生物计算技术在争议与探索中前行
生物计算是一种基于生物系统内在信息处理机制开发的新型计算范式。研究人员正在尝试培育人类神经元，并构建具备“生物晶体管”功能的系统，以探索其在信息处理方面的潜力。
据英国《自然》网站近期报道，部分科学家认为，生物计算系统有可能成为传统电子计算机的低能耗替代方案，其潜力甚至可与人工智能和量子计算相媲美。但也有研究人员对此持谨慎态度。英国剑桥大学的发育生物学家玛德琳·兰卡斯特指出，当前相关研究存在被过度宣传的风险，若未来出现将生物系统赋予感知或意识的设想，则可能对科研领域产生深远影响。
生物计算技术引发现场热潮
为模拟人脑高效的信息处理机制，研究人员一方面尝试用硅芯片模拟神经元的连接与放电规律，这一方向称为神经形态计算；另一方面，则直接利用生物神经元，构建低能耗但性能强劲的生物计算设备。
相较于传统硅基芯片，生物计算路径更加贴近生物系统。科学家通过诱导多能干细胞培育出三维类脑结构，其中不仅包含神经元，还涵盖提供支持的胶质细胞。通过电极阵列与这些细胞互动，能够调控神经元内外的离子流动，从而触发“动作电位”等生物电信号。这些信号被电极捕捉后，再通过算法处理成可用信息。
2024年8月，英国布里斯托大学的本杰明·沃德-切里尔团队利用约1万个神经元构成的类器官，成功“识别”了盲文字符。结果显示，单个类器官对特定盲文字母的识别准确率可达61%，而三个类器官协同工作时，准确率提升至83%。这表明，此类生物系统已具备基本的信息处理能力，能够对输入进行识别和判断。
此外，2024年另一项研究中，由小鼠神经元构成的类器官系统成功“玩”起了“倒立摆”游戏，其任务是保持移动平台上杆子的平衡。这一成果进一步展示了生物神经网络的动态调控能力。
FinalSpark公司联合创始人弗雷德·乔丹指出，生物神经元的能效是人工神经元的百万倍以上。这意味着生物计算在降低AI计算能耗方面具有显著优势。他推测，未来基于脑细胞的生物处理器有望逐步替代当前推动AI发展的传统硅基芯片。
应用前景逐步拓展
目前，多家科研机构正在利用FinalSpark公司提供的神经类器官进行探索。美国密歇根大学安娜堡分校的研究人员通过施加不同类型刺激，观察类器官的反应模式；德国柏林自由大学的团队则尝试借助机器学习手段，从神经放电中提取高效信息。
类似的，澳大利亚的Cortical Labs公司也开放了其神经培养物的在线访问，并推出了全球首台生物计算机CL1。该设备将培养神经元与可编程接口相结合，允许用户发送指令并分析生物电信号响应。截至目前，CL1已向全球多个实验室交付，部分团队正利用其研究神经可塑性与网络动力学，另一些则探索其在机器人技术中的应用，甚至尝试开发基于脑细胞的互动娱乐产品，如游戏和实验性音乐。
加州大学圣迭戈分校的阿利松·莫特瑞团队培育出的神经类器官，每个都包含约250万个不同类型的神经元。该团队正尝试将这些类器官应用于现实问题的模拟，例如预测亚马逊雨林中可能发生的石油泄漏扩散路径。
未来可期，质疑犹存
尽管生物计算的前景受到广泛关注，但约翰·霍普金斯大学的莉娜·斯米诺娃指出，目前的技术仍处于初期阶段，尚不能与成熟的生物医学研究相比。她预测，未来二十年内这一领域或许将发生重大突破。
乔丹也承认，现有的生物计算系统在性能上仍无法与支撑现代数字世界的硅基硬件抗衡。
兰卡斯特则对部分实验的科学意义提出质疑。她指出，目前展示的结果尚不足以称为真正的“计算”。一项去年的研究表明，即便是由非生物材料构成的水凝胶，也能“学会”玩乒乓球游戏。在她看来，这类系统所谓的“学习”行为，可能只是对输入的随机反馈。
一些研究者还担忧，“瓶中大脑”这类科幻概念可能引发伦理争议并带来监管风险。兰卡斯特提醒，神经类器官目前主要用于基础神经科学探索，若生物计算被过度宣传，可能招致监管限制，影响真正有益于人类的研究发展。