这可能很难想象，但一家瑞士公司发明了一台由活体人脑细胞制成的计算机，利用人脑神经元发送、接收信号并处理数据。这些类似大脑的器官可以存活 100 天，能耗比传统处理器低 1 万倍，有望解决人工智能语言模型爆炸式增长带来的能源危机。看来人工神经网络的效率仍然不如生物神经网络。

近年来，随着人工智能（AI）技术的快速发展，科学家们一直试图通过构建人工神经网络来模仿人脑，以增强计算能力。然而，随着人工神经网络变得越来越复杂，其所需的能源也越来越大。预计到2030年，它们将消耗全球3.5%的电力。英伟达创始人黄仁勋甚至提出，AI所需的能源相当于燃烧14个地球。

科学家们一直在寻找降低人工智能能耗的方法，并发现我们的大脑已经有了现成的解决方案：利用真实的人类脑细胞构建人工神经网络。毕竟，训练像 GPT-3 这样的语言模型需要 10 千兆瓦时的能量，而人脑每天只需要 0.3 千瓦时就能为 86 亿个神经元 24 小时工作提供电力。

受此启发，瑞士一家名为 FinalSpark 的创业公司利用活体脑细胞作为计算阵列，将其连接到计算机，创造了一种结合生物学和计算技术的新方法：生物计算机平台 Neuroplatform 系统。该系统的能耗远低于传统的基于比特的计算机。

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簇（称为类器官），每个细胞簇都位于一个阵列中，并通过八个电极与外部系统连接。微流体系统为这些类器官提供水和营养，以维持其生物功能。这种方法被称为湿件计算，它利用了实验室培养的类器官的功能——这是近年来出现的一项技术，使科学家能够研究单个器官的微型复制品。

简单来说，神经细胞被放置在培养皿中，使用神经元生长培养基进行培养，长成直径为 2.5 毫米的脑球（额叶类器官，FO）。然后将它们放置在由八个电极组成的多电极阵列 (MEA) 上，这些电极连接到可远程访问的电生理测试系统。交互和控制通过自定义用户界面或 Python 脚本进行管理。

但它是如何计算的呢？关键在于每个脑球下方的八个电极。科学家通过施加不同强度和频率的电刺激来诱导类器官内的神经元活动，并用多巴胺作为奖励，然后记录来自神经元的电信号。这些信号被传输到计算机进行分析和处理，类似于人工神经网络中的数据处理。

FinalSpark 的生物计算机平台具有四个多电极阵列，可连接 16 个脑类器官。由于这些脑类器官的寿命有限（在最佳条件下最多可持续 100 天），科学家在过去三年中培养和更换了 1,000 多个脑类器官，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，美国的研究人员开发了一种生物处理器，将计算机硬件与脑器官连接起来，并教会它识别语音模式。

目前，FinalSpark 的生物计算机平台主要用于研究目的，并免费提供给外部学术团体。四个项目已经利用该平台取得了重大成果。然而，FinalSpark 计划扩展该平台的功能，以处理更广泛的湿件计算实验协议，例如通过将分子和药物注入类器官进行测试。这意味着该技术的潜在应用不仅限于更节能的计算方法，还可以推动类器官研究。

由人类脑组织制成的生物计算机展现出自然设计所固有的某些优势，特别是在能源效率方面。这项研究不仅挑战了我们对计算和人工智能的传统理解，还为生物和技术的融合开辟了新的可能性。尽管存在伦理方面的考虑（该研究使用市售的成熟细胞系，因此无需伦理批准），但这种生物计算机技术在能源效率和计算能力方面的潜在优势是不可否认的。未来的研究将揭示该技术的更多应用，这可能在解决全球能源危机方面发挥重要作用。

我觉得这种计算机可能比看上去更复杂。它有可能使人脑和计算机之间实现更紧密（甚至无缝）的整合，创造出一种新型的先进生物混合人类，让未经改造的人类远远落后。人类进化是否已经到了关键的十字路口？未来会发生什么尚不得而知，而那些知道的人可能不再被视为人类。

该项研究于2月XNUMX日发表在《人工智能前沿》杂志上。