"类器官智能" - 由人类脑细胞驱动的革命性生物计算机

人工智能（AI）长期以来一直受到人脑的启发。这种方法被证明是非常成功的。人工智能拥有令人印象深刻的成就--从诊断医疗状况到创作诗歌。尽管如此，原始模型仍然在许多方面优于机器。这就是为什么，例如，我们可以通过网上琐碎的图像测试"证明我们的人性"。如果我们不试图让人工智能更像大脑，而是直接从源头开始呢？

跨越多个学科的科学家们正在努力创造革命性的生物计算机，其中脑细胞的三维培养物，称为脑器官，作为生物硬件。他们在《科学前沿》（Frontiers in Science）杂志上描述了他们实现这一愿景的路线图。

实验室培养的大脑类器官的放大图像，带有不同类型细胞的荧光标记。(粉红色-神经元；红色-少突胶质细胞；绿色-星形胶质细胞；蓝色-所有细胞核）。资料来源：托马斯-哈通，约翰霍普金斯大学

"我们把这个新的跨学科领域称为'类器官智能'（OI），"约翰霍普金斯大学的托马斯-哈同教授说。"一个由顶级科学家组成的团体已经聚集起来开发这项技术，我们相信它将开启一个快速、强大和高效的生物计算新时代。"

什么是脑器官，为什么它们会成为强大的计算机？

脑器官是一种实验室培养的细胞文化。尽管脑器官不是"迷你大脑"，但它们共享大脑功能和结构的关键方面，如神经元和其他脑细胞，它们对学习和记忆等认知功能至关重要。此外，大多数细胞培养物是平坦的，而类器官有一个三维结构。这使培养物的细胞密度增加了1000倍，意味着神经元可以形成更多的连接。

但是，即使大脑器官是对大脑的良好模仿，为什么它们会成为好的计算机？毕竟，计算机不是比大脑更聪明和更快吗？

类器官智能。生物计算的新领域信息图。资料来源：Frontiers/约翰霍普金斯大学

哈同解释说："虽然硅基计算机在数字方面当然更好，但大脑在学习方面更好。例如，AlphaGo[在2017年击败世界头号围棋选手的人工智能]是根据16万场比赛的数据训练的。一个人必须每天下5个小时，超过175年才能经历这些游戏。"

大脑不仅是卓越的学习者，它们也更节能。例如，训练AlphaGo所花费的能量比维持一个活跃的成年人十年所需的能量还要多。

"大脑还具有惊人的存储信息的能力，估计有2500TB，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装入一个小小的芯片。但是大脑的接线方式完全不同。它有大约1000亿个神经元，通过超过1015个连接点连接。与我们目前的技术相比，这是一个巨大的功率差异。"

类器官智能 生物计算的新领域信息图

类器官智能生物计算机会是什么样子？

根据哈通的说法，目前的大脑有机体需要扩大规模以实现有机体智能。"他们太小了，每个都包含大约5万个细胞。他解释说："对于有机智能，我们需要将这个数字增加到1000万。

同时，作者们还在开发与有机体沟通的技术：换句话说，向它们发送信息并读出它们的"想法"。作者计划从不同的科学学科中调整工具，如生物工程和机器学习，以及设计新的刺激和记录设备。

类器官智能需要不同的技术来与大脑类器官沟通信息图。资料来源：Frontiers/约翰霍普金斯大学

"我们开发了一种脑机接口设备，这是一种用于有机体的脑电图帽，我们在去年8月发表的一篇文章中介绍了它。它有着一个灵活的外壳，上面密布着微小的电极，既能接收来自类器官的信号，又能向它传输信号，"哈同说。作者设想，最终，OI将整合广泛的刺激和记录工具。这些将协调相互连接的类器官网络之间的互动，实现更复杂的计算。

有机体智能可以帮助预防和治疗神经系统疾病

有机体智能的前景超越了计算，进入了医学领域。由于诺贝尔奖获得者约翰-格登和山中伸弥开发的一项突破性技术，大脑有机体可以从成人组织中产生。这意味着科学家们可以从患有神经疾病（如阿尔茨海默病）的病人的皮肤样本中开发出个性化的脑器官。然后他们可以进行多种测试，研究遗传因素、药物和毒素如何影响这些病症。

类器官智能将推动医学研究和创新信息图

"通过有机体智能，我们也可以研究神经系统疾病的认知方面，"哈同说。"例如，我们可以比较来自健康人和阿尔茨海默氏症患者的器官中的记忆形成，并尝试修复相对的缺陷。我们还可以使用有机体来测试某些物质，如杀虫剂，是否会导致记忆或学习问题。"

考虑到伦理因素

创造能够学习、记忆和与环境互动的人脑器官，会引发复杂的伦理问题。例如，他们能否发展出意识，即使是最基本的形式？他们能不能体验到疼痛或痛苦？人们对由其细胞制成的脑器官有什么权利？

"嵌入式伦理学"将确保负责任地开发类器官智能信息图。资料来源：Frontiers/约翰霍普金斯大学

作者敏锐地意识到了这些问题："我们愿景的一个关键部分是以道德和社会责任的方式开发有机体智能，为此，我们从一开始就与伦理学家合作，建立一个'嵌入式伦理'方法。随着研究的发展，所有的伦理问题都将由科学家、伦理学家和公众组成的团队持续评估。"

我们离第一个有机体智能还有多远？

尽管有机体智能仍处于起步阶段，该文章的共同作者之一--皮质实验室的布雷特-卡根博士最近发表的一项研究提供了概念的证明。他的团队表明，一个正常的、扁平的脑细胞培养物可以学习玩视频游戏Pong。