生物计算研究引发广泛讨论
生物计算是一种依托生物系统固有信息处理机制开发的新型计算方式。目前，研究者正在尝试培养人类神经元，并构建具备“生物晶体管”功能的系统。
据《自然》网站近期报道，有科学家认为，生物计算系统有望作为低能耗的传统计算机替代方案，其潜力可与人工智能和量子计算相媲美。然而，并非所有研究者都对此持乐观看法。英国剑桥大学发育生物学家玛德琳·兰卡斯特指出，当前的研究可能存在一定程度的夸大，若过度炒作这类系统具备感知或意识的可能性，或将对科学界产生深远影响。
FinalSpark公司的人脑类器官样本被保存在恒温环境中。图片来源：《自然》网站
生物计算技术引发关注
为了模拟大脑的高效运作机制，一部分科学家采用硅芯片模拟神经元之间的连接与电信号传递，这一研究方向被称为神经形态计算。而另一些团队则选择直接利用生物神经元，开发出低功耗但高性能的生物计算装置。
相较于传统硅芯片，生物计算依赖另一种技术路径。研究者通过诱导多能干细胞，培育出三维结构的类脑器官，其中不仅包含神经元，还包括提供支持的胶质细胞。通过电极阵列与这些细胞进行交互，电信号能够影响神经元内外的离子浓度，并触发所谓的“动作电位”电脉冲。电极捕捉到这些信号后，再由算法将其转化为可操作的信息。
2023年8月，布里斯托大学的本杰明·沃德-切里尔及其团队利用约一万个人脑神经元组成的类器官，成功识别了盲文字母。实验表明，单个类器官的识别准确率为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，能够完成对输入信号的辨别和识别。
2024年的一项研究还显示，由小鼠神经元类器官构建的系统甚至可以参与“倒立摆”游戏，该游戏的目标是保持移动小车上摇摆杆的平衡。
FinalSpark公司联合创始人弗雷德·乔丹指出，生物神经元的能效是人工神经元的百万倍。他相信，生物计算可能有助于缓解当前人工智能系统日益增长的能源消耗问题。未来，基于脑细胞的处理器或许将逐步取代推动本轮AI热潮的传统芯片。
应用前景逐步拓展
目前，多个研究团队已获得FinalSpark公司提供的类器官用于实验。美国密歇根大学安娜堡分校的研究人员正在通过不同类型的刺激，观察类器官的反应模式；德国柏林自由大学的团队则利用机器学习工具，从神经元的放电活动中高效提取信息。
FinalSpark之外，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设备CL1。该设备将培养神经元与可编程接口结合，用户可向其发送指令并分析其电响应。目前，该设备已被送往多个实验室，部分研究人员专注于神经可塑性及网络动力学的基础机制，也有团队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娱乐程序，包括游戏和实验性音乐。
加州大学圣迭戈分校的阿利松·莫特瑞团队培育的神经类器官，每个包含约250万个不同类型神经元。他们正尝试将这些类器官用于解决实际问题，如预测亚马孙雨林区域的石油泄漏扩散路径。
未来潜力与争议并存
尽管生物计算展现出广阔前景，约翰·霍普金斯大学研究员莉娜·斯米诺娃认为，目前的生物计算仍处于初级阶段，与生物医学研究相比尚有差距。她预测，未来二十年内，这一领域或将迎来重要突破。
乔丹也承认，现阶段的生物计算系统在性能上还难以与支撑现代数字世界的硅基硬件相比。
兰卡斯特对部分实验结果提出质疑。她认为，目前展示的行为尚不能被定义为真正的“计算”。去年的一项研究显示，即便是没有神经元的水凝胶材料，也能“学会”玩乒乓球游戏。在她看来，这类系统所表现的“学习”行为可能只是随机信号的产物。
部分研究者还担忧，“瓶中大脑”这一科幻概念可能引发伦理问题，并导致监管上的限制。兰卡斯特警告称，目前神经类器官主要用于基础神经科学研究，若对生物计算过度宣传，可能会促使监管机构出台全面禁令，反而阻碍那些真正有益于人类的研究。