AI的下一步是“活体智能”吗？——脑细胞芯片玩《Doom》展现的未来

AI的下一步是“活体智能”吗？——脑细胞芯片玩《Doom》展现的未来

脑细胞玩《Doom》的时代到来——“活体计算机”展示AI的下一个可能性

人类脑细胞在硅芯片上玩游戏。
这样写可能听起来像是廉价科幻电影的开头。然而，澳大利亚生物科技公司Cortical Labs正在进行的研究，正是将这一界限拉向现实的一侧。

该公司的研究团队将实验室中培养的人类脑细胞嵌入硅制的计算机芯片中，让其玩1993年推出的经典射击游戏《Doom》。培养的细胞约有20万个。由干细胞生成的神经元在特殊的芯片上扩散，通过电极接收游戏世界的信息，并以神经活动的形式作出反应。

当然，这并不是人类玩家通过键盘或鼠标操作的那种“玩”。脑细胞团块并没有眼睛或手，也不是通过观看游戏画面来判断情况。研究人员将游戏中敌人出现、接近墙壁、需要移动等信息转换为神经元能够理解的电刺激模式。然后读取神经元的发放模式，将其转换为游戏中的移动、转向、射击等输入。

也就是说，通过在游戏和脑细胞之间插入“电信号翻译器”，将数字虚拟空间与活体神经细胞连接起来。

Cortical Labs将这一装置称为“CL1”。CL1是该公司定位为“可部署代码的生物计算机”的系统，在维持神经元于营养丰富的液体环境中的同时，通过硅芯片发送和接收电信号。芯片上的神经元不仅仅是被动地接受刺激，而是置于一个反应结果影响下一个刺激的闭环环境中。简单来说，当神经元作出某种反应时，其结果会反映在游戏世界中，并作为新的刺激返回。

这种“反应改变世界”的结构正是学习的基础。

Cortical Labs此前因让培养的脑细胞学习简单游戏《Pong》而受到关注。《Pong》是一款通过上下移动挡板来回击球的非常简单的游戏。相比之下，《Doom》要复杂得多。玩家需要在3D空间中前进，识别敌人，转向，攻击，避开墙壁和障碍物。虽然作为游戏它是经典的，但对于神经元培养皿来说，这是一个相当严酷的世界。

实际上，早期的脑细胞玩家表现得相当笨拙。Cortical Labs的研究人员解释说，在最初阶段，细胞就像初学者第一次接触游戏一样，撞墙、朝墙射击、无意义地回头。然而，随着时间的推移，它们逐渐能够更频繁、更准确地瞄准敌人。

仅从这些描述中，可能会让人觉得小小的意识正在学习游戏。但重要的是要谨慎。这项实验展示的不是培养的神经元“拥有意识”或“享受游戏”。展示的是神经细胞网络能够对外部刺激进行实时适应，并形成某种目标导向的反应模式。

即便如此，这一步仍然意义重大。因为当前AI和计算机面临的根本问题之一是“能源效率”。大型AI模型需要大量的计算资源和电力。而人类的大脑仅需约20瓦的电力，就能完成识别、运动、记忆、预测、创造等惊人的处理。Cortical Labs的目标不是简单地取代当前的AI，而是将生物神经网络的低能耗性、灵活性和适应力应用于计算。

这一理念不仅仅是一个奇特的展示。研究团队将其未来的应用列为药物研发、疾病模型、个性化医疗、机器人技术、类似机器学习的实时学习任务等。例如，如果能够观察某种药物对神经活动的影响，作为活体人源神经元的反应，就有可能从不同于动物实验的角度研究脑疾病和药效。

此外，还可以考虑应用于机器人控制。与数字AI从大量数据中学习模式不同，生物网络可能具有从少量刺激中快速适应的特性。如果能够有效地读取和写入这种特性，可能会作为灵活且省电的控制系统的一部分使用。

然而，挑战仍然很多。目前CL1中搭载的细胞维持的时间有限。据Phys.org的文章称，细胞的寿命约为6个月。此外，稳定地获得相同结果也仍然困难。对于硅芯片来说，在相同条件下运行相同代码基本上可以期待相同结果。然而，活体细胞的行为会因个体差异、成长状态、环境、时间推移而变化。将生物作为计算资源意味着同时接受“波动性”和“不可预测性”。

这正是生物计算的有趣之处和困难所在。

在社交媒体上，这一新闻引发了强烈反响。在X平台上，对于20万个脑细胞被放置在硅芯片上玩《Doom》这一事实，有人惊呼“太疯狂了”“简直像科幻小说”。AI和科技领域的发布者们关注的是神经元接收电刺激并将发放模式转换为游戏指令的机制，并将其视为“这不仅仅是Doom的噱头，而是神经接口的实验”。

另一方面，在Reddit上，反应更加多层次。在科技社区中，有人提出了“这是在‘运行’Doom还是在‘玩’Doom”的问题。这是一个相当本质的问题。在互联网文化中，将《Doom》移植到游戏机、计算器、妊娠测试仪，甚至家电产品上已经成为一种技术笑话。然而在这次的情况下，并不是简单地在硬件上启动游戏。活体神经元对输入作出反应，并将这种反应用作游戏操作。因此，“运行”还是“玩”的表达边界成为了讨论的话题。

此外，还有许多笑话。有人说它可能比自己的脑细胞更擅长游戏，终于出现了“肉体计算机”，这是超越理解的新恐怖。这些玩笑带有互联网特有的轻松感，但其背后也有不安。将活体人源细胞嵌入计算机中，并让其学习游戏或任务，这让不少人感到某种伦理上的不安。

 

在Reddit的AMA中，Cortical Labs的研究人员也收到了关于意识和伦理的问题。如果神经计算机将来被用作服务器，是否会存在伦理问题？细胞是否拥有某种主观体验？将活体神经元作为工具使用的界限在哪里？研究人员表示，目前尚未到替代大型AI的阶段，而是处于学习神经元功能和接口方法的初期技术。此外，新技术在被理解之前可能看起来可怕，因此透明性和伦理讨论很重要。

这一点在未来将变得越来越重要。

因为生物计算机具有与“高性能半导体”或“新型AI芯片”不同的社会意义。很少有人对GPU性能提升感到伦理上的不适。然而，当人源神经细胞学习、反应并与环境互动时，情况就不同了。即使没有意识，人们也会在其中看到“活着的东西”。更何况，它在游戏中瞄准敌人、射击、学习，这不仅是科学的成果，也具有巨大的文化影响。

选择《Doom》也是象征性的。《Doom》不仅仅是一个游戏，它是计算机文化中的一种迷因。在旧PC、计算器、智能手表、打印机、ATM等多种设备上运行《Doom》的尝试，成为技术人员的娱乐和能力证明的场所。现在，“活体脑细胞”这一极其奇特的平台加入其中，使得这一新闻超越了科学文章的范畴而广泛传播。

然而，夸大此次研究为“脑细胞像人类一样思考并攻略游戏”是危险的。实验的核心在于建立电刺激与神经活动的对应关系，并在闭环环境中观察反应的变化。神经元并不理解游戏的意义，也没有“看到”敌人的形象。在研究人员设计的信号转换中，刺激对应的发放模式被解释为行为。

即便如此，考虑到这些差异，研究仍然足够引人注目。

因为我们可以观察到生命的基本单位——细胞，与外部数字环境连接并适应的过程。这更接近于对智能是什么、学习是什么、神经网络能在多大程度上根据环境改变行为的根本性问题。

当前的AI通过庞大的数据集和大量计算提升能力。而脑细胞则具有作为生物的自组织能力。这不是简单的优劣比较，两者展示了不同形式的智能。硅基AI速度快、可重复性高、易于大规模化。生物学网络不稳定且难以处理，但可能以较少的能量进行适应性行为。

未来，两者可能会互补。大规模的计算和记忆由传统半导体承担，灵活的适应和实时的神经响应由生物学系统承担。或者在药物研发和疾病研究等领域，直接研究人类神经细胞反应的CL1装置可能成为研究基础。

当然，距离实用化还有很长的路要走。目前《Doom》的水平无法与熟练玩家相提并论。细胞不是稳定的程序，而是活体实验对象。维持它们需要专业知识和环境。此外，伦理指南、法规和社会共识也是必不可少的。

然而，此次新闻之所以强烈激发人们的想象力，不仅仅因为“脑细胞玩了游戏”。而是因为我们认为理所当然的界限——生物与机器、大脑与计算机、学习与程序、生命与工具——稍微动摇了。

培养皿上的神经元在《Doom》的世界中撞墙、转向、瞄准敌人。那里并没有人类般的意识。然而，其神经活动确实对数字世界产生了影响。

AI的下一个阶段可能是更大的模型，也可能是更快的GPU。但同时，也可能是生活在营养液中的小型神经元网络。

玩《Doom》的脑细胞才刚刚站在未来的入口。
这既令人不安，又滑稽，有些可怕，但无疑也很有趣。


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