用人腦細胞跑AI,我快搞不懂這個世界了_風聞
差评XPIN-差评官方账号-用知识和观点Debug the world!58分钟前
自打沾上 AI 和大模型推理訓練之後,在這個領域沒啥對手的老黃,高端顯卡眼瞅着越賣越貴。到頭來,連帶着我們這羣臭打遊戲的也遭了秧,想要高性能的顯卡就得加錢。。。
但是最近看到一條新聞,讓我感覺擺脱老黃的統治,買上便宜的顯卡,也不是沒有可能。

事情是這樣的,澳大利亞有家公司叫 Cortical Labs,推出了一台能將人類腦細胞與硅芯片結合的生物計算機,用人類神經元處理數據,直接 “ 活體計算 ”。
這個技術再發展發展,恐怕下一步就是培養出更接近大腦的器官,是不是感覺黑客帝國要上演現實版了?

但先別急,相信有不少人看到這裏的第一反應,是質疑這件新聞的真實性,以及好奇這個事情的原理。接下來咱們一個個慢慢聊。
想要搞懂這個顛覆咱們認知的事情,得先確立幾個基本的概念。
首先,將成熟的體細胞重新編程為多能幹細胞,技術已經非常成熟了。早在 2012年,英國科學家約翰・格登(John B. Gurdon)和日本科學家山中伸彌(Shinya Yamanaka),就發現了 iPSC( 誘導性多能幹細胞 )技術。

根據這個技術,理論上可以在體外大規模培養人體幹細胞,還可以利用幹細胞的全能特性,定向去誘導分化出具備特定功能的人體細胞。
而且利用 iPSC技術培育類器官( 如微型肝臟 ),或者修補受損組織等相關的醫療用途,可以説是很常見了。

其次,通過主動向細胞發送電信號、再收集記錄細胞發出的電信號,可以實現硅基芯片與細胞之間的信息傳遞。
也就是,我們可以通過放電,告訴細胞目前發生了啥,還可以通過監測記錄細胞的放電,搞明白它想表達啥。

明白這兩點之後,接下來咱們就可以正式講講生物計算機的事了。
開頭提到的 Cortical Labs 團隊,將提取的人體細胞重新編程為幹細胞,隨後將它們誘導分化成了神經細胞,然後培養成有着真正神經軸突和樹突的細胞集合,並且證實了這個“迷你大腦”是有智能的。
相關的論文,已經發表在神經科學領域極具權威性的期刊《Neuron》上。

簡單來説,他們嘗試讓這個體外合成的人工智能玩經典的乒乓球遊戲《Pong》。
如果球板擊中乒乓球,那麼系統就會產生一個可以預測的、規律的電刺激獎勵;反之,就會產生一個不和諧的隨機電流。結果發現,迷你大腦會為了追求可預測的電信號,自己琢磨明白了遊戲規則。

當然世超本身並不是從事這方面研究的,還是看了 B 站 up 主@K形態生命科學關於實驗的解析,才明白 Cortical Labs 團隊具體都幹了啥——
他們用不同位置的電極刺激神經網絡,用來代表乒乓球的位置;同時電極的刺激頻率,代表着球距離球板的距離。同時微電極陣列還會感應神經網絡的電流變化,以此來操控小球。

隨着電刺激的反覆進行,迷你大腦開始嘗試移動球板,擊中小球。並且球板並不是來回無意義地反覆移動“碰運氣”,而是恰好能出現在小球的移動路徑上。

也就證明,這個迷你大腦意識到自己在玩遊戲,而且隨着時間的推移玩得越來越好了。
並且,團隊也用電腦人工智能模擬了這個遊戲,發現生物計算機的效率是電腦的500倍以上。。。

相較於電腦人工智能大模型,靠海量的數據運算和參數優化,才能模擬真實的神經網絡,迷你大腦在自我學習的情況下,直接掌握了遊戲邏輯。
這也意味着,丟給迷你大腦別的課題,它極有可能表現得比電腦人工智能更好。
正是在這個實驗的基礎上,Cortical Labs 團隊推出了生物計算機 CL1。每台 CL1 裝有大約 80 萬個人類神經元,以及與它們交互的陣列電極。當然為了維持神經元的活性,還有配套的生命維持系統,負責調節温度、供給氧氣等等。

那説了這麼多,生物計算機到底有啥優勢呢?
首先,相比較傳統計算機,效率更高這一點,剛才的實驗環節其實已經足夠説明問題了。但是最新的 CL1 能發揮啥樣的效果,世超這裏也不好下定論。
畢竟售價也不是一般人能夠負擔得起的:單台 CL1 售價為 3.5w 美元( 約 25.1 萬人民幣 ),30 台起購,每台也要 2w 美元。目前看來,最主要的用途還是醫學和 AI 相關的研發。
不過 CL1 也提供遠程租賃的方案,每週 300 美元,就可以遠程訪問一台 CL1。目前已經正式開啓租用服務了,如果哪位差友從事相關研究,用上了這台設備的,記得在評論區給世超解疑答惑一下。。。

另一個優勢在於,生物計算機的功耗極低。單個 CL1 單元的功耗僅為 30 瓦,一個包含 30 個 CL1 單元的機架也僅消耗 850-1000 瓦的能量,遠低於傳統 AI 服務器。
其實再舉一個直觀的例子,會更方便大家理解,人腦平均功耗僅僅為 20 瓦左右,但與柯潔對弈的 AlphaGo,TPU 集羣運行的功耗大約 160 瓦,而為了訓練它所消耗的功耗,足夠驅動上萬個大腦連續運行。。。
那麼是不是可以暢想一下,未來的生物計算機,能開發出腦神經專用編程語言,效率直接起飛;或者通過神經細胞的自適應學習能力,補齊電腦人工智能在模糊感知任務上的短板。這樣的話,也許訓練AI,可以多一個選擇,就不用上趕着找老黃買顯卡了。。。
但是生物計算機的發展,也面臨一些道德倫理問題——
雖説目前 CL1 系統的神經元數量,與人腦 860 億的神經元規模相比不值一提。。。但是當類人腦器官的規模到一定程度後,是否會產生自我意識?所以,生物計算機能實現什麼樣的效果,這條路能不能走得通,還是讓子彈再飛一會吧。
圖片、資料來源:
IT之家——全球首款生物計算機 CL1 上市:每台含 80 萬個人類神經元,單價 3.5 萬美元
新華社——英日科學家分享2012年諾貝爾生理學或醫學獎
chaselection——探索iPS細胞的奧秘:從實驗室到醫學革命的“萬能細胞”
youtube——Growing Neurons from Stem Cells
B站@K形態生命科學-史上首例成功培養的人造生物智能
Cortical Labs 官網
