科學(xué)家用人腦組織構(gòu)建了一臺功能性計算機(jī)

甚至沒有電腦遠(yuǎn)程功能強(qiáng)大和人腦一樣復(fù)雜。我們頭骨中的組織塊可以以計算技術(shù)幾乎無法觸及的數(shù)量和速度處理信息。

大腦成功的關(guān)鍵是神經(jīng)元作為處理器和存儲設(shè)備的效率，這與大多數(shù)現(xiàn)代計算設(shè)備中物理分離的單元形成鮮明對比。

已經(jīng)有許多嘗試使計算更像大腦，但一項新的努力更進(jìn)一步——通過將真實(shí)的、實(shí)際的人腦組織與電子設(shè)備相結(jié)合。

它被稱為Brainoware，它有效。由印第安納大學(xué)布盧明頓分校的工程師郭峰領(lǐng)導(dǎo)的一個團(tuán)隊為它提供了語音識別和非線性方程預(yù)測等任務(wù)。

它的準(zhǔn)確性略低于運(yùn)行在人工智能，但這項研究證明了一種新型計算機(jī)架構(gòu)的重要第一步。

然而，雖然郭和他的同事們在開發(fā)Brainoware時遵循了道德準(zhǔn)則，但約翰霍普金斯大學(xué)的幾位研究人員在一篇相關(guān)的文章中指出自然電子評論：在進(jìn)一步擴(kuò)展這項技術(shù)時牢記道德考慮的重要性。

Lena Smirnova、Brian Caffo 和 Erik C. Johnson，他們沒有參與這項研究，謹(jǐn)慎，“作為這些的復(fù)雜性類器官系統(tǒng)增加，社區(qū)必須研究圍繞包含人類神經(jīng)組織的生物計算系統(tǒng)的無數(shù)神經(jīng)倫理問題。

人類的大腦令人瞠目結(jié)舌。它包含估計的860 億個神經(jīng)元、平均而言，以及高達(dá)千萬億突觸.每個神經(jīng)元最多連接到10,000 個其他神經(jīng)元，不斷開火和相互交流。

迄今為止，我們在人工系統(tǒng)中模擬大腦活動的最大努力幾乎沒有觸及表面。

2013 年，理研的 K Computer（當(dāng)時世界上最強(qiáng)大的超級計算機(jī)之一）問世試圖模仿大腦.憑借 82,944 個處理器和 PB 級的主內(nèi)存，需要 40 分鐘才能模擬由 10.4 萬億個突觸連接的 17.3 億個神經(jīng)元的一秒鐘活動，大約只占大腦的 1% 到 2%。

近年來，科學(xué)家和工程師一直在嘗試通過設(shè)計模仿大腦結(jié)構(gòu)和工作方式的硬件和算法來接近大腦的能力。稱為神經(jīng)形態(tài)計算，它正在改進(jìn)，但它是能源密集型的，訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是耗時的。

Guo和他的同事們尋求一種不同的方法，使用在實(shí)驗室中生長的真實(shí)人類腦組織。人類多能性干細(xì)胞被哄騙發(fā)育成不同類型的腦細(xì)胞，這些腦細(xì)胞組織成稱為類器官的三維迷你大腦，具有完整的連接和結(jié)構(gòu)。

這些不是真正的大腦，而只是組織排列，沒有任何類似于思想、情感或意識.它們對學(xué)習(xí)很有用大腦如何發(fā)育和工程，而不是在真人身上四處閑逛。

Brainoware 由連接到高密度微電極陣列的大腦類器官組成，使用一種稱為油藏計算.電刺激將信息傳輸?shù)筋惼鞴僦?，類器官是信息被處理的儲存庫，然?Brainoware 以神經(jīng)活動的形式吐出其計算。

輸入層和輸出層使用普通計算機(jī)硬件。這些層必須經(jīng)過訓(xùn)練才能與類器官一起發(fā)揮作用，輸出層讀取神經(jīng)數(shù)據(jù)并根據(jù)輸入進(jìn)行分類或預(yù)測。

為了演示該系統(tǒng)，研究人員向Brainoware提供了240個音頻片段，這些音頻片段來自八位男性揚(yáng)聲器，發(fā)出日語元音，并要求它識別一個特定個體的聲音。

他們從一個幼稚的類器官開始;經(jīng)過短短兩天的培訓(xùn)，Brainoware 能夠以 78% 的準(zhǔn)確率識別說話者。

他們還要求 Brainoware 預(yù)測Hénon地圖，一個表現(xiàn)出混沌行為的動力系統(tǒng)。他們讓它在無人監(jiān)督的情況下學(xué)習(xí)了四天——每一天代表一個訓(xùn)練周期——并發(fā)現(xiàn)它能夠比沒有長短期記憶單元的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更準(zhǔn)確地預(yù)測地圖。

Brainoware 的準(zhǔn)確度略低于具有長短期記憶單元的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但這些網(wǎng)絡(luò)都經(jīng)歷了 50 個訓(xùn)練周期。Brainoware 在不到 10% 的訓(xùn)練時間內(nèi)取得了接近相同的結(jié)果。

“由于類器官的高可塑性和適應(yīng)性，Brainoware 具有響應(yīng)電刺激的靈活性，可以靈活地改變和重組，突出了其自適應(yīng)儲層計算的能力。”研究人員寫道.

仍然存在重大限制，包括保持類器官存活和健康的問題，以及外圍設(shè)備的功耗水平。但是，考慮到倫理考慮，Brainoware 不僅對計算有影響，而且對理解人腦的奧秘也有影響。

“可能需要幾十年的時間才能創(chuàng)建通用的生物計算系統(tǒng)，但這項研究可能會對學(xué)習(xí)機(jī)制、神經(jīng)發(fā)育和神經(jīng)退行性疾病的認(rèn)知影響產(chǎn)生基礎(chǔ)性見解。Smirnova、Caffo 和 Johnson 寫道.

“它還可以幫助開發(fā)認(rèn)知障礙的臨床前模型來測試新的治療方法。

該研究已發(fā)表在自然電子.

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