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墨尔本的一家初创公司推出了首款“生意生物计算机”，其特色是在芯片上集成神经元。（图片起首：Cortical Labs）

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澳大利亚Cortical Labs团队研发出大家首款生意化生物计算机CL1，其中枢是通过履行室培养的东说念主类神经元集群末端生物东说念主工智能。该工夫为神经疾病建模和新式计算范式提供了可能，但复杂有商量智商仍需进一步考证。

商量领域：生物计算机，东说念主工神经收集，干细胞编程，神经形态计算，生物AI伦理，反馈学习机制

客岁墨尔本的一个和善午后，数十万个活体东说念主类脑细胞静静地安置在布伦瑞克区一间履行室的桌相貌器中。这些小巧的神经元天然渺小到肉眼难以辨识，但Cortical Labs首席科学官布雷特·卡根（Brett Kagan）指向大屏幕，上头流露着访佛心电图（ECG-like）的脉冲波形信号。

“这些波形是健康脑细胞对计算机输入信号作念出反应的径直根据，”卡根解释说念，“简而言之，这些神经元正在学习。”

今天，卡根博士团队在巴塞罗那的国外工夫会议上闲暇发布了名为“CL1”的新家具，向企业界推出这款“首个生意化生物计算机”。

CL1补助云表费力操作，研发团队将其界说为“湿件即做事”（Wetware-as-a-Service）系统。（ABC科学频说念：Jacinta Bowler）

神经元若何学会玩游戏

CL1装载着数十万履行室培养的神经元，鸿沟介于蚂蚁与蟑螂大脑之间，已具备基础学习智商。然则，即等于卡根博士本东说念主也难以准确量度这些东说念主类神经元最终将承担什么任务。“潜在的应用目果然切太多了，”他期待地说说念。

这家墨尔本初创公司依然取得了冲破性进展，举例，2022年得胜让培养皿中的神经元学会了玩《乒乓》游戏。这种学习形态极为新颖：神经元通过芯片提供的极少立时或有规定的信息进行"学习"。失实的反应会收到立时信息，而正确的反应则取得有规定的数据。最终，神经元开动学会什么是正确的反应。

值得防卫的是，其时称为“Dishbrain”的系统算不上专科的《乒乓》玩家，它击中的球只比漏掉的略多一些。但它的进展彰着优于那些只接收刺激而莫得反馈的系统。而后，该系统不休更新，研发了专门容纳神经元并进步其精准度的软硬件步地。

Brett Kagan期待商量者能以“尚未假想到的形态”应用CL1。（ABC科学频说念： Jacinta Bowler）

什么是“生物AI”？

卡根博士团队的终极打算是将这些微型神经元集群手脚一种生物东说念主工智能。“咱们正竭力于期骗这些细胞末端智能，”他强调说念。

CL1的中枢理念十分斗胆：既然谷歌和OpenAI正试图创造像大脑一样责任的AI，为何不径直期骗大脑的基本构成部分——神经元——来末端不异的打算？

“独一领有“通用智能”的……是生物大脑，”卡根博士指出。不外，他也承认像CL1这么的培养皿神经元系统与Chat-GPT或DALL-E等AI有本体区别。“咱们并非想要取代现存AI依然擅长的领域。”

卡根博士以为，神经元内在的责任机制使其在特定场景中具有两大私有上风：

起初是动力耗尽。现时一代传统AI模子需要耗尽极其弘大的电力才智产生成果。比拟之下，CL1仅需几瓦特的电力即可运行。正如他所说，“并非通盘系统齐必须耗尽巨量动力”。

其次，学习速率亦然一个权贵的上风。东说念主类、小鼠、猫和鸟类梗概从极极少的数据中进行推理，并速即作念出复杂的有商量，而这恰是现在的东说念主工智能所欠缺的智商。

培养“微型大脑”的工夫细节

CL1的体积不比鞋盒大几许，但其遐想极为精密。该安设的大部分结构齐用于容纳神经元并看守其活性。神经元极其抉剔，必须处于最好环境条目下，包括实时拆除废料、提供养分物资并阻隔无益微生物。

最过错的部分是芯片——一个袖珍硅基建树，上头附着并互辘集拢着数十万履行室培养的东说念主类神经元。

这类芯片上滋长的神经元集群不错被“栽植”接收苟简信息。（图片起首：Cortical Labs）

这些神经元制备流程十分小巧：先将志愿者提供的极少血液（“与医诞辰常检测所需的血液量极度”）中的血细胞从头编程为干细胞，干细胞是一种能发育成多种不同类型细胞的多能细胞，有了干细胞之后再精准调整为神经元。

神经元不错通过芯片提供的极少立时或模式化信息进行“历练”。失实的反映会接收到立时信息，而正确的反映会接收到模式化数据。跟着时刻的推移，神经元开动学习哪些反映是正确的。

这就是 Cortical Labs 若何训诫名为“Dishbrain”的系统玩乒乓球的。值得防卫的是，DishBrain 并非专科的乒乓球员，它击中的球比错过的球略多。但它的进展依然优于那些只接受刺激但莫得反馈的系统。自那时起，该系统得到了权贵校正，设备了新的软件和硬件，以更好地容纳神经元并进步其准确性。

科学界的不同视角

天然期骗神经元玩乒乓球是该领域的初度尝试，但科学家们多年来一直在创建称为“脑类器官”（brain organoids）的神经元小团块，以用于药物测试或商量东说念主类大脑的发育流程。

昆士兰大学从事干细胞商量数十年的生物学家恩斯特·沃尔维坦（Ernst Wolvetang）栽植指出，Cortical Labs使用的神经元团块结构相对苟简。

“Cortical Labs经受二维形态在芯片上平铺神经元，而咱们的履行室则商量三维类器官，这些类器官含有更多细胞类型，神经收聚积构也更为复杂精密。咱们正期骗东说念主类干细胞构建扁豆大小的东说念主脑模子，”他解释说念。

尽管存在这些各别，沃尔维坦栽植仍与这家初创企业开展互助，“领先咱们对二维神经收集能如斯速即学习的智商抓怀疑派头，但Cortical Labs不仅设备出了一套极佳的神经元培养安设，还遐想了软件和分析法子，诠释这些神经收集确乎具备学习智商。”

经过测试后的CL-1芯片和神经元呈现暧昧景况。（图片起首：Cortical Labs）

沃尔维坦栽植洽商将他履行室培育的扁豆大小类器官与Cortical Labs设备的软硬件勾搭起来，以考证三维类器官是否能像二维神经收集一样进行学习。一朝证明类器官具备学习智商，他有大齐商量课题但愿张开探索，举例在类器官中引入神经退行性疾病模子，解释这些疾病若何影响顾虑或学习智商。

他暗示，“我知说念这种办法的起首，因为很彰着，这些东说念主类神经元收集学习速率至极快，现阶段我愿保留判断，因为学会玩《乒乓》是一趟事，而作念出复杂有商量则是另一趟事。”

培养皿中脑细胞的伦理挑战

斯利维亚·韦尔萨科（Silvia Velasco），是墨尔本儿童商量所的干细胞商量东说念主员，商量目的是期骗脑类器官来了解东说念主类大脑皮层是若何形成的。“大脑皮层最能体现东说念主脑的私有性，因为它在东说念主类中的外不雅和发育形态与其他物种有彰着各别，”她解释说念。

CL1系统旨在容纳并保护伞经元团块。（图片起首：Cortical Labs）

“手脚又名商量脑类器官的科学家，我频繁念念考我方责任的伦理影响。”好多从事该领域的科学家，包括Cortical Labs的团队，齐充分意志到他们商量的敏锐性。

天然现在使用的类器官在复杂度上远不足信得过大脑，但东说念主们担忧，最终更大鸿沟的神经收集可能产生意志或对自己景况的相识，致使可能取得访佛东说念主类的智商。

“就现阶段而言，我以为这种担忧毫无根据。淌若不行期骗这个有望挽回严重脑部疾病的系统，将是一个错失的契机，”维拉斯科博士暗示，“但同期，评估和意想这些模子使用可能激励的潜在问题也很紧迫。”

对卡根博士而言，这些伦理问题不异值得良善，但该领域仍处于初期阶段，尚难以笃定伦理鸿沟在那里。“咱们无法给出明确谜底。这是事实。这恰是咱们与大齐生物伦理学家互助的原因，”他坦言。“咱们不但愿在培养皿中形成任何灾难。”

相背，他们但愿将这些神经元手脚一种电路系统使用，并在运行流程中不休测试和评估。卡根博士以为，“酷的是，咱们不消在培养皿中创造一个常人类，或者猫或老鼠体育游戏app平台，咱们不错构建永诀的脑细胞系统，并用于咱们想要的目的。它们不会具专门志等特色，咱们梗概对此进行测试和评估，并在存在风险的情况下幸免这些特征。”