用人类神经元打造出的活体AI月租仅500美元

瑞士初创公司FinalSpark 用人类神经元打造出了活体人工智能！

该公司还推出了一项服务，允许科学家以每月500美元的价格租用由人脑细胞制成的“生物计算机”的云端访问权限，以期创建能耗比现有系统低10万倍的AI。

详细信息：

该系统使用类器官（即人脑细胞簇），这些细胞可以“存活”并进行计算长达100天。

AI模型通过多巴胺进行正向强化训练，同时通过电信号进行负向强化，模拟自然的神经过程。

FinalSpark声称，这些生物计算机在AI训练中的效率可能比传统的硅基技术高达10万倍。

类器官及其行为全天候24/7直播，你可以 在这里 [1] 查看直播。

AI是一个极度耗能的行业，减少其对CPU和GPU的依赖通常是朝着正确方向迈出的一步。不过，使用脑类器官🧠 进行生物计算完全是未知领域，必然会引发伦理方面的担忧——比如科幻小说中描述的细胞团块可能获得意识的可能性。

🧠 活体计算机 介绍 👇 👇 👇

这些“活体计算机”由人类神经元制成——你可以每月500美元租用一个

在寻找低能耗人工智能的过程中，一些科学家开始探索活体计算机。

图像1：透明粉色背景上的一系列电极

四簇活体神经元通过电极连接到FinalSpark的Neuroplatform芯片上。（图片来源：FinalSpark）

自1950年代以来，即使是像 ChatGPT [2] 这样先进的 人工智能 [3] 系统，也依赖于硅基硬件，这种硬件一直是计算的基石。但是，如果计算机可以由活体生物材料构造而成呢？一些学术界和商业领域的研究人员对于AI日益增长的数据存储和能耗需求感到担忧，开始将目光投向一种新兴领域——生物计算。这种方法利用合成生物学，如微型实验室培养的细胞簇（称为 类器官 [4] ），来创建计算机架构。生物计算的先驱包括瑞士公司FinalSpark，该公司今年早些时候推出了“Neuroplatform”——一个由人脑类器官驱动的计算机平台，科学家们可以通过互联网以每月500美元的价格租用。

“据我所知，我们是世界上唯一一个提供这种公开租赁平台的公司，”FinalSpark的联合创始人 弗雷德·乔丹 [5] 说。最初由其联合创始人上一家创业公司的资金支持，FinalSpark致力于寻找一种环境可持续的方式来支持AI发展。“我们的主要目标是实现比当前训练最先进生成式AI所需能量少10万倍的人工智能，”乔丹说。Neuroplatform使用了一系列处理单元，每个单元包含四个球形脑类器官。每个直径0.5毫米的类器官与八个电极连接，这些电极对类器官内的神经元进行电刺激，同时将类器官连接到传统计算机网络中。这些神经元选择性地暴露于多巴胺（一种令人感觉良好的神经递质）中，以模拟人脑的自然奖励系统。这些双重设置——多巴胺奖励和电刺激——训练类器官的神经元，促使它们形成新的路径和连接，类似于人类大脑的学习方式。如果训练得当，最终这些类器官可能会模仿硅基AI，成为类似于今天的中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）的处理单元，FinalSpark表示。

目前，类器官及其行为 24小时实时直播 [6] ，供研究人员（及其他人）观察。“挑战在于找到适当的方法，使神经元按我们希望的方式行事，”乔丹说。

来自34所大学的研究团队已经申请使用FinalSpark的生物计算机， 目前公司已经为密歇根大学、柏林自由大学和其他七所机构的科学家提供了访问权限 。每个团队的项目都侧重于生物计算的不同方面。

例如，密歇根大学的团队正在研究改变类器官活动所需的电化学提示——实际上是在创建类器官特定的计算机语言的基本构建模块。与此同时，德国兰开斯特大学莱比锡分校的科学家们正在尝试将类器官适应不同的AI学习模型。

类器官计算能否大规模竞争硅基计算仍然存在难点。 首先，目前没有标准化的制造系统。而且，活体大脑会死亡：FinalSpark的类器官平均只能存活约100天（而这已经是从最初实验中仅存活数小时的重大进步）。但乔丹指出，Neuroplatform已经“简化”了其内部的类器官制造过程，目前该设施拥有2000到3000个类器官。

FinalSpark并不是唯一一个追求有机替代硅基计算的公司，而脑类器官也不是唯一的可能途径。“生物计算有不同的类型，”西班牙国家生物技术中心的研究员 安赫尔·戈尼-莫雷诺 [7] 说。戈尼-莫雷诺研究的是细胞计算，或者说是利用改良的活细胞来创建能够复制“记忆、逻辑门和我们从传统计算机科学中知道的其他决策基础”的系统。他的团队正在寻找那些生物计算机能超越其硅基对手的任务——他称之为“细胞霸权”的动态。戈尼-莫雷诺特别认为，由于细胞计算机可以对其环境条件做出反应，它们可以促进生物修复，或恢复受损的生态系统。“这是一个传统计算机基本上无法作为的领域，”戈尼-莫雷诺说。“你不能只是把一台计算机扔进湖里，让它告诉你环境的状态。”然而，潜入水中的细菌计算机则可以通过细胞对化学和其他刺激的反应，给出环境状况的细致读数。

当戈尼-莫雷诺专注于细菌时，英国西英格兰大学的 安德鲁·亚当茨基 [8] ，也是《国际非常规计算杂志》的创始主编，则一直在研究真菌的计算潜力。亚当茨基说，菌丝体，即真菌丝状网络，表现出类似于神经元的尖峰电位。他希望利用这些电特性创建一个类似于大脑的真菌计算系统，该系统“ 可能具备学习、储备计算、模式识别等能力。 ”

亚当茨基的团队已经成功训练了真菌网络，帮助计算机系统执行某些数学函数。 “真菌计算相较于脑类器官计算有几个优势，”亚当茨基说，“特别是在伦理简单性、易于培养、环境适应性、成本效益和与现有技术的整合方面。”

乔丹十分清楚使用培养的人类神经元用于非医疗目的所涉及的考量。一场持续的生物伦理辩论正在探讨微型大脑是否可能获得意识，尽管目前 没有证据表明实验室中曾经创造出这种情况 [9] 。乔丹表示，他目前正在寻找具有“文化背景的哲学家和研究人员，帮助我们解答这些伦理问题。”

尽管亚当茨基提倡真菌计算，但他也承认脑类器官“ 可能由于其复杂的类神经元结构而提供更高级的功能。 ”乔丹对FinalSpark的生物计算机选择充满信心。他说，在所有细胞中，“ 人类神经元是最擅长学习的。 ”

参考链接

[1]

在这里: https://archive.ph/o/thsVI/https://finalspark.com/live/

[2]

ChatGPT: https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/chatgpt-unveils-huge-upgrade-to-its-eerily-human-chatbots

[3]

人工智能: https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence

[4]

类器官: https://www.livescience.com/health/anatomy/could-mini-space-grown-organs-be-our-cancer-moonshot

[5]

弗雷德·乔丹: https://archive.ph/o/thsVI/https://finalspark.com/team/

[6]

24小时实时直播: https://archive.ph/o/thsVI/https://finalspark.com/live/

[7]

安赫尔·戈尼-莫雷诺: https://archive.ph/o/thsVI/https://biocomputationlab.com/

[8]

安德鲁·亚当茨基: https://archive.ph/o/thsVI/https://people.uwe.ac.uk/Person/AndrewAdamatzky