尽管人工智能（AI）领域已经取得了显著突破，展现出了前所未有的智能水平，但它们仍然依赖于20世纪50年代奠定计算基础的硅基硬件。假如人们能够摆脱传统束缚，创造出由生物材料构成的计算机，那将会是怎样的一番景象？
面对AI领域数据存储与耗能激增的双重挑战，一些来自学术界和商业界的研究人员未雨绸缪，将目光投向生物计算这一新兴领域。这种方法利用合成生物学，如实验室培育的微型细胞簇（称为类器官），来创建计算机架构。
人脑类器官取代硅基计算
瑞士公司FinalSpark是生物计算的先行者之一。今年5月，该公司推出了“神经平台”（Neuroplatform）。这是世界上第一个生物处理器，由16个人脑类器官组成。该公司将这种“活体计算机”定位为硅基计算机的替代品。
据《前沿》杂志发表的一篇文章介绍，“神经平台”的耗电量是传统数字处理器的百万分之一，展现了惊人的能效比。
《科学美国人》杂志近日刊文深入剖析了“神经平台”的运作机制。该平台采用了一系列处理单元，每个单元包含4个直径为0.5毫米的球形脑类器官。每个类器官都与8个电极相连，这些电极对类器官内的神经元进行电刺激，并将类器官连接到传统计算机网络。神经元选择性地暴露在神经递质多巴胺中，以模仿人类大脑的自然奖赏系统。
FinalSpark公司表示，这种双重设置，即多巴胺奖赏和电刺激，会训练类器官的神经元，促使它们形成新的路径和连接，这与人类大脑的学习方式非常相似。如果这项技术进一步完善，最终可让类器官模仿硅基AI，充当与CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）功能类似的处理单元。
细胞计算能对环境作出反应
要让类器官计算能与硅基计算大规模竞争仍存在难点。首先，没有标准化的制造系统；其次，活体大脑会死亡。比如，FinalSpark的类器官平均只能存活100天，但与原型仅维持数小时相比，这已是相当大的进步。FinalSpark联合创始人弗雷德·乔丹表示，“神经平台”已优化了其类器官内部制作流程，该设施目前拥有2000—3000个类器官。
FinalSpark并非唯一一家寻求硅基计算有机替代品的公司，而类脑器官也并非唯一的发展方向。
“生物计算有多种形式。”西班牙国家生物技术中心研究员安赫尔-戈尼-莫雷诺说。戈尼-莫雷诺研究的是细胞计算，即利用经过改造的活细胞来创建能复制内存、逻辑门的系统。
目前，戈尼-莫雷诺团队正在寻找生物计算胜过硅基计算的任务或领域。他认为，由于细胞计算机能对其环境条件作出反应，因此它们可促进生物修复，有利于受损生态系统的恢复。
“这是传统计算机无法涉足的领域。”戈尼-莫雷诺说，“你不能只是把一台计算机扔进湖里，然后让它告诉你环境的状态。”然而，一台淹没在水下的细胞计算机却能随着细胞对化学和其他刺激的响应，对环境条件进行细致入微的“解读”。
真菌计算更具优势
与此同时，英国西英格兰大学安德鲁·阿达马茨基团队一直在研究真菌计算的可能性。2023年3月，其团队已成功打造了一款以蘑菇为材料的原型计算机。在真菌计算机中，菌丝体可充当导体和电子元件（蘑菇只是真菌的子实体）。它们可接收和发送电信号，并保存记忆。
阿达马茨基表示，菌丝体或菌丝网络表现出与神经元类似的尖峰电势。他希望利用这些电学特性创建一个类似大脑的真菌计算系统，该系统“可能具备学习、存储计算、模式识别等多种功能”。
“与基于类脑器官的计算相比，真菌计算具有多项优势。”阿达马茨基说，“特别是在伦理简单性、培养便捷性、环境适应性、成本效益以及与现有技术的集成方面。”
不过，所有这些生物计算方法及相关伦理问题仍在探索中。尽管目前尚无证据表明，实验室已创造出有意识的微型大脑，但关于人脑类器官是否会获得意识的生物伦理争论还将持续。
尽管人工智能（AI）领域已经取得了显著突破，展现出了前所未有的智能水平，但它们仍然依赖于20世纪50年代奠定计算基础的硅基硬件。假如人们能够摆脱传统束缚，创造出由生物材料构成的计算机，那将会是怎样的一番景象？
面对AI领域数据存储与耗能激增的双重挑战，一些来自学术界和商业界的研究人员未雨绸缪，将目光投向生物计算这一新兴领域。这种方法利用合成生物学，如实验室培育的微型细胞簇（称为类器官），来创建计算机架构。
人脑类器官取代硅基计算
瑞士公司FinalSpark是生物计算的先行者之一。今年5月，该公司推出了“神经平台”（Neuroplatform）。这是世界上第一个生物处理器，由16个人脑类器官组成。该公司将这种“活体计算机”定位为硅基计算机的替代品。
据《前沿》杂志发表的一篇文章介绍，“神经平台”的耗电量是传统数字处理器的百万分之一，展现了惊人的能效比。
《科学美国人》杂志近日刊文深入剖析了“神经平台”的运作机制。该平台采用了一系列处理单元，每个单元包含4个直径为0.5毫米的球形脑类器官。每个类器官都与8个电极相连，这些电极对类器官内的神经元进行电刺激，并将类器官连接到传统计算机网络。神经元选择性地暴露在神经递质多巴胺中，以模仿人类大脑的自然奖赏系统。
FinalSpark公司表示，这种双重设置，即多巴胺奖赏和电刺激，会训练类器官的神经元，促使它们形成新的路径和连接，这与人类大脑的学习方式非常相似。如果这项技术进一步完善，最终可让类器官模仿硅基AI，充当与CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）功能类似的处理单元。
细胞计算能对环境作出反应
要让类器官计算能与硅基计算大规模竞争仍存在难点。首先，没有标准化的制造系统；其次，活体大脑会死亡。比如，FinalSpark的类器官平均只能存活100天，但与原型仅维持数小时相比，这已是相当大的进步。FinalSpark联合创始人弗雷德·乔丹表示，“神经平台”已优化了其类器官内部制作流程，该设施目前拥有2000—3000个类器官。
FinalSpark并非唯一一家寻求硅基计算有机替代品的公司，而类脑器官也并非唯一的发展方向。
“生物计算有多种形式。”西班牙国家生物技术中心研究员安赫尔-戈尼-莫雷诺说。戈尼-莫雷诺研究的是细胞计算，即利用经过改造的活细胞来创建能复制内存、逻辑门的系统。
目前，戈尼-莫雷诺团队正在寻找生物计算胜过硅基计算的任务或领域。他认为，由于细胞计算机能对其环境条件作出反应，因此它们可促进生物修复，有利于受损生态系统的恢复。
“这是传统计算机无法涉足的领域。”戈尼-莫雷诺说，“你不能只是把一台计算机扔进湖里，然后让它告诉你环境的状态。”然而，一台淹没在水下的细胞计算机却能随着细胞对化学和其他刺激的响应，对环境条件进行细致入微的“解读”。
真菌计算更具优势
与此同时，英国西英格兰大学安德鲁·阿达马茨基团队一直在研究真菌计算的可能性。2023年3月，其团队已成功打造了一款以蘑菇为材料的原型计算机。在真菌计算机中，菌丝体可充当导体和电子元件（蘑菇只是真菌的子实体）。它们可接收和发送电信号，并保存记忆。
阿达马茨基表示，菌丝体或菌丝网络表现出与神经元类似的尖峰电势。他希望利用这些电学特性创建一个类似大脑的真菌计算系统，该系统“可能具备学习、存储计算、模式识别等多种功能”。
“与基于类脑器官的计算相比，真菌计算具有多项优势。”阿达马茨基说，“特别是在伦理简单性、培养便捷性、环境适应性、成本效益以及与现有技术的集成方面。”
不过，所有这些生物计算方法及相关伦理问题仍在探索中。尽管目前尚无证据表明，实验室已创造出有意识的微型大脑，但关于人脑类器官是否会获得意识的生物伦理争论还将持续。
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