对于全球有 1 亿患有黄斑变性和其他视网膜疾病的人来说，生活是一场从光明走向黑暗的缓慢行进。他们眼球后部复杂的神经元层逐渐退化，丧失捕捉光子并将其转化为发送到大脑的电信号的能力。视力逐渐模糊或视野变窄，有些人甚至完全失明。直到最近，一些类型的视网膜退化似乎像皮肤起皱或头发变灰一样不可避免——只是更可怕、更具破坏性。但最近的研究带来了希望，黑暗可能最终会被驱散。一些科学家正试图向眼睛中注入信号分子，以刺激收集光线的感光细胞再生。其他人则希望将正常基因的复制品导入视网膜细胞，恢复其功能。还有一些研究人员正在采取一种根本不同的、技术驱动的方法来对抗失明。他们不试图修复生物学，而是通过将摄像头接入人眼来取代它。
自 20 世纪 70 年代以来，科学家们一直在尝试制造视觉假体。今年春天，这项努力达到了一个关键里程碑，欧洲监管机构批准了第一款市售的仿生眼。由加州一家名为Second Sight的公司制造的Argus II，是一个包含一个安装在特制眼镜中的视频摄像头的设备。它通过无线方式将摄像头捕捉到的信号传输到一个 6x10 像素的电极阵列，该阵列附着在受试者眼球的后部。电极刺激视网膜中的神经元，这些神经元将次级信号通过视神经发送到大脑。
60 像素的图像与高清电视相去甚远，但任何程度的视力恢复都能产生巨大差异。在临床人体试验中，佩戴 Argus II 植入物的患者能够辨认出门，区分八种不同的颜色，或者阅读大号字母写成的短句。如果按照技术发展的近期历史来看，该设备目前 10 万美元的价格应该会迅速下降，同时其分辨率也会提高。研究人员已经开始测试不需要外部摄像头的仿生视网膜；取而代之的是，光子将直接撞击眼球内部的光敏阵列。总部位于伊利诺伊州的Optobionics公司已经制造出包含 5000 个光传感器的实验设计。
商业数码相机暗示着未来还有巨大的改进空间。我们视网膜包含1.27 亿个感光细胞，分布在 1100 平方毫米的区域。相比之下，最先进的消费级相机探测器拥有 1660 万个光传感器，分布在 1600 平方毫米的区域，而且近年来其数量增长迅速。但仅仅增加像素点不足以匹配人眼丰富的视觉体验。俄勒冈大学物理学家兼视觉研究员Richard Taylor说，要创造真正的仿生视网膜，工程师和神经科学家必须想出比植入摄像头更复杂的东西。
很容易将眼睛视为生物相机——在某种程度上，它们确实如此。当图像的光线穿过我们的瞳孔时，它会在我们的视网膜上形成一个倒立的图像。进入相机的光线也是如此。眼睛和相机都有镜头，可以调整进入光线的路径，使图像更清晰。数字革命让相机变得更加像眼睛。数字相机不像胶片那样捕捉光线，而是使用一系列光敏光电二极管，其功能很像人眼的感光细胞。
但仔细观察，相似之处就消失了。相机是极其规整的。通常，工程师将光电二极管制成微小的方形元件，并将它们以规则的间隔排列成网格。大多数现有的仿生视网膜也采用相同的设计，通过一个矩形电极网格将光电二极管的脉冲传导给神经元。而视网膜中的神经元网络，与其说像网格，不如说像一组迷幻的雪花，分叉层层叠叠，以漩涡状模式填满视网膜。这种不匹配意味着，当外科医生将网格放置在视网膜上时，许多导线无法接触到神经元。结果，它们的信号永远无法到达大脑。
一些工程师建议制作更大、间距更小的电极，以增加接触面积，但这面临一个根本性的障碍。在人眼中，神经元位于感光细胞的前面，但由于雪花状的几何形状，光线仍然有很多空隙会漏掉。相比之下，带有大电极的仿生视网膜会挡住它试图探测的光线。
自然感光细胞的另一个奇特之处在于：它们是聚集的。我们看到的大部分景象都来自于视网膜中心一个针尖大小的区域，称为中央凹。中央凹密集地排列着感光细胞。我们简单地认为是“视觉”的清晰世界图像来自于光线落在那里；落在中央凹之外的光线会产生模糊的周边图像。相比之下，相机则在整个成像区域均匀地分布着光陷式光电二极管。
我们之所以不会觉得自己像通过潜望镜看世界，是因为我们的眼睛在不断运动；我们的焦点会跳来跳去，以便我们的中央凹能够捕捉视野的不同部分。我们眼球跳动的距离具有隐藏的数学规律：跳动的频率随着距离缩短而增加。换句话说，我们偶尔会进行大跳，但会进行更多的小跳，以及更多更小的跳跃。这种粗糙、碎片化的模式，被称为分形，有效地实现了对大空间的采样。它与昆虫在寻找食物时around飞舞的路径惊人地相似。我们的眼睛实际上是在“觅食”视觉信息。
一旦我们的眼睛捕捉到光线，视网膜中的神经元不会直接将信息传递给大脑。相反，它们会在信息离开眼睛之前处理视觉信息，抑制或增强相邻的神经元，以调整我们的视觉。它们会锐化光暗区域之间的对比度，有点像实时对图像进行 Photoshop 处理。这种图像处理很可能是因为它可以让动物更快地感知物体，尤其是在朦胧的背景下。在森林里，一只猴子眯着眼睛看着黄昏中的豹子，努力辨认它到底是什么，可能再也看不见另一只豹子了。与被动地拍摄图像的相机不同，我们的眼睛经过优化，可以主动提取我们做出快速决策所需的最重要信息。
目前，科学家们只能推测戴着数百万个感光细胞呈规则网格排列的仿生视网膜会是什么样子，但这样的设备无论包含多少电极，都无法恢复视觉体验。没有视网膜复杂精密的图像处理，它可能只会向大脑输送一连串快速、混乱的信息。
俄勒冈州的视觉研究员 Taylor 认为，过于简单的仿生眼也可能导致压力。他得出这一结论，是让受试者观察各种图案，有些简单，有些是分形的，然后描述图像给他们带来了什么感觉。他还测量了生理压力迹象，例如皮肤的电活动。与简单图像不同，分形图像能将压力水平降低高达 60%。Taylor 猜测，这种镇静作用与我们眼球运动也是分形的这一事实有关。值得注意的是，自然图像——例如森林和云彩——也常常是分形的。树有大树枝，树枝上又长出小枝，小枝上又长出叶子。我们的视觉与自然世界是匹配的。
Taylor 指出，一个仅仅模仿数码相机探测器的仿生视网膜，可能会让人能够以相同的清晰度看到视野的每个部分。这样就不需要用分形图案来移动眼球来获取信息，因此也就没有抗压效果。
Taylor 认为，解决方案在于开发更像真实眼睛的仿生视网膜。光传感器可以编程内置反馈，以锐化物体边缘，或聚集在一起以在中心提供更多细节。有可能克服规则电极和不规则神经元之间的不匹配。Taylor 正在开发新型电路，他希望将其纳入下一代仿生眼中。他的团队制造这些电路，使它们能够自发分叉，形成Taylor 称之为“纳米花”的结构。尽管“纳米花”并不完全匹配眼睛的神经元，但它们的几何形状会类似地允许光线通过，并使电路能够比简单的网格接触到更多的神经元。
Taylor 的工作是一个重要的提醒，它让我们认识到科学家在恢复失明方面取得了多大的进步，同时也让我们认识到他们还有多长的路要走。成功的秘诀在于记住不要过于认真地对待“相机”这个比喻：眼睛的奥妙远不止表面可见的。
