生物計算在爭議中前行

　　生物計算是指利用生物系統固有的信息處理機理研究開發的一種新的計算模式。科學家正嘗試培養人類神經元，并將其構建成具備“生物晶體管”功能的系統。

　　英國《自然》網站在日前的報道中指出，部分科學家認為，生物計算系統有望成為傳統計算機的低能耗替代方案，具備媲美人工智能與量子計算機的潛力。

　　然而，并非所有人都對此持樂觀態度。英國劍橋大學發育生物學家瑪德琳·蘭卡斯特等人認為，當前的研究存在炒作之嫌，結果或許適得其反。若這些系統被賦予感知與意識的設想成為共識，可能會對科研界帶來深遠影響。

　　生物計算備受關注

　　為模仿大腦的高效結構，一些科學家嘗試用硅芯片模擬神經元的連接與放電機制，這一領域被稱為神經形態計算。而另一些科學家則另辟蹊徑，直接利用生物神經元，開發能耗極低卻性能強大的生物計算設備。

　　生物計算的技術路徑與硅芯片截然不同。科學家利用誘導多能干細胞培育出三維類腦器官，其中既包含神經元，也包含起支持作用的其他細胞。通過電極陣列與這些細胞交互，電信號可改變神經元內外的離子流動，甚至觸發名為“動作電位”的電脈沖。電極捕捉到這些生物信號后，再由算法轉化為可用信息。

　　今年8月，英國布里斯托大學機器人學家本杰明·沃德-切里爾與團隊利用約一萬個人腦神經元組成的類器官，“識別”了盲文字母。實驗結果顯示，單個類器官對特定字母的識別準確率達61%，而3個類器官協同工作時，準確率提升至83%。這證明，這類生物系統已具備信息處理的基本能力，能完成對輸入的辨別與識別任務。

　　此外，2024年的一項研究也顯示，一種由小鼠神經元類器官構建的系統，甚至能玩“倒立擺”這類電腦游戲，“倒立擺”游戲的任務是維持移動小車上一根搖擺桿的平衡。

　　瑞士腦器官培育公司FinalSpark的聯合創始人弗雷德·喬丹認為，生物神經元的能效是人工神經元的100萬倍。生物計算有望緩解當前AI日益飆升的能耗壓力。或許在不久的將來，基于腦細胞的處理器將逐步替代推動本輪AI熱潮的傳統芯片。

　　應用場景日益廣闊

　　目前，已有多個科研團隊免費使用FinalSpark公司提供的類器官。美國密歇根大學安娜堡分校科學家正通過不同類型的刺激，觀察類器官的行為反應；德國柏林自由大學研究者則致力于利用機器學習工具，從神經放電模式中高效提取信息。

　　與FinalSpark類似，澳大利亞Cortical Labs公司也開放了其神經培養物的在線訪問，并推出了全球首臺生物計算機CL1。該設備將培養神經元與可編程接口相結合，用戶可通過它發送指令并分析電響應。公司已向全球多個實驗室交付少量設備，部分用戶致力于研究神經可塑性與網絡動力學等基礎機制，也有團隊探索其在機器人技術中的應用，甚至嘗試開發基于腦細胞的娛樂程序，包括游戲與實驗性音樂產品。

　　美國加州大學圣迭戈分校阿利松·莫特瑞團隊所培育的神經類器官，每個都包含約250萬個不同類型的神經元。他們正嘗試將類器官應用于現實難題——預測亞馬孫雨林區域可能發生的漏油擴散路徑。

　　前景可期尚存質疑

　　盡管前景可期，但約翰·霍普金斯大學研究員莉娜·斯米諾娃指出，當前的生物計算仍如“空中樓閣”，遠不及生物醫學研究那般觸手可及。她認為，未來二十年這一局面或將迎來重大轉變。

　　喬丹也坦言，目前這些生物計算系統的能力，還遠遠無法與支撐全球數字基礎設施的硅基硬件相提并論。

　　蘭卡斯特則對部分實驗的實質提出質疑。她不認為目前展示的結果能被稱為真正的“計算”。去年一項研究顯示，即便是不含神經元的非生物水凝膠，也能“學會”玩乒乓球游戲。在她看來，這類僅呈現簡單反饋的系統，所謂的“學習”行為可能只是隨機噪聲。

　　部分科學家則擔心，“瓶中大腦”這類科幻意象可能引發倫理爭議，甚至招致監管限制。蘭卡斯特警告，神經類器官目前主要應用于基礎神經科學研究，若對生物計算過度炒作，可能導致全面禁令，反而殃及那些旨在造福人類的正當研究。