生物计算在争议中前行

　　生物计算是指利用生物系统固有的信息处理机理研究开发的一种新的计算模式。科学家正尝试培养人类神经元，并将其构建成具备“生物晶体管”功能的系统。

　　英国《自然》网站在日前的报道中指出，部分科学家认为，生物计算系统有望成为传统计算机的低能耗替代方案，具备媲美人工智能与量子计算机的潜力。

　　然而，并非所有人都对此持乐观态度。英国剑桥大学发育生物学家玛德琳·兰卡斯特等人认为，当前的研究存在炒作之嫌，结果或许适得其反。若这些系统被赋予感知与意识的设想成为共识，可能会对科研界带来深远影响。

　　生物计算备受关注

　　为模仿大脑的高效结构，一些科学家尝试用硅芯片模拟神经元的连接与放电机制，这一领域被称为神经形态计算。而另一些科学家则另辟蹊径，直接利用生物神经元，开发能耗极低却性能强大的生物计算设备。

　　生物计算的技术路径与硅芯片截然不同。科学家利用诱导多能干细胞培育出三维类脑器官，其中既包含神经元，也包含起支持作用的其他细胞。通过电极阵列与这些细胞交互，电信号可改变神经元内外的离子流动，甚至触发名为“动作电位”的电脉冲。电极捕捉到这些生物信号后，再由算法转化为可用信息。

　　今年8月，英国布里斯托大学机器人学家本杰明·沃德-切里尔与团队利用约一万个人脑神经元组成的类器官，“识别”了盲文字母。实验结果显示，单个类器官对特定字母的识别准确率达61%，而3个类器官协同工作时，准确率提升至83%。这证明，这类生物系统已具备信息处理的基本能力，能完成对输入的辨别与识别任务。

　　此外，2024年的一项研究也显示，一种由小鼠神经元类器官构建的系统，甚至能玩“倒立摆”这类电脑游戏，“倒立摆”游戏的任务是维持移动小车上一根摇摆杆的平衡。

　　瑞士脑器官培育公司FinalSpark的联合创始人弗雷德·乔丹认为，生物神经元的能效是人工神经元的100万倍。生物计算有望缓解当前AI日益飙升的能耗压力。或许在不久的将来，基于脑细胞的处理器将逐步替代推动本轮AI热潮的传统芯片。

　　应用场景日益广阔

　　目前，已有多个科研团队免费使用FinalSpark公司提供的类器官。美国密歇根大学安娜堡分校科学家正通过不同类型的刺激，观察类器官的行为反应；德国柏林自由大学研究者则致力于利用机器学习工具，从神经放电模式中高效提取信息。

　　与FinalSpark类似，澳大利亚Cortical Labs公司也开放了其神经培养物的在线访问，并推出了全球首台生物计算机CL1。该设备将培养神经元与可编程接口相结合，用户可通过它发送指令并分析电响应。公司已向全球多个实验室交付少量设备，部分用户致力于研究神经可塑性与网络动力学等基础机制，也有团队探索其在机器人技术中的应用，甚至尝试开发基于脑细胞的娱乐程序，包括游戏与实验性音乐产品。

　　美国加州大学圣迭戈分校阿利松·莫特瑞团队所培育的神经类器官，每个都包含约250万个不同类型的神经元。他们正尝试将类器官应用于现实难题——预测亚马孙雨林区域可能发生的漏油扩散路径。

　　前景可期尚存质疑

　　尽管前景可期，但约翰·霍普金斯大学研究员莉娜·斯米诺娃指出，当前的生物计算仍如“空中楼阁”，远不及生物医学研究那般触手可及。她认为，未来二十年这一局面或将迎来重大转变。

　　乔丹也坦言，目前这些生物计算系统的能力，还远远无法与支撑全球数字基础设施的硅基硬件相提并论。

　　兰卡斯特则对部分实验的实质提出质疑。她不认为目前展示的结果能被称为真正的“计算”。去年一项研究显示，即便是不含神经元的非生物水凝胶，也能“学会”玩乒乓球游戏。在她看来，这类仅呈现简单反馈的系统，所谓的“学习”行为可能只是随机噪声。

　　部分科学家则担心，“瓶中大脑”这类科幻意象可能引发伦理争议，甚至招致监管限制。兰卡斯特警告，神经类器官目前主要应用于基础神经科学研究，若对生物计算过度炒作，可能导致全面禁令，反而殃及那些旨在造福人类的正当研究。