生物计算：在争议中寻求突破
生物计算是一种基于生物系统天然信息处理机制的新型计算范式。目前，研究人员正尝试利用人体神经元构建具有“生物晶体管”功能的系统，模拟传统电子元件的工作原理。
英国《自然》网站近期报道，部分研究者认为生物计算系统可能成为传统计算设备的低能耗替代方案，其潜力不亚于人工智能或量子计算。然而，也有科学家对其发展前景持审慎态度。剑桥大学的发育生物学家玛德琳·兰卡斯特等人指出，当前的研究可能存在过度宣传的问题，一旦将这些生物系统赋予感知或意识的概念，可能会对科研领域产生深远影响。
英国布里斯托大学实验室内的FinalSpark公司培育的人类脑类器官被储存在冰箱中，这些类器官为探索生物计算提供了重要研究材料，相关信息由《自然》网站发布。
生物计算吸引广泛兴趣
为复刻大脑的高效结构，一些研究人员利用硅芯片模拟神经元的连接与放电过程，这一方向被称为神经形态计算。与此同时，另一部分科学家则直接采用生物神经元，开发出低能耗但性能强大的生物计算系统。
与传统硅基芯片不同，生物计算依赖诱导多能干细胞生成的三维脑类器官。这些类器官不仅包含神经元，也包括支持神经元功能的其他细胞类型。通过电极阵列与这些细胞互动，研究人员可以调控细胞内的离子流动，进而引发“动作电位”等生物电活动。电极捕捉到这些信号后，再由算法将其转化为可处理的计算信息。
今年8月，布里斯托大学的本杰明·沃德-切里尔团队利用约一万个人类神经元组成的类器官，成功“识别”了盲文字符。实验数据显示，单一类器官对特定字符的识别准确率约为61%，而三个类器官协同工作时，准确率提升至83%。这一结果表明，生物系统已经具备初步的信息处理能力，能够执行基础的识别任务。
2024年的另一项研究中，研究者利用小鼠神经元构建的系统，甚至成功运行了“倒立摆”游戏，该游戏的挑战在于控制一个移动小车上的摆杆保持平衡。
FinalSpark公司联合创始人弗雷德·乔丹指出，生物神经元的能效比人工神经元高出约一百万倍，因此生物计算在降低人工智能对能源的高需求方面具有巨大潜力。他预测，未来基于脑细胞的计算设备或将逐步取代当前推动AI发展的传统芯片。
应用场景不断拓展
目前，FinalSpark公司已向多个研究团队免费提供类器官样本。例如，美国密歇根大学安娜堡分校的科学家正在通过多种刺激手段测试类器官的反应模式；而德国柏林自由大学的研究人员则借助机器学习工具，从神经元放电活动中提取关键信息。
与FinalSpark类似，澳大利亚的Cortical Labs公司也推出了全球首个生物计算平台CL1。该平台将培养的神经元与可编程接口结合，允许用户发送指令并分析神经元的电活动。目前，CL1已向全球多个实验室少量发货。部分研究者借助该平台探索神经可塑性及网络动态特性，也有团队尝试将其应用于机器人控制，甚至开发基于神经元的娱乐程序，如游戏和音乐实验。
美国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，每个包含约250万个神经元，他们正尝试利用这些类器官预测亚马逊雨林区域可能发生的石油泄漏扩散路径。
前景光明，挑战并存
尽管生物计算展现出广阔前景，但约翰·霍普金斯大学的莉娜·斯米诺娃指出，当前的生物计算仍处于“空中楼阁”阶段，尚未达到生物医学研究那样成熟的应用水平。她认为，未来二十年内，这一领域或迎来重大突破。
乔丹也承认，现阶段生物计算系统的性能与支撑现代数字世界的硅基硬件仍有较大差距。
兰卡斯特则对部分实验结果提出了质疑。她认为目前展示的“计算”行为尚不足以构成真正意义上的计算。去年的一项研究发现，仅由水凝胶构成的非生物系统也能“学会”玩乒乓球游戏。在她看来，这类系统中所谓的“学习”行为，可能只是随机信号的误读。
此外，部分研究者担忧，“瓶中大脑”等概念可能引发伦理争议，并招致监管风险。兰卡斯特警告称，目前类器官主要用于基础神经科学探索，若对生物计算过度宣传，可能导致政策限制，影响真正有益于人类的研究进程。