摘要：在科技飞速发展的今天，人工智能和生物科技这两大前沿领域正逐渐交汇融合，碰撞出令人瞩目的火花。其中，一项由美国国家科学基金会（NSF）资助的研究项目格外引人关注——科学家们在实验室中培育微型“类脑器官”，试图从人脑的奥秘中挖掘超高效计算的密码，为未来AI算法的革

在科技飞速发展的今天，人工智能和生物科技这两大前沿领域正逐渐交汇融合，碰撞出令人瞩目的火花。其中，一项由美国国家科学基金会（NSF）资助的研究项目格外引人关注——科学家们在实验室中培育微型“类脑器官”，试图从人脑的奥秘中挖掘超高效计算的密码，为未来AI算法的革新注入全新的活力。这听起来宛如科幻电影中的情节，却正一步步成为现实，有可能彻底改变我们对计算的认知。

AI能耗困境，类脑器官能否破局？

近年来，AI技术取得了令人惊叹的进展，从图像识别到自然语言处理，从自动驾驶到医疗诊断，AI的身影无处不在。然而，随着AI应用的不断拓展，其能耗问题也日益凸显。训练一个大型的AI模型，可能需要耗费一座城市一年的电力，如此巨大的能耗，不仅对能源供应造成了沉重的压力，也限制了AI技术的进一步普及和发展。

与此同时，人脑却以其无与伦比的高效性，在极低的能耗下（仅约20瓦，相当于一个昏暗灯泡的功率），轻松完成各种复杂的认知任务，如语言理解、模式识别、情感感知等。这让科学家们不禁思考：能否从人脑的运行机制中汲取灵感，开发出低能耗、高智能的AI技术呢？正是在这样的背景下，类脑计算应运而生，而实验室培育的“迷你大脑”——类脑器官，成为了这一领域的研究焦点。

作为活体计算机的类脑器官，如何运作？

这些类脑器官可不是普通的细胞团，它们是科学家们精心培育的“活体计算机”，蕴含着人类大脑的智慧密码。与传统的硅基芯片不同，类脑器官是从人类的体细胞，如皮肤或血细胞开始培育的。研究人员首先将这些体细胞重编程为干细胞，然后通过一系列复杂的诱导过程，使其分化成神经元集群。这些豌豆大小的“类脑器官”，被巧妙地植入3D打印的生物兼容水凝胶支架中。

这个支架可不简单，它就像是一个精准的“建筑蓝图”，引导着神经元形成类似于真实大脑皮层的分层结构。在这个微观世界里，神经元们按照特定的规则排列组合，构建起一个复杂而有序的神经网络。接下来，研究人员开始对这些类脑器官进行“训练”和“测试”。他们用光脉冲刺激类脑器官，模拟简单的视觉信息，如移动的点。与此同时，电极紧密地捕捉着神经元的放电活动。

通过这些实验，科学家们发现，类脑器官能够以一种极其高效的方式处理信息，准确地探测物体的运动、速度和方向。而这些看似简单的任务，对于传统的AI来说，却需要消耗大量的算力才能勉强完成。更令人惊叹的是，科学家们利用机器学习算法，对神经元的放电模式进行深入分析，成功地反向推导出类脑器官运行的生物算法。这些算法就像是大脑的“源代码”，为AI的设计提供了全新的思路。通过借鉴这些生物算法，AI可以学会修剪不必要的计算，只在需要时才进行运算，从而将能耗降低几个数量级。

跨学科团队携手，探索类脑计算前沿

这项极具挑战性的研究，汇聚了来自多个领域的顶尖人才。宾夕法尼亚州理海大学生物工程系的神经工程专家Yevgeny Berdichevsky教授，担任了研究的主导者。他凭借在神经科学领域的深厚造诣，为类脑器官的研究提供了关键的理论支持和技术指导。与他合作的是生物材料专家Lesley Chow副教授，她负责制造神经元支架，为类脑器官的培育提供了坚实的物质基础。

整个团队成员横跨工程学院和健康学院，涵盖了神经科学、生物工程、材料科学、计算机科学等多个学科领域。甚至还有哲学领域的专家参与其中，共同探讨这一前沿研究中涉及的伦理问题。这种跨学科的合作模式，使得不同领域的知识和技术得以相互交融，为类脑器官的研究注入了强大的动力。

值得一提的是，该项目获得了美国国家科学基金会EFRI（新兴前沿研究与创新）项目的200万美元资助。这笔资金不仅为研究提供了充足的物质保障，也彰显了政府对这一领域的高度重视和巨大期望。在团队的努力下，早期测试取得了令人鼓舞的成果：使用支架培养的神经元，连接有序性比自由生长的神经元提高了50%。这一关键突破，为类脑器官的进一步研究和应用奠定了坚实的基础。

类脑器官引领AI新变革，未来可期

类脑器官的研究成果，为解决AI能耗问题带来了新的曙光。在未来，受类脑器官启发的类脑芯片，有望广泛应用于各个领域，为我们的生活带来翻天覆地的变化。

在边缘AI领域，无人机、可穿戴设备和自动驾驶汽车等设备，将受益于类脑芯片的低功耗特性。这些设备将能够以毫瓦级的功耗运行传感器，实时监测周围环境，实现高效的障碍物检测和智能决策，而不再需要依赖兆瓦级的高能耗计算设备。这不仅将大大延长设备的续航时间，还将提升设备的性能和可靠性，推动边缘计算技术的飞速发展。

在大数据处理方面，类脑芯片将为训练大型语言模型提供更高效的解决方案。通过借鉴类脑器官的计算方式，大型语言模型的训练过程将变得更加节能，大大降低了其碳足迹和运营成本。这将使得AI技术更加普及和可持续发展，为更多领域的创新应用提供强大的支持。

在医疗技术领域，类脑器官的研究成果将为神经系统疾病的研究和治疗开辟新的道路。科学家们可以利用类脑器官，深入研究癫痫、阿尔茨海默症等疾病的发病机制，开发出更加有效的治疗方法。同时，类脑芯片还有望应用于生物 - 混合假肢的研发，使其能够“有机”地思考和感知，为残疾人士带来更加自然和便捷的生活体验。

尽管目前类脑器官的研究还面临着诸多挑战，如如何在不触及伦理红线的情况下扩大类脑器官的规模，如何将生物放电模式精准地转化为硅基代码等，但科学家们对未来充满了信心。这一前沿研究，仅仅是迈向生物 - AI混合体的第一步，却有可能在2030年前重新定义计算的未来。

当生物与AI深度融合，实验室里的“迷你大脑”正引领我们走向一个全新的计算时代。在这个时代里，AI将不再是能耗巨大的“电老虎”，而是像人脑一样高效、智能的得力助手。让我们拭目以待，共同见证这场科技革命带来的无限可能！

来源：周瑞简说科学