“脑类器官”生物芯片展现出出色的语音识别和数学能力

人类大脑的思考、理解和学习生物中心与数据中心有着惊人的相似之处，数据中心里有成排的先进处理单元。但与这些神经网络数据中心不同，人类大脑的运行需要一定的电能预算。平均而言，大脑的运行功率约为 12 瓦，而台式电脑的运行功率为 175 瓦。对于当今先进的人工智能系统来说，这个功率数字很容易增加到数百万瓦。

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了解了这一点，研究人员相信，机器人“生物计算机”的发展最终将开启一个新时代，届时，人们将以相对较低的能源成本获得高性能智能系统。他们已经在设计这样的未来方面取得了一些重大进展。

《自然电子学》杂志发表的一项新研究详细介绍了印第安纳大学的一个研究小组利用人类干细胞在培养皿中成功培育出自己的纳米级“脑器官”。将脑器官连接到硅芯片后，新的生物计算机（称为“Brainoware”）很快就被训练得能够准确识别语音模式，并执行某些复杂的数学预测。

正如New Atlas所解释的那样，研究人员将 Brainoware 视为一种“自适应活体储存器”，能够以“非线性方式”响应电输入，同时确保它至少拥有一些记忆。简而言之，硅有机芯片内实验室培养的脑细胞充当信息发射器，能够接收和发送电信号。虽然这些壮举绝不意味着 Brainoware 有任何意识或知觉，但它们确实提供了足够的计算能力来产生一些有趣的结果。

为了测试 Brainoware 的功能，该团队将 240 个成年男性日语使用者的音频片段转换为电信号，然后将其发送到类器官芯片。在两天内，部分由 Brainoware 提供支持的神经网络系统仅使用一个元音就能准确区分 8 位说话者，准确率达到 78%。

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接下来，研究人员用他们创造的数学知识进行实验。经过相对较短的训练时间，Brainoware 可以预测 Hénon 映射。虽然 Hénon 映射是表现出混沌行为的动态系统研究最多的示例之一，但它至少比简单的算术复杂得多。

最后，Brainoware 的设计者相信，这种人脑类器官芯片可以支撑神经网络技术，而且可能比现有方案更快、更便宜、更节能。仍有许多障碍需要克服——无论是后勤障碍还是伦理障碍，但尽管通用生物计算系统可能还需要数年时间才能实现，研究人员认为，这种进步“很可能为学习机制、神经发育和神经退行性疾病的认知影响提供基础性见解”。

但是现在，让我们看看 Brainoware 在Pong游戏中的表现如何。