血有肉構成的視網膜對應物便會應運而生了！

      再試想像一下，如果你可以按一下按鈕，你的眼睛便會進行數碼變焦，或者更可能的情況只須一轉念便可變焦。也許更酷，雖然萊倫伯堅持了我們的感覺器官和强制性編碼技術的電極接綫—這種相同的技術—也可用於製作有實實在在感受的人工耳朵、鼻子，甚或是四肢。

      根據推測，在可見的將來，當我們掌握足夠的數據時，便可以開始揭開人類大腦總體通信的編/解碼器。仿生年代就到來了！