啥？！能打敗GPT4的“強(qiáng)人工智能”來了？

最近OpenAI發(fā)布的ChatGPT和GPT-4大型語言模型，幾乎引爆了全民對(duì)人工智能話題討論的“火藥桶”，相信不少人的朋友圈已經(jīng)被帶“GPT”的字條給刷屏了。

筆者身邊的朋友們也分了兩派，激進(jìn)派認(rèn)為邁向強(qiáng)人工智能的奇點(diǎn)已經(jīng)到來，未來數(shù)據(jù)量和算力規(guī)模再漲一波后，它就能替代掉絕大多數(shù)文字工作者了，隨后所有沒創(chuàng)造力的工種都將面臨失業(yè)；保守派則認(rèn)為它只是一個(gè)頂尖的生產(chǎn)力工具，但無法掌握意識(shí)、感情、創(chuàng)造力等人類與生俱來的能力，難以成為強(qiáng)人工智能。

而筆者屬于“好吃懶做”派，選擇直接問ChatGPT，以下是它的回答：

圖片來源：截圖自ChatGPT

強(qiáng)人工智能能否實(shí)現(xiàn)目前尚未可知，但毫無疑問，目前人腦還是整個(gè)地球上最智能的復(fù)雜系統(tǒng)。

可能有人會(huì)問：我們?yōu)槭裁床恢苯佑蒙锏纳窠?jīng)元作為網(wǎng)絡(luò)基本單元，從頭復(fù)刻一個(gè)和人腦類似的智能系統(tǒng)呢？這會(huì)不會(huì)是實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能的捷徑呢？好問題，歡迎來到本文的主題——“類器官智能（Organoid Intelligence，OI）”。

01

碳基和硅基并肩作戰(zhàn)

就問你怕不怕！

類器官智能一詞是今年2月28日，由約翰斯·霍普金斯大學(xué)的托馬斯·哈東（Thomas Hartung）團(tuán)隊(duì)提出來的新概念。

簡(jiǎn)單講，類器官就是把干細(xì)胞在體外三維環(huán)境中培養(yǎng)成有一定結(jié)構(gòu)和功能的組織類似物，目前已成功構(gòu)建包括小腸、胃、結(jié)腸、膀胱、肝臟、心臟、胰臟、腎臟、大腦等多種器官組織。

或許在不久的未來，你身體某個(gè)部分出了問題，都可以用類器官進(jìn)行修復(fù)或替代，比如熬夜搬磚爆肝了換個(gè)肝（bushi）。

而類器官智能就是將體外培養(yǎng)的大腦器官組織作為生物硬件，通過與外部的電子設(shè)備相連來實(shí)現(xiàn)生物計(jì)算，我們?nèi)斯?gòu)建的大腦，就是整臺(tái)計(jì)算機(jī)的CPU+GPU，想想是不是很科幻呢？

圖庫(kù)版權(quán)圖片，不授權(quán)轉(zhuǎn)載

實(shí)際上，目前很多研究已經(jīng)證明了該路徑的可行性，就拿最近的新聞來說，伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校的Andrew Dou團(tuán)隊(duì)就培育了8萬多個(gè)通過重編程小鼠干細(xì)胞得到的神經(jīng)元，并將其放置在光纖和電極網(wǎng)格之間，接受10種不同模式類型的電脈沖和光信號(hào)刺激，這些元件都被放在一個(gè)恒溫的箱子中，來保持神經(jīng)元的活性。

經(jīng)過一小時(shí)訓(xùn)練后，研究人員發(fā)現(xiàn)這群神經(jīng)元每次在接受模式相同的刺激時(shí)，發(fā)出的信號(hào)也相同。研究人員還用F1分?jǐn)?shù)來量化該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別的效率。簡(jiǎn)單來說，0最差1最好，最后測(cè)得該活體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建的計(jì)算機(jī)F1得分為0.98，可以算相當(dāng)智能了。

除模式分類任務(wù)外，研究人員還把“盒中之腦”連接到用活體肌肉組織制造的機(jī)器人中，使大腦能夠通過肌肉感知周圍的環(huán)境變化并處理這些信息。

將活細(xì)胞和儲(chǔ)層計(jì)算技術(shù)相結(jié)合，能使神經(jīng)元和芯片，或者說碳基和硅基的智能單元，協(xié)作完成信號(hào)識(shí)別和處理任務(wù)，這就是碳基生物和硅基生物智能合一的原初形態(tài)，雖然目前長(zhǎng)得還比較丑。

中間放生物神經(jīng)元的類器官智能機(jī)器人。圖片來源：參考文獻(xiàn)[3]

再往前推也有腦洞大開的研究。

例如去年12月，澳大利亞生物科技初創(chuàng)公司Cortical Labs就用人類腦細(xì)胞培育的“碟中大腦”（Dish Brain）學(xué)會(huì)了打乒乓球。

研究團(tuán)隊(duì)將從人類干細(xì)胞誘導(dǎo)分化而來的人類神經(jīng)元，與高密度多電極陣列與計(jì)算機(jī)集成，使“乒乓球”游戲中的電信號(hào)傳到微電極陣列上，進(jìn)而告訴神經(jīng)元“乒乓球”的位置，神經(jīng)元再通過彼此間電信號(hào)的交流達(dá)成一致后，控制“球拍”的移動(dòng)，從而將“乒乓球”打回去。

神奇的是，這群“碟中大腦”僅用5分鐘就學(xué)會(huì)了這款游戲，而相似規(guī)模的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能要90分鐘左右才能學(xué)會(huì)。

盡管該論文的第一作者堅(jiān)稱“碟中大腦”已經(jīng)將自己代入到游戲中的球拍了，但類器官智能是否能像人類一樣“自主而有意識(shí)”地?cái)z取、分辨并回應(yīng)外界信息，仍是個(gè)值得探討的問題。

會(huì)打乒乓球的“碟中大腦”。圖片來源：參考文獻(xiàn)[4]

02

誤打誤撞出的類器官智能技術(shù)

大腦的類器官技術(shù)起初并不是為了實(shí)現(xiàn)“類器官智能”。自2019年相關(guān)研究取得突破以來，大部分的工作都圍繞研究大腦的發(fā)育和疾病，或是修復(fù)大腦的殘缺部分為主。

比如去年10月《自然（Nature）》主刊上的論文顯示，科學(xué)家首次將人腦神經(jīng)元移植到大鼠腦中并形成連接，從而控制大鼠行為。

4個(gè)月后，《細(xì)胞（Cell）》子刊上的研究又顯示人的類腦器官植入到大鼠腦部后不僅實(shí)現(xiàn)了有效連接，還能對(duì)視覺刺激做出反應(yīng)，說明它已經(jīng)整合到大腦中發(fā)揮功能了，這個(gè)成果可以作為一種恢復(fù)皮質(zhì)功能的治療策略。

然而總有些充滿創(chuàng)意的科學(xué)家喜歡搭建出一些讓人眼前一亮的科技網(wǎng)絡(luò)，比如這個(gè)類器官智能技術(shù)。

當(dāng)然這個(gè)技術(shù)目前還是襁褓中的嬰兒，等它漸漸成熟并與當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)進(jìn)行比較，究竟是變成科研領(lǐng)域中永遠(yuǎn)“未來可期”的空中樓閣，還是能成為新一波類腦智能浪潮中的弄潮兒，直奔強(qiáng)人工智能而去呢？讓我們拭目以待。

圖庫(kù)版權(quán)圖片，不授權(quán)轉(zhuǎn)載

類器官智能作為由生物智能單元——神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)，它的優(yōu)勢(shì)集中體現(xiàn)在以下幾方面：

1.能耗低

一條斑馬魚幼蟲在水中，成功捕食獵物并從天敵眼皮底下逃脫的大腦功耗僅為1微瓦，成年人類的大腦功耗僅為20瓦，而目前依賴深度學(xué)習(xí)的服務(wù)器集群的功耗通常在1百萬瓦左右，擁有最強(qiáng)算力的Frontier超算功耗將近21兆瓦，聽起來并不是很環(huán)保。

2.少樣本學(xué)習(xí)

生物通常能使用較少的觀察活動(dòng)來進(jìn)行學(xué)習(xí)。人類使用大約10個(gè)訓(xùn)練樣本就能完成一個(gè)簡(jiǎn)單的“物體類型相同或不同”的任務(wù)，蜜蜂這類昆蟲也只需要100個(gè)訓(xùn)練樣本就能學(xué)會(huì)，而這個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中往往分類效果不佳。

AlphaGo系統(tǒng)接受了16萬場(chǎng)圍棋比賽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每天訓(xùn)練5小時(shí)的棋手則需要風(fēng)雨無阻地連續(xù)下175年的棋，才能打完這么多場(chǎng)比賽，可見大腦在學(xué)習(xí)活動(dòng)中不需太多數(shù)據(jù)也能達(dá)到很高的訓(xùn)練效率，同時(shí)儲(chǔ)存能力驚人（大約為2500兆字節(jié)）。

3.提供優(yōu)秀的腦機(jī)接口界面

將電腦或電極輸出的電信號(hào)傳輸給類器官腦組織，而植入人腦后的類器官又能充分整合到腦組織內(nèi)執(zhí)行其功能，這種界面具有很好的生理性，可將接口對(duì)大腦的損害幾乎降到最低，同時(shí)又能將機(jī)器智能與自然智能一體化，從而實(shí)現(xiàn)新的智能形式。

當(dāng)然，如何將電極連接到小型和三維的類器官上也是一個(gè)需要考慮的問題，這更需要高質(zhì)量的3D電極作為支撐。如果以后要構(gòu)建類人機(jī)器人，從生理學(xué)上來看，使用神經(jīng)元與模擬肌肉組織相連也會(huì)更為便捷。

用于生物計(jì)算的類器官智能架構(gòu)。圖片來源：參考文獻(xiàn)[2]

03

殘忍還是先進(jìn)，這是個(gè)問題

二十一世紀(jì)既是生物技術(shù)的世紀(jì)，也是信息技術(shù)的世紀(jì)，更是交叉科學(xué)的世紀(jì)。

目前，多支研究團(tuán)隊(duì)使用基因編輯技術(shù)和光遺傳學(xué)技術(shù)構(gòu)建了具有特定功能的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，并通過納米技術(shù)和生物打印技術(shù)來構(gòu)建更加復(fù)雜的類器官框架?？梢灶A(yù)料到，以后培養(yǎng)出來的腦組織將會(huì)有更精細(xì)的結(jié)構(gòu)與更特異性的功能。

“類器官智能”的初衷還是想利用生物計(jì)算更快、更高效且低能耗的優(yōu)勢(shì)來構(gòu)建活體計(jì)算機(jī)，從而在較為復(fù)雜的任務(wù)上能實(shí)現(xiàn)比傳統(tǒng)硅基計(jì)算機(jī)更優(yōu)秀的表現(xiàn)，并且通過電脈沖信號(hào)能向計(jì)算機(jī)芯片發(fā)送或接收指令，實(shí)現(xiàn)碳基和硅基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)調(diào)計(jì)算，融合兩者的相對(duì)優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)造出更加智能的計(jì)算系統(tǒng)。

但目前類器官智能的挑戰(zhàn)主要分兩塊：倫理和技術(shù)。

首先是倫理問題。

培養(yǎng)10周后的類器官會(huì)顯示出髓鞘形成等懷孕20周胎兒的特征，而且?guī)в行畔⑤斎氲拇碳?huì)影響類器官發(fā)育，結(jié)構(gòu)上變得更為復(fù)雜。接受輸入，產(chǎn)生輸出，與周圍的環(huán)境信息產(chǎn)生互動(dòng)，并建立原始記憶，它是否會(huì)有意識(shí)？外界給予的電信號(hào)刺激輸入又是否會(huì)引起這些大腦的“痛苦”，這些是倫理機(jī)構(gòu)一直在密切關(guān)注的問題。

找到意識(shí)產(chǎn)生的充要生理?xiàng)l件是神經(jīng)科學(xué)最困難的問題之一，目前揭示意識(shí)神經(jīng)基礎(chǔ)的工作也在進(jìn)行中，這將為類器官倫理?xiàng)l例提供很好的參考建議。類器官智能本身也不是為了重建人類意識(shí)，而是提供生物學(xué)習(xí)，認(rèn)知與計(jì)算的功能基礎(chǔ)。

如果強(qiáng)人工智能的實(shí)現(xiàn)需要大量神經(jīng)元作為基礎(chǔ)的話，這種智能又和我們?nèi)祟愔悄苡泻尾煌?？極端一點(diǎn)，我們直接把尚未形成自主意識(shí)的胚胎神經(jīng)管切下來（這部分以后會(huì)形成人腦），然后放入培養(yǎng)箱中培養(yǎng)成一個(gè)具有860億節(jié)點(diǎn)體量的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并將其與計(jì)算機(jī)芯片或服務(wù)器相連，處理各種任務(wù)，這種強(qiáng)人工智能的實(shí)現(xiàn)是否人道呢？

筆者相信這項(xiàng)技術(shù)即便研發(fā)成功，也會(huì)因相當(dāng)復(fù)雜的倫理問題而被法律法規(guī)所禁止，就像應(yīng)用于人類的克隆技術(shù)和基因編輯技術(shù)一樣。

動(dòng)漫《心理測(cè)量者》中的強(qiáng)人工智能——西比拉系統(tǒng)。圖片來源：動(dòng)漫《心理測(cè)量者》

其次是技術(shù)問題。

前文提及的托馬斯·哈東團(tuán)隊(duì)使用的單個(gè)類腦器官大約包含5萬個(gè)神經(jīng)元，安德魯團(tuán)隊(duì)則是使用了8萬個(gè)。麻雀雖小，但五臟俱全，當(dāng)前培養(yǎng)的類腦器官能再現(xiàn)大腦的組織結(jié)構(gòu)和功能，并有覆蓋髓鞘的軸突，自發(fā)的電生理活動(dòng)，復(fù)雜的振蕩行為，高細(xì)胞密度和分層模式，甚至還有少突膠質(zhì)細(xì)胞、小膠質(zhì)細(xì)胞和星形膠質(zhì)細(xì)胞等多種細(xì)胞類型。

但問題是，如何使這些類器官產(chǎn)生學(xué)習(xí)活動(dòng)，并對(duì)其計(jì)算能力加以利用？而且，多大規(guī)模的神經(jīng)元數(shù)目才能表現(xiàn)出高智能？下一階段研究人員將基于現(xiàn)有的分化方案擴(kuò)大培養(yǎng)規(guī)模，構(gòu)建1000萬個(gè)神經(jīng)細(xì)胞的活體計(jì)算機(jī)，至于表現(xiàn)出來的智能水平如何，讓我們拭目以待。

與此同時(shí)，如何對(duì)神經(jīng)元間的連接做出調(diào)整，使其能更好地實(shí)現(xiàn)功能也需要考慮。盡管大腦類器官可能實(shí)現(xiàn)分子特征的時(shí)空特征，但無法反映人腦腦區(qū)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和神經(jīng)元環(huán)路的復(fù)雜性及特異性，而這些可能恰恰是實(shí)現(xiàn)大腦高級(jí)功能的基礎(chǔ)。如何對(duì)大量雜亂的神經(jīng)元連接進(jìn)行合理的布線，用分子信號(hào)誘導(dǎo)相關(guān)功能環(huán)路的產(chǎn)生，也是未來制作特定功能導(dǎo)向型的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所要考慮的問題。

除此之外，目前仍無法高效完整地完成對(duì)人腦類器官的信號(hào)輸入與輸出記錄的記錄，研究人員正在致力于研發(fā)專用于類腦器官的3D腦機(jī)接口以及相應(yīng)探針，例如3D微電極陣列（MEA）、神經(jīng)像素硅探針等，完成與外界信息端口的精準(zhǔn)對(duì)接。這些技術(shù)的推進(jìn)能夠在一定程度上解決這方面的難題。

總的來說，盡管當(dāng)前人工智能遠(yuǎn)不如人腦學(xué)習(xí)能力全面且高效，只能在經(jīng)過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的任務(wù)上表現(xiàn)出色，但類器官智能還難以復(fù)現(xiàn)最簡(jiǎn)單的大腦，想要“戰(zhàn)勝”以GPT系列打頭陣的硅基生物，恐怕還有很長(zhǎng)一段路要走，尤其使用的生物神經(jīng)元數(shù)目越多，所面臨的倫理挑戰(zhàn)就越大。對(duì)智能這條路探索的盡頭，很可能碳基和硅基兩種智能就會(huì)走到一塊兒去。

實(shí)現(xiàn)類器官智能的路線圖。圖片來源：參考文獻(xiàn)[2]

在實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能前，我們不妨再問問自己，為什么要實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能？

如果僅僅是需要服從聽話且好用的工具，那么只需訓(xùn)練出在特定任務(wù)執(zhí)行出色的智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可，意識(shí)、情感、創(chuàng)造力這些都是不穩(wěn)定因素，對(duì)于任何低技術(shù)需求且具有高重復(fù)性的工作來講根本沒必要，而且還會(huì)導(dǎo)致社會(huì)的管理成本上升。

這么說來，可能對(duì)人類來說，像ChatGPT一類的模型已經(jīng)是最理想的智能系統(tǒng)了，希望看到這篇文章的你們?cè)谛乱徊ǖ娜斯ぶ悄芾顺敝卸寄苡煤眠@個(gè)工具，最大化地提高生產(chǎn)力。

人類和仿生人。圖片來源：游戲《底特律：變?nèi)恕?/p>

參考文獻(xiàn)：

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出品：科普中國(guó)

作者：錢昱（中國(guó)科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心）

監(jiān)制：中國(guó)科普博覽