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用人脑细胞跑AI,我快搞不懂这个世界了。。。
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澳大利亚公司Cortical Labs推出全球首款生物计算机CL1,该设备结合人类脑细胞与硅芯片,利用“活体计算”进行数据处理。CL1包含80万个人类神经元,在《Neuron》期刊上发表的研究表明,其“迷你大脑”能通过学习掌握游戏规则,效率远超传统计算机。虽然价格昂贵,功耗却极低,主要用于医学和AI研发。文章探讨了生物计算机的优势、应用前景以及面临的伦理问题,引发了对未来科技发展的思考。

🧠 **iPSC技术奠定基础:** 生物计算机的核心技术之一是诱导性多能干细胞(iPSC)技术,该技术允许科学家将成熟的体细胞重新编程为多能干细胞,进而定向分化为特定功能的人体细胞,为体外培养神经元提供了可能。

⚡️ **硅基芯片与细胞的信息传递:** 生物计算机通过向细胞发送电信号并记录其产生的电信号,实现了硅基芯片与细胞之间的信息传递。这种方式使得计算机能够与神经元进行交互,从而实现数据的处理和分析。

🕹️ **迷你大脑的Pong游戏实验:** Cortical Labs团队通过让“迷你大脑”玩Pong游戏,验证了其学习能力。实验中,迷你大脑通过接收电刺激代表的乒乓球位置和距离信息,并尝试移动球板,最终掌握了游戏规则,证明了其具备智能。

🚀 **生物计算机的效率与功耗优势:** 生物计算机在效率上远超传统计算机,例如在Pong游戏中,其效率是电脑人工智能的500倍以上。此外,生物计算机的功耗极低,单个CL1单元的功耗仅为30瓦,远低于传统AI服务器,具有显著的节能优势。

⚠️ **伦理问题与未来展望:** 文章也指出了生物计算机发展中可能面临的伦理问题,例如当类人脑器官的规模达到一定程度后,是否会产生自我意识。生物计算机的未来发展方向包括脑神经专用编程语言以及补齐电脑人工智能在模糊感知任务上的短板。

世超 2025-06-21 00:03 浙江

科技都已经这么发达了吗。。。



 自打沾上 AI 和大模型推理训练之后,在这个领域没啥对手的老黄,高端显卡眼瞅着越卖越贵。到头来,连带着我们这群臭打游戏的也遭了秧,想要高性能的显卡就得加钱。。。


但是最近看到一条新闻,让我感觉摆脱老黄的统治,买上便宜的显卡,也不是没有可能。


 事情是这样的,澳大利亚有家公司叫 Cortical Labs,推出了一台能将人类脑细胞与硅芯片结合的生物计算机,用人类神经元处理数据,直接 “ 活体计算 ”。


这个技术再发展发展,恐怕下一步就是培养出更接近大脑的器官,是不是感觉黑客帝国要上演现实版了?


但先别急,相信有不少人看到这里的第一反应,是质疑这件新闻的真实性,以及好奇这个事情的原理。接下来咱们一个个慢慢聊。


想要搞懂这个颠覆咱们认知的事情,得先确立几个基本的概念。


首先,将成熟的体细胞重新编程为多能干细胞,技术已经非常成熟了。早在 2012年,英国科学家约翰・格登(John B. Gurdon)和日本科学家山中伸弥(Shinya Yamanaka),就发现了 iPSC( 诱导性多能干细胞 )技术。


 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

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