梁正举例说，体育竞赛领域显然不能对人体进行增强改造，否则将与体育的公平宗旨背道而驰。在教育领域，提高智力的增强技术可能造成不公，未来风险也难以估计，因此需要对类似场景的使用加以限制。如果技术可以帮助人类摆脱学习中的重复性操作，这一类型的人机融合应用或许可行，但如何准确、科学地划定边界，必须严格论证。

　　与云端的“大脑”对话需依赖众多技术，机器学习是其中的关键。梁正介绍，与目前主要基于深度神经网络和大规模数据训练的机器学习不同，下一步面向人机互动乃至“融合”的技术路线主要有两种：一种是模拟人类的学习方式学习，但因为目前尚不能准确还原人类的学习过程，对其中的因果关系尚不清楚，所以机器学习的深度和精度都有局限；另一种则试图建立一个穷尽人类所有知识的知识库，并将该知识库注入机器，但由于数据量过于巨大，如何顺畅调用各类数据也存在难度。

　　彼得“史无前例”的手术面临众多争议，最核心的问题是能否对未受伤的器官进行破坏性手术。

　　为保持活动能力，科学家团队为他定制了一个高端轮椅，配备电脑显示屏，能够通过眼球追踪技术控制电脑，进而控制轮椅，帮助他站立、平躺、走动。

　　不可否认，机器相较于人更加理性、效率更高、工作时间更长、应用场景更广，但也正是人类的不完美带给生命更丰富的体验，也给文明的进步带来更多可能。很多时候，正是因为人类不能决定生命的长度，才得以努力提升生命的广度、深度和高度。

　　北京大学医学部医学伦理与法律学系副主任刘瑞爽表示，身体各部分器官是为人的整体健康服务的，手术只是一种手段。通常情况下，对患者实施手术需遵循不伤害、有利、公正、尊重等基本医学伦理原则。

　　刘瑞爽说：“医学实践需要根据临床情况具体分析，满足四条原则即可进行相关手术治疗。即便不能同时满足，哪怕其中一项能够得到充分伦理辩护，也是可行的。”

　　“史无前例”的医学尝试

　　尧德中说，彼得的身体机能是不断退化的，而技术学习和更新的速度远远跟不上身体的变化。对渐冻症患者而言，如何利用仅存的身体机能向机器传达正确信号，是决定技术能否很好为其服务的关键。而对技术本身的发展来说，能否持续跟踪身体退化的进程并同步做出相应的调整和改变、能否找到技术适应变化的规律等，仍需摸索。

　　显然，相较于一些人的美好愿景，以机器学习为代表的人工智能技术的成熟度还远远不够。“打个比方，现在还处于细胞阶段，距离复杂的生命还很遥远。不是说完全没有可能性，只是路还很长。”梁正说。

　　尧德中表示认同：“对一些罕见病群体，技术可能是他们获得新生的唯一渠道，要为他们敞开这扇大门。”

　　与渐冻症抗争近5年后，6月15日，全球首位真正意义上的“半机械人”（又称赛博格，是人类与电子机械的融合体）——彼得·斯科特·摩根的生命定格在64岁。

　　在刘瑞爽看来，如果不进行手术，彼得只能慢慢“等死”，生活质量也会严重下降，对他来说可能更加痛苦。更重要的是，作为科学家的彼得，思想观念较为超前、开放，对于器官改造后的利弊较为清楚，医生这样做既尊重了彼得的意愿，也维护了患者的生命尊严。

　　在刘瑞爽看来，“机器化人”时代，人类的思维或许可以永远延续，在云端实现永生。

　　公正原则是指医生要公平对待每一位患者。在稀缺医疗资源的分配上，需要以每个人的实际需要等为依据，合理分配医疗资源。

　　而当人机融合的触角深入生命本身，人们想要知道：未来该如何定义人类被“困”在身体里的意义？人类的进化发展是否还有新的可能？如何理性认识生命的复杂性？

　　为能够与外界沟通，彼得在尚能说话时，依靠技术团队，留下了大量语言、形象素材，并创建了自己的3D形象，可通过眼球控制电脑，以3D头像与外界互动。

　　作为全球机器人研究领域小有名气的科学家，彼得决定用现有科技改造自己——把自身器官部分替换为机械。在他看来，只要还能活着，还有自由思考的能力，生命就有存在的意义。

　　2019年10月，彼得进行了最后一项手术——全喉切除，以避免因无法自主控制喉咙的运动，导致唾液进入肺部威胁生命。而这个月，原本是医生估计的彼得死亡时间。