人工智能是当下最炙手可热的科技热词，但很快它可能需要与另一个全新的、极具颠覆性的计算领域共享头条新闻：类器官智能（OI），又称生物计算机。
简而言之，计算机正在空间不足——至少，对于大多数人来说，他们所熟知的计算机是这样。硅基芯片长期以来一直是日常使用的标准，但大多数专家认为，电子产品制造商在晶体管的尺寸以及能在表面上容纳多少晶体管方面，都正迅速接近物理极限。将有机物质与电子学相结合是超越这些限制的一项有前景的新途径，其中包括类器官智能。
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来自各学科和机构的科学家们最近在研究期刊《科学前沿》上发表了实现这项技术的早期路线图，利用“类脑器官”。“类脑器官”这个词可能会让人联想到装在玻璃罐子里漂浮的脑袋，但现实（目前）要不那么令人毛骨悚然。类器官不是完整的、可识别的大脑，而是在实验室中生长出来的干细胞培养物，它们拥有与大脑结构相似的多种特征，包括神经元和其他细胞，能够实现记忆和学习等基本认知功能。类脑器官的三维设计使其细胞密度比其平面的细胞培养物高出1000多倍，从而实现了指数级增长的神经元连接和学习能力——鉴于现有计算机的发展轨迹，这一点很重要。
“虽然基于硅的计算机在数字计算方面肯定更胜一筹，但大脑在学习方面更胜一筹，”该论文的合著者之一、约翰霍普金斯大学的微生物学教授托马斯·哈特（Thomas Hartung）在一份声明中说。哈特以AlphaGo为例，这款AI在2017年击败了世界顶尖的围棋选手，说明了其计算能力。“[它]是在16万场比赛的数据上训练出来的。一个人需要每天打五个小时的棋，打175年以上才能体验到如此多的比赛。”
但AlphaGo令人印象深刻的统计能力也付出了高昂的代价——训练它所需的能量大约相当于维持一个活跃的成年人生活10年所需的能量。相比之下，人脑的效率要高得多，拥有大约1000亿个神经元，连接点高达10¹⁵个——“与我们目前的技术相比，这是一个巨大的能耗差异，”哈特认为。考虑到大脑还能存储大约2500TB的信息，很容易看出生物计算机如何开启一个技术创新的新时代。
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然而，研究人员面前存在严重的伦理障碍。今天最早的类脑器官只是小而简单的细胞培养物，仅包含大约5万个神经元。根据哈特的说法，要将它们扩展到计算机级别的能力，科学家需要让它们长出1000万个神经元。更多的神经元意味着更复杂的大脑功能，将研究人员进一步推入“意识”的界限模糊的领域。
正如《Live Science》所解释的那样，类脑器官自2013年以来就已存在，主要用于帮助研究帕金森病和阿尔茨海默病等疾病。自那时以来，这些细胞团甚至学会了玩《Pong》，但它们距离“自我意识”还相去甚远。然而，这篇新论文的作者承认，随着他们开发出更复杂的类器官，关于什么构成意识、感觉和思想的问题将会出现——即使是最先进的计算机也无法回答这些问题。至少，目前是这样。
