W ciągu ostatnich 10 lat, technologia interfejsów mózg-mózg i mózg-komputer (BCI) osiągnęła znaczący postęp, otwierając nowe możliwości w dziedzinach takich jak medycyna, edukacja i neurorehabilitacja. Wśród istotnych osiągnięć należy wymienić rozwój implantów mózgowych, takich jak te opracowane przez Neuralink, które mają potencjał do znaczącej poprawy interakcji między ludzkim mózgiem a komputerami.

Neuralink szczególnie skupia się na tworzeniu interfejsów, które mogą pomóc osobom z poważnymi fizycznymi niepełnosprawnościami w kontrolowaniu urządzeń cyfrowych za pomocą myśli​.

Jednocześnie, badacze skoncentrowali się na udoskonaleniu technik dekodowania i kodowania sygnałów neuronowych. BCI i BBI stały się bardziej zaawansowane dzięki integracji z algorytmami sztucznej inteligencji, co zwiększa ich dokładność i efektywność. Te technologie nie tylko umożliwiają lepsze rozumienie aktywności mózgowej, ale również otwierają drzwi do przyszłych zastosowań, takich jak rozszerzenie ludzkiej pamięci czy nawet telepatia cyfrowa (BrainNet).

BrainNet to termin określający zaawansowaną technologię interfejsu mózg-mózg, który umożliwia bezpośrednią współpracę pomiędzy umysłami kilku osób.

Technologia ta wykorzystuje elektroencefalografię (EEG) do rejestrowania sygnałów mózgowych oraz stymulację magnetyczną mózgu (TMS) do nieinwazyjnego przekazywania informacji do mózgu​. Fizyk teoretyczny Michio Kaku sugeruje, że w przyszłości BrainNet mógłby zastąpić obecny internet cyfrowy, umożliwiając przesyłanie emocji, wspomnień i doświadczeń bezpośrednio przez internet. To otworzyłoby nowe możliwości dla komunikacji, edukacji oraz rozrywki, czyniąc interakcje znacznie bardziej immersyjnymi i osobistymi​.

W 2014 roku w badaniach przeprowadzonych na University of Washington, naukowcy opracowali system, w którym dwóch uczestników mogło komunikować się bezpośrednio za pomocą mózgu, aby wspólnie grać w Tetris. Jeden uczestnik, nazywany 'nadawcą’, widział całą planszę gry i decydował o rotacji klocka, ale nie mógł bezpośrednio kontrolować gry. Drugi uczestnik, 'odbiorca’, nie widział planszy, ale mógł kontrolować spadanie klocków. Nadawca używał interfejsu EEG do przesyłania sygnałów do TMS, który następnie stymulował mózg odbiorcy, umożliwiając mu odbiór i wykonanie polecenia rotacji klocka. W badaniu tym uczestnicy osiągnęli wyższą niż przypadkowa skuteczność, co należy uznać za sukces.

Niemniej wciąż największym problemem technologicznym w rozwoju interfejsów mózg-komputer (BCI) i mózg-mózg (BBI) jest precyzyjne dekodowanie i interpretacja sygnałów neuronowych.

Mózg ludzki jest niezwykle złożony, niektórzy formułują twierdzenie, że to najbardziej złożony obiekt w Układzie Słonecznym i generuje sygnały, które są trudne do jednoznacznego zinterpretowania. Sygnały te są często zaszumione i nakładają się na siebie, co utrudnia ich klarowną analizę i przypisanie konkretnych myśli lub zamiarów do wygenerowanych danych neuronowych. Dodatkowo sygnały mózgowe różnią się znacząco między osobami, co oznacza, że systemy BCI i BBI muszą być dostosowywane do każdego użytkownika. Opracowanie uniwersalnych algorytmów, które efektywnie pracują z mózgami różnych osób, jest technologicznie wymagające.

Obecne technologie rejestrujące, takie jak EEG, mają ograniczoną rozdzielczość i często wymagają skomplikowanej i czasochłonnej konfiguracji.

Osobną kwestią pozostają aspekty etyczne o bezpieczeństwo danych. Wysoki poziom dokładności w odczytywaniu myśli czy intencji rodzi pytania o prywatność i etyczne aspekty użytkowania. Zapewnienie bezpieczeństwa i ochrony danych generowanych przez mózg stanowi istotne wyzwanie, szczególnie w kontekście potencjalnego nadużycia.