科学家培育出活体神经元驱动的"湿件"计算机

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https://www.bbc.com/news/articles/cy7p1lzvxjro

科学技术的边界再次被突破。在瑞士的实验室里，研究人员正在用人类皮肤细胞培育出微型大脑组织，将这些活体神经元簇连接到电极上，创造出一种全新的计算范式——生物计算机。这项听起来像科幻小说的技术，如今正逐步从概念走向现实，可能彻底改变我们对计算机硬件的传统认知，并为解决人工智能能耗危机提供生物学解决方案。

瑞士FinalSpark公司的这项突破性研究代表了计算技术发展的新里程碑。该公司联合创始人弗雷德·乔丹博士设想，未来的数据中心将充满"活体"服务器，这些服务器不仅能够模拟人工智能的学习方式，还能以传统方法的一小部分能耗运行。这种被研究人员称为"湿件"的技术，正在挑战我们对硬件和软件界限的基本理解。

从皮肤细胞到微型大脑的奇妙转换

在实验室中生长的生物计算机的构建块

生物计算机的制造过程堪称现代生物技术的杰作。FinalSpark团队从日本诊所购买的人类皮肤细胞中提取干细胞，通过精密的生物工程技术将这些干细胞重新编程，使其发育成神经元和支持细胞的簇状结构，形成所谓的"类器官"。

这些类器官本质上是微型的实验室培养大脑，虽然远不及人脑的复杂性，但具备相同的基本构建模块。经过数月的培育过程后，这些类器官被连接到电极上，开始响应简单的键盘命令。整个系统能够发送和接收电信号，其反应被记录在连接的传统计算机上。

细胞生物学家弗洛拉·布罗齐博士展示的实验过程令人惊叹：当研究人员按下键盘时，电信号通过电极传递，如果系统正常工作，屏幕上会显示类似脑电图的活动波动。更有趣的是，当快速连续按键时，反应会突然停止，随后出现短暂而独特的能量爆发。这种不可预测的反应表明，这些生物计算机具有某种程度的"个性"或适应性。

乔丹博士坦承，团队仍然无法完全理解类器官行为的机制。这种神秘性既是挑战也是机遇，因为它暗示了生物计算机可能拥有传统硅基计算机所不具备的学习和适应能力。

技术挑战与生物伦理的交汇点

生物计算技术面临的最大挑战之一是如何维持这些活体组织的生命力。与传统计算机只需要电力供应不同，生物计算机需要复杂的营养支持系统。伦敦帝国理工学院神经技术教授西蒙·舒尔茨指出，类器官缺乏血管系统，而血管在人脑中扮演着提供营养的关键角色。

目前，FinalSpark的类器官最长可存活四个月，这已经是该领域的重大突破。然而，这些生物计算机的"死亡"过程带来了意想不到的发现。研究人员观察到，类器官在死亡前会出现一系列活动激增，类似于某些人类在生命结束时观察到的心率和大脑活动增加现象。

在过去四年中，FinalSpark记录了约1000至2000例这样的"个体死亡"事件。乔丹博士以相当冷静的科学态度描述这一现象："这很可悲，因为我们必须停止实验，了解它死亡的原因，然后我们再做一次。"这种不带感情的做法得到了舒尔茨教授的支持，他认为："我们不应该害怕它们，它们只是由不同材料制成的计算机。"

这种观点引发了深刻的生物伦理思考。当我们使用活体神经元进行计算时，是否涉及某种形式的生命体验？这些问题目前还没有明确答案，但随着技术的发展，它们将变得越来越重要。

全球研究格局与应用前景

瑞士沃韦的科学家正在制造源自人类皮肤细胞的生物计算机

生物计算不是FinalSpark的专利，全球多个研究团队都在这一领域取得进展。澳大利亚Cortical Labs公司在2022年宣布成功让人工神经元玩经典电脑游戏Pong，展示了生物计算机的学习能力。在美国，约翰霍普金斯大学的研究人员正在构建"迷你大脑"来研究信息处理机制，主要应用于阿尔茨海默症和自闭症等神经系统疾病的药物开发。

约翰霍普金斯大学的莉娜·斯米尔诺娃博士认为，虽然湿件在科学上令人兴奋，但仍处于早期阶段。她强调："生物计算应该补充而不是取代硅基人工智能，同时推进疾病建模并减少动物使用。"这种观点得到了广泛认同，表明生物计算的未来可能在于寻找特定的利基应用，而非全面替代现有技术。

舒尔茨教授也持类似观点："我认为它们无法在许多方面击败硅基计算机，但我们会找到一个利基市场。"这种务实的态度反映了科学界对生物计算技术潜力和局限性的清醒认识。

人工智能技术的快速发展为生物计算研究注入了新的动力。随着AI系统变得越来越复杂，其能耗问题日益突出。传统的硅基计算机在处理复杂AI任务时消耗大量电力，而人脑在执行类似任务时的能耗却要低得多。生物计算机如果能够模拟大脑的高效信息处理方式，可能为解决AI能耗问题提供革命性的解决方案。

从科幻到现实的技术跨越

生物计算技术的发展轨迹体现了科学技术从幻想到现实的典型路径。正如乔丹博士所说："在科幻小说中，人们已经带着这些想法生活了很长时间。当你开始说'我要像一台小机器一样使用神经元'时，这是对我们自己大脑的不同看法，它会让你质疑我们是什么。"

这种对自我认知的挑战是生物计算技术带来的深层影响之一。当我们能够复制和利用大脑的基本功能时，关于意识、智能和生命本质的哲学问题变得更加紧迫。乔丹博士承认自己一直是科幻小说的粉丝，现在他感觉"自己在书里，写这本书"。

尽管面临诸多挑战，生物计算技术的前景依然令人兴奋。随着对神经元工作机制理解的深入，以及生物工程技术的不断进步，这些活体计算机可能在未来几十年内找到实用化的道路。它们可能不会完全替代硅基计算机，但在特定应用领域，如神经疾病研究、药物筛选和低功耗AI系统等方面，生物计算机可能展现出独特的优势。

生物计算技术的发展还可能推动我们对大脑工作原理的理解，为治疗神经系统疾病提供新的思路。通过观察这些简化的神经网络如何处理信息，科学家们可能揭示大脑功能障碍的机制，开发更有效的治疗方法。

这项技术的真正价值可能在于它所代表的跨学科融合趋势。生物学、计算机科学、工程学和伦理学的交汇，正在创造出前所未有的研究领域和应用可能性。正如人类历史上许多重大技术突破一样，生物计算可能会以我们现在无法完全预见的方式改变世界。