近年科學界推算，人腦約含有 860億個神經元，儘管這一數字尚未完全確定。¹

如此龐大的神經元數量，無疑為「讀心術」（mind-reading）相關研究帶來巨大挑戰。不過，若未來量子計算技術取得突破，將有望大幅降低分析這類海量神經數據的難度。

在 AlphaGo 問世之前，普遍認為電腦在短時間內無法在圍棋這類多維思考及天文數量策略的遊戲中擊敗人類。但事實證明，只要配合highly specified且有效的演算法（AlphaGo 採用機率模型來篩選值得深入分析的致勝策略），人工智能亦能在複雜系統中取得突破。

但圍棋和人腦神經系統亦有顯著分別。圍棋有明確規則可循，科學界對人腦認知的理解仍然有限。思想的形成通常涉及特定腦區的神經元活動，例如前額葉皮質的神經元主要負責人類的高階認知功能，包括思考、處理記憶、規劃、決策、情緒控制和專注力等，以及海馬迴的神經元負責學習及記憶，這些都是構成大腦思想主要部份。若未來能夠精準識別並解讀這類神經元所產生的腦電波，或許能為「讀心術」技術帶來實質性突破。

除了 Neuralink 外，MIT亦一直投入腦機介面與神經解碼技術的研究，而OpenAI亦開始投入競爭，值得人們關注。²

然而，若神經科技發展逐步逼近真正的「讀心術」能力，民主社會勢必面臨倫理與隱私的重大辯論與制度性掣肘。相對而言，在缺乏監管與制衡的極權體制下，這類技術或將更快速推進，以追求戰略優勢。這種情況與當前基因編輯技術的倫理爭議頗為相似。

¹ https://academic.oup.com/brain/article/148/3/689/7909879

² a) https://news.mit.edu/2021/brain-waves-guide-us-spotlighting-surprises-0112
b) https://scitechdaily.com/mit-neuroscientists-unlock-the-hidden-rhythms-of-the-mind/
c) https://sources.news/p/altman-taps-leading-researcher-for