AI之后，OI要来了？研究者：人脑比机器更擅长学习，但存在伦理问题

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”。

↑托马斯·哈东拿着一组装有“类器官”的培养皿

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”。

人脑学习效率要比机器高得多

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。

AI之后，OI要来了？研究者：人脑比机器更擅长学习，但存在伦理问题

↑脑“类器官”细胞染色图片

计划很“科幻”，但存在种种障碍

但剑桥分子生物学实验室研究脑器官的研究员玛德琳·兰卡斯特（Madeline Lancaster）对该计划持怀疑态度。她说：“这的确听上去很科幻也很吸引人，但当下科学还没有发展到那个地步，前方还有巨大的障碍。”伦敦大学学院的神经科学教授卡尔·弗里斯顿（Karl Friston）则表示，这绝对是一个值得追求的想法。他说：“前面将有许多问题，但整体方向可能是革命性的。”

分析认为，OI可能需要发展数十年的时间才能支持“生物计算机”，但其具备很大的潜力。哈东也承认，自己期待能制成一个基于合成生物学的智能系统，但将OI发展成一项商业技术，可能还需要几十年的时间。他还补充称，除了时间，资金支持也是很重要的。“如果在这几十年的时间里，我们没有资金支持相关研究，这项计划也将变得很难实现。”

除了技术、时间和金钱问题，伦理问题也是该研究团队当下要考虑的，比如若脑“类器官”驱动的计算机将能学习、记忆、与周围环境互动等，其甚至可能生成基本意识。据哈东介绍，由科学家、伦理学家以及公众组成的团队将持续评估研究所要面对的伦理问题。

红星新闻记者黎谨睿

编辑何先锋责任编辑魏孔明

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