近年來，科學(xué)家一直在探索一種介于生物與計(jì)算機(jī)之間的全新技術(shù)路徑：用活體神經(jīng)元構(gòu)建“生物計(jì)算機(jī)”。最近，一項(xiàng)引人注目的實(shí)驗(yàn)讓這一領(lǐng)域再次成為焦點(diǎn)——實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)的人類神經(jīng)元學(xué)會了操作第一人稱射擊游戲《毀滅戰(zhàn)士》（DOOM）。雖然這些神經(jīng)元距離真正的人類玩家水平仍相去甚遠(yuǎn)，但研究人員認(rèn)為，這標(biāo)志著生物計(jì)算正在從概念驗(yàn)證逐漸邁向?qū)嶋H應(yīng)用。

這一研究主要由澳大利亞公司Cortical Labs推動。早在2021年，團(tuán)隊(duì)就展示了一種名為DishBrain的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)：研究人員在微電極陣列上培養(yǎng)了約80萬個(gè)人類神經(jīng)元。這種陣列既能向神經(jīng)元發(fā)送電信號，也能記錄它們的活動。通過這種雙向接口，神經(jīng)元能夠接收來自游戲的“感官信息”，并以電信號形式輸出“行動指令”。

Cortical Labs開發(fā)的DishBrain系統(tǒng)（上）； 通過DishBrain，人工培養(yǎng)的神經(jīng)元能夠玩經(jīng)典游戲《乓》（下）。

Cortical Labs

在當(dāng)時(shí)的實(shí)驗(yàn)中，神經(jīng)元被訓(xùn)練玩經(jīng)典游戲《乓》（Pong）。系統(tǒng)會將屏幕上球的位置轉(zhuǎn)化為不同的電刺激信號，例如球向上移動時(shí)刺激陣列上方區(qū)域，向下移動則刺激下方區(qū)域。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在不斷接收反饋后逐漸形成活動模式，這些模式會被解釋為控制球拍移動的指令。經(jīng)過長時(shí)間訓(xùn)練，這些神經(jīng)元能夠在一定程度上成功擊回球。

這一成果已經(jīng)足夠驚人，但它仍然屬于一個(gè)相對簡單的輸入—輸出系統(tǒng)?！杜摇肥嵌S游戲，規(guī)則非常直接：球的位置幾乎可以線性映射為球拍移動方向。對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，這是一種較容易建立映射關(guān)系的環(huán)境。

然而，研究團(tuán)隊(duì)很快意識到，如果生物計(jì)算機(jī)真的有潛在價(jià)值，它必須能夠處理更加復(fù)雜的情境。于是他們將目標(biāo)升級為一款技術(shù)圈常用來測試設(shè)備性能的經(jīng)典游戲：《毀滅戰(zhàn)士》。

《毀滅戰(zhàn)士》與《乓》完全不同。它是一個(gè)三維（準(zhǔn)確說是2.5D）環(huán)境，包含復(fù)雜空間、敵人、武器、移動和攻擊等多種行為。玩家需要在不斷變化的視覺場景中做出實(shí)時(shí)決策。這種環(huán)境更接近現(xiàn)實(shí)世界中的感知與行動循環(huán)。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，Cortical Labs開發(fā)了新一代神經(jīng)計(jì)算平臺CL1。與早期系統(tǒng)相比，CL1最大的變化在于其軟件接口：研究人員將系統(tǒng)開放為可以通過Python編程的接口，使開發(fā)者能夠更容易地控制神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。

Cortical Labs推出的CL1平臺

Estes, Z., Felker, S. Confidence Mediates the Sex Difference in Mental Rotation Performance. Arch Sex Behav 41, 557–570 (2012).

這一改變極大降低了實(shí)驗(yàn)門檻。一個(gè)名叫Sean Cole的獨(dú)立開發(fā)者——此前幾乎沒有生物計(jì)算經(jīng)驗(yàn)——僅用了大約一周時(shí)間，就成功讓神經(jīng)元系統(tǒng)運(yùn)行《毀滅戰(zhàn)士》的開源版本Freedoom。

關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于：這些神經(jīng)元沒有眼睛，也無法真正“看到”屏幕。研究人員必須將視覺信息轉(zhuǎn)換為電信號模式。例如，當(dāng)游戲畫面左側(cè)出現(xiàn)敵人時(shí)，陣列左側(cè)的電極會刺激對應(yīng)區(qū)域的神經(jīng)元，模擬一種“感官輸入”。神經(jīng)元對刺激作出反應(yīng)，產(chǎn)生不同的放電模式。系統(tǒng)再將這些放電模式解讀為行動指令，比如移動、旋轉(zhuǎn)或開槍。

實(shí)驗(yàn)中使用的神經(jīng)元數(shù)量約為20多萬，遠(yuǎn)低于人腦約860億個(gè)神經(jīng)元的規(guī)模。但即便如此，這些神經(jīng)元仍然能夠表現(xiàn)出某種適應(yīng)性行為。它們可以尋找敵人、射擊、轉(zhuǎn)向，盡管經(jīng)?！八劳觥?，但研究人員觀察到神經(jīng)元的活動模式會隨著反饋逐漸改變，顯示出學(xué)習(xí)的跡象。

Cortical Labs展示人類神經(jīng)元在CL1平臺玩《毀滅戰(zhàn)士》

https://www.youtube.com/watch?v=yRV8fSw6HaE

Cortical Labs的科學(xué)家Brett Kagan將這一成果描述為一個(gè)重要里程碑，因?yàn)樗故玖松锷窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)目標(biāo)導(dǎo)向?qū)W習(xí)。換句話說，這些神經(jīng)元并不是簡單地被動響應(yīng)刺激，而是在不斷調(diào)整自身活動模式，以更好地適應(yīng)環(huán)境。

盡管如此，研究人員也強(qiáng)調(diào)，目前的系統(tǒng)與真正的大腦仍然存在巨大差距。首先，這些神經(jīng)元并不具備意識，也不知道自己正在“玩游戲”。它們只是對電刺激做出反應(yīng)。其次，科學(xué)家仍然不完全理解神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是如何在這種環(huán)境中形成行為策略的。

英國曼徹斯特大學(xué)計(jì)算機(jī)工程師Steve Furber指出，雖然讓神經(jīng)元玩《毀滅戰(zhàn)士》是一項(xiàng)顯著進(jìn)展，但我們?nèi)匀徊恢郎窠?jīng)元是如何“理解任務(wù)”的。沒有視覺系統(tǒng)，也沒有真正的身體，這些細(xì)胞究竟如何從電刺激中提取信息并形成行為模式，仍然是一個(gè)重要的科學(xué)問題。

不過，從技術(shù)發(fā)展的角度來看，這種能力本身已經(jīng)具有潛在意義。英國西英格蘭大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家Andrew Adamatzky認(rèn)為，《毀滅戰(zhàn)士》實(shí)驗(yàn)展示了生物神經(jīng)系統(tǒng)能夠處理復(fù)雜、不確定、實(shí)時(shí)變化的環(huán)境，這正是未來生物計(jì)算機(jī)必須面對的挑戰(zhàn)。

另一些研究者則把這類實(shí)驗(yàn)看作機(jī)器人控制技術(shù)的前奏。雷丁大學(xué)神經(jīng)科學(xué)家Yoshikatsu Hayashi指出，讓神經(jīng)元在虛擬環(huán)境中控制游戲角色，其實(shí)與未來控制機(jī)器人手臂的任務(wù)類似。例如，一個(gè)生物計(jì)算機(jī)可能通過觸覺信號學(xué)習(xí)如何抓取物體。

除了控制機(jī)器人，這種技術(shù)還可能帶來另一項(xiàng)優(yōu)勢：能耗效率?，F(xiàn)代人工智能模型通常依賴巨大的計(jì)算資源和能源消耗，而神經(jīng)元本身是一種高度高效的信息處理系統(tǒng)。理論上，生物計(jì)算機(jī)可能在某些任務(wù)上比傳統(tǒng)硅芯片更節(jié)能。

不過，這一領(lǐng)域的發(fā)展也引發(fā)了一些倫理討論。隨著實(shí)驗(yàn)規(guī)模擴(kuò)大，人們可能會開始擔(dān)心實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)神經(jīng)元的地位問題。例如，如果未來培養(yǎng)出更復(fù)雜的神經(jīng)組織，它們是否會具有某種形式的意識？是否需要新的倫理規(guī)范？

目前來看，這些擔(dān)憂還停留在理論層面。研究人員強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前實(shí)驗(yàn)使用的神經(jīng)元只是簡單的細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)，沒有意識或自我體驗(yàn)。它們更像是一種特殊材料，一種能夠處理信息的生物基底。

即便如此，從《乓》到《毀滅戰(zhàn)士》的跨越仍然具有象征意義。在科技圈有一句著名的玩笑：“任何設(shè)備最終都會有人問——它能不能運(yùn)行《毀滅戰(zhàn)士》？”幾十年來，人們已經(jīng)讓這款游戲在各種設(shè)備上運(yùn)行，從計(jì)算器到拖拉機(jī)，再到ATM機(jī)。

如今，這個(gè)名單上又多了一種設(shè)備——由活體人類神經(jīng)元驅(qū)動的生物計(jì)算機(jī)。

參考來源

• Kagan, B. J., Kitchen, A. C., Tran, N. T., Habibollahi, F., Khajehnejad, M., Parker, B. J., Bhat, A., Rollo, B., Razi, A., & Friston, K. J. (2022). In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world. Neuron, 110(23), 3952-3969.e8.

• https://www.newscientist.com/article/2517389-human-brain-cells-on-a-chip-learned-to-play-doom-in-a-week

• https://www.popsci.com/technology/human-brain-cell-computer-plays-doom/

• https://corticallabs.com/

• https://www.youtube.com/watch?v=yRV8fSw6HaE