连电脑都没有和人脑一样复杂。 隐藏在我们头骨中的组织块可以以计算机技术几乎无法企及的数量和速度处理信息。
大脑成功的关键是神经元作为处理器和存储设备的效率，这与大多数现代计算设备中物理上分离的单元形成鲜明对比。
人们已经做出了许多尝试让计算变得更像大脑，但一项新的努力使这一切更进一步？ 通过将真实的、真实的人类大脑组织与电子设备相集成。
它的名字叫 Brainoware，而且很有效。 由印第安纳大学伯明顿分校工程师郭锋领导的团队向其提供了语音识别等任务和非线性方程预测等数学问题。
它比运行在纯硬件计算机上的精确度稍低，但这项研究表明，新型计算机架构迈出了重要的第一步。
然而，虽然郭和他的同事在开发 Brainoware 时遵循了道德准则，但约翰·霍普金斯大学的几位研究人员在相关的一份报告中指出自然电子学评论在进一步扩展这项技术时牢记道德考虑的重要性。
Lena Smirnova、Brian Caffo 和 Erik C. Johnson（未参与这项研究）警告，“由于这些技术的复杂性随着系统的增加，社区必须检查围绕包含人类神经组织的生物计算系统的无数神经伦理问题。”
人类的大脑真是令人瞠目结舌。 它包含估计的860 亿个神经元，平均而言，并且多达一万亿个突触。 每个神经元最多连接到10,000 个其他神经元，不断地互相射击和交流。
迄今为止，我们在人工系统中模拟大脑活动的最大努力仅仅触及了表面。
2013年，理研的K Computer？ 那么世界上最强大的超级计算机之一？尝试模仿大脑。 拥有 82,944 个处理器和 1 PB 主内存，需要 40 分钟才能模拟由 10.4 万亿个突触连接的 17.3 亿个神经元的一秒钟活动？ 大约只占大脑的百分之一到百分之二。
近年来，科学家和工程师一直试图通过设计模仿大脑结构和工作方式的硬件和算法来研究大脑的功能。 作为。。而被知道神经形态计算，它正在改进，但它是能源密集型的，并且训练人工神经网络非常耗时。
郭和他的同事们寻求一种不同的方法，利用实验室培养的真实人脑组织。 人类多能被诱导发育成不同类型的脑细胞，这些细胞组织成三维迷你大脑，称为类器官，具有完整的连接和结构。
这些不是真正的大脑，而只是组织的排列，没有任何类似于思想、情感或其他东西的东西。。 它们对于学习很有用和，而不需要在真实的人类身上进行探索。
Brainoware 由连接到一系列高密度微电极的大脑类器官组成，使用一种称为“人工神经网络”的人工神经网络水库计算。 电刺激将信息传输到类器官中，在 Brainoware 以神经活动的形式输出计算结果之前，信息会在类器官中进行处理。
输入层和输出层使用普通计算机硬件。 这些层必须经过训练才能与类器官一起发挥作用，输出层读取神经数据并根据输入进行分类或预测。
为了演示该系统，研究人员向 Brainoware 提供了 8 个男性说话者发出的日语元音的 240 个音频片段，并要求它识别一个特定个体的声音。
他们从一个简单的类器官开始； 经过仅仅两天的训练，Brainoware 就能以 78% 的准确率识别说话者。
他们还要求 Brainoware 预测埃农地图，表现出混沌行为的动力系统。 他们在无人监管的情况下学习了四天？ 每天代表一个训练纪元？ 并发现它能够比没有长短期记忆单元的人工神经网络更准确地预测地图。
Brainoware 的准确度略低于具有长短期记忆单元的人工神经网络？ 但这些网络每个都经历了 50 个训练周期。 Brainoware 在不到 10% 的训练时间内取得了接近相同的结果。
“由于类器官的高可塑性和适应性，Brainoware 能够灵活地改变和重组以响应电刺激，突出了其自适应储存库计算的能力，”研究人员写道。
仍然存在很大的局限性，包括保持类器官存活和健康的问题，以及外围设备的功耗水平。 但是，考虑到伦理问题，Brainoware 不仅对计算有影响，而且对理解人脑的奥秘也有影响。
“通用生物计算系统可能需要几十年的时间才能创建，但这项研究可能会对学习机制、神经发育和神经退行性疾病的认知影响产生基础见解，”斯米尔诺娃、卡福和约翰逊写道。
“它还可以帮助开发认知障碍的临床前模型来测试新的疗法。”
该研究发表于自然电子学。
