新智元报道
编辑：Aeneas
世界第一台合成生物智能生物计算机诞生了！人类神经元直接集成到硅片上，能编程，甚至还能活体计算。这台计算机也为碳基正名：硅基计算并非天生优越！
就在刚刚，世界上第一台「合成生物智能」生物计算机诞生了！
Cortical lab 推出的这款计算机，是由人类神经元直接集成到硅芯片上，可以编程和自适应，甚至还能活体计算。
合成生物智能，再次创造奇迹。
CL1 将于 6 月上市，售价约为 35,000 美元
所以，Cortical 是从哪里获得神经元的呢？
研究者给出了出人意料的答案：从干细胞培养而成！
在 CL1 的硅芯片表面，有实验室培育的人类神经元。
这些神经元能够响应电信号，形成与生物大脑类似的信息处理网络。
这个系统被设计为允许双向通信，其中电脉冲刺激神经元，并记录和分析它们的反应。
为了维持神经元的活力，CL1 配备了一个生命维持系统，该系统调节温度、气体交换和其他必要条件。
CL1 不是一台普通的计算机——它没有 GPU、CPU 或 RAM，而是依靠真实的神经元形成动态连接，自适应调整，专为需要真实学习能力的生物计算任务设计。
突破传统硅基限制
传统硅基 AI，存在着一种根本性限制：巨大的能源需求、僵化的结构和有限的适应性。
只就是为什么，今天的 AI 消耗了大量的计算资源，却仍然难以模仿人类智能。
但生物智能（BI），则彻底冲破了这些限制！
真实的神经元，天生具有着适应和学习的能力，有着极高的能量效率（约每单位 30 瓦），是一种天然的自组织，还具有更多灵活性，因为经过数十亿年的进化而变得完美。
而这台生物计算机 CL1，将神经元与高密度电极阵列融合，形成一个闭环系统，其中电极传递精确的电信号。
由神经元解读这些信号，形成新的连接，并在模拟环境中动态学习。
在训练诸如 Pong 之类的任务时，CL1 神经元的表现已经优于当前最先进的 AI 模型（DQN、PPO）。
在仅五分钟的游戏过程中，这些生物神经元就能以更少的训练步数达到更高的性能，展现出远超 AI 模型的样本效率。
生物神经元计算复杂性，远超硅基计算
为什么 CL1 会更优越？
这是因为，它通过实时反馈回路，实现了快速的优化。
稳定的电信号反馈加速了学习过程，使预测效率和整体性能迅速提升。
在相同条件下，人体皮层神经元在 Pong 游戏中的连击次数（连续成功交互次数）相比硅基 AI 提高了约 30%，表现出更快的学习速度和更高的学习效果。
更重要的是，从初始游戏到最终游戏的过程中，生物神经元的相对提升幅度最高，凸显了其相比硅基 AI 更强的适应性和快速学习能力。
CL1 证明：硅基计算并非天生优越！
一个惊人的事实是，生物神经元的计算复杂性远超硅基 AI，同时功耗仅为其一小部分——每个 CL1 单元仅消耗约 30 瓦，而 AI GPU 则需要数百瓦。
这些生物神经元并非完整的大脑，但它们已经在适应性、实际应用价值和能源效率方面超越了当前的硅基技术，对医学和 AI 研究具有直接的影响。
促进医学突破，加速人机融合
这一技术，无疑会推动医学研究向前迈进，用更具相关性的人体数据取代动物实验，使人类与 AI 的无缝融合更进一步。
在未来，我们将见证医学突破将不断涌现，比如：
高级药物研发：基于人体神经元的实验平台，提升新药筛选效率
疾病建模：使用生物神经网络模拟疾病发展，优化治疗策略
个性化医疗：未来可用患者自身细胞培养神经元，预测个体化的药物反应，彻底变革医疗行业
并且，CL 1 的影响并不仅限于医学，它还可能彻底改变机器人和人工智能。
想象一下，由生物神经元驱动的自适应机器人，能够灵活应对不可预测的任务，并具备类似人类的响应能力，超越传统的硅基自动化系统。
这是因为，CL1 具备以下优势：
模块化设计：CL1 单元可以堆叠，支持规模化部署
全球云端集成：可通过云计算远程访问和训练生物神经网络
低功耗高效率：30 个 CL1 单元堆叠后，总功耗仅约 850 瓦，远低于等效计算能力的硅基 AI
注意，这一技术不是理论概念，而是现实可行的合成生物智能，在效率、适应性和学习速度方面都已超越传统硅基计算。纯硅计算的时代正在走向终结。
传统计算机，依赖的是固定的硅基电路，擅长执行精确的数值计算。而 CL1 采用生物神经元，更适用于自适应任务，比如疾病建模、个性化药物测试、实时学习和决策等。
而编程 CL1 并不依赖传统代码，而是设计自适应反馈回路。
重点不再是编写刚性算法，而是引导神经网络根据环境自行优化。
这种方式提供了更符合生物现实的计算模型，适用于快速构建自适应系统，推动高效学习，发展有机-硅基混合智能，在生物与技术创新之间架起桥梁。
如今，生物学与计算科学的融合正在重塑科技格局。
参考资料：
