陳根：機器硬件+生物類腦，人機混合物真的誕生了？_風聞

文/陳根

人機混合物真的誕生了？

12月12日，《自然·電子學》雜誌發表了一項非常震撼的研究，這項研究中，來自印第安納大學伯明頓分校、佛羅里達大學的一個聯合團隊竟然把電子硬件和大腦類器官組合在一起，構成了一個機器和生物混合的計算系統——Brainoware。而這個計算系統居然真的可以執行一些像語音識別和非線性方程預測這樣的計算任務。不僅如此，這個計算系統還能夠靈活地在電刺激反應中進行變化和重組。具體是怎麼回事呢？

我們先來了解下這個機器和生物類器官的混合系統到底是怎麼運作的。

簡單來説，就是研究人員受到人腦結構功能的啓發，先是培育出了大腦類器官。這種類器官的特點，就是集合了不同類型的腦細胞，包括早期階段和成熟的神經元，以及早期類腦結構（如腦室區）的發育，這樣一個類腦結構就可以形成、發揮和維持我們的神經網絡功能。隨後，研究人員就把這個類腦器官放到一個特殊的環境中，通過電刺激，這個類腦結構就可以收到一些輸入信號。然後，通過神經活動，它又可以生成一些輸出信號。

不僅如此，研究團隊還把這個類腦器官和一個被稱為“儲備池計算”的電子神經網絡相結合。這個儲備池計算可以根據一系列輸入信號，捕捉並記住信息。而在輸入和輸出的兩端，研究團隊使用了一些普通的計算硬件。

就是這樣，研究人員把一個生物的類腦器官和普通的計算硬件給結合在了一起，並且還能執行一些計算任務。比如，在實驗中，混合計算系統需要從一個庫裏的8個男性發音者中識別一個人的日語元音，在研究人員對這個混合系統訓練之後，這個混合系統能夠達到約78%的準確度。

其實，早在今年2****月，就有科學家做過類似的設想，就是在生物腦上，實現計算機的計算。我們都知道，人工智能的誕生其實就是受到了人腦啓發。比如，人工智能的深度學習就像生物神經大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數量，多層組織鏈接一起，形成神經網絡“大腦”進行精準複雜的處理。深度學習的出現，讓圖像、語音等感知類問題取得了真正意義上的突破。

不可否認，模擬人腦機制的人工智能今天獲得了前所未有的成功，但是，儘管如此，今天，人腦在許多方面仍優於機器，尤其是在能耗方面。比如，以人工智能（AI）硬件為驅動的人工神經網絡需要約 800 萬瓦的能量，而人腦只需要約 20 瓦。人腦之所以能做到這麼小的能耗，得益於人腦的特殊結構，作為人類的“指揮中心”，人腦約有 2000 億個細胞，並通過數萬億個納米大小的突觸相互連接。

而此次研究團隊做出的機器和生物類腦的混合計算系統，其實就是想要進一步的實現這個設想。因為這一設想許諾的未來前景，不僅是人工智能將獲得計算的飛躍，還能倒回來為我們進一步瞭解大腦提供更多的信息。通過對類腦的深入研究，科學家就可以更好地瞭解疾病的原因並確定可能的治療方法。