瑞士用人腦活體細胞做計算機！可活100天，比電腦節能100萬倍

你可能很難想象，瑞士一家公司已發明一種由活的人類大腦細胞製成的計算機，通過人腦神經元來發送、接收信號，並進行數據處理。這些腦類器官可以存活100天，消耗的能量比傳統處理器少100萬倍，有望徹底解決人工智能大語言模型爆發帶來的潛在能源危機，看來人工神經網絡終究還是不如人神經網絡啊。

近年來，隨着人工智能（AI）技術迅猛發展，科學家們一直在努力模仿人腦，試圖通過構建人工神經網絡來增強計算能力。然而，隨着人工神經網絡變得越來越複雜，所需的能量也越來越大，據稱到2030年將消耗全球3.5%的電力，英偉達創始人黃仁勳甚至稱AI將需要燒掉14個地球的能源。

科學家們一直在尋找降低AI能耗的方法，結果發現我們的大腦早就有現成的答案了——用真正的人類腦細胞來構建人工神經網絡。畢竟，訓練像GPT-3這樣的語言模型需要10吉瓦時的能量，而人腦每天只需要0.3千瓦時，就能搞定860億個神經元24小時的工作。

瑞士一家初創公司FinalSpark就受到了這個啓發，他們用活體腦細胞作爲計算陣列，連接到電腦上，創造出了一種將生物學和計算技術結合的新方法：生物計算機平臺Neuroplatform系統。這種系統使用的能量遠遠少於傳統的比特計算機。

FinalSpark的生物計算機平臺連接了16個實驗室培養的人類腦細胞球體，稱爲類器官，每個類器官都被安置在一個陣列中，通過八個電極連接到外部系統，一個微流體系統爲這些類器官提供水和養分，以確保它們的生命活動。這種方法被稱爲溼件計算（wetware computing），利用了實驗室中培養的類器官的能力，是一項近年來發展起來的允許科學家們研究個體器官微型複製品的新技術。

簡單來說，就是將神經細胞放在培養皿中，通過閉環微流體系統，用神經元培養基進行培育，長成直徑2.5毫米的腦球（前腦類器官，FO）後，放到由8個電極組成的多電極陣列（MEA ）上，之後連接到可遠程訪問的電生理試驗系統上，通過自定義用戶界面或Python腳本進行交互控制。

那它是如何進行計算的呢？關鍵就在於每個腦球下的8個電極，科學家們通過施加不同強度和頻率的電刺激，來誘發類器官中的神經元活動，並用多巴胺進行獎勵，然後記錄下神經元中的電活動信號，傳輸到計算機中進行分析處理，這和人工神經網絡中的數據處理過程極爲相似。

FinalSpark的生物計算機平臺有4個多電極陣列，連接着16個腦球，由於腦球壽命有限，最佳情況下可存活100天，過去三年的實驗中，科學家們先後培育更換了1000多個腦球，收集了超過18TB的數據。

當然，FinalSpark並不是第一個嘗試將探針連接到生物系統的團隊，2023年，美國研究人員就開發了一種連接計算機硬件和腦類器官的生物處理器，並讓它學會了識別語音模式。

FinalSpark的生物計算機平臺目前主要用於研究目的，並提供給外界學術團體免費使用，已經有4個項目取得了一定成果。但FinalSpark計劃擴展平臺的能力，以處理更廣泛的溼件計算實驗協議，比如向類器官注射分子和藥物進行測試。這意味着這項技術的潛在應用不僅包括更節能的計算方法，還能推動類器官研究的發展。

用人類腦組織打造的生物計算機展示了自然設計在某些方面的優越性，特別是在能量效率方面。這項研究不僅挑戰了我們對計算和人工智能的傳統認知，還開闢了生物學和技術結合的新可能性。儘管存在倫理考量（研究使用的是市售已建立細胞系，無需獲得倫理批准），這種生物計算機技術在能量效率和計算能力上的潛在優勢還是不可否認的。未來的研究將揭示這種技術的更多應用，或許能在解決全球能源危機中發揮重要作用。

我感覺這種計算機恐怕還不是這麼簡單，它更可能讓人腦和計算機更緊密，甚至完全無縫地結合在一起，打造一種遙遙領先的新型生化人，讓所有未經改造的人類都遠遠落後，人類的演化已來到了關鍵的十字路口嗎？未來會怎樣，已沒有人知道了——知道的可能已不是人。

這項研究發表在5月2日《人工智能前沿》雜誌上。

論文：

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2024.1376042/full