生物计算在争议中持续探索
生物计算是一种新兴的计算范式，其核心在于利用生物系统自身的信息处理机制。近年来，科学家正尝试通过培养人类神经元，构建一种具备“生物晶体管”功能的计算系统。
根据英国《自然》网站的报道，部分研究人员认为生物计算系统有潜力成为低能耗的计算方案，其性能或可与当前人工智能和量子计算相媲美。但也有学者对此持保留态度。例如，剑桥大学的发育生物学家玛德琳·兰卡斯特指出，目前的进展可能被过度夸大，若将生物系统赋予感知与意识的设想作为主流观点，或将对科研领域带来深远影响。
生物计算引发广泛关注
为复现大脑的高效信息处理方式，一些研究人员正在开发基于硅芯片的神经形态计算系统。而另一部分科研团队则选择直接使用生物神经元，打造一种能耗极低但性能强大的计算装置。
与传统硅芯片不同，生物计算依赖于类器官技术。科学家通过诱导多能干细胞培育出三维结构的脑类器官，其中包含神经元及其他辅助细胞。借助电极阵列，研究人员能够与这些神经元进行交互，从而影响其离子流动并引发动作电位。这些生物电信号被捕获后，再通过算法处理为可用数据。
2024年8月，布里斯托大学的本杰明·沃德-切里尔团队利用一个由约一万个神经元组成的类器官，成功识别出盲文字母。实验结果显示，单一类器官对特定字母的识别准确率约为61%，而三个类器官协同工作时，准确率提升至83%。这一成果表明，生物系统已具备基本的信息处理能力，能够完成简单的输入识别任务。
此外，一项于2024年发表的研究显示，由小鼠神经元类器官构建的系统甚至能完成“倒立摆”这类计算游戏，该游戏的目标是维持一根摆杆在移动小车上的平衡。
FinalSpark公司联合创始人弗雷德·乔丹指出，生物神经元在能效方面比人造神经元高出百万倍。他认为，生物计算或许能缓解人工智能快速发展所带来的能源消耗压力。未来，基于脑细胞的计算单元有望逐步取代当前推动AI发展的传统硅芯片。
应用探索不断拓展
目前，FinalSpark公司已向多个科研团队免费提供类器官样本。美国密歇根大学的科学家正在研究类器官对不同类型刺激的反应机制；德国柏林自由大学的研究人员则尝试利用机器学习技术，从神经元放电模式中提取有价值的信息。
与FinalSpark类似，澳大利亚Cortical Labs公司也推出了可在线访问的神经培养系统，并发布了全球首个生物计算机CL1。该设备将培养神经元与可编程接口结合，允许用户发送指令并分析神经系统的电活动响应。Cortical Labs已向多个实验室提供设备，部分团队正在研究神经可塑性与网络动力学的基本原理，也有科学家探索其在机器人技术中的应用，甚至尝试开发基于生物神经系统的娱乐产品，如互动游戏与音乐生成。
加州大学圣迭戈分校的阿利松·莫特瑞团队培育出的类器官包含约250万个神经元，涵盖了多种类型。研究团队正尝试将其应用于现实世界问题，例如预测亚马孙雨林区域可能发生的石油泄漏扩散路径。
前景光明仍存争议
虽然生物计算的未来令人期待，但也有声音指出其尚处于初级阶段。约翰·霍普金斯大学研究员莉娜·斯米诺娃表示，目前的生物计算仍如同“空中楼阁”，与可直接应用于医学研究的成果相比仍有较大差距。她预测，未来二十年内，这一领域或将迎来关键突破。
乔丹也承认，当前的生物计算系统在功能上仍远不及支撑现代数字基础设施的硅基硬件。
兰卡斯特则对部分实验的科学价值提出质疑。她指出，当前展示的“学习”行为未必真正体现了计算能力。一项去年的研究表明，甚至连不含神经元的水凝胶材料也能“学会”玩乒乓球游戏。在她看来，这类系统所表现出的响应可能只是随机噪声，并不具备真正的计算意义。
此外，一些科学家对“瓶中大脑”这一科幻概念可能引发的伦理问题表示担忧。兰卡斯特警告，目前神经类器官主要服务于基础研究，若对生物计算技术进行过度宣传，可能会引发监管限制，甚至导致全面禁令，从而阻碍那些真正有益于人类的研究。