这是一个匪夷所思的发明！
澳大利亚初创公司Cortical Labs刚刚正式发布了全球第一台商用生物计算机CL1，标志着人类首次将活体神经元与硅基芯片融合，创造出了突破性的合成生物智能（Synthetic Biological Intelligence，SBI）。一场由碳基生命引领的计算革命已经悄然开始了吗？
故事要从2022年说起。
从培养皿中的"乒乓球选手"到商用计算机那一年，科技媒体争相报道一个名为"DishBrain"的系统——一群在培养皿中生长的80万个脑细胞，竟然学会了玩简化版的电子游戏《乒乓》。当时，许多人将其视为科幻小说中"培养皿大脑"的雏形，却很少有人预料到，仅仅三年后，这项技术就能走出实验室，进入商业领域。
这背后，是Cortical Labs团队六年的不懈努力。
"让大脑细胞在培养皿中存活并不难，难的是让它们按照我们的期望有组织地工作。"Cortical Labs创始人兼CEO陈宏翁（Hon Weng Chong）在3月3日-6日举行的巴塞罗那世界移动通信大会（MWC）发布会上这样说道。
那么他们是如何做到的？这里面的科学原理又是什么呢？
SBI的秘密：让硅基与碳基"对话"传统的人工智能和机器学习系统在硅基芯片上运行，依靠大量的电子晶体管和复杂的算法来模拟神经网络。而CL1则采用了一种根本不同的方法：它直接培养真实的人类神经元，并将其与硅芯片融合。
这种融合不是简单的物理连接，而是一种高带宽的信息交换系统。
CL1的核心是一种特殊的硅芯片，上面布满了微小的电极针脚，这些针脚可以向神经元网络发送电脉冲信号，同时接收神经元产生的反馈信号。当神经元接收到刺激时，它们会通过突触连接相互通信，形成复杂的信息处理网络。
最神奇的是，这些神经元具有传统计算机芯片所不具备的能力：自我组织、适应性学习和极低的能源消耗。
为什么说SBI可能"秒杀"AI？传统AI系统与SBI相比，至少存在三个显著劣势：
1、能源效率：人类大脑只需约20瓦的功率就能实现惊人的计算能力，而训练大型AI模型需要数百万倍的能源。CL1虽然不及人脑精密，但其能效原理相同，耗能比传统AI低数个数量级。
2、学习效率：根据约翰霍普金斯大学的研究，人类只需约10个样本就能学会"相同-不同"的任务，而2018年的AI系统即使有10^7个样本也难以学会。生物神经元系统的学习效率可能高出传统AI百万倍。
3、自适应性：神经元网络能自发形成新连接，对环境变化做出响应，而无需重新编程。
巴塞罗那大学的桑德拉·阿科斯塔 (Sandra Acosta)助理教授评价说，CL1为我们提供了一个令人难以置信的工具，让我们能在完全受控的环境中培养神经元，监测和修改它们的电生理特性。这绝对是长期实验的一个转折点。
从"智能"到"意识"？生物计算的伦理边界当科学家们将活体神经元用于计算时，一个不可避免的问题浮现：这些系统有"意识"吗？它们能"感知"吗？
约翰霍普金斯大学的Thomas Hartung教授提出了"类器官智能"（Organoid Intelligence，OI）概念，将这一领域推向了更深的探索。他在《科学前沿》上发表的研究中指出：我们可以使用人类大脑的培养物来展示的不仅仅是活细胞。我们可以证明这是学习，这是记忆，这是决策，甚至在某种程度上，它可能是“有感知的”，因为它可以感知其环境。
这种表述让不少伦理学家感到担忧。但研究人员坚持认为，目前的生物计算系统还远未达到任何形式的意识水平。CL1使用的是有限数量的神经元，缺乏形成真正意识所需的复杂结构和功能连接。
生物计算将如何改变世界？虽然CL1刚刚问世，但科学家们已经开始展望其潜在应用：
1、医学研究：使用患者特异性的神经元用于神经退行性疾病如阿尔茨海默症的研究和药物测试。
2、超低能耗AI：在能源紧张的未来，生物计算可能成为发展AI的可持续途径。
3、混合智能系统：结合传统AI和生物计算的优势，创造全新的智能形式。
4、脑机接口：改进我们与神经技术互动的方式，可能彻底改变医疗、娱乐和通信领域。
Cortical Labs已经宣布将于2025年6月底前完成CL1设备的制造和发货。更引人注目的是，他们还提供"湿件即服务"（Wetware-as-a-Service，WaaS），允许远程访问这些生物计算机来构建应用程序。
新计算时代的曙光？从ENIAC大型计算机到个人电脑，从CPU到GPU，从传统计算到量子计算，人类不断探索计算的边界。如今，生物计算可能为这一旅程增添了全新的维度。
我们不禁要思考：如果计算机能像大脑一样思考，那么或许，我们对智能的理解才刚刚开始。正如陈宏翁所说：虽然今天的公告令人兴奋，但它只是创新的基础。真正的影响和意义将来自于每一位在此基础上继续构建的研究人员、学者或创新者。
碳基与硅基的结合，会催生怎样的未来？让我们拭目以待。
参考文献：
1. Kagan, B.J., Kitchen, A.C., Tran, N.T. et al. (2022). In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world. Neuron, 110(23), 3952-3969.
2. Smirnova, L., Caffo, B.S., Gracias, D.H. et al. (2023). Organoid intelligence (OI): the new frontier in biocomputing and intelligence-in-a-dish. Frontiers in Science, 1, 1017235.
3. Cortical Labs. (2025). CL1: The World's First Commercial Biological Computer [Press Release]. Retrieved from Cortical Labs Official Website.
