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AI之后,OI要来了?研究者:人脑比机器更擅长学习,但存在伦理问题

据报道,美国约翰·霍普金斯大学一个研究团队日前在《科学前沿》杂志上发布了一项“类器官智能”(OI)计划,即通过人类脑细胞驱动计算机,开发一种“生物计算机”,并创造出更快、更高效、更强大的计算机。

研究小组负责人、约翰·霍普金斯大学环境健康科学教授托马斯·哈东(Thomas Hartung)认为,计算机和人工智能正在触及“天花板”,其中硬件方面的限制可以通过“类器官”克服。实际上,“类器官”并不是真正的器官,其属于三维(3D)细胞培养物,具备器官的一些关键特性,可以理解为器官的“简化版本”。

AI之后,OI要来了?研究者:人脑比机器更擅长学习,但存在伦理问题

↑托马斯·哈东拿着一组装有“类器官”的培养皿

根据OI计划,人脑“类器官”将会连接传感器和输出设备,再让机器进行大数据训练。按照哈东的说法,通过“类器官”将提高计算机效率,或能突破人类现在的技术限制。据悉,研究人员正在开发与“类器官”交流的技术,即如何向其传递信息并破解它们的“想法”。报道称,哈东的实验室现在已经开发出了一种接口,“是一个灵活的外壳,上面密布着极小的电极,既能接收‘类器官’传来的信号,也能向其传输信号”。

人脑学习效率要比机器高得多

据悉,每个“类器官”包含约50000个细胞,约相当于一只果蝇的神经系统大小,这些细胞可以形成脑细胞,并最终形成具有功能性神经元和其他特征的“类器官”,能具有保持记忆和持续学习等基本功能。由于“类器官”具备器官的一些关键特性,科学家们可以以此代替人体或动物进行药物、医学等实验。不过在哈东及其研究团队看来,“类器官”的作用远不止于此,“人脑更擅长学习”。

据悉,人脑处理和存储信息的能力非常强。有数据显示,人类大脑的储存量为约为2500TB(1TB=1024GB)。“人类大脑在处理简单信息,如算术等方面,比机器慢。但在处理复杂问题方面,则远远强过机器,且能耗也低得多。因为大脑能更好处理不确定数据。”其发布在杂志上的文章指出,相对于机器而言,人类在执行部分任务时,效率可能比机器高出100万倍。

另一方面,相较于机器,人脑更擅长通过学习来解决问题。比如,人类通过10个样本,就能学会辨别“相同与不同”,而在2011年时,机器人“学习”了100万个样本也没有学会。在更为复杂的围棋项目中,AlphaGo是通过下了16万盘棋的训练后,才首次击败人类职业选手的。这表明,人脑在学习复杂活动时的效率要比机器高得多。

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↑脑“类器官”细胞染色图片

计划很“科幻”,但存在种种障碍

但剑桥分子生物学实验室研究脑器官的研究员玛德琳·兰卡斯特(Madeline Lancaster)对该计划持怀疑态度。她说:“这的确听上去很科幻也很吸引人,但当下科学还没有发展到那个地步,前方还有巨大的障碍。”伦敦大学学院的神经科学教授卡尔·弗里斯顿(Karl Friston)则表示,这绝对是一个值得追求的想法。他说:“前面将有许多问题,但整体方向可能是革命性的。”

分析认为,OI可能需要发展数十年的时间才能支持“生物计算机”,但其具备很大的潜力。哈东也承认,自己期待能制成一个基于合成生物学的智能系统,但将OI发展成一项商业技术,可能还需要几十年的时间。他还补充称,除了时间,资金支持也是很重要的。“如果在这几十年的时间里,我们没有资金支持相关研究,这项计划也将变得很难实现。”

除了技术、时间和金钱问题,伦理问题也是该研究团队当下要考虑的,比如若脑“类器官”驱动的计算机将能学习、记忆、与周围环境互动等,其甚至可能生成基本意识。据哈东介绍,由科学家、伦理学家以及公众组成的团队将持续评估研究所要面对的伦理问题。

红星新闻记者 黎谨睿

编辑 何先锋 责任编辑 魏孔明

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原文地址《 AI之后,OI要来了?研究者:人脑比机器更擅长学习,但存在伦理问题》发布于2023-3-6
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