类器官智能

据报道，美国约翰·霍普金斯大学一个研究团队日前在《科学前沿》杂志上发布了一项“类器官智能”（OI）计划，即通过人类脑细胞驱动计算机，开发一种“生物计算机”，并创造出更快、更高效、更强大的计算机。 研究小组负责人、约翰·霍普金斯大学环境健康科学教授托马斯·哈东（Thomas Hartung）认为，计算机和人工智能正在触及“天花板”，其中硬件方面的限制可以通过“类器官”克服。实际上，“类器官”并不是真正的器官，其属于三维（3D）细胞培养物，具备器官的一些关键特性，可以理解为器官的“简化版本”。根据OI计划，人脑“类器官”将会连接传感器和输出设备，再让机器进行大数据训练。按照哈东的说法，通过“类器官”将提高计算机效率，或能突破人类现在的技术限制。据悉，研究人员正在开发与“类器官”交流的技术，即如何向其传递信息并破解它们的“想法”。报道称，哈东的实验室现在已经开发出了一种接口，“是一个灵活的外壳，上面密布着极小的电极，既能接收‘类器官’传来的信号，也能向其传输信号”。据悉，每个“类器官”包含约50000个细胞，约相当于一只果蝇的神经系统大小，这些细胞可以形成脑细胞，并最终形成具有功能性神经元和其他特征的“类器官”，能具有保持记忆和持续学习等基本功能。由于“类器官”具备器官的一些关键特性，科学家们可以以此代替人体或动物进行药物、医学等实验。不过在哈东及其研究团队看来，“类器官”的作用远不止于此，“人脑更擅长学习”。 据悉，人脑处理和存储信息的能力非常强。有数据显示，人类大脑的储存量为约为2500TB(1TB=1024GB)。“人类大脑在处理简单信息，如算术等方面，比机器慢。但在处理复杂问题方面，则远远强过机器，且能耗也低得多。因为大脑能更好处理不确定数据。”其发布在杂志上的文章指出，相对于机器而言，人类在执行部分任务时，效率可能比机器高出100万倍。 另一方面，相较于机器，人脑更擅长通过学习来解决问题。比如，人类通过10个样本，就能学会辨别“相同与不同”，而在2011年时，机器人“学习”了100万个样本也没有学会。在更为复杂的围棋项目中，AlphaGo是通过下了16万盘棋的训练后，才首次击败人类职业选手的。这表明，人脑在学习复杂活动时的效率要比机器高得多。