科技日報記者 張佳欣
盡管人工智能（AI）領域已經取得了顯著突破，展現出了前所未有的智能水平，但它們仍然依賴于20世紀50年代奠定計算基礎的硅基硬件。假如人們能夠擺脫傳統(tǒng)束縛，創(chuàng)造出由生物材料構成的計算機，那將會是怎樣的一番景象？
面對AI領域數據存儲與耗能激增的雙重挑戰(zhàn)，一些來自學術界和商業(yè)界的研究人員未雨綢繆，將目光投向生物計算這一新興領域。這種方法利用合成生物學，如實驗室培育的微型細胞簇（稱為類器官），來創(chuàng)建計算機架構。
人腦類器官取代硅基計算
瑞士公司FinalSpark是生物計算的先行者之一。今年5月，該公司推出了“神經平臺”（Neuroplatform）。這是世界上第一個生物處理器，由16個人腦類器官組成。該公司將這種“活體計算機”定位為硅基計算機的替代品。
據《前沿》雜志發(fā)表的一篇文章介紹，“神經平臺”的耗電量是傳統(tǒng)數字處理器的百萬分之一，展現了驚人的能效比。
《科學美國人》雜志近日刊文深入剖析了“神經平臺”的運作機制。該平臺采用了一系列處理單元，每個單元包含4個直徑為0.5毫米的球形腦類器官。每個類器官都與8個電極相連，這些電極對類器官內的神經元進行電刺激，并將類器官連接到傳統(tǒng)計算機網絡。神經元選擇性地暴露在神經遞質多巴胺中，以模仿人類大腦的自然獎賞系統(tǒng)。
FinalSpark公司表示，這種雙重設置，即多巴胺獎賞和電刺激，會訓練類器官的神經元，促使它們形成新的路徑和連接，這與人類大腦的學習方式非常相似。如果這項技術進一步完善，最終可讓類器官模仿硅基AI，充當與CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）功能類似的處理單元。
細胞計算能對環(huán)境作出反應
要讓類器官計算能與硅基計算大規(guī)模競爭仍存在難點。首先，沒有標準化的制造系統(tǒng)；其次，活體大腦會死亡。比如，FinalSpark的類器官平均只能存活100天，但與原型僅維持數小時相比，這已是相當大的進步。FinalSpark聯合創(chuàng)始人弗雷德·喬丹表示，“神經平臺”已優(yōu)化了其類器官內部制作流程，該設施目前擁有2000—3000個類器官。
FinalSpark并非唯一一家尋求硅基計算有機替代品的公司，而類腦器官也并非唯一的發(fā)展方向。
“生物計算有多種形式?！蔽靼嘌绹疑锛夹g中心研究員安赫爾-戈尼-莫雷諾說。戈尼-莫雷諾研究的是細胞計算，即利用經過改造的活細胞來創(chuàng)建能復制內存、邏輯門的系統(tǒng)。
目前，戈尼-莫雷諾團隊正在尋找生物計算勝過硅基計算的任務或領域。他認為，由于細胞計算機能對其環(huán)境條件作出反應，因此它們可促進生物修復，有利于受損生態(tài)系統(tǒng)的恢復。
“這是傳統(tǒng)計算機無法涉足的領域。”戈尼-莫雷諾說，“你不能只是把一臺計算機扔進湖里，然后讓它告訴你環(huán)境的狀態(tài)。”然而，一臺淹沒在水下的細胞計算機卻能隨著細胞對化學和其他刺激的響應，對環(huán)境條件進行細致入微的“解讀”。
菌絲體實現神經形態(tài)電路
與此同時，英國西英格蘭大學安德魯·阿達馬茨基團隊一直在研究真菌計算的可能性。2023年3月，其團隊已成功打造了一款以蘑菇為材料的原型計算機。在真菌計算機中，菌絲體可充當導體和電子元件（蘑菇只是真菌的子實體）。它們可接收和發(fā)送電信號，并保存記憶。
阿達馬茨基表示，菌絲體或菌絲網絡表現出與神經元類似的尖峰電勢。他希望利用這些電學特性創(chuàng)建一個類似大腦的真菌計算系統(tǒng)，該系統(tǒng)“可能具備學習、存儲計算、模式識別等多種功能”。
“與基于類腦器官的計算相比，真菌計算具有多項優(yōu)勢。”阿達馬茨基說，“特別是在倫理簡單性、培養(yǎng)便捷性、環(huán)境適應性、成本效益以及與現有技術的集成方面?！?/p>
不過，所有這些生物計算方法及相關倫理問題仍在探索中。盡管目前尚無證據表明，實驗室已創(chuàng)造出有意識的微型大腦，但關于人腦類器官是否會獲得意識的生物倫理爭論還將持續(xù)。
