半生物計算機芯片「DishBrain」展現出驚人的自學習能力,未來用在腦機接口、機器人等硅基智能體 | CyberDaily
1年前


原創 未來已來的 CyberDaily 2023-07-27 22:04 發表於廣東


人腦依然是這個星球


最強的“生物計算機”


現在有科學家發明了類腦


半生物芯片,未來要用在軍事、無人機、機器人身上


盡管人工智能發展至今,爆發出一種驚人的計算狀態——就如流行於媒體和人們口中的大型語言模型(LLM)、生成對抗網絡(GAN)等等,按照如此態勢,也讓人覺得的確離我們所說的奇點時刻更近了。但事實上,這些都不及利用人類腦細胞進行計算更爲驚人。想象下,人類腦細胞可以與電子設備交互,並且在培養皿中漂浮....這是什么科幻電影的情節?但這已經被澳大利亞莫納什大學和Cortical Labs團隊去年推出DishBrain概念實現了,現在他們又有了新突破。

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澳大利亞莫納什大學的科學家最近實現了一個科技突破,他們創造了一種名爲“DishBrain”的半生物計算機芯片。這種芯片由約80萬個人類和小鼠的腦細胞組成,具有感知能力,可以在僅僅5分鐘內自主學習如何打乒乓球。

DishBrain的核心部件是一種微電極陣列,它可以讀取腦細胞的活動,也可以用電信號刺激腦細胞。在去年推出時,研究人員建立了乒乓球遊戲的簡化版,球的運動位置被轉換成電刺激信號,輸入芯片中不同區域的細胞。腦細胞則可以控制電子球拍左右移動,與球進行“交互”。

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這種半生物芯片之所以能實現自主學習,是利用了生物對環境中不確定性的回避本能。當球拍成功接住球時,芯片會給予腦細胞1秒的正面刺激;而當誤擊時,則會給予4秒的不可預測的隨機刺激。腦細胞通過主動增加擊球次數來盡量避免長時間的不確定性刺激。在這樣的獎懲機制下,DishBrain只用了5分鐘就學會了基本的擊球技巧。

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特納腦與心理健康研究所的副教授阿迪爾·拉齊 (Adeel Razi) 表示,他們的工作“融合了人工智能和合成生物學領域,創建了可編程生物計算平台”。這個擁有終極並行處理器(生物大腦,或溼件)作爲計算設備是最重要的。拉齊表示,人們甚至預計此類生物處理器最終可能會超越傳統硅芯片的極限。

因此,這是人類首次以這樣的方式利用實驗室培養的腦細胞實現感知和行動控制,成果非常令人印象深刻。DishBrain展現出的自主學習能力爲人工智能研究帶來了啓發。它或許可以用於自動駕駛、機器人、無人機等高級智能系統中,賦予它們持續學習與自我優化的能力。

這種能力尤其可能對人工智能產生深遠的影響,因爲基於溼件的處理系統而不是我們當前基於硅的方法可以規避人工智能進化的最大障礙之一:記住訓練的能力,或者換句話說, “災難性遺忘”通常會阻止人工智能在其學習基礎上進行構建。同時,DishBrain 的自學能力正是那些基於硅和量子計算的公司(以微軟爲例)所追求的聖杯。

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事實上,澳大利亞國家安全和情報機構已經決定投資40多萬美元,支持DishBrain相關研究。項目負責人認爲,這種生物計算芯片未來可能會超越現有的硅芯片,在規劃、自動化、腦機接口等領域發揮巨大作用,給澳大利亞帶來战略優勢。研究人員還表示,他們將致力於利用腦細胞的學習能力來开發新一代智能機器人和人工智能系統。

利用實驗室培養的人類腦細胞進行計算,這一構想確實令人震驚。我們必須認識到,大腦作爲生物系統非常復雜精妙,人類也僅僅對其運作機制有初步的科學認知。要實現像DishBrain這樣可編程的半生物計算芯片,我們還需要解決許多科學難題。

例如,要長期維持腦細胞的存活與功能,必須提供嚴格控制的營養和環境條件。僅僅提供基本的營養支持是不夠的,還需要維持類似人體環境的溫度、PH值、溼度等參數。腦細胞連接形成的突觸也會隨時間衰減,這會降低其計算能力。如何提高腦細胞在芯片上的長期存活率是一個重要課題。

讀取和刺激大量腦細胞產生的復雜信號也存在技術挑战。目前的電極陣列對大腦活動的採樣和刺激還非常有限。爲了實現更精確的信號交互,我們需要更高密度的電極布局以及更敏感的電子設計。此外,利用腦細胞信號進行計算機交互需要全新的算法模型,也需要更深入地理解神經元編碼原理。

當然,在快速發展的腦科學研究支撐下,這些問題也有希望逐步得到解決。現在利用腦細胞進行智能計算更多還停留在概念驗證階段,但隨着技術的進步,其應用前景是非常廣闊的。除了賦予機器智能,直接與大腦交互的腦機接口在醫療領域也大有可爲。

我們可以期待,未來會有越來越多的科研團隊投入這一領域。而DishBrain的成功無疑將鼓舞更多科學家繼續挑战利用生物組織進行智能計算。當我們在解決科學難題的同時,也必須審慎考量潛在的倫理風險。這種半生物芯片是否會產生無法控制的後果?它會不會被應用於違反倫理的軍事用途?這些問題都需要社會各界積極參與討論。

總而言之,DishBrain的誕生打开了利用生物計算實現智能的大門。這既是科技創新,也是共同探討人機關系的契機。讓我們拭目以待其後續發展,也讓更多聲音參與關於科技倫理的對話。今後,生物計算或許會成爲人工智能發展的新方向。

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