使用微型大脑作为处理器的生物计算可能比基于硅的人工智能更强大

人脑是计算大师。 难怪从大脑启发算法到神经形态芯片，科学家们正在借用大脑的剧本来提升机器的性能。

然而，软件和硬件的结果只捕获了一小部分。 嵌入神经元中的复杂计算。 但也许构建类脑计算机的主要障碍是我们仍然不完全了解大脑是如何工作的。 例如，它的架构（由预先建立的层、区域和不断变化的神经回路定义）如何以高效率和低能耗理解我们混乱的世界？

那么，为什么不回避这个难题，直接将神经组织用作生物计算机呢？

本月，约翰霍普金斯大学的一个团队 制定了大胆的蓝图 一个新的计算领域：类器官智能（OI）。 别担心——他们不是在谈论使用连接到罐子里电线的活人脑组织。 相反，正如名称所示，重点是替代物：大脑类器官，更为人所知的是“迷你大脑”。 这些豌豆大小的金块大致类似于 早期胎儿 人类大脑的基因表达、多种多样的脑细胞和组织。 他们的神经回路会自发活动， 脑电波涟漪，甚至可以检测光和 控制肌肉运动.

本质上，大脑类器官是高度发达的处理器，可以在有限程度上复制大脑。 从理论上讲，不同类型的微型大脑可以连接到数字传感器和输出设备——与脑机接口不同，但作为体外电路。 从长远来看，它们可能会在一台使用生物反馈和机器学习方法训练的超级生物计算机中相互连接，从而实现“盘中智能”。

听起来有点毛骨悚然？ 我同意。 长期以来，科学家们一直在争论在哪里划清界限。 也就是说，当迷你大脑变得与人类大脑过于相似时，就会出现掘金发展意识的假设噩梦场景。

团队很清楚。 作为类器官智能的一部分，他们强调了“嵌入式伦理”的必要性，科学家、生物伦理学家和公众共同参与了整个开发过程。 但对于资深作者 Thomas Hartung 博士来说，现在是启动类器官智能研究的时候了。

“生物计算（或生物计算）可能比基于硅的计算和人工智能更快、更高效、更强大，而且只需要一小部分能量，”该团队写道。

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聪明的解决方案

使用脑组织作为计算硬件可能看起来很奇怪，但之前已经有先驱者了。 2022年，澳大利亚公司 皮质实验室 在培养皿中教授数十万个孤立的神经元 打乒乓球 在虚拟环境中。 神经元与由深度学习算法驱动的硅芯片连接成一个“合成生物智能平台”，捕捉基本的神经生物学学习迹象。

在这里，团队将这个想法更进一步。 如果孤立的神经元已经可以支持基本形式的生物计算，那么 3D 迷你大脑呢？

自十年前首次亮相以来，迷你大脑已成为检查自闭症等神经发育障碍和测试新药物治疗的宠儿。 这些类器官通常由患者的皮肤细胞生长而来，转化为诱导多能干细胞（iPSC），对于模仿一个人的基因构成（包括其神经线路）特别有效。 最近，人类类器官 部分恢复 与宿主神经元整合后，大鼠的视​​力受损。

换句话说，迷你大脑已经成为即插即用生物计算系统的构建模块，可以轻松地与生物大脑连接。 那么为什么不利用它们作为计算机的处理器呢？ “问题是：我们能否学习并利用这些类器官的计算能力？” 团队问道。

庞大的蓝图

去年，一群生物计算专家联合起来 第一届类器官智能研讨会 努力形成一个社区来解决微型大脑作为生物计算机的使用和影响。 整合到“巴尔的摩宣言”中的首要主题是合作。 微型大脑系统需要几个组件：检测输入的设备、处理器和可读输出。

在这篇新论文中，Hartung 设想了四个加速类器官智能的轨迹。

第一个侧重于关键组件：迷你大脑。 尽管密集地挤满了支持学习和记忆的脑细胞，但类器官仍然难以大规模培养。 作者解释说，早期的一个关键目标是扩大规模。

充当“苗圃”的微流体系统也需要改进。 这些高科技泡泡浴提供营养和氧气，使正在发育的迷你大脑保持活力和健康，同时清除有毒废物，让它们有时间成熟。 同一系统还可以将神经递质（桥接神经元之间沟通的分子）泵入特定区域以改变其生长和行为。

然后，科学家可以使用各种电极监测生长轨迹。 尽管目前大多数都是为 2D 系统量身定制的，但该团队和其他人正在升级专为类器官设计的 3D 界面，其灵感来自于 EEG（脑电图）帽，多个电极放置在球形中。

然后是信号的解码。 第二条轨迹是关于破译迷你大脑内神经活动的时间和地点。 当受到某些电模式的攻击时（例如，那些鼓励神经元打乒乓球的电模式），它们会输出预期的结果吗？

这是另一项艰巨的任务； 学习会在多个层面上改变神经回路。 那么衡量什么呢？ 该团队建议深入研究多个层面，包括神经元中基因表达的改变以及它们如何连接到神经网络。

这就是 AI 和协作可以大放异彩的地方。 生物神经网络是嘈杂的，因此在“学习”变得明显之前需要进行多次试验——进而产生大量数据。 对团队来说，机器学习是提取不同输入如何由迷你大脑处理并转化为输出的完美工具。 类似于大型神经科学项目，例如 脑计划，科学家可以在社区工作空间中分享他们的类器官智能研究，以进行全球合作。

轨迹三是更远的未来。 有了高效且持久的迷你大脑和测量工具，就可以测试更复杂的输入并查看刺激如何反馈到生物处理器中。 例如，它是否使其计算更加高效？ 不同类型的类器官（例如那些类似于皮质和视网膜的类器官）可以相互连接，以构建更复杂形式的类器官智能。 作者写道，这些可以帮助“实证测试、探索和进一步发展智力的神经计算理论”。

智能随需应变？

第四个轨迹是强调整个项目的轨迹：使用微型大脑进行生物计算的伦理。

随着大脑类器官越来越像大脑——如此之大以至于它们可以 整合和部分恢复 啮齿动物受伤的视觉系统——科学家们正在询问它们是否可以获得某种意识。

需要明确的是，没有证据表明迷你大脑是有意识的。 但是，“随着类器官在结构上变得更加复杂，接收输入，产生输出，并且——至少在理论上——处理关于它们环境的信息并建立原始记忆，”但是“在类器官智能的发展过程中，这些担忧将会增加，”作者说。 然而，类器官智能的目标不是重建人类意识——而是模仿大脑的计算功能。

微型大脑处理器并不是唯一的伦理问题。 另一个是细胞捐赠。 由于微型大脑保留了捐赠者的基因构成，因此可能存在选择偏差和神经多样性限制。

然后是知情同意的问题。 著名癌细胞系 HeLa 细胞的历史表明, 细胞捐赠可以产生多代影响。 “关于细胞供体，类器官表现出什么？” 作者问。 如果研究人员在研究过程中发现神经系统疾病，是否有义务通知捐赠者？

为了探索“真正未知的领域”，该团队提出了一种嵌入式道德方法。 在每一步中，生物伦理学家都将与研究团队合作，在收集公众意见的同时反复找出潜在问题。 该策略类似于其他有争议的话题，例如 人类基因编辑.

一台以微型大脑为动力的计算机还需要几年的时间。 “我们需要几十年的时间才能实现与任何类型的计算机相媲美的目标，”Hartung 说。 但现在是时候开始了——启动该计划，整合跨领域的多项技术，并参与伦理讨论。

“最终，我们的目标是进行一场生物计算革命，以克服基于硅的计算和人工智能的许多局限性，并在全球范围内产生重大影响，”该团队表示。

图片来源： 杰西普洛特金/约翰霍普金斯大学

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• Sumber: https://singularityhub.com/2023/03/07/biocomputing-with-mini-brains-as-processors-could-be-more-powerful-than-ai/