在《黑鏡》最新一季的首集《普通人》里，女主在意外腦死亡后，男主給其接入了「云端大腦」服務，她的部分大腦被切除，換成芯片連接至云端，一個月給軟件公司支付幾百美金的「訂閱費」，以維持「意識在線」。

　　這可能是《硅谷》之后，對于科技巨頭最辛辣的諷刺了。

　　然而僅在《黑鏡》播出兩個月后，現(xiàn)實中已悄然浮現(xiàn)類似技術的雛形。

　　一家名為 Cortical Labs 的澳大利亞初創(chuàng)公司，宣布全球首 款商業(yè)化生物計算平臺——CL1 正式發(fā)售。

　　CL1 不是一臺普通的電腦，它內(nèi)部擁有 80 萬個活體人類神經(jīng)元，通過精密的電子接口與傳統(tǒng)硅芯片連接，構成一種「混合智能」。它不僅能處理信息，還能自主學習、適應環(huán)境，表現(xiàn)出某種程度上的「類意識」特征。

　　是的，你沒聽錯：

　　這是一個「活著」的計算機。

　　理論神經(jīng)科學家 Carl Friston 說：「從某種角度來看，CL1 可以被視為首 款商業(yè)化的仿生計算機，是使用真實神經(jīng)元的終 極類腦計算機�！�

　　當人們還在擔心作為碳基生物，比不上 AI 這樣的硅基對手時，CL1 這種「硅碳融合」的思路，會成為馬斯克所想的「人+AI」成為超人的路徑嗎?

　　01

　　當硅遇上細胞

　　生物計算并非新概念。過去幾十年，科學家們曾設想用 DNA、蛋白質(zhì)甚至細胞作為計算媒介。但 CL1 是目前為止，第 一臺真正將人類神經(jīng)細胞應用于商業(yè)用途的生物計算平臺。

　　想象一下，80 萬個活體人類神經(jīng)元被小心翼翼地漂浮在一個定制的硅芯片之上。每當外部系統(tǒng)發(fā)出電信號，這些神經(jīng)元會在亞毫秒級別做出反應，就像人類的接收信息、作出反應一樣自然、迅速和隨機。

　　這就是 CL1 的技術核心：不是讓芯片模仿大腦，而是干脆直接把部分「大腦」接入芯片，用硅芯片結合人類活體神經(jīng)元，創(chuàng)造出一種既能像人類大腦一樣學習，又能像計算機一樣高效處理信息的混合智能系統(tǒng)。

　　CL1 從外觀上看更像是一個高科技培養(yǎng)皿，而非傳統(tǒng)意義上的計算機。它的內(nèi)部結構由三部分組成：

　　一個標準機架計算節(jié)點;

　　一個支持電生理信號記錄與刺激的微電極陣列系統(tǒng)(MEA);

　　以及最重要也最「有生命感」的組件：溫控培養(yǎng)單元。

　　MEA 是打通「人腦」和「機腦」之間的橋梁，它能讓電信號在硅芯片與神經(jīng)元之間自由流動，同時記錄它們的活動模式。

　　溫控培養(yǎng)單元則是保證 CL1「活著」的關鍵。每臺 CL1 包含 80 萬個實驗室培養(yǎng)的人類神經(jīng)元，這些神經(jīng)元取自于成年捐贈者的皮膚或血液樣本，溫控培養(yǎng)單元可以為其提供營養(yǎng)、控制溫度、過濾廢物并維持液體平衡，確保這些神經(jīng)元存活長達六個月。

　　而這 80 萬個神經(jīng)元，也并不只是被動地響應信號，它們具備一定程度的自主性和可塑性，會對反饋做出動態(tài)響應。

　　2022 年發(fā)表在《Neuron》期刊的一項研究顯示，Cortical Labs 的早期系統(tǒng) DishBrain 就曾通過訓練，讓這些神經(jīng)元學會玩《Pong》(最早的電子游戲《乒》)。

　　當游戲開始時，神經(jīng)元并不知道規(guī)則，但通過連續(xù)反饋「擊中」或「失誤」時給予不同電信號，它們很快就學會了如何控制球拍來應對變化的球速。開發(fā)者事先并未對其進行任何編程，而神經(jīng)元可以調(diào)整自己的行為以達到目標，這就是神經(jīng)科學中的「最小意識系統(tǒng)」，也是真正意義上的類學習行為。

　　甚至在某些場景中，CL1 的學習效率甚至超過了深度強化學習算法，因為 CL1 的神經(jīng)元能夠?qū)崟r生長、重組和學習，有著和生物大腦相似的動態(tài)調(diào)整特性。

　　你可以想象，它們不只是神經(jīng)組織，而是一種可塑性極高的「活體算法」。

　　而且神經(jīng)元結合硅芯片，能讓 CL1 具備數(shù)字和生物兩個領域的優(yōu)勢：生物大腦的適應性和「泛化能力」(即從有限經(jīng)驗中提取規(guī)律，并將其應用到新情境的能力。)，結合數(shù)字系統(tǒng)的可觀測、可控、可編程。

　　Cortical Labs 為此提供了一整套軟件開發(fā)工具包(SDK)，讓用戶通過編程與神經(jīng)元進行交互，這也就讓 CL1 成為世界上第 一個「可寫代碼的生物計算機」。

　　程序員寫的代碼不再只是在硅芯片上跑，還在活體神經(jīng)元上運行。

　　所以 CL1 的「智能」與任何傳統(tǒng)硬件系統(tǒng)都不一樣，它既不如人腦復雜，也遠比硅芯片靈活，但它代表了我們對智能的另一種想象形式：Friston 稱其為「生物模擬計算機的終 極形式」。

　　神經(jīng)元和硅芯片結合的方式|圖源：Cortical Labs

　　不同于傳統(tǒng)計算機，CL1 不依賴數(shù)字邏輯電路，而是通過訓練神經(jīng)元以執(zhí)行任務，所以功耗極低，運行效率極高。

　　據(jù)報道，一整機架的 CL1 裝置，總功耗僅為 850 到 1000 瓦，相比之下，哪怕是訓練一個中等規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，如 GPT 或圖像識別網(wǎng)絡，所需的 GPU 集群往往消耗數(shù)千瓦到上萬瓦電力，而且必須保持冷卻以避免熱量過載。

　　能效比的關鍵也在神經(jīng)元，一個神經(jīng)元每次放電所需的能量極小，成年人類大腦整體的功耗也不過 20 瓦左右，卻能完成遠超超級計算機的數(shù)據(jù)處理、感知與決策任務。

　　雖然 CL1 目前無法像 GPT-4 那樣寫論文、編程或講笑話，但在特定任務(如感知決策、神經(jīng)反饋模擬)上，它無需堆砌算力即可展現(xiàn)智能潛力。

　　更可怕的是，CL1 可能還會「進化」。

　　02

　　誰會買一塊「活的計算機」？

　　哪怕現(xiàn)在的 CL1 的紙面性能看上去還不夠「硬核」，完全無法正面對抗同價位的 NVIDIA ***，但它有生物的自然可擴展性，Cortical Labs 表示，從 10 萬到 100 萬個神經(jīng)元，幾乎不增加太多成本，擴展到上億個神經(jīng)元成本也依然可控。

　　而神經(jīng)元越多，智能潛力越大，所以硅基計算靠燒電、堆卡提速，而 CL1 的性能增長則靠「養(yǎng)腦」。

　　首批 115 臺 CL1 將于今年夏天發(fā)貨，單價 35000 美元，若批量采購則降至 20000 美元/臺，目標客戶很明確：神經(jīng)科學家、藥物研發(fā)公司、AI 與類腦計算研究團隊。

　　不過 Cortical Labs 并不滿足于只把 CL1 賣給幾家頂 級實驗室。

　　他們推出了「Wetware as a Service」(濕件即服務，簡稱 WaaS)模式。其中 Wetware「濕件」，即指人類或其他生物的大腦和神經(jīng)系統(tǒng)。

　　在這個模式中，研究人員無需擁有 CL1 實體設備，只需遠程登錄 Cortical Labs 的平臺，便可實時訪問一臺活體神經(jīng)元計算節(jié)點，可以調(diào)整刺激參數(shù)、收集數(shù)據(jù)、甚至進行遠程訓練。每臺 CL1 每周租金 300 美元。

　　這就有點《黑鏡》照進現(xiàn)實的即視感了。

　　換言之，每周 300 美元，就能租到一個 80 萬可編程的活體人類神經(jīng)元，這不是訂閱軟件或租服務器，而是租一種「活著的」生物智能，雖然 CL1 遠未達到人類意識的復雜性，但它的確是一種生命形式。

　　WaaS 也把意識的構建模塊變成了一種可交易的商品，即每個神經(jīng)元每天租金約 0.00005 美元。那這是否也意味著有朝一日，人類大腦中 500-1000 億個神經(jīng)元也可以論價?

　　更大膽地說，WaaS 是否有一天會演變成 LaaS(Life as a Service)生命即服務呢?

　　要說人機結合，CL1 肯定不是第 一家，Neuralink 都已經(jīng)進入臨床測試階段了，兩者路徑完全不同，卻都站在了「碳基與硅基」的邊界線上。

　　但 Neuralink 是「把人接入計算機」，試圖延展人的計算能力而 CL1 則是「把人類細胞轉(zhuǎn)化為計算」，想提取人的神經(jīng)能力反哺機器系統(tǒng)。

　　在 Neuralink 的設想里，意識仍在腦中，只是外延和擴寫。而在 CL1 的邏輯中，意識的片段、學習能力、甚至可能的「感受」，已經(jīng)成為可以商品化的功能模塊。

　　最終，科技問題又變成了哲學問題：人類的大腦究竟能否被重塑、調(diào)用，乃至「商品化」呢?

　　又或許，哪天科技不再只是構造冰冷的智能，它開始學著如何活著，如何生存時，我們又該怎么辦?

　　但樂觀來看，這可能只是一條技術路徑，就像《三體》中的關一帆和程心，他們在電磁波速度被極大壓縮，計算能力幾乎歸零的黑域中，被迫用人腦手動進行天體力學運算，經(jīng)過數(shù)十年才完成飛船的軌道調(diào)整，并最終脫離黑域。

　　當傳統(tǒng)計算在物理極限前停滯不前，也許「養(yǎng)一塊大腦」，才是突破技術奇點的起點。