在剑桥郊外的一间实验室里，摆放着一台非凡的“生物计算机”。它由20万个在实验室中培养的人类脑细胞组成，这些细胞安置在硅基电路上，通过同步电信号与外界屏幕相连，实时显示它们的活动情况。

这台名为 CL1 的设备大约有两个鞋盒大小，由澳大利亚初创公司 Cortical Labs 联合英国 bit.bio 开发，目标是创造一种名为“合成生物智能”的新型计算方式，有望在传统电子计算和新兴量子计算之外，开辟出新的可能性。Cortical Labs 首席执行官 Hon Weng Chong 表示：“像我们人类大脑一样，生物计算机在处理信息时能耗比传统电子计算低得多。未来应用方向可能涉及机器人、安全防护和元宇宙。”

为了寻找替代高能耗传统电子计算的新方法，生物计算应运而生，直接利用脑细胞的智能，而不是通过“类神经”或 AI 算法在硅芯片上模拟。Cortical Labs 走在这一领域前沿，瑞士 FinalSpark 和美国 Biological Black Box 等机构也在积极探索。

CL1 目前主要用于神经科学和药物研发领域，研究不同化学物质和候选药物如何影响脑细胞的信息处理能力。Chong 表示：“下一阶段创新，将有望实现超越传统 AI 系统的新型计算模式，使用与生命体智能相同的神经元处理器。”

剑桥大学临床神经科学教授、bit.bio 创始人 Mark Kotter 认为，CL1 的意义在于它是“首台可可靠评估脑细胞计算能力的设备，这是一场范式转变。”

学者们也称 CL1 为“了不起的成就”，显著推动了生物计算领域进展。伦敦大学学院神经科学教授 Karl Friston 指出，这可以视作首个可商用的仿生计算机。不过他也表示，这项技术目前对计算机科学的意义有限，更重要的是它让科学家可以“操作一个小型大脑”。

美国约翰霍普金斯大学 Thomas Hartung 教授，正研究由干细胞培养的脑类器官（mini-brains），他称 Cortical Labs 最大贡献是将虚拟游戏作为生物计算的性能基准。CL1 的前身 DishBrain 曾学会玩简易电子游戏《Pong》，通过电刺激奖励或惩罚神经元，来训练其移动虚拟球拍挡球。实验证明，饮酒会降低神经元的计算能力，癫痫药物中卡马西平对改善表现效果最佳。

科学家正尝试教神经元识别数字形状，它们已能区分“9”和“4”“5”。CL1 的核心是将两种不同功能的神经元（兴奋型和抑制型）铺设在硅基电路上，兴奋和抑制的平衡至关重要，这些神经元源自人类皮肤干细胞。

相比探索脑类器官的 FinalSpark，Cortical Labs 和 bit.bio 更倾向于使用标准化神经元层，因其数据可重复性更高。“我们的神经元非常均一，”bit.bio 脑细胞项目负责人 Tony Oosterveen 说，“其他技术会有巨大差异，而我们能生产纯粹的神经元群。”

不过，即使生物计算潜力巨大，应用到广泛 AI 和通用计算还需数十年。当前难题包括缺乏高效编程方式，以及神经元寿命仅有数月，需持续液体供养，且死亡后数据无法迁移，只能重来。

Chong 坦言，未来一旦生物计算机和神经元培养物具备初步意识，可能引发伦理争议。目前，这些系统虽具感知性（能对刺激作出反应、学习）但尚未拥有意识。他强调：“我们的目标是了解人脑机制，而非制造一个‘瓶中大脑’。”（点击这里看原文）