用人脑细胞跑AI，我快搞不懂这个世界了。。。

根据这个技术，理论上可以在体外大规模培养人体干细胞，还可以利用干细胞的全能特性，定向去诱导分化出具备特定功能的人体细胞。

而且利用 iPSC技术培育类器官（ 如微型肝脏 ），或者修补受损组织等相关的医疗用途，可以说是很常见了。

其次，通过主动向细胞发送电信号、再收集记录细胞发出的电信号，可以实现硅基芯片与细胞之间的信息传递。

也就是，我们可以通过放电，告诉细胞目前发生了啥，还可以通过监测记录细胞的放电，搞明白它想表达啥。

明白这两点之后，接下来咱们就可以正式讲讲生物计算机的事了。

开头提到的 Cortical Labs 团队，将提取的人体细胞重新编程为干细胞，随后将它们诱导分化成了神经细胞，然后培养成有着真正神经轴突和树突的细胞集合，并且证实了这个“迷你大脑”是有智能的。

相关的论文，已经发表在神经科学领域极具权威性的期刊《Neuron》上。

简单来说，他们尝试让这个体外合成的人工智能玩经典的乒乓球游戏《Pong》。

如果球板击中乒乓球，那么系统就会产生一个可以预测的、规律的电刺激奖励；反之，就会产生一个不和谐的随机电流。结果发现，迷你大脑会为了追求可预测的电信号，自己琢磨明白了游戏规则。

当然世超本身并不是从事这方面研究的，还是看了 B 站 up 主@K形态生命科学关于实验的解析，才明白 Cortical Labs 团队具体都干了啥——

他们用不同位置的电极刺激神经网络，用来代表乒乓球的位置；同时电极的刺激频率，代表着球距离球板的距离。同时微电极阵列还会感应神经网络的电流变化，以此来操控小球。

随着电刺激的反复进行，迷你大脑开始尝试移动球板，击中小球。并且球板并不是来回无意义地反复移动“碰运气”，而是恰好能出现在小球的移动路径上。

也就证明，这个迷你大脑意识到自己在玩游戏，而且随着时间的推移玩得越来越好了。

并且，团队也用电脑人工智能模拟了这个游戏，发现生物计算机的效率是电脑的500倍以上。。。

相较于电脑人工智能大模型，靠海量的数据运算和参数优化，才能模拟真实的神经网络，迷你大脑在自我学习的情况下，直接掌握了游戏逻辑。

这也意味着，丢给迷你大脑别的课题，它极有可能表现得比电脑人工智能更好。

正是在这个实验的基础上，Cortical Labs 团队推出了生物计算机 CL1。每台 CL1 装有大约 80 万个人类神经元，以及与它们交互的阵列电极。当然为了维持神经元的活性，还有配套的生命维持系统，负责调节温度、供给氧气等等。

那说了这么多，生物计算机到底有啥优势呢？

首先，相比较传统计算机，效率更高这一点，刚才的实验环节其实已经足够说明问题了。但是最新的 CL1 能发挥啥样的效果，世超这里也不好下定论。

毕竟售价也不是一般人能够负担得起的：单台 CL1 售价为 3.5w 美元（ 约 25.1 万人民币 ），30 台起购，每台也要 2w 美元。目前看来，最主要的用途还是医学和 AI 相关的研发。

不过 CL1 也提供远程租赁的方案，每周 300 美元，就可以远程访问一台 CL1。目前已经正式开启租用服务了，如果哪位差友从事相关研究，用上了这台设备的，记得在评论区给世超解疑答惑一下。。。

另一个优势在于，生物计算机的功耗极低。单个 CL1 单元的功耗仅为 30 瓦，一个包含 30 个 CL1 单元的机架也仅消耗 850-1000 瓦的能量，远低于传统 AI 服务器。

其实再举一个直观的例子，会更方便大家理解，人脑平均功耗仅仅为 20 瓦左右，但与柯洁对弈的 AlphaGo，TPU 集群运行的功耗大约 160 瓦，而为了训练它所消耗的功耗，足够驱动上万个大脑连续运行。。。

那么是不是可以畅想一下，未来的生物计算机，能开发出脑神经专用编程语言，效率直接起飞；或者通过神经细胞的自适应学习能力，补齐电脑人工智能在模糊感知任务上的短板。这样的话，也许训练AI，可以多一个选择，就不用上赶着找老黄买显卡了。。。

但是生物计算机的发展，也面临一些道德伦理问题——

虽说目前 CL1 系统的神经元数量，与人脑 860 亿的神经元规模相比不值一提。。。但是当类人脑器官的规模到一定程度后，是否会产生自我意识？所以，生物计算机能实现什么样的效果，这条路能不能走得通，还是让子弹再飞一会吧。

撰文：Levi

编辑：米罗 & 面线

美编：萱萱

图片、资料来源：

IT之家——全球首款生物计算机 CL1 上市：每台含 80 万个人类神经元，单价 3.5 万美元

新华社——英日科学家分享2012年诺贝尔生理学或医学奖

chaselection——探索iPS细胞的奥秘：从实验室到医学革命的“万能细胞”

youtube——Growing Neurons from Stem Cells

B站@K形态生命科学-史上首例成功培养的人造生物智能

Cortical Labs 官网