一加Ace2 Pro官宣：普及16G內存 引領24G
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在《黑鏡》新一季的首集《普通人》里，女主在意外腦死亡后，男主給其接入了“云端大腦”服務，她的部分大腦被切除，換成芯片連接至云端，一個月給軟件公司支付幾百美金的“訂閱費”，以維持“意識在線”。
這可能是《硅谷》之后，對于科技巨頭辛辣的諷刺了。
然而僅在《黑鏡》播出兩個月后，現實中已悄然浮現類似技術的雛形。
一家名為Cortical Labs的澳大利亞初創公司，宣布全球首款商業化生物計算平臺——CL1正式發售。
CL1不是一臺普通的電腦，它內部擁有80萬個活體人類神經元，通過精密的電子接口與傳統硅芯片連接，構成一種“混合智能”。它不僅能處理信息，還能自主學習、適應環境，表現出某種程度上的“類意識”特征。
是的，你沒聽錯：
這是一個“活著”的計算機。
理論神經科學家Carl Friston說：“從某種角度來看，CL1可以被視為首款商業化的仿生計算機，是使用真實神經元的終極類腦計算機。”
當人們還在擔心作為碳基生物，比不上AI這樣的硅基對手時，CL1這種“硅碳融合”的思路，會成為馬斯克所想的“人+AI”成為超人的路徑嗎？
一、當硅遇上細胞
生物計算并非新概念。過去幾十年，科學家們曾設想用DNA、蛋白質甚至細胞作為計算媒介。但CL1是目前為止，第一臺真正將人類神經細胞應用于商業用途的生物計算平臺。
想象一下，80萬個活體人類神經元被小心翼翼地漂浮在一個定制的硅芯片之上。每當外部系統發出電信號，這些神經元會在亞毫秒級別做出反應，就像人類的接收信息、作出反應一樣自然、迅速和隨機。
這就是CL1的技術核心：不是讓芯片模仿大腦，而是干脆直接把部分“大腦”接入芯片，用硅芯片結合人類活體神經元，創造出一種既能像人類大腦一樣學習，又能像計算機一樣高效處理信息的混合智能系統。
CL1從外觀上看更像是一個高科技培養皿，而非傳統意義上的計算機。它的內部結構由三部分組成：
一個標準機架計算節點；
一個支持電生理信號記錄與刺激的微電極陣列系統（MEA）；
以及重要也“有生命感”的組件：溫控培養單元。
MEA是打通“人腦”和“機腦”之間的橋梁，它能讓電信號在硅芯片與神經元之間自由流動，同時記錄它們的活動模式。
溫控培養單元則是保證CL1“活著”的關鍵。每臺CL1包含80萬個實驗室培養的人類神經元，這些神經元取自于成年捐贈者的皮膚或血液樣本，溫控培養單元可以為其提供營養、控制溫度、過濾廢物并維持液體平衡，確保這些神經元存活長達六個月。
而這80萬個神經元，也并不只是被動地響應信號，它們具備一定程度的自主性和可塑性，會對反饋做出動態響應。
2022年發表在《Neuron》期刊的一項研究顯示，Cortical Labs的早期系統DishBrain就曾通過訓練，讓這些神經元學會玩《Pong》（早的電子游戲《乒》）。
當游戲開始時，神經元并不知道規則，但通過連續反饋“擊中”或“失誤”時給予不同電信號，它們很快就學會了如何控制球拍來應對變化的球速。開發者事先并未對其進行任何編程，而神經元可以調整自己的行為以達到目標，這就是神經科學中的“小意識系統”，也是真正意義上的類學習行為。
甚至在某些場景中，CL1的學習效率甚至超過了深度強化學習算法，因為CL1的神經元能夠實時生長、重組和學習，有著和生物大腦相似的動態調整特性。
你可以想象，它們不只是神經組織，而是一種可塑性極高的“活體算法”。
而且神經元結合硅芯片，能讓CL1具備數字和生物兩個領域的優勢：生物大腦的適應性和“泛化能力”（即從有限經驗中提取規律，并將其應用到新情境的能力），結合數字系統的可觀測、可控、可編程。
Cortical Labs為此提供了一整套軟件開發工具包（SDK），讓用戶通過編程與神經元進行交互，這也就讓CL1成為世界上第一個“可寫代碼的生物計算機”。
程序員寫的代碼不再只是在硅芯片上跑，還在活體神經元上運行。
所以CL1的“智能”與任何傳統硬件系統都不一樣，它既不如人腦復雜，也遠比硅芯片靈活，但它代表了我們對智能的另一種想象形式：Friston稱其為“生物模擬計算機的終極形式”。
神經元和硅芯片結合的方式｜圖源：Cortical Labs
不同于傳統計算機，CL1不依賴數字邏輯電路，而是通過訓練神經元以執行任務，所以功耗極低，運行效率極高。
據報道，一整機架的CL1裝置，總功耗僅為850到1000瓦，相比之下，哪怕是訓練一個中等規模的神經網絡模型，如GPT或圖像識別網絡，所需的GPU集群往往消耗數千瓦到上萬瓦電力，而且必須保持冷卻以避免熱量過載。
能效比的關鍵也在神經元，一個神經元每次放電所需的能量極小，成年人類大腦整體的功耗也不過20瓦左右，卻能完成遠超超級計算機的數據處理、感知與決策任務。
雖然CL1目前無法像GPT-4那樣寫論文、編程或講笑話，但在特定任務（如感知決策、神經反饋模擬）上，它無需堆砌算力即可展現智能潛力。
更可怕的是，CL1可能還會“進化”。
二、誰會買一塊“活的計算機”？
哪怕現在的CL1的紙面性能看上去還不夠“硬核”，完全無法正面對抗同價位的NVIDIA H100，但它有生物的自然可擴展性，Cortical Labs表示，從10萬到100萬個神經元，幾乎不增加太多成本，擴展到上億個神經元成本也依然可控。
而神經元越多，智能潛力越大，所以硅基計算靠燒電、堆卡提速，而CL1的性能增長則靠“養腦”。
首批115臺CL1將于今年夏天發貨，單價35000美元，若批量采購則降至20000美元/臺，目標客戶很明確：神經科學家、藥物研發公司、AI與類腦計算研究團隊。
不過Cortical Labs并不滿足于只把CL1賣給幾家頂級實驗室。
他們推出了“Wetware as a Service”（濕件即服務，簡稱WaaS）模式。其中Wetware“濕件”，即指人類或其他生物的大腦和神經系統。
在這個模式中，研究人員無需擁有CL1實體設備，只需遠程登錄Cortical Labs的平臺，便可實時訪問一臺活體神經元計算節點，可以調整刺激參數、收集數據、甚至進行遠程訓練。每臺CL1每周租金300美元。
這就有點《黑鏡》照進現實的即視感了。
換言之，每周300美元，就能租到一個80萬可編程的活體人類神經元，這不是訂閱軟件或租服務器，而是租一種“活著的”生物智能，雖然CL1遠未達到人類意識的復雜性，但它的確是一種生命形式。
WaaS也把意識的構建模塊變成了一種可交易的商品，即每個神經元每天租金約0.00005美元。那這是否也意味著有朝一日，人類大腦中500-1000億個神經元也可以論價？
更大膽地說，WaaS是否有一天會演變成LaaS（Life as a Service）生命即服務呢？
要說人機結合，CL1肯定不是第一家，Neuralink都已經進入臨床測試階段了，兩者路徑完全不同，卻都站在了“碳基與硅基”的邊界線上。
但Neuralink是“把人接入計算機”，試圖延展人的計算能力，而CL1則是“把人類細胞轉化為計算”，想提取人的神經能力反哺機器系統。
在Neuralink的設想里，意識仍在腦中，只是外延和擴寫。而在CL1的邏輯中，意識的片段、學習能力、甚至可能的“感受”，已經成為可以商品化的功能模塊。
終，科技問題又變成了哲學問題：人類的大腦究竟能否被重塑、調用，乃至“商品化”呢？
又或許，哪天科技不再只是構造冰冷的智能，它開始學著如何活著，如何生存時，我們又該怎么辦？
但樂觀來看，這可能只是一條技術路徑，就像《三體》中的關一帆和程心，他們在電磁波速度被極大壓縮，計算能力幾乎歸零的黑域中，被迫用人腦手動進行天體力學運算，經過數十年才完成飛船的軌道調整，并終脫離黑域。
當傳統計算在物理極限前停滯不前，也許“養一塊大腦”，才是突破技術奇點的起點。
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