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世界首個人類腦細胞電腦誕生！能程式還能活體計算，售價3萬5美金
世界第一台合成生物智慧生物電腦誕生了！人類神經元直接整合到矽片上，能程式設計，甚至還能活體運算。這台電腦也為碳基正名：矽基計算並非天生優越！
就在剛剛，世界上第一台「合成生物智慧」生物電腦誕生了！
Cortical lab推出的這款電腦，是由人類神經元直接整合到矽晶片上，可以程式設計和自適應，甚至還能活體計算。
合成生物智能，再次創造奇蹟。
所以，Cortical是從那裡取得神經元的呢？
研究者給了一個出乎意料的答案：從幹細胞培養而成！
在CL1的矽晶片表面，有實驗室培育的人類神經元。
這些神經元能夠回應電訊號，形成與生物大腦類似的訊息處理網路。
這個系統被設計為允許雙向通訊，其中電脈衝刺激神經元，並記錄和分析它們的反應。
為了維持神經元的活力，CL1配備了一個生命維持系統，該系統調節溫度、氣體交換和其他必要條件。
CL1不是一台普通的電腦－它沒有GPU、CPU或RAM，而是依靠真實的神經元形成動態連接，自適應調整，專為需要真實學習能力的生物運算任務設計。
突破傳統矽基限制
傳統矽基AI，存在著一種根本性限制：巨大的能源需求、僵化的結構和有限的適應性。
只就是為什麼，今天的AI消耗了大量的運算資源，卻仍然難以模仿人類智慧。
但生物智能（BI），則徹底衝破了這些限制！
真實的神經元，天生具有適應和學習的能力，有著極高的能量效率（約每單位30 瓦），是一種天然的自組織，還具有更多靈活性，因為經過數十億年的進化而變得完美。
而這台生物電腦CL1，將神經元與高密度電極陣列融合，形成一個閉環系統，其中電極傳遞精確的電訊號。
由神經元解讀這些訊號，形成新的連接，並在模擬環境中動態學習。
在訓練諸如Pong之類的任務時，CL1神經元的表現已經優於目前最先進的AI模型（DQN、PPO）。
在僅五分鐘的遊戲過程中，這些生物神經元就能以更少的訓練步數達到更高的效能，展現出遠超AI模型的樣本效率。
生物神經元計算複雜性，遠超矽基計算
為什麼CL1會更優越？
這是因為，它透過即時回饋回路，實現了快速的最佳化。
穩定的電訊號回饋加速了學習過程，使預測效率和整體性能迅速提升。
在相同條件下，人體皮質神經元在Pong遊戲中的連擊次數（連續成功互動次數）相比矽基AI提高了約30%，表現出更快的學習速度和更高的學習效果。
更重要的是，從初始遊戲到最終遊戲的過程中，生物神經元的相對提升幅度最高，凸顯了其相比矽基AI更強的適應性和快速學習能力。
CL1證明：矽基計算並非天生優越！
一個驚人的事實是，生物神經元的運算複雜性遠超矽基AI，同時功耗僅為其一小部分——每個CL1單元僅消耗約30瓦，而AI GPU則需要數百瓦。
這些生物神經元並非完整的大腦，但它們已經在適應性、實際應用價值和能源效率方面超越了當前的矽基技術，對醫學和AI研究有直接的影響。
促進醫學突破，加速人機融合
這項技術，無疑會推動醫學研究向前邁進，以更具相關性的人體資料取代動物實驗，使人類與AI的無縫融合更進一步。
在未來，我們將見證醫學突破將不斷湧現，例如：
- 高級藥物研發：基於人體神經元的實驗平台，提升新藥篩選效率
- 疾病建模：使用生物神經網路模擬疾病發展，最佳化治療策略
- 個人化醫療：未來可用病人自身細胞培養神經元，預測個人化的藥物反應，徹底改變醫療產業
並且，CL 1的影響並不僅限於醫學，它還可能徹底改變機器人和人工智慧。
想像一下，由生物神經元驅動的自適應機器人，能夠靈活應對不可預測的任務，並具備類似人類的反應能力，超越傳統的矽基自動化系統。
這是因為，CL1具備以下優勢：
- 模組化設計：CL1單元可以堆疊，支援規模化部署
- 全球雲端整合：可透過雲端運算遠端存取和訓練生物神經網路
- 低功耗高效率：30個CL1 單元堆疊後，總功耗僅約850瓦，遠低於等效運算能力的矽基AI
請注意，這項技術不是理論概念，而是現實可行的合成生物智能，在效率、適應性和學習速度方面都已超越傳統矽基計算。純矽計算的時代正走向終點。
傳統電腦，依賴的是固定的矽基電路，擅長執行精確的數值計算。而CL1採用生物神經元，更適用於自適應任務，例如疾病建模、個人化藥物測試、即時學習和決策等。
而程式設計CL1並不依賴傳統程式碼，而是設計自適應回饋回路。
重點不再是編寫剛性演算法，而是引導神經網路根據環境自行最佳化。
這種方式提供了更符合生物現實的計算模型，適用於快速建構自適應系統，推動高效學習，發展有機-矽基混合智能，在生物與技術創新之間架起橋樑。
如今，生物學與運算科學的融合正在重塑科技格局。
參考資料：
https://www.tomshardware.com/tech-industry/worlds-first-body-in-a-box-biological-computer-uses-human-brain-cells-with-silicon-based-computing （新智元）