从人工智能到类器官：不断生长的类脑结构如何推动机器学习

DigiOps与人工智能 通常用硅芯片和代码构建。但科学家们现在正在探索一些截然不同的东西。2025年，他们正在培育大脑 类器官类器官是由人类干细胞制成的小型活体结构。这些类器官的功能类似于人类大脑的简化版本。它们形成真正的神经连接并发送电信号。它们甚至表现出学习和记忆的迹象。

通过将类器官与人工智能系统连接起来，研究人员开始探索新的计算方法。最近的研究表明，类器官具有识别语音、检测模式和响应输入的能力。活体脑组织或有助于创建比传统机器学习和适应速度更快的人工智能模型。早期结果表明，基于类器官的系统可以提供一种更灵活、更节能的智能形式。

脑类器官和类器官智能的出现

脑类器官是在实验室中培育的小型三维活脑细胞簇。它们由诱导性多能干细胞 (iPSC) 发育而成。iPSC 是成体细胞，科学家将其重编程为类似于早期干细胞的状态。在特定生长因子和信号分子的帮助下，这些干细胞被引导分化为神经细胞。在 8 到 12 周内，这些细胞开始组织成类似于人类大脑早期区域（例如皮层和海马体）的结构。

为了培养这些类器官，研究人员使用生物反应器，这是一种可维持适当温度、营养和无菌条件的受控系统。随着类器官的成熟，它们开始形成层状排列的神经元。这些神经元开始通过发送被称为动作电位的电信号进行交流。这种活动可以通过微电极阵列检测，从而确认这些细胞正在形成类似于大脑中的功能网络。尽管类器官只有几毫米宽，但它们在受到刺激时会表现出突触形成、自发放电和基本记忆反应等行为。

现代成像工具，例如共聚焦显微镜和钙成像，帮助研究人员观察类器官对光脉冲或电信号的反应。这些反应表明类器官并非静止的；相反，它们会根据输入调整神经活动。这种被称为神经可塑性的特性是学习的基本形式，也是生物系统的关键优势之一。

这些能力导致了一个新领域的发展，称为 类器官智能（OI）类器官人工智能 (OI) 的理念是利用活体脑组织与数字系统相结合，执行学习和计算任务。与使用固定电路和预训练模型的传统人工智能不同，类器官可以进行内部变化，并随着时间的推移持续学习。它们也更节能，因此所需的功耗远低于硅芯片。

研究人员目前正在设计类器官通过电信号或光信号接收输入的系统。通过研究类器官的反应方式，科学家可以绘制输入和输出之间的模式。这使得他们能够测试类器官是否能够识别信号、解决问题或存储信息。 印第安纳大学布卢明顿分校，使用这种方法训练类器官识别语音命令。短短几天内，该系统的准确率就从 51% 提升至 78%。如此快速的提升表明，类器官能够以传统模型难以实现的方式促进自适应学习。

活细胞在计算领域的应用尚处于早期阶段，但这些成果令人充满希望。类器官的天然学习能力、可塑性结构和能源效率使其成为未来人工智能系统一个激动人心的新平台。

类器官智能的最新进展

过去几年，研究人员开展了一系列实验，旨在探究类器官在连接到数字系统时如何执行特定任务。主要目标是确定活体神经组织能否超越生物模拟并参与实时计算。朝着这一方向迈出的重要一步来自 Brainoware项目 该研究利用类器官处理语音输入并解决基础数学问题。结果表明，随着反复互动，类器官开始产生更稳定、更易识别的神经模式，并与预期结果相符。这表明它们并非仅仅做出反应，而是根据反馈逐渐调整内部活动。

另一项重大进展来自 Cortical 实验室。他们的团队设计了一个装置，用于训练类器官玩电子游戏 Pong。代表球位置的输入信号被发送到类器官，计算机系统读取其神经活动，并将信号转化为球拍运动。经过几次训练，类器官的正确反应能力显著提高。这种性能提升凸显了活体神经系统通过强化和互动随时间推移不断改进的潜力。

这些结果为如何在实际计算环境中应用生物系统提供了新的见解。类器官能够适应外部输入并表现出可衡量的改进，展现出一种在非生物系统中难以复制的生物学习形式。这些实验为开发响应更快、更灵活的人工智能系统奠定了基础，这些系统不仅能从数据中学习，还能从交互中学习。

类器官如何推动机器学习并实现混合智能

脑类器官正在帮助研究人员了解学习和记忆在生物系统中的运作方式。这些类似大脑的小型结构展现出自然行为，包括神经脉冲、可塑性和基本的记忆形成。科学家们正在利用这些行为来改进机器学习模型。

一个例子是 脉冲神经网络（SNN）这些模型的设计工作方式类似于真实的大脑回路。它们会随着时间的推移处理数据，而不是一次性处理所有数据。与传统的人工神经网络相比，这种事件驱动的方法可以提高能源效率。最近的一项研究表明，基于SNN的系统，尤其是在神经形态硬件上部署时，可以显著降低能耗。例如， 先进的SNN对象检测框架 与传统型号相比，能耗降低了 82.9%。

类器官研究如今正展现出其在现实世界中的益处。在医疗保健领域，源自患者的脑类器官正在帮助科学家研究罕见的神经系统疾病，例如UBA5相关脑病。最近，一项在 圣裘德儿童研究医院 利用皮质类器官识别与早期癫痫发作相关的发育问题和不规则脑信号。虽然目前还无法提前几天预测癫痫发作，但这无疑朝着早期诊断和个性化治疗迈出了重要的一步。

In 自然语言处理 在机器人领域，受类器官启发的模型仍处于早期阶段。然而，最近的实验表明，实验室培育的微型大脑可以利用人工智能系统的反馈进行学习和调整。这为理解基于情境的学习并增强实时决策能力提供了新的方法。

类器官正在助力开发混合智能系统。这些系统将活体脑细胞与人工智能模型连接起来。在这样的装置中，人工智能向脑类器官发送信号。脑类器官以神经活动做出反应，这些神经活动被记录下来并用于改进人工智能。这形成了一个人工智能和脑类器官共同学习的循环。

尽管仍处于早期阶段，但 FinalSpark 和 Cortical Labs 等团队的研究成果已展现出良好的前景。他们的研究表明，将生物学习与基于机器的系统相结合，可以在模式识别、语音理解和自适应决策等任务中取得更佳效果。这预示着未来，活体脑细胞和人工智能将携手解决医疗保健、机器人技术和计算领域的复杂问题。

社会影响、伦理问题和未来展望

类器官智能正在从实验室研究转向潜在的实际应用。其显著优势之一是能源效率。这些系统所需的功率远低于传统的人工智能模型。这可以减少数据中心和机器学习对环境的影响。

在医疗保健领域，脑类器官正在帮助医生和研究人员更深入地研究疾病。它们可用于测试药物并了解特定脑部疾病的发展机制。这有望带来更加个性化的治疗方案。然而，随着类器官的日益先进，伦理问题也随之出现。一些类器官表现出类似大脑的活动。这引发了人们对知情同意、隐私及其潜在的道德地位的担忧。

此外，还存在技术问题。类器官在不同的实验室中表现并不一致。它们的培养颇具挑战性，需要清洁的环境和训练有素的工作人员。这使得大规模使用它们成本高昂且复杂。

世界卫生组织、美国国立卫生研究院和欧盟等一些组织正在制定指导此类研究的政策。这些政策包括关于捐赠者权利、数据保护和研究透明度的规则。但目前仍未达成全球协议，尤其是在潜在的双重用途风险方面，例如将类器官用于军事或监视目的。

尽管存在这些担忧，但人们对这一领域的兴趣日益浓厚。研究实验室正在探索如何将类器官与神经形态或量子计算系统整合。到2030年，将活细胞与人工智能相结合的混合模型或将应用于机器人、医疗保健和人机交互等领域。

底线

类器官智能是一个蓬勃发展的领域，它以新的方式将生物学与计算技术相结合。尽管仍处于实验阶段，但它已经帮助研究人员理解脑部疾病、测试药物，并探索节能的数字人工智能替代方案。这些生命系统能够适应、学习并响应反馈，让我们得以一窥智能机器的未来。

然而，它们的使用也带来了重大的伦理和技术挑战，必须通过明确的政策和国际合作来应对。随着研究的进展，基于类器官的模型或许能够支持更加个性化的医疗、更智能的机器以及更深入的人机交互。在精心的开发和监督下，类器官智能或许能够引领人工智能的下一阶段朝着更可持续、以人为本的方向发展。