类器官智能——由人脑细胞驱动的革命性计算机

尽管人工智能（AI）取得了令人瞩目的成就，但其计算能力与人脑相比还是相形见绌。

类器官智能会打败人工智能吗？照片：Unsplash

科学家们几乎已经准备好揭开一条推动计算进步的革命性道路。它被称为“类器官智能”（OI），实验室培养的大脑类器官将充当生物硬件。

人工智能长期以来一直受到人脑的启发。事实证明这种方法非常成功。人工智能拥有令人印象深刻的成就——从诊断医疗状况到写诗。尽管如此，原始模型在许多方面仍然优于机器。例如，我们可以通过简单的在线图像测试来“证明我们的人性”。科学家们没有试图模拟人脑，而是直接追根溯源。

许多学科正在致力于创造革命性的生物计算机，其中脑细胞的 3D 培养物（称为脑类器官）充当生物硬件。他们在《科学前沿》杂志上发表了实现这一愿景的计划。

约翰·霍普金斯大学的托马斯·哈同教授说：“我们将这个新的跨学科领域称为‘类器官智能’（OI）。” “顶尖科学家们聚集在一起开发这项技术，我们相信这将开创一个快速、强大和高效的生物计算新时代。”

_{实验室培养的大脑类器官的放大图像。照片：Thomas Hartung，约翰·霍普金斯大学}

什么是大脑类器官？为什么它们能成为如此优秀的计算机？

脑类器官是一种特殊类型的实验室培养细胞。尽管大脑类器官不被归类为“迷你大脑”，但它们确实具有大脑功能和结构的关键方面，例如对于学习和记忆的认知功能至关重要的神经元和其他脑细胞。为什么它们如此特别？大多数细胞培养物具有扁平结构，但类器官是三维的，这使细胞密度增加了 1000 倍。结果，神经元可以形成更多的连接。

但即使大脑类器官能够很好地模仿大脑，为什么它们会成为好的计算机呢？毕竟，计算机不是比大脑更聪明、更快吗？

哈通解释说：“虽然硅基计算机在数字方面肯定更出色，但大脑更擅长学习。” “例如，AlphaGo [2017 年击败世界第一围棋选手的 AI] 就接受了来自 160,000 场比赛的数据训练。一个人必须每天玩 5 个小时，持续 175 年以上才能玩同样数量的游戏。”

大脑不仅具有更好的学习能力，而且也更加节能。例如，训练AlphaGo所消耗的能量比“维持”一个活跃的成年人十年所需的能量还要多。

_{类器官智能正在重新定义生物计算的前沿。照片：Frontiers/约翰霍普金斯大学}

Hartung 补充道：“大脑还具有令人难以置信的信息存储能力，估计可达 2,500 TB。” “我们正在达到硅计算机的物理极限，因为我们无法将更多的晶体管封装到一个小芯片中。但大脑的构造完全不同。它拥有约 1000 亿个神经元，通过超过 1015 个连接点连接。与我们当前的技术相比，这在功率上存在巨大差异。”

类器官智能生物计算机会是什么样子？

哈通认为，当前的大脑类器官如果要发挥类器官智能的作用，就需要扩大。 “它们太小了，每个包含大约 50,000 个细胞。我们应该将 OI 的这个数字增加到 1000 万，”他解释道。

与此同时，研究人员正在开发与类器官通信的技术。简而言之，他们正在开发发送信息和读取数据的技术，从中他们可以得知类器官正在“思考”什么。他们将利用不同科学学科的工具互相帮助，并根据自己的目的进行调整，例如生物工程和机器学习。这将使他们能够开发新的刺激和记录设备。

_{类器官智能需要不同的技术来进行交流。照片：Frontiers/约翰霍普金斯大学}

“我们开发了一种设备，可以充当大脑和计算机之间的接口。这是一种类器官脑电图帽，我们在去年八月发表的一篇文章中介绍了它。它是一个灵活的外壳，上面密布着微小的电极，可以从类器官接收信号并将其传输给它，”哈通说。

研究人员团队预计 OI 最终会整合多种刺激和记录工具。这些将协调互连类器官网络中的相互作用，从而执行更复杂的计算任务。

类器官智能可以帮助预防和治疗神经系统疾病

类器官智能的潜力超出了计算本身。医疗保健是最能从新技术中受益的领域。诺贝尔奖获得者约翰·格登和山中伸弥开发了一项突破性技术，使得利用成人组织制造大脑类器官成为可能。这意味着科学家可以利用阿尔茨海默病等神经系统疾病患者的皮肤样本开发定制的大脑类器官。然后他们可以测试遗传因素、药物和毒素如何影响神经系统疾病。

“神经系统疾病的认知方面也可以通过成骨不全症来研究，”哈通说。 “例如，我们可以比较从健康人和阿尔茨海默氏症患者获得的类器官的记忆形成，并尝试纠正相对缺陷。 OI 还可用于测试某些物质（例如杀虫剂）是否会导致记忆或学习问题。”