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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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不僅需要的電力少,而且可擴展、能學習。


作者|Moonshot

編輯|靖宇


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。

*頭圖來源:information age

本文為極客公園原創文章,轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

極客一問

你覺得「人腦計算機」,

能打敗純硅基的 AI 嗎?


小米公布 YU7 設計手稿,稱繼承小米汽車家族設計,是延續,也是進化。

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