真正的人工智能需要生物学由人类脑细胞驱动的计算机

约翰霍普金斯大学的研究人员和墨尔本 Cortical Labs 的首席科学家 Brett Kagan 博士说，是时候创造一种新型计算机了，他们最近领导了 DishBrain 项目的开发，在该项目中，培养皿中的人类细胞学习了玩乒乓球。

在今天发表在科学前沿的一篇文章中，该团队概述了生物计算机如何在某些应用中超越当今的电子计算机，同时使用当今计算机和服务器群所需电力的一小部分。

他们首先从干细胞中培育出由 50,000 个脑细胞组成的小簇，称为类器官。这大约是果蝇大脑大小的三分之一。他们的目标是 1000 万个神经元，这大约是乌龟大脑中的神经元数量。相比之下，人脑平均有超过 800 亿个神经元。

这篇文章强调了人脑如何在特定任务上继续大幅超越机器。例如，人类仅需几个样本就可以学会区分两种类型的物体(如狗和猫)，而人工智能算法则需要数千个样本。虽然人工智能在 2016 年击败了围棋世界冠军，但它接受了 160,000 场比赛的数据训练——相当于每天玩五个小时，持续了 175 多年。

大脑也更节能。我们的大脑被认为能够存储相当于普通家用计算机容量(2.5 PB)的一百万倍以上的容量，而使用的功率仅相当于几瓦。相比之下，数据农场每年使用超过 15,000 兆瓦的电力，其中大部分来自数十个燃煤发电站。

在论文中，作者概述了他们的“类器官智能”或 OI 计划，即在细胞培养物中培养大脑类器官。尽管大脑类器官不是“迷你大脑”，但它们共享大脑功能和结构的关键方面。类器官需要从目前大约 50,000 个细胞中大幅扩展。“对于 OI，我们需要将这个数字增加到 1000 万，”巴尔的摩约翰霍普金斯大学的资深作者 Thomas Hartung 教授说。

Brett 和他在 Cortical Labs 的同事已经证明，基于人类脑细胞的生物计算机是可能的。最近发表在Neuron上的一篇论文表明，脑细胞的扁平培养可以学习玩电子游戏 Pong。

“我们已经证明我们可以与活的生物神经元相互作用，迫使它们改变它们的活动，从而产生类似于智能的东西，”相对简单的 Pong-playing DishBrain 的 Kagan 说。“与 Hartung 教授及其同事为这次类器官智能合作组建的令人惊叹的团队合作，Cortical Labs 现在正试图用大脑类器官复制这项工作。”

“我想说用类器官复制 [Cortical Labs] 实验已经满足了 OI 的基本定义，”Thomas 说。

“从现在开始，只需构建社区、工具和技术即可实现 OI 的全部潜力，”他说。

“这个新的生物计算领域有望在计算速度、处理能力、数据效率和存储能力方面取得前所未有的进步——所有这些都需要更低的能源需求，”布雷特说。“这次合作特别令人兴奋的方面是它形成的开放和协作精神。将这些不同的专家聚集在一起不仅对于优化成功至关重要，而且为行业协作提供了一个关键接触点。”

该技术还可以让科学家更好地研究从患有阿尔茨海默病等神经疾病的患者的皮肤或少量血液样本中开发的个性化大脑类器官，并进行测试以研究遗传因素、药物和毒素如何影响这些疾病。

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