生物計算機：科學家正將人類腦細胞轉化為功能性計算機

盡管聽起來像是科幻，但未來某天，我們或許會看到由活體人類腦細胞而非傳統硅基材料構建的計算硬件。

生物計算機利用生物來源的材料（如DNA、蛋白質或活體組織，例如實驗室培養的神經元）執行計算任務。這一過程涉及培育神經元，將其發展為稱為"類器官"的微型細胞團，再通過電極連接這些細胞團，將其用作微型計算機。有趣的是，這類生物計算機的能耗低于傳統計算機。

目前該技術仍處于萌芽階段。現有的生物計算機僅能處理簡單任務。2022年，澳大利亞公司Cortical Labs曾因成功讓人工神經元運行經典游戲《Pong》而備受關注。另一案例是"腦機系統"生物計算平臺，它通過連接活體腦細胞與計算機實現了基礎語音識別。今年8月，布里斯托大學團隊報告稱，他們成功利用含神經元的人腦類器官識別了布萊葉盲文字母。

當前多個學術與商業實驗室的研究重點，是培育人類神經元并將其轉化為可與生物晶體管媲美的功能系統。

發掘大腦潛能

專家正致力于模擬人腦驚人的能效——大腦以不足20瓦的功耗，每秒完成相當于十億次數學運算。相比之下，最強超級計算機雖能匹配人腦速度，能耗卻高出百萬倍。

墨爾本大學生物醫學工程博士候選人布拉姆·瑟韋斯在《對話》期刊撰文指出，生物計算的基礎早在近50年前就已奠定。神經科學家最初通過在微型電極陣列上培育神經元來研究其放電模式。到21世紀初，神經元與電極間的初步雙向通信催生了生物混合計算的構想，但進展緩慢直至2013年腦類器官技術取得突破。

這些類器官是由干細胞培育的3D腦狀結構。當前標準研究通常將類器官與"芯片器官"技術結合，用于藥物測試與發育研究。

倫理挑戰

2022年該領域進入高關注階段，Cortical Labs發布的研究顯示培養神經元學會了玩《Pong》。這項研究引發爭議更多是因為使用了"具身感知"這一敏感術語，而非其科學價值。此后研究者提出"類器官智能"的概念，這一表述雖引人注目，卻可能模糊其與高級人工智能的功能差異。

關鍵問題在于倫理監管滯后——現行框架僅將類器官視為生物醫學工具。作者指出，這已引發緊急呼吁，要求更新倫理指南以跟上快速商業化的步伐。文章強調："盡管無需外部刺激類器官已開始呈現復雜網絡行為，但專家普遍認為現有類器官不具備意識，也遠未接近意識狀態。"

全球進展

全球（包括美國、瑞士、中國和澳大利亞）的企業與學術機構正致力于構建生物混合平臺。FinalSpark（提供遠程類器官訪問服務）和Cortical Labs（發售CL1桌面生物計算機）等商業機構預計，其客戶將超越制藥領域，延伸至人工智能研究人員。

據報道，學術界的愿景同樣宏大，如加州大學圣地亞哥分校提出在2028年前利用類器官預測亞馬遜石油泄漏。該領域的近期工作重點包括持續改進、復現和擴大原型系統。值得關注的是，許多團隊正探索用類器官替代神經科學與毒理學研究中的動物模型。

目前已有實踐框架用于評估化學物質如何影響早期大腦發育。同時，神經元與電子系統的結合顯示出更準確預測癲癇相關腦活動的潛力。

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