美國研究人員將實驗室培養(yǎng)的人腦組織與計算機硬件結(jié)合，創(chuàng)造出了一種工作中的生物計算機。

科學(xué)家們表示，在實驗中使用的腦細胞能夠識別語音并完成簡單的數(shù)學(xué)問題。

該團隊制造了類似腦組織的物質(zhì)，形成了他們所稱的“腦類器官體”。哈佛大學(xué)干細胞研究所解釋稱，器官體是一組可以從實驗室中的干細胞培養(yǎng)出來的個體化、復(fù)雜的細胞的集合。

在適當(dāng)?shù)膶嶒炇覘l件下，器官體可以被制造成看起來甚至工作起來類似于真實人類組織和器官的樣子。在這個過程中，干細胞“可以遵循它們自己的遺傳指令來自我組織”，干細胞研究所表示。

到目前為止，科學(xué)家們已經(jīng)能夠生產(chǎn)出看起來像或類似于某些器官的器官體。這些器官包括大腦、腎臟、肺、胃和肝臟。這些實驗室制造的器官體通常用于研究器官的工作原理，無需在真實器官上進行實驗。

在生物計算機實驗中，該團隊表示干細胞能夠形成類似于人類大腦中發(fā)現(xiàn)的神經(jīng)元。神經(jīng)元是帶電細胞，可以將信號傳輸?shù)酱竽X和身體的其他部位。

該實驗由馮·郭領(lǐng)導(dǎo)。他是印第安納大學(xué)布魯明頓分校智能系統(tǒng)工程的生物工程師和教授。他的團隊最近在《自然電子學(xué)》雜志上發(fā)表了他們的研究成果。

研究人員將腦類器官體連接到一套傳統(tǒng)的電子計算電路上。研究人員稱這個系統(tǒng)為Brainoware。該系統(tǒng)被用來建立器官體和電子電路之間的通信。人工智能（AI）工具被用來幫助讀取器官體的神經(jīng)活動。

科學(xué)家們的目標(biāo)是建立“AI和器官體之間的橋梁”，郭在《自然》雜志中解釋說。郭認為，結(jié)合器官體和計算機電路可以為提高AI計算系統(tǒng)的性能提供額外的速度和能量。

研究指出，增加人類大腦的力量可能能夠幫助機器在人類做得比計算機好的事情上有所幫助。例如，研究人員表示，人類通常具有更快的學(xué)習(xí)能力，并且在思考時使用的能量比計算機少。

在實驗的一部分中，團隊測試了Brainoware系統(tǒng)的語音識別能力。團隊對系統(tǒng)進行了240條不同聲音的8種聲音的訓(xùn)練。研究人員表示，器官體對不同聲音產(chǎn)生了不同的神經(jīng)信號。郭說，系統(tǒng)的準確率達到了78%。

“這是首次使用腦類器官體進行計算的演示，”郭告訴《麻省理工科技評論》。他補充說：“看到器官體在未來生物計算中的可能性令人興奮。”

郭表示，這些結(jié)果使他的團隊確信，大腦-計算機系統(tǒng)可以工作以提高計算性能，尤其是對于某些AI工作。但他指出，Brainoware系統(tǒng)記錄的最佳準確率仍低于傳統(tǒng)AI網(wǎng)絡(luò)的準確率。郭說，這是他的團隊計劃嘗試改進的事情之一。

約翰霍普金斯大學(xué)巴爾的摩分校的發(fā)育神經(jīng)科學(xué)家萊娜·斯米爾諾娃告訴《自然》，需要進行更多的研究來改進這些系統(tǒng)。但她說：“這項研究證實了一些關(guān)鍵的理論觀點，這些觀點最終可能使生物計算機成為可能。”

斯米爾諾娃指出，在早期的實驗中，研究人員已經(jīng)使用其他類型的神經(jīng)細胞進行了類似的計算活動。但她說，最新的研究是首次在腦類器官體中展示這種性能。