科學(xué)家們用人腦組織構(gòu)建了一臺功能性計算機(jī)

沒有一臺計算機(jī)能夠與人腦相提并論，無論是在強(qiáng)大性還是復(fù)雜性上。我們顱骨中的這塊組織塊能夠以計算技術(shù)幾乎無法觸及的數(shù)量和速度處理信息。

大腦成功的關(guān)鍵在于神經(jīng)元在充當(dāng)處理器和存儲設(shè)備方面的效率，與大多數(shù)現(xiàn)代計算設(shè)備中物理上分離的單元形成對比。

人們曾多次嘗試使計算更加類似于大腦，但一項新的努力更進(jìn)一步——通過將真實的、實際的人腦組織與電子器件整合在一起。

它被稱為Brainoware，而且它確實奏效。印第安納大學(xué)布盧明頓分校的工程師馮·郭領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊讓它執(zhí)行了語音識別和非線性方程預(yù)測等任務(wù)。

與純硬件計算機(jī)運行人工智能相比，它的準(zhǔn)確性稍差一些，但這項研究展示了一種新型計算機(jī)架構(gòu)邁出的重要第一步。

然而，盡管郭及其同事在開發(fā)Brainoware時遵循了倫理準(zhǔn)則，但約翰霍普金斯大學(xué)的一些研究人員在一篇相關(guān)的《自然電子》評論中指出，在進(jìn)一步發(fā)展這項技術(shù)時牢記倫理考慮的重要性。

未參與該研究的莉娜·斯米爾諾娃、布萊恩·卡福和埃里克·C·約翰遜警告道：“隨著這些器官樣系統(tǒng)的復(fù)雜性增加，社區(qū)有必要審查圍繞整合人類神經(jīng)組織的生物計算系統(tǒng)涉及的眾多神經(jīng)倫理問題?！?/span>

Brainoware運作原理的示意圖。（Cai等人，自然電子，2023年） 人腦令人驚嘆。據(jù)估計，平均每個大腦含有860億個神經(jīng)元，多達(dá)一千萬億個突觸。每個神經(jīng)元與最多1萬個其他神經(jīng)元相連接，不斷發(fā)放和相互通信。

迄今為止，我們在人工系統(tǒng)中模擬大腦活動的最佳努力僅僅是皮毛。

2013年，理研的K計算機(jī)——當(dāng)時是世界上最強(qiáng)大的超級計算機(jī)之一——曾試圖模擬大腦。搭載82,944個處理器和1PB主內(nèi)存，它花了40分鐘來模擬由1040億個神經(jīng)元通過1.04萬億個突觸連接的1秒鐘的活動——大約僅占大腦活動的1-2%。

近年來，科學(xué)家和工程師一直在嘗試通過設(shè)計硬件和算法來模仿大腦的結(jié)構(gòu)和工作方式，以接近大腦的能力。被稱為神經(jīng)形態(tài)計算的這一方法正在改進(jìn)，但它耗能大，訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也很耗時。

左至右，上：人腦器官樣結(jié)構(gòu)在7天、14天、28天和數(shù)月時的情況；下，左至右：1個月、2個月、3個月。（Cai等人，自然電子，2023年） 郭及其同事試圖采用一種不同的方法，使用在實驗室中培育的真實人腦組織。人類多能干干細(xì)胞被誘導(dǎo)發(fā)展成不同類型的腦細(xì)胞，這些細(xì)胞組織成三維小腦袋，稱為器官樣結(jié)構(gòu)，具有連接和結(jié)構(gòu)。

這些并不是真正的大腦，只是沒有思想、情感或意識的組織排列。它們對于研究大腦的發(fā)展和工作方式是有用的，而不必在真正的人體中進(jìn)行探查。

Brainoware由連接到高密度微電極陣列的腦器官樣結(jié)構(gòu)組成，使用一種被稱為儲水池計算的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。電刺激將信息傳遞到器官樣結(jié)構(gòu)中，在那里信息被處理，然后Brainoware以神經(jīng)活動的形式輸出其計算結(jié)果。

輸入和輸出層使用普通的計算機(jī)硬件。這些層需要經(jīng)過訓(xùn)練，以與器官樣結(jié)構(gòu)一起運作，其中輸出層讀取神經(jīng)數(shù)據(jù)并根據(jù)輸入進(jìn)行分類或預(yù)測。

為了演示該系統(tǒng)，研究人員向Brainoware提供了來自8名男性說日語元音的音頻剪輯，要求它識別其中一名特定個體的聲音。

他們從一個天真的器官樣結(jié)構(gòu)開始；在僅僅兩天的訓(xùn)練后，Brainoware能夠以78%的準(zhǔn)確率識別說話者。

一個器官樣結(jié)構(gòu)及其掃描的神經(jīng)活動的示例。（Cai等人，自然電子，2023年） 他們還讓Brainoware預(yù)測亨農(nóng)圖，這是一個表現(xiàn)出混沌行為的動力系統(tǒng)。他們讓它在四天內(nèi)學(xué)習(xí)，每天代表一個訓(xùn)練周期，發(fā)現(xiàn)它能夠比沒有長短時記憶單元的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更準(zhǔn)確地預(yù)測這個圖。

與帶有長短時記憶單元的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，Brainoware略遜一籌——但這些網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷了50個訓(xùn)練周期。Brainoware在不到10%的訓(xùn)練時間內(nèi)取得了接近相同的結(jié)果。

研究人員寫道：“由于器官樣結(jié)構(gòu)的高可塑性和適應(yīng)性，Brainoware具有根據(jù)電刺激變化和重組的靈活性，突顯了其自適應(yīng)儲水池計算的能力?！?/span>

仍然存在重大限制，包括保持器官樣結(jié)構(gòu)的生存和健康，以及外圍設(shè)備的能耗水平問題。但在牢記倫理考慮的同時，Brainoware不僅對計算有影響，還對理解人腦的奧秘有影響。

斯米爾諾娃、卡福和約翰遜寫道：“在一般的生物計算系統(tǒng)能夠被創(chuàng)建之前可能需要幾十年，但這項研究很可能產(chǎn)生對學(xué)習(xí)機(jī)制、神經(jīng)發(fā)育機(jī)制和神經(jīng)退行性疾病認(rèn)知影響的基礎(chǔ)性見解。”

這項研究已經(jīng)發(fā)表在《自然電子》雜志上。