本文来自微信公众号：知社学术圈（ID：zhishexueshuquan），作者：知社，题图来自：视觉中国
计算机是人类最伟大的发明之一，甚至对于现代须臾不可离开电子设备的人类来说，几乎可以把“之一”去掉了。从电子管时代过渡到晶体管后，在摩尔定律的加持下，计算机的性能成千上万倍的提高，而价格则在不断降低，让它从大型研究机构的专用设备变成了随处可见的生活日常物品。但是随着芯片制造技术逐渐逼近理论上的极限，这样的美好循环还能继续下去吗？
芯片技术难破物理极限
提高芯片的性能，总的思路多年来并没有太大变化：在尽可能小的空间里塞进更多数量的晶体管，最直接的办法就是把晶体管做的小一点，再小一点，更小一点，制程精度从300纳米、50纳米、28纳米、10纳米，到现在主力产品达到了5纳米甚至3纳米：苹果公司2022年发布的A16处理器包含了160亿个晶体管，不要说肉眼，差一点的显微镜都看不清楚其内部结构了。
虽然工艺材料都在不断进步，有望达到1纳米，但是人们都知道早晚要面对那堵叹息之墙——硅原子的直径是0.2纳米，在达到这个精度之前，量子效应和指数级增长的热量堆积就会让更小的芯片难以得到满意的性能。如果提高晶体管密度的基本方法再也走不下去了，虽然还可以在其他方面花样翻新，但是基本的性能瓶颈是无法回避的。
性能提高的速度变慢了，但是功耗问题却从未停步。Inteli7处理器的功率密度大概是50 W/cm²，一些领域的专业芯片功率密度最高甚至达到了380 W/cm²，要知道，看着就灼热无比的火箭喷嘴也不过是600 W/cm²。
随着计算设备对人类社会的渗透不断加深，各行各业对于算力的需求好像永无止境，数据中心越建越多，越建越大很多大型数据中心用于散热所消耗的电能都快超过计算机运行本身的耗电量了，淘宝的数据中心不得不建在千岛湖下面来节省电费。而以超算中心、神经网络、chatGPT甚至是特币为代表的新型电子工具的不断涌现，信息产业的耗电量正在暴增，以至于很多研究气候变化、节能减排的科学家们本身已经成为了耗能大户。
图源：@科技蟹
类脑智能提供全新希望
最近发表在 Frontiers in Science 上的一篇多学科联合研究论文宣称，他们使用人脑细胞培育的一种类脑计算硬件表现出了与传统计算机擅长的领域完全不同的特点，他们将其命名为类脑智能 OI（organoid intelligence）。
类脑器官是在实验室培养皿中的干细胞小块，被诱导发育成模拟人脑结构和功能的3D结构，但比完整的大脑结构要简单。2013年这种方法首次出现，当初是用来研究小头症的机理和治疗的。而在后续的研究中科学家发现，这种“小块”具备获取和存储信息的功能，而且具有学习和决策的能力，有些实验室甚至教会了“小块”玩游戏——电子乒乓球。
在培养基中生长的类大脑器官，图源：Elke Gabriel
人类大脑具有巨大的计算和记忆能力是早就存在的共识，据估计人类大脑的存储容量可达2500TB，而构成大脑的近1000亿个神经元的连接数则有1015 个，模拟这种神经网络结构的算法是AI技术的大热门，但是科学家认为这种模拟实际上远远没有发挥出人脑真正的长处。
第一，人类大脑非常“节能”：美国的超级计算机Frontier 的计算能力为1.102 exaFlops（约为每秒一百亿亿次浮点运算），而人脑的理论计算能力可达1 exaFlop ，但是Frontier 的运行功率达到了21兆瓦，而人脑的功率只有20瓦左右，效能的差距有一百万倍。
其次，从学习的效率来看差距也很大，例如一个简单的区分相同和不同的任务，人脑大约需要十次训练即可分辨，换作蜜蜂需要100次左右，然而让AI算法来达成这个任务则需要训练一百万次左右。AlphaGo 学习下围棋时，达到人类一般水平用了16万场比赛，这个数量如果换成是人类需要每天下5个小时连续干175年。但其实人类学习围棋不需要那么久，有天分的孩子四五年就可以达到类似的水平，这表示人脑的学习效率远高于算法。
一个更明显的例子是驾驶汽车：人类成员中的80%经过适当训练都可以合格的上路开车，但是自动驾驶系统耗费了巨量的资源，投入了无数高大上的计算设备，至今不敢让它独立开车，虽然它比很多人类更遵守交通规则，但是犯下低级错误的概率实在是太高了。
发起这项研究的科学家们认为，生物计算可能比硅基计算和人工智能更快、更高效、更强大，并且只需要很少的能量。而要实现OI（organoid intelligence）系统，其核心是培育能执行计算任务的3D脑细胞结构，激发它的学习潜力需要设法让学习能力很强的细胞和基因富集，以及维持生物体结构所需要的各种营养供应系统，从而支持脑细胞结构的生长能力、生存能力和足够的寿命，同时开发各种类型的信号输入方式，包括电信号和化学信号、视网膜型号和各种人造传感器的合成信号。
而有关OI的研究还可以改善人们对大脑发育、学习和记忆的理解，有可能帮助找到治疗痴呆症等神经疾病的方法。
图源：Front. Sci.， 28 Feb 2023，DOI：10.3389/fsci.2023.1017235
科学伦理必须考虑，另辟蹊径也许大有希望
同时他们也指出，目前存在的一个重大障碍是科学伦理问题：人工培育出的类脑器官会产生意识吗？它会感到疼痛吗？会累吗？
斯坦福大学法律和遗传学教授汉克·格里利（Hank Greely）认为，如何区分感知能力和意识，其实人类本身也很迷茫，对大脑如何产生意识更是知之甚少。一些神经元连接起来是否就代表它可能产生意识这很难说，就像把一些钢筋水泥堆在一起未必就会变成一栋大楼。
地球上很多生物都有大脑，人类的大脑肯定是独特的，但是很多能力并非人类独有，其他生物能在残酷的生存竞争中存活至今，它们的大脑也绝不是摆设，即便是很小、看起来没什么智慧的生物，其大脑的复杂程度也非常惊人：
近日，美国约翰斯·霍普金斯大学和英国剑桥大学的联合研究团队绘制了第一张完整的黑腹果蝇幼虫大脑的全脑图谱——一种即便是成年体长也仅有2.5毫米的昆虫，现在研究清楚了它的幼虫大脑，包含 3016 个神经元和 54.8 万个突触连接，这项成就被称为“理解大脑如何处理感官信息流并将其转化为行动”的一个里程碑。
使用高分辨率电子显微镜建模的果蝇幼虫大脑的完整神经元结构。图源：Johns Hopkins University/University of Cambridge
研究人员花了一年半时间，用纳米分辨率的电子显微镜捕捉了一只诞生 6 小时的黑腹果蝇幼虫的大脑图像，随后使用计算机辅助程序精确定位神经元和突触，最终确定了 3016 个神经元，其中 93% 与对侧大脑半球的伙伴神经元配对。通过手动追踪每个神经元的曲折蜿蜒的连接，研究者标记了 54.8 万个突触，并将其分为四类。该连接图谱显示，昆虫大脑是多层次的，有不同长度的路径连接大脑的输入和输出。
就是这3000多个神经元，具备学习、导航、处理气味以及权衡行动的风险和收益等多项复杂功能。如果用芯片和相应的算法来实现这些功能，即便只需要一部手机的计算能力，但是有谁能将这部手机塞进2.5毫米的20%（幼虫）的20%（大脑）的空间里呢？
而果蝇这种动物远远不是日常人们认为有智慧的生物，那些会学习、会记仇、会使用工具、会偷东西的猴子、乌鸦、鹦鹉、老鼠以及被称为海中精灵的海豚才是动物智慧的代表，它们不光具备足够的生存智慧，一定的自我意识，甚至对于死亡都有不同的感受。如果使用这些生物的脑细胞构造的类脑计算硬件具备与人类类似的学习和存储能力，笔者完全不会意外，而且这样就可以暂时规避上述那个难解的科学伦理问题，发展出一套全新的计算系统。
参考文献
1.https://www.ithome.com/0/663/658.htm
2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/361439979
3.https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389/fsci.2023.1017235
4.https://www.livescience.com/lab-grown-minibrains-will-be-used-as-biological-hardware-to-create-new-biocomputers-scientists-propose
5.https://scitechdaily.com/first-complete-map-of-an-insect-brain-everything-has-been-working-up-to-this/
本文来自微信公众号：知社学术圈（ID：zhishexueshuquan），作者：知社