真正的人工智能需要生物学：由脑细胞驱动的计算机

概括： 一项新研究报告称，人脑在一系列任务中的表现明显优于人工智能技术。 研究人员概述了他们的生物计算机和有机智能系统计划，作为人工智能技术的未来改进。

来源： 皮质实验室

约翰霍普金斯大学的研究人员和墨尔本 Cortical Labs 的首席科学家 Brett Kagan 博士说，是时候创造一种新型计算机了，他最近领导了 菜脑 在这个项目中，培养皿中的人类细胞学会了打乒乓球。

在今天发表的一篇文章中 科学前沿，该团队展示了生物计算机如何在特定应用中超越当前的电子计算机，同时使用当今计算机和服务器场所需电力的一小部分。

他们首先创建了由 50,000 个脑细胞组成的小组，这些脑细胞是从被称为类器官的干细胞中培育出来的。 这大约是果蝇大脑大小的三分之一。 它们以 1000 万个神经元为目标，这是海龟大脑中的神经元数量。 相比之下，人脑平均有超过 800 亿个神经元。

这篇文章强调了人脑如何在某些任务上继续优于机器。 例如，人类可以仅使用几个样本来学习区分两种类型的对象（例如狗和猫），而人工智能算法则需要数千个样本。 虽然人工智能在 2016 年击败了世界围棋冠军，但它已经接受了 160,000 场比赛的数据训练——相当于每天玩五个小时，超过 175 年。

大脑也更节能。 我们的大脑被认为能够存储 100 万倍于普通家用计算机（2.5 PB）的容量，而使用的能量仅相当于几瓦。 相比之下，美国数据农场每年使用超过 15,000 兆瓦的电力，其中大部分是由数十家燃煤发电厂产生的。

在论文中，作者概述了他们的“有机智能”或 OI 计划，即在细胞培养中培养脑类器官。 虽然类器官不是“迷你大脑”，但它们共享大脑功能和结构的关键方面。 生物体需要从目前的大约 50,000 个细胞呈指数级增长。

“对于 OI，我们需要将这个数字增加到 1000 万，”巴尔的摩约翰霍普金斯大学的资深作者 Thomas Hartung 教授说。

Brett 和他在 Cortical Labs 的同事已经证明，基于人类脑细胞的生物计算机是可能的。 最近的一篇论文 紧张的 表明脑细胞的扁平培养可以学习玩电子游戏 Pong。

“我们已经证明，我们可以与活的生物神经元相互作用，迫使它们调节自己的活动，从而产生类似于智力的东西，”卡根谈到相对简单的 DishBrain 游戏时说。

“通过与 Hartung 教授及其同事为类器官智能协作而召集的令人惊叹的团队合作，Cortical Labs 现在正试图用脑类器官复制这项工作。”

“我会说这个重复 [Cortical Labs’] 细胞器实验确实符合 OI 的基本定义，”Thomas 说。

“展望未来，这只是建立社区以及实现 OI 全部潜力所需的工具和技术，”他说。

“关键计算的这一新领域有望在计算速度、处理能力、数据效率和存储能力方面取得前所未有的进步——所有这些都需要更低的功耗，”布雷特说。 “这种合作的一个特别令人兴奋的方面是它所形成的开放和协作精神。将这些不同的专家聚集在一起不仅对提高成功至关重要，而且为工业合作提供了一个重要的联系点。”

该技术还可以让科学家更好地研究从患有阿尔茨海默病等神经系统疾病的患者的皮肤或少量血液样本中开发的大脑类器官，并进行测试以研究遗传学、药物和毒素如何影响这些疾病。

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注意： TH 被任命为约翰霍普金斯大学脑类器官生产专利的发明人，该专利授权给美国洛杉矶新奥尔良的 AxoSim，并获得股权。

TH 和 LS 咨询 AxoSim。 JS 被命名为卢森堡大学关于生产中脑类器官的专利的发明人，该专利授权给位于卢森堡埃施阿尔泽特河畔埃施的 OrganoTherapeutics SARL。 JS 还是 OrganoTherapeutics SARL 的联合创始人和贡献者。

AM 是 TISMOO 的联合创始人，TISMOO 是一家致力于人脑基因分析和器官发生的公司，专注于自闭症谱系障碍和其他具有遗传起源的神经系统疾病的治疗应用。

该安排的条款已经过加州大学圣地亚哥分校根据其利益冲突政策审查和批准。 BK 是与本文相关的技术专利的发明人，他在澳大利亚墨尔本的 Cortical Labs Pty Ltd 工作。

没有为参与本出版物提供特定的资金或其他奖励。

其余作者表示，该研究是在没有任何可被解释为潜在利益冲突的业务或财务关系的情况下进行的。

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作者： 新闻办公室
来源： 皮质实验室
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