研究人员制造了一种混合生物计算机，它将实验室培养的人类脑组织与传统电路结合在一起，可以完成语音识别等任务。
12月11日发表在《自然电子》(Nature Electronics)杂志上的这项技术有朝一日可能会被集成到人工智能(AI)系统中，或者成为神经科学研究中改进大脑模型的基础。
研究人员称该系统为brainware。它结合了脑类器官——一束模仿人体细胞的组织，用于研究器官模型。类器官是由能够分化成不同类型细胞的干细胞制成的。在这种情况下，它们被变形成神经元，类似于我们大脑中的神经元。
该研究的合著者、印第安纳州布卢明顿印第安纳大学(University of Indiana)的生物工程师Feng Guo表示，这项研究旨在“在人工智能和类器官之间架起一座桥梁”。人工智能和大脑都依赖于在被称为神经网络的相互连接的节点网络中传递信号。“我们想问的问题是，我们是否可以利用大脑类器官中的生物神经网络进行计算。”
为了制造brainware系统，研究人员将一个单一的类器官放在一个包含数千个电极的板上，将大脑与电路连接起来。然后，它们将想要输入的信息转换成一种电脉冲模式，并将其传递给类器官。大脑组织的反应由传感器接收，并使用机器学习算法“解码”，该算法可以识别与之相关的信息。
为了测试Brainoware的能力，研究小组利用这项技术对系统进行语音识别，方法是训练系统听240段8个人说话的录音，并将音频转换成电信号传递给类器官。迷你大脑对每种声音的反应不同，产生不同的神经活动模式。人工智能学会了解读这些回答来识别说话人。经过训练，该系统识别声音的准确率达到78%。
虽然还需要更多的研究，但这项研究证实了一些关键的理论观点，这些观点最终可能使生物计算机成为可能。以前的实验表明，只有二维培养的神经元细胞能够执行类似的任务，但这是第一次在三维脑类器官中得到证实。
Guo说，将类器官和计算机结合起来，可以让研究人员利用人类大脑的速度和能量效率来开发人工智能。
这项技术也可以用于研究大脑，意大利比萨大学的生物医学工程师Arti Ahluwalia说，因为大脑类器官可以复制工作大脑的结构和功能，而简单的细胞培养无法做到这一点。使用brainware来模拟和研究神经系统疾病，如阿尔茨海默病，是有潜力的。通过观察类器官的反应，也可以测试不同治疗方法的效果和毒性。“这就是希望所在
希望有一天能利用这些技术取代动物的大脑模型。
但是使用活细胞进行计算也不是没有问题。一个大问题是如何让类器官存活。细胞必须在孵化器中培养和维持，而类器官越大，这一点就越难实现。斯米尔诺娃说，更复杂的任务需要更大的“大脑”。
Guo说，为了在Brainoware的能力基础上进一步发展，接下来的步骤包括研究大脑类器官是否以及如何适应更复杂的任务，并将它们设计得更稳定、更可靠。他表示，如果要将它们整合到目前用于人工智能计算的硅芯片中，这将是至关重要的。
