墨爾本初創公司推出由人類腦細胞製成的“生物計算機”

去年年底，墨爾本一個溫暖的日子，數十萬個活的人類腦細胞被放在布倫瑞克市一張桌子上的一個盒子裡。雖然這些神經元太小，無法用肉眼看到，但新創公司 Cortical Labs 的首席科學官 Brett Kagan 指著一個顯示類似心電圖尖峰的大型顯示器。

這些峰值表明健康的腦細胞正在對來自附近電腦的輸入做出反應。簡而言之，神經元正在學習。

今天，卡根博士和他的團隊在巴塞隆納的國際技術會議上推出了這款名為 CL1 的產品，承諾向各公司提供「第一台商業化的生物電腦」。

什麼是「生物人工智慧」？

CL1 背後的想法是，既然像Google和 OpenAI 這樣的公司正在嘗試創建一個像大腦一樣運作的人工智慧，那麼為什麼不利用其各個部分——神經元——來實現相同的目標呢？

卡根博士說：“唯一具有‘通用智能’的東西……是生物大腦。”

像 CL1 這樣的培養皿中的神經元系統並不是人工智慧，而 Chat-GPT 或 DALL-E 並不是人工智慧。甚至連卡根博士的期望值也要低很多。

他說：“我們並不是要試圖取代當前人工智慧方法所擅長的事情。”

但據他介紹，神經元本質上有幾種工作方式，使得它們在某些情況下有用，例如醫學研究。

第一，是功耗。

「Dishbrain」是如何學會玩乒乓球的

CL1 並不比鞋盒大多少。其中大部分是為了容納和維持神經元的活力而建造的。神經元非常挑剔，它們需要保持在最佳狀態，包括清除廢物、提供營養物質和阻擋有害微生物。但最重要的部分是晶片——一個小型的矽裝置，上面和彼此上連接著數十萬個實驗室培育的人類神經元。

神經元是在實驗室中生成的，這個過程將血球轉化回幹細胞（可以發育成多種不同類型細胞的細胞），然後再轉化為神經元。

卡根博士說：“它們是由志願者少量血液產生的誘導幹細胞培育而成的。”，“與醫生進行常規檢查所需的一樣。”

可以透過晶片提供的少量隨機或模式化資訊來「教導」神經元。錯誤的回應會接收隨機訊息，而正確的回應會接收有模式的資料。最終，神經元開始了解正確的反應是什麼。這就是 Cortical Labs 教導系統的方法，然後呼叫「Dishbrain」來玩 Pong。值得注意的是，DishBrain 並不是職業乒乓球選手，它擊中的球比丟掉的球只多一點點。但它比只收到刺激但沒有回饋的系統要好。從那時起，該系統就不斷更新，並創建了軟體和硬體來容納神經元並提高其準確性。

https://www.abc.net.au/news/science/2025-03-05/cortical-labs-neuron-brain-chip/104996484