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20 萬一臺的「人腦計算機」，可能是人類戰勝 AI 的唯一方式？

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20 萬一臺的「人腦計算機」，可能是人類戰勝 AI 的唯一方式？

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20 萬一臺的「人腦計算機」，可能是人類戰勝 AI 的唯一方式？

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【20 萬一臺的「人腦計算機」，可能是人類戰勝 AI 的唯一方式？】20 萬一臺的「人腦計算機」，可能是人類戰勝 AI 的唯一方式？

在《黑鏡》最新一季的首集《普通人》里 ， 女主在意外腦死亡后 ， 男主給其接入了「云端大腦」服務 ， 她的部分大腦被切除 ， 換成芯片連接至云端 ， 一個月給軟件公司支付幾百美金的「訂閱費」 ， 以維持「意識在線」 。
這可能是《硅谷》之后 ， 對于科技巨頭最辛辣的諷刺了 。
然而僅在《黑鏡》播出兩個月后 ， 現實中已悄然浮現類似技術的雛形 。
一家名為 Cortical Labs 的澳大利亞初創公司 ， 宣布全球首款商業化生物計算平臺——CL1 正式發售 。
CL1 不是一臺普通的電腦 ，它內部擁有 80 萬個活體人類神經元 ， 通過精密的電子接口與傳統硅芯片連接 ， 構成一種「混合智能」。 它不僅能處理信息 ， 還能自主學習、適應環境 ， 表現出某種程度上的「類意識」特征 。
是的 ， 你沒聽錯：
這是一個「活著」的計算機。
理論神經科學家 Carl Friston 說：「從某種角度來看 ， CL1 可以被視為首款商業化的仿生計算機 ， 是使用真實神經元的終極類腦計算機 。 」
當人們還在擔心作為碳基生物 ， 比不上 AI 這樣的硅基對手時 ， CL1 這種「硅碳融合」的思路 ， 會成為馬斯克所想的「人+AI」成為超人的路徑嗎？

01當硅遇上細胞
生物計算并非新概念 。 過去幾十年 ， 科學家們曾設想用 DNA、蛋白質甚至細胞作為計算媒介 。 但 CL1 是目前為止 ， 第一臺真正將人類神經細胞應用于商業用途的生物計算平臺 。
想象一下 ， 80 萬個活體人類神經元被小心翼翼地漂浮在一個定制的硅芯片之上 。 每當外部系統發出電信號 ， 這些神經元會在亞毫秒級別做出反應 ， 就像人類的接收信息、作出反應一樣自然、迅速和隨機 。
這就是 CL1 的技術核心： 不是讓芯片模仿大腦 ， 而是干脆直接把部分「大腦」接入芯片 ， 用硅芯片結合人類活體神經元 ， 創造出一種既能像人類大腦一樣學習 ， 又能像計算機一樣高效處理信息的混合智能系統。
CL1 從外觀上看更像是一個高科技培養皿 ， 而非傳統意義上的計算機 。 它的內部結構由三部分組成：
一個標準機架計算節點；
一個支持電生理信號記錄與刺激的微電極陣列系統（MEA）；
以及最重要也最「有生命感」的組件：溫控培養單元 。
神經元+硅芯片｜圖源：IEEE Spectrum
MEA 是打通「人腦」和「機腦」之間的橋梁 ， 它能讓電信號在硅芯片與神經元之間自由流動 ， 同時記錄它們的活動模式 。
溫控培養單元則是保證 CL1「活著」的關鍵 。 每臺 CL1 包含 80 萬個實驗室培養的人類神經元 ， 這些神經元取自于成年捐贈者的皮膚或血液樣本 ， 溫控培養單元可以為其提供營養、控制溫度、過濾廢物并維持液體平衡 ， 確保這些神經元存活長達六個月 。
而這 80 萬個神經元 ， 也并不只是被動地響應信號 ， 它們具備一定程度的自主性和可塑性 ， 會對反饋做出動態響應 。
2022 年發表在《Neuron》期刊的一項研究顯示 ， Cortical Labs 的早期系統 DishBrain 就曾通過訓練 ， 讓這些神經元學會玩《Pong》（最早的電子游戲《乒》） 。
當游戲開始時 ， 神經元并不知道規則 ， 但通過連續反饋「擊中」或「失誤」時給予不同電信號 ， 它們很快就學會了如何控制球拍來應對變化的球速 。 開發者事先并未對其進行任何編程 ， 而神經元可以調整自己的行為以達到目標 ， 這就是神經科學中的「最小意識系統」 ， 也是真正意義上的類學習行為 。
甚至在某些場景中 ， CL1 的學習效率甚至超過了深度強化學習算法 ， 因為 CL1 的神經元能夠實時生長、重組和學習 ， 有著和生物大腦相似的動態調整特性 。
你可以想象 ，它們不只是神經組織 ， 而是一種可塑性極高的「活體算法」。
世界上第一款電子游戲｜圖源：The Week
而且神經元結合硅芯片 ， 能讓 CL1 具備數字和生物兩個領域的優勢：生物大腦的適應性和「泛化能力」（即從有限經驗中提取規律 ， 并將其應用到新情境的能力 。 ） ， 結合數字系統的可觀測、可控、可編程 。
Cortical Labs 為此提供了一整套軟件開發工具包（SDK） ， 讓用戶通過編程與神經元進行交互 ， 這也就讓 CL1 成為世界上第一個「可寫代碼的生物計算機」 。
程序員寫的代碼不再只是在硅芯片上跑 ， 還在活體神經元上運行。
所以 CL1 的「智能」與任何傳統硬件系統都不一樣 ， 它既不如人腦復雜 ， 也遠比硅芯片靈活 ， 但它代表了我們對智能的另一種想象形式：Friston 稱其為「生物模擬計算機的終極形式」 。
神經元和硅芯片結合的方式｜圖源：Cortical Labs
不同于傳統計算機 ， CL1 不依賴數字邏輯電路 ， 而是通過訓練神經元以執行任務 ， 所以功耗極低 ， 運行效率極高 。
據報道 ，一整機架的 CL1 裝置 ， 總功耗僅為 850 到 1000 瓦， 相比之下 ， 哪怕是訓練一個中等規模的神經網絡模型 ， 如 GPT 或圖像識別網絡 ， 所需的 GPU 集群往往消耗數千瓦到上萬瓦電力 ， 而且必須保持冷卻以避免熱量過載 。
能效比的關鍵也在神經元 ， 一個神經元每次放電所需的能量極小 ， 成年人類大腦整體的功耗也不過 20 瓦左右 ， 卻能完成遠超超級計算機的數據處理、感知與決策任務 。
雖然 CL1 目前無法像 GPT-4 那樣寫論文、編程或講笑話 ， 但在特定任務（如感知決策、神經反饋模擬）上 ， 它無需堆砌算力即可展現智能潛力 。
更可怕的是 ， CL1 可能還會「進化」。

02誰會買一塊「活的計算機」？
哪怕現在的 CL1 的紙面性能看上去還不夠「硬核」 ， 完全無法正面對抗同價位的 NVIDIA H100 ， 但它有生物的自然可擴展性 ， Cortical Labs 表示 ， 從 10 萬到 100 萬個神經元 ， 幾乎不增加太多成本 ， 擴展到上億個神經元成本也依然可控 。
而神經元越多 ， 智能潛力越大 ， 所以硅基計算靠燒電、堆卡提速 ， 而 CL1 的性能增長則靠「養腦」 。
「皿中之腦」｜圖源：CL1
首批 115 臺 CL1 將于今年夏天發貨 ， 單價 35000 美元 ， 若批量采購則降至 20000 美元/臺， 目標客戶很明確：神經科學家、藥物研發公司、AI 與類腦計算研究團隊 。
不過 Cortical Labs 并不滿足于只把 CL1 賣給幾家頂級實驗室 。
他們推出了「 Wetware as a Service 」（濕件即服務 ， 簡稱 WaaS）模式 。 其中 Wetware「濕件」 ， 即指人類或其他生物的大腦和神經系統 。
在這個模式中 ， 研究人員無需擁有 CL1 實體設備 ， 只需遠程登錄 Cortical Labs 的平臺 ， 便可實時訪問一臺活體神經元計算節點 ， 可以調整刺激參數、收集數據、甚至進行遠程訓練 。 每臺 CL1 每周租金 300 美元 。
這就有點《黑鏡》照進現實的即視感了 。
換言之 ， 每周 300 美元 ， 就能租到一個 80 萬可編程的活體人類神經元 ，這不是訂閱軟件或租服務器 ， 而是租一種「活著的」生物智能， 雖然 CL1 遠未達到人類意識的復雜性 ， 但它的確是一種生命形式 。
WaaS 也把意識的構建模塊變成了一種可交易的商品 ， 即每個神經元每天租金約 0.00005 美元 。 那這是否也意味著有朝一日 ， 人類大腦中 500-1000 億個神經元也可以論價？
更大膽地說 ， WaaS 是否有一天會演變成 LaaS（Life as a Service）生命即服務呢？
要說人機結合 ， CL1 肯定不是第一家 ， Neuralink 都已經進入臨床測試階段了 ， 兩者路徑完全不同 ， 卻都站在了「碳基與硅基」的邊界線上 。
但 Neuralink 是「把人接入計算機」 ， 試圖延展人的計算能力而 CL1 則是「把人類細胞轉化為計算」 ， 想提取人的神經能力反哺機器系統 。
在 Neuralink 的設想里 ， 意識仍在腦中 ， 只是外延和擴寫 。 而在 CL1 的邏輯中 ， 意識的片段、學習能力、甚至可能的「感受」 ， 已經成為可以商品化的功能模塊 。
最終 ， 科技問題又變成了哲學問題： 人類的大腦究竟能否被重塑、調用 ， 乃至「商品化」呢 ？
又或許 ， 哪天科技不再只是構造冰冷的智能 ， 它開始學著如何活著 ， 如何生存時 ， 我們又該怎么辦？
但樂觀來看 ， 這可能只是一條技術路徑 ， 就像《三體》中的關一帆和程心 ， 他們在電磁波速度被極大壓縮 ， 計算能力幾乎歸零的黑域中 ， 被迫用人腦手動進行天體力學運算 ， 經過數十年才完成飛船的軌道調整 ， 并最終脫離黑域 。
當傳統計算在物理極限前停滯不前 ， 也許「養一塊大腦」 ， 才是突破技術奇點的起點 。

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