由美國約翰霍普金斯大學研究人員領導的科學家小組正在致力於設計基於體外「培養」腦細胞的「生物計算機」。一種有一天可能會徹底改變計算的方法。但挑戰數不勝數，而且這項技術也帶來了重大的道德問題。
如果未來的電腦是由微型大腦驅動的會怎麼樣？這是一個由約翰霍普金斯大學的科學家領導的國際研究小組的有點瘋狂的計畫。在雜誌上科學前沿，事實上，他們宣布了一項雄心勃勃的計劃，他們稱之為“類器官智能”。一個“生物資訊學新領域「，這將受益於器官培養的進步體外為了創造由複雜的人類腦細胞網路驅動的生物「處理器」。
類器官，kesaco？
為了做到這一點，他們依賴對生物學家稱之為類器官的十多年的研究。這個奇怪的名字背後沒有科幻小說。它指的是從幹細胞培養出來的三維細胞結構，可以說是微型器官。儘管無法完美模擬真實的器官，但類器官已經在生物學和醫學領域擁有數千種應用：它們使科學家能夠研究人類體外器官的行為，限制藥物開發過程中的動物實驗，也有助於癌症研究和罕見疾病。
許多器官都是「生長」為類器官的，但約翰·霍普金斯大學的研究人員及其同事特別感興趣的是大腦。他們希望成功開發出一個“迷你大腦”，其功能類似於微處理器，能夠「儲存與運算輸入» 來自使用者。
根據這些科學家的說法，這種生物處理器比矽晶片有無數的優勢。至少對於某些應用來說是如此。“人腦在處理算術等簡單信息時比機器慢，但在處理複雜信息時卻遠遠優於機器，因為大腦更擅長處理稀疏和/或不確定的數據”他們寫。第二個優點是重量，它們消耗的能量少得多。
為了支持他們的示威，他們敢於與Frontier進行比較，世界上最強大的計算機……還有人腦。因此，第一台「exaflop」機器的運算能力或多或少與大腦相同，估計為 1 exaflop，即每秒 10 億次運算。但它需要 21 兆瓦的功率才能運行，而我們只需要…10 到 20 瓦來激活我們的神經元！
生物有機體的學習能力也遠優於電腦。研究人員以來自 Deepmind 的著名人工智慧 AlphaGo 為例，它擊敗了2016年圍棋世界最佳棋手。«AlphaGo 使用 16 萬場比賽的資料進行訓練；一個每天玩五個小時的人必須連續玩超過 175 年才能體驗相同數量的練習遊戲，這表明大腦在這種複雜的學習活動中的效率要高得多。 »此外，訓練 AlphaGo 所需的能量相當於“支持人體十年的新陳代謝»。
巨大的挑戰
其性能堪比世界上最強大的計算機，同時幾乎不消耗任何資源：「生物」計算的前景很誘人。但實現這目標的挑戰« 智力有機體 »研究人員所呼籲的規模是巨大的。約翰霍普金斯大學環境健康科學教授托馬斯哈同 (Thomas Hartung) 是這項工作的領導者，欣然承認:「我們需要幾十年的時間才能獲得與任何類型的電腦相媲美的東西。但如果我們不開始為此制定資助計劃，事情就會困難得多。»
首先有必要「培養」更複雜的類器官。美國大學所獲得的那些直徑不到0.5毫米，只含有10萬個細胞：比人腦少300萬倍。 「培育」這些微型器官確實很複雜，它們沒有血管系統來灌溉細胞，而且心臟也會壞死。因此，科學家正在想像“3D 微流體系統”，它可以滋養類器官並排出廢物……但仍有待開發。客觀的 ？等待1000萬個細胞。
我們怎樣才能捕捉並記錄這個生物「處理器」的反應？同樣，這裡需要進行的研究是巨大的。科學家們正在特別研究微電極網絡，其操作受到腦電圖技術的啟發，該網絡將圍繞著類器官以分析細胞的反應。即使是「侵入式」技術，也更精確，但實施起來也更複雜。
其他挑戰規模：分析這些類器官將產生的大量數據。毫無疑問，確實有必要藉助傳統 IT 及其尖端技術來實現這一目標。確實有必要以一種或另一種方式將它們連接到能夠剖析這一總和並將資料儲存在人工智慧中的人工智慧。資料中心具有龐大的儲存容量。
可以說，第一台「生物計算機」並不適合明天，而且離明天還很遠。英國專門研究大腦類器官的研究員馬德琳·蘭卡斯特表示，最好不要過度熱情。受訪的是金融時報”，她發脾氣：“這聽起來很像科幻小說，雖然很有趣，但科學還沒有實現。
類器官能發展出意識嗎？
這或許不是一件壞事，因為除了科學問題之外，還有關於大腦發展的棘手倫理問題。體外，研究人員在他們的演講中並沒有迴避這一點。
比現在培育的大腦類器官複雜得多，能發展出一種意識形式嗎？因此，「他們會感到疼痛嗎？ »他們問自己。
這些問題顯然目前還沒有答案，但無疑需要在未來進行辯論：“為了評估類器官是否代表了意識的標準，有必要就這些標準是什麼達成共識。» 表示研究者的論文。然而，其中明確指出該項目「不是重建人類意識，而是與學習、認知和計算相關的功能面。 »儘管如此，他們還是主張進行廣泛的辯論：“對類器官智能進行全面的倫理分析需要不同受眾和所有相關利益相關者的投入。一個生物倫理學家團隊也參與了這個計畫。“這是完全未開發的領域» 文章說。具有令人眼花撩亂的含義。
來源 ： 科學前沿
