你可能很难想象，瑞士一家公司已发明一种由活的人类大脑细胞制成的计算机，通过人脑神经元来发送、接收信号，并进行数据处理。这些脑类器官可以存活100天，消耗的能量比传统处理器少100万倍，有望彻底解决人工智能大语言模型爆发带来的潜在能源危机，看来人工神经网络终究还是不如人神经网络啊。
近年来，随着人工智能（AI）技术迅猛发展，科学家们一直在努力模仿人脑，试图通过构建人工神经网络来增强计算能力。然而，随着人工神经网络变得越来越复杂，所需的能量也越来越大，据称到2030年将消耗全球3.5%的电力，英伟达创始人黄仁勋甚至称AI将需要烧掉14个地球的能源。
科学家们一直在寻找降低AI能耗的方法，结果发现我们的大脑早就有现成的答案了——用真正的人类脑细胞来构建人工神经网络。毕竟，训练像GPT-3这样的语言模型需要10吉瓦时的能量，而人脑每天只需要0.3千瓦时，就能搞定860亿个神经元24小时的工作。
瑞士一家初创公司FinalSpark就受到了这个启发，他们用活体脑细胞作为计算阵列，连接到电脑上，创造出了一种将生物学和计算技术结合的新方法：生物计算机平台Neuroplatform系统。这种系统使用的能量远远少于传统的比特计算机。
FinalSpark的生物计算机平台连接了16个实验室培养的人类脑细胞球体，称为类器官，每个类器官都被安置在一个阵列中，通过八个电极连接到外部系统，一个微流体系统为这些类器官提供水和养分，以确保它们的生命活动。这种方法被称为湿件计算（wetware computing），利用了实验室中培养的类器官的能力，是一项近年来发展起来的允许科学家们研究个体器官微型复制品的新技术。
简单来说，就是将神经细胞放在培养皿中，通过闭环微流体系统，用神经元培养基进行培育，长成直径2.5毫米的脑球（前脑类器官，FO）后，放到由8个电极组成的多电极阵列（MEA ）上，之后连接到可远程访问的电生理试验系统上，通过自定义用户界面或Python脚本进行交互控制。
那它是如何进行计算的呢？关键就在于每个脑球下的8个电极，科学家们通过施加不同强度和频率的电刺激，来诱发类器官中的神经元活动，并用多巴胺进行奖励，然后记录下神经元中的电活动信号，传输到计算机中进行分析处理，这和人工神经网络中的数据处理过程极为相似。
FinalSpark的生物计算机平台有4个多电极阵列，连接着16个脑球，由于脑球寿命有限，最佳情况下可存活100天，过去三年的实验中，科学家们先后培育更换了1000多个脑球，收集了超过18TB的数据。
当然，FinalSpark并不是第一个尝试将探针连接到生物系统的团队，2023年，美国研究人员就开发了一种连接计算机硬件和脑类器官的生物处理器，并让它学会了识别语音模式。
FinalSpark的生物计算机平台目前主要用于研究目的，并提供给外界学术团体免费使用，已经有4个项目取得了一定成果。但FinalSpark计划扩展平台的能力，以处理更广泛的湿件计算实验协议，比如向类器官注射分子和药物进行测试。这意味着这项技术的潜在应用不仅包括更节能的计算方法，还能推动类器官研究的发展。
用人类脑组织打造的生物计算机展示了自然设计在某些方面的优越性，特别是在能量效率方面。这项研究不仅挑战了我们对计算和人工智能的传统认知，还开辟了生物学和技术结合的新可能性。尽管存在伦理考量（研究使用的是市售已建立细胞系，无需获得伦理批准），这种生物计算机技术在能量效率和计算能力上的潜在优势还是不可否认的。未来的研究将揭示这种技术的更多应用，或许能在解决全球能源危机中发挥重要作用。
我感觉这种计算机恐怕还不是这么简单，它更可能让人脑和计算机更紧密，甚至完全无缝地结合在一起，打造一种遥遥领先的新型生化人，让所有未经改造的人类都远远落后，人类的演化已来到了关键的十字路口吗？未来会怎样，已没有人知道了——知道的可能已不是人。
这项研究发表在5月2日《人工智能前沿》杂志上。
论文：
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2024.1376042/full
