引言

想象一下，你在某個(gè)清晨醒來，準(zhǔn)備開始一天的工作，而實(shí)際上你的大腦正作為一臺(tái)生物計(jì)算機(jī)的核心，處理著大量復(fù)雜的信息。這并非科幻電影的情節(jié)，而是人腦計(jì)算機(jī)技術(shù)即將帶來的現(xiàn)實(shí)。本文將深入探討FinalSpark公司的Neuroplatform技術(shù)、人腦計(jì)算機(jī)的原理、優(yōu)勢(shì)以及面臨的挑戰(zhàn)，揭示這種革命性技術(shù)的未來發(fā)展方向。

人腦計(jì)算機(jī)技術(shù)背景

Neuroplatform的誕生

2024年五月，《前沿》（Frontiers）雜志發(fā)表了一篇題為「用于事件計(jì)算研究的開放式遠(yuǎn)程訪問神經(jīng)平臺(tái)」的論文，介紹了Neuroplatform，這是一種耗電量比傳統(tǒng)數(shù)字處理器低一百萬倍的生物計(jì)算平臺(tái)。緊接著，瑞士初創(chuàng)公司FinalSpark推出了首個(gè)可訪問體外生物神經(jīng)元的在線平臺(tái)Neuroplatform，允許遠(yuǎn)程訪問16個(gè)人腦類器官，標(biāo)志著人腦計(jì)算機(jī)技術(shù)的重大突破。

FinalSpark公司及其技術(shù)

FinalSpark由弗雷德·喬丹和馬丁·庫特于2014年創(chuàng)立，專注于濕件計(jì)算和類器官智能。濕件計(jì)算指的是利用生物體內(nèi)的神經(jīng)元進(jìn)行計(jì)算，而類器官智能則是通過3D培養(yǎng)的人腦細(xì)胞進(jìn)行生物計(jì)算。這些技術(shù)的核心是培養(yǎng)并維持神經(jīng)細(xì)胞在體外的存活和功能，最終將這些細(xì)胞用于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中。

人腦計(jì)算機(jī)的工作原理

神經(jīng)細(xì)胞的培養(yǎng)

為了讓神經(jīng)干細(xì)胞健康快速地生長(zhǎng)，科學(xué)家們需要為其準(zhǔn)備理想的培養(yǎng)基，包括增強(qiáng)版的維生素和生長(zhǎng)激素等。這些細(xì)胞在達(dá)到一定的生長(zhǎng)密度后，會(huì)因接觸抑制現(xiàn)象而抑制分化?？茖W(xué)家們使用StemPro? Accutase溶液分離細(xì)胞，并將其放入培養(yǎng)基中，經(jīng)過進(jìn)一步培養(yǎng)，形成類腦器官。

微電極陣列（MEA）的應(yīng)用

類腦器官形成后，需要捕捉并放大神經(jīng)電信號(hào)。MEA系統(tǒng)中的微電極可以精準(zhǔn)地插入或緊挨細(xì)胞膜，記錄快速變化的神經(jīng)活動(dòng)。Neuroplatform系統(tǒng)使用多達(dá)四個(gè)MEA實(shí)時(shí)測(cè)量細(xì)胞活動(dòng)，并通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制信號(hào)，實(shí)現(xiàn)信息處理。

人腦計(jì)算機(jī)的優(yōu)勢(shì)

低能耗

人腦計(jì)算機(jī)的一個(gè)顯著優(yōu)勢(shì)是低能耗。人腦有860億個(gè)神經(jīng)元在運(yùn)行，功率僅為20W，相當(dāng)于一個(gè)燈泡。而訓(xùn)練一個(gè)像GPT-3這樣的大語言模型需要消耗10 GWh的電量，相當(dāng)于特斯拉Model S繞地球赤道跑一千圈的能量。

并行計(jì)算

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)內(nèi)部的電子傳遞信息靠的是固定的電路，效率較低。而生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一個(gè)復(fù)雜的并行系統(tǒng)，每個(gè)神經(jīng)元都可以同時(shí)與多個(gè)下游神經(jīng)元傳遞信號(hào)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的并行計(jì)算，提高信息處理效率。

面臨的挑戰(zhàn)

腦細(xì)胞的生存問題

盡管Neuroplatform中的類腦器官已經(jīng)能存活100天，但由于缺乏自然的血管系統(tǒng)，氧氣和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)擴(kuò)散到組織內(nèi)部的能力有限，導(dǎo)致中心區(qū)域缺氧和營(yíng)養(yǎng)不良?？茖W(xué)家們嘗試通過3D打印微小血管網(wǎng)來解決這個(gè)問題，但仍面臨工程量大和精細(xì)度要求高的挑戰(zhàn)。

神經(jīng)可塑性

神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度可以改變，這種神經(jīng)可塑性是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜認(rèn)知功能的關(guān)鍵。然而，在人工培養(yǎng)環(huán)境下，如何讓“缸中之腦”獲得實(shí)際體驗(yàn)，進(jìn)行神經(jīng)連接的精細(xì)調(diào)整，仍是一個(gè)未解的難題。

道德和倫理問題

如果類腦器官在培養(yǎng)過程中具備了某種意識(shí)，人類應(yīng)如何對(duì)待這些“缸中之腦”？這涉及到深刻的倫理道德問題，需慎重對(duì)待和討論。

未來展望

人腦計(jì)算機(jī)技術(shù)具有低能耗、高效率和自適應(yīng)學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，可能成為未來科技發(fā)展的重要方向。然而，技術(shù)和倫理挑戰(zhàn)依然存在。隨著研究的不斷深入，未來的人腦計(jì)算機(jī)技術(shù)或許能夠突破現(xiàn)有瓶頸，實(shí)現(xiàn)更加廣泛和深遠(yuǎn)的應(yīng)用。

結(jié)論

人腦計(jì)算機(jī)技術(shù)代表了計(jì)算領(lǐng)域的革命性進(jìn)展。盡管目前仍面臨諸多技術(shù)和倫理挑戰(zhàn)，但其低能耗、高效率和并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，使其在未來具有巨大的發(fā)展?jié)摿?。通過Neuroplatform這樣的平臺(tái)，我們或許正一步步接近實(shí)現(xiàn)真正的生物計(jì)算機(jī)，為人工智能的發(fā)展開辟新的道路。