咱們知道，科學家曾經培養了一盤大腦細胞，教會了它們打乒乓球。
而如今，他們竟然想用這盤腦細胞造出電腦了？
在2 月28 日發表在《科學前沿》上的一篇論文中，一個科學家團隊描述了他們的計劃：將3D人類腦細胞團塊（也即大腦類器官）轉化為能夠執行高階計算任務的生物硬體。
論文網址：https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389 /fsci.2023.1017235
#直白地說，就是開發一個由人類腦細胞驅動的「生物電腦」。
「雖然基於矽的電腦在數字方面肯定更好，但大腦更擅長學習，」約翰霍普金斯大學的微生物學教授John Hartung說。
這次，碳基生物終於站起來了？
這些來自約翰霍普金斯大學的科學家建議，有朝一日可以將實驗室培養的「微型大腦」連接在一起，充當強大而高效的生物電腦。
雖然現在，AI看似已經接管了我們的生活，但這些科學家認為，由活人腦細胞驅動的一種叫做「類器官智能」或OI 的東西，有一天可能會超越任何AI，並且效率更高。
ChatGPT誕生之後，到處都在預警人類要被AI取代。所以現在，我們靠著自己的腦細胞，終於要扳回一城了嗎？
所以，這個傳說中的「類器官」，究竟是什麼呢？
其實，它就是生物組織的3D團塊。
Thomas Hartung 實驗室製作的大腦類器官的放大影像，染色顯示洋紅色為神經元，藍色為細胞核，其他支持細胞為紅色和綠色
科學家將這一領域命名為「類器官智能」(OI)。
近二十年來，科學家一直在使用微小的類器官（即類似於完全成熟器官的實驗室培養組織）在腎臟、肺部和其他器官上進行實驗，而無需進行人體或動物試驗。
而最近，Hartung和同事們一直在研究大腦類器官，這個筆尖大小的球體，具有神經元和其他特徵，有望維持學習和記憶等功能。
團隊領導者、約翰霍普金斯大學的環境健康科學教授Thomas Hartung表示，「實現生物運算的技術，現在已經成熟了。我們希望人類大腦的一些功能，可以作為OI實現，例如根據不完整和矛盾的資訊（直覺思考）做出快速的決策。」
###關於「類器官智能」(OI)的關鍵訊息###############這個團隊還包括來自Cortical Labs的成員，他們就是那群培養了一盤會打乒乓球的腦細胞的科學家。果然，這熟悉的配方，熟悉的味道。 ###########################使用類器官做實驗，對科學家有許多好處，因為可以繞過人類或動物測試。 ######
Hartung在聲明中說：「類器官開啟了對人類大腦如何運作的研究。因為你可以開始操縱系統，做一些在道德上不能用人腦做的事情。」
嗯，有黑暗科學家那味了…
如果讓人腦和電腦pk，誰能勝出？
在Hartung看來，現代電腦在人腦面前，仍然弱爆了。
「Frontier是肯塔基州最新的超級計算機，耗資6億美元，佔地6,800平方英尺。僅在去年6月，它就首次超過了單個人腦的計算能力——但是，它使用的能量卻多出了一百萬倍。」
Hartung承認，儘管電腦處理涉及數字和數據的計算比人類更快，但大腦在做出複雜的邏輯決策時要聰明得多，例如分辨貓狗。
又比如，在論證「雖然基於矽的電腦在數字方面更好，但大腦更擅長學習」這個觀點時，他舉出的例子是，AlphaGo雖然在2017年擊敗了世界頂級圍棋選手，但它此前訓練時用了60,000場比賽的數據。
而一個人必須在175 年裡每天玩五個小時，才能打完這些比賽。
從2012年起，Hartung就開始把人類皮膚樣本中的細胞重新編程為胚胎幹細胞，然後來培養腦細胞，並組裝成功能性類器官。
每個類器官包含大約50,000個細胞，大約相當於果蠅神經系統的大小。他現在設想用這種大腦類器官建造一台未來電腦。
Hartung 說，在這種「生物硬體」上運行的計算機，可能會在未來十年內減輕超級計算的能耗需求，而這種需求正變得越來越不可持續。
「大腦儲存資訊的能力驚人，估計為 2,500TB，」Hartung 說。
「我們正在達到矽電腦的物理極限，因為我們無法將更多的電晶體裝入一個微型晶片。但大腦的連接方式完全不同，大約有1000億個神經元，透過超過1,015個連接點連接。」
#16年的研究表明，人腦的記憶可以儲存整個網路。
由於類器官共享的細胞，使我們自己的大腦能夠獲取和存儲信息，因此大腦團塊特別適合需要快速學習且無需太多能量消耗的計算任務，然後再將資訊儲存在大腦中緊湊的神經元連接中。
因此，它們還能創造複雜的腦團網絡，從而支援更強大的運算。
可是，這些科學家想造出的類器官智能，或者說生物計算機，萬一玩脫了怎麼辦？
Hartung表示，類器官智慧並不會對AI或以老式方法培養的人腦構成威脅。
但是，是時候增加腦類器官的產量，用AI訓練，來突破我們現有矽系統的某些缺點了。
「我們需要幾十年的時間，才能做到與電腦相媲美，」Hartung 說。 「但如果我們現在不開始為此制定計劃，會困難得多。」
Hartung 說，類器官智能可能需要幾十年，才能為像老鼠一樣智能的系統提供動力。
但透過擴大大腦類器官的生產，並用AI進行訓練，可以預見到，這種生物計算機會具有卓越的計算速度、處理能力、數據效率和存儲能力。
並且，類器官智能還可以徹底改變針對神經發育障礙和神經退化的藥物測試研究。
約翰霍普金斯大學環境健康與工程助理教授Lena Smirnova 說：「我們想比較來自捐贈者的正常大腦類器官，與來自自閉症捐贈者的大腦類器官。」
「我們正在開發的生物計算工具，與讓我們了解自閉症神經元網路變化的工具很類似，無需使用動物或接觸患者，就可以了解病人為何有這些認知機制障礙。”
可是，人腦細胞團塊，就心甘情願被人類培養成生物計算機嗎？
它們會不會有知覺，有自我意識，甚至覺得抗拒呢？
這一點，Hartung的團隊也想到了。其中一些具有生物倫理學背景的成員，正在努力評估與OI合作的倫理意義。
並且，如果想要建造複雜的生物計算機，有一個道德雷區，是研究人員必須要跨越的－要建構微型人腦模擬物，大腦類器官中有計算能力的細胞就有一個數量限制。
但是，如果想培養適合電腦的類器官，就需要把50,000個神經元擴大到1000萬個。
而隨著運算能力的提高，這些相互連接的類別器官雖然不會完全具有感知能力，但很可能會獲得某種形式的智慧。
這又回到了那個古老的問題：意識是什麼？
論文的作者之一，加州大學聖地牙哥分校的神經科學家Alysson Muotri表示，「截至今天，我們知道這些類器官可以模仿皮質發育的神經振盪行為。」
這些神經振盪行為，就是腦電波。
此外， 在麻醉下，這些振盪會逐漸消失，這也類似於人腦。 」
「為了讓類器官置於意識範圍內，我們正在做一些刺激以收集 PCI，」Muotri 說。 PCI是一些專家提出的衡量有機體或實體意識程度的指標。
研究發現，實驗室製造的迷你大腦可以像早產兒一樣產生腦波
但是類別器官的智慧是否會出現？何時會出現？
沒人能知道。
史丹佛大學法學與遺傳學教授Hank Greely專門研究神經網路倫理議題。
他說，我們有一天可能會創造出一種人類神經類器官，它可以像大腦一樣行動並具有一定的智能。但即便如此，我們對這個問題仍然知之甚少：究竟是什麼在我們的大腦中產生意識？
「連結在一起的神經元數量並不能讓某些東西變得聰明。如果我將一百萬塊切好的石頭堆在一起，我不一定會有沙特爾大教堂；我可能只有一堆切好的石頭。」Greely說。
「類器官絕對不是『迷你大腦』。它們不像大腦那樣組織，它們不像大腦那樣包含大量的細胞類型，它們也不會透過輸入和輸出與身體不斷交流。」
法國數學家、哲學家勒內‧笛卡兒(René Descartes)認為，意識和身體是兩種不同的事物。
而面對種種道德危機，Hartung表示，「可能沒有一種技術不會產生意想不到的後果」。
「雖然很難排除這樣的風險，但只要人類控制好輸入和輸出以及對大腦對其輸出結果的回饋，就不會失控。但如果我們給AI或OI自治權，就會出問題。」
「總之，無論是矽質機器，或是細胞機器，都無法掌控人類。」
##對此，網友表示，「真正的AGI，就是一種新的生命形式，無論是在矽上還是在肉上。」
「思想的自主性和真正的生成慾望（不是ChatGPT那種假裝的傀儡）就是生命的證據。」
論文介紹讓我們來看看論文中的一些要點。
科學家一直對實現生物運算抱持熱情。
人類大腦雖然在運算方面比不上機器，但對於複雜、開放問題的處理能力遠遠勝過機器，而且消耗的能量更少、執行任務的效率更高。
類別器官智慧（organoid intelligence，OI）就是科學家將這種熱情付諸行動的最新嘗試。
約翰霍普金斯大學的研究人員希望使用人類腦細胞創建人工智慧。團隊透過將人類皮膚細胞編程為類似胚胎幹細胞的狀態，使其恢復形成腦細胞的能力，從而具備記憶、學習等基本功能。
將人類細胞重新編程為幹細胞以及從多能幹細胞開發三維大腦器官使得OI成為可能。
在過去的十年裡，腦細胞培養從傳統的單層培養發展到了更像器官、有組織的三維培養，約翰霍普金斯大學替代動物試驗中心等機構已經生產了這種具有高度標準化和可擴展性的腦器官。
培養出的腦器官中，大多數有活性突觸的存在，顯示出與早產嬰兒大腦相當的皮質層和震盪波模式。
這些器官培養也富含參與生物學習的各種細胞。
將所培養的腦器官暴露於電氣和化學刺激中，透過輸入與輸出監測，驗證其中是否發生了學習。
OI產生的大量回饋數據，交由運算能力強大的AI進行分析，而這需要將器官的變化與特定的輸出訊號相關聯，在這一過程中，OI建構起了整合機器學習、統計、訊號處理、資訊理論等多學科工具的橋樑。
推斷器官的連結性也是一項重要工作，應用大腦成像和計算生物學的工具，可以繪製類器官神經系統連接的輸入和輸出，判斷神經元電路中是否建立起了有效的連通。
為OI數據的儲存和處理提快速、可靠、可拓展的基礎設施是必要的，需要適應每一層生物網路都能進行計算輸出的大量數據，還要有動態變化的能力。
JHU團隊採取的儲存策略，主要是開發類似於CERN大型強子對撞機實驗的方案，使用複雜觸發器用於即時檢測事件，只有具有潛在發現值的時間才會保留。未來透過建立OI社區，可以迅速實現強大且可重現的大數據基礎設施的建立。
首先需要提高生物運算的複雜性，在OI中，類別器官可以發揮其中矽介面與環境相互作用的功能，優化矽矽相互作用的演算法，能夠提高OI生存能力。
我們也希望能夠對OI輸入更複雜的生物訊號，例如更近似人類視覺的輸入表示。
分子生物學在突觸可塑性方面的進步對於OI優化至關重要，透過改善其生長條件，能夠使其更好地表達人腦學習的效果。
將OI建立為真正的生物計算形式，以道德的方式利用腦類器官。
實現生物運算的革命，克服基於矽的計算以及AI計算的局限性，做到更快的決策、持續的學習並提升執行這些任務的效率。
更清楚地闡釋人類智慧，為認知缺陷及其他相關疾病的治療帶來希望。
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