由真實人腦細胞構建的“迷你大腦”和微電極組成的 AI 系統(tǒng)，已經能夠進行語音識別 ——
從數(shù)百個聲音片段中準確認出某個特定人的聲音的那種。
最近，一項頗為前沿的類腦研究登上了 Nature 子刊。
這個特別的 AI 系統(tǒng)甚至可以進行無監(jiān)督學習：
研究人員只是一遍遍播放音頻片段，不提供任何形式的反饋來告訴系統(tǒng)答對還是錯。
最終，該系統(tǒng)在兩天的訓練之后，準確率直接從最初的 51% 升到了 78%。
這，究竟是怎么實現(xiàn)的？
類器官神經網(wǎng)絡來了
發(fā)明該系統(tǒng)的主要目的，是解決硅芯片的高能耗等問題。
一般來說，這個問題的解題思路都是靠類腦計算。
但這種思想下設計的“傳統(tǒng)”類腦芯片大多數(shù)都是直接基于數(shù)字電子原理，完全模仿大腦功能的能力著實有限。
在此，該研究直接用上了一個叫做“類器官”的東西：
它指的是能夠在實驗室中利用人的干細胞培養(yǎng)出的微型器官，包含其代表器官的一些關鍵特性。
具體而言，研究人員將活體腦細胞組成的腦類器官（形狀類似小團球）和高密度微電極陣列進行連接，構建出一個叫做“Brainoware”的系統(tǒng)。
微電極在 Brainoware 中的作用一是向類器官發(fā)送電信號，達到傳送信息到“腦”中的目的；二是檢測大腦神經細胞的放電響應，然后交給外部設備進行讀取和解析。
這樣的系統(tǒng)可以表現(xiàn)出類似神經網(wǎng)絡的功能，并可以進行無監(jiān)督學習。
將它連接到特定硬件，就可以被訓練于語音識別。
具體任務中，研究人員將 8 個人說日語元音的 240 個音頻片段轉換為信號序列，然后發(fā)送給系統(tǒng)，讓它識別出某個人的聲音。
最開始，Brainoware 的準確度只有 30%-40%。
但經過兩天的訓練之后，它就可以 78% 的準確率識別出特定說話者。
作者在此強調，所謂的訓練只是重復音頻片段，不給予任何反饋，也就是所謂的無監(jiān)督學習。
不過，需要注意的是，目前 Brainoware 只能識別誰在講話，但聽不懂任何講話內容。
而在該實驗之后，研究人員試著用一種藥物來阻斷腦類器官中神經細胞之間形成新的連接。
結果發(fā)現(xiàn)，這樣操作之后，系統(tǒng)的準確率就不會有任何改善了。
作者解釋，這說明 Brainoware 的學習能力取決于神經可塑性。
未來的計算機會是由大腦組成的嗎？
今年三月份，該團隊其實就是已經用該系統(tǒng)來嘗試預測 Hénon 圖了（數(shù)學領域中一種可表現(xiàn)出混沌行為的動力系統(tǒng)）。
結果 Brainoware 也是在無監(jiān)督學習了 4 天之后（每天代表一個訓練周期），被發(fā)現(xiàn)它能夠比沒有長短期記憶單元的人工神經網(wǎng)絡預測得更準。
相比之下，后者可是經過了至少 50 個訓練周期。
而再往前一點，澳大利亞一家科研團隊則試圖教“盤中大腦”打乒乓球游戲，結果它 5 分鐘內就學會了，速度比 AI 還快 17 倍。
那么未來，計算機會由大腦組成嗎？
還不好說。
如本文作者介紹，他們這個研究目前屬于概念驗證，后面還有很多問題要解決：
例如，Brainoware 系統(tǒng)的性能還能提高，但最重要的問題是類器官只能存活一到兩個月。
并且，Brainoware 本身雖然不需要太多功耗，但維持它運轉的外部設備的功耗水平并不低。
諸如一系列等等問題。
總的來說，有科學家預測，真正的通用生物計算系統(tǒng)可能需要幾十年的時間才能創(chuàng)建。
但不管怎么樣，它的研究對我們進一步理解人腦的學習奧秘等問題都有幫助。
參考鏈接：
[1]https://www.nature.com/articles/s41928-023-01069-w
[2]https://www.newscientist.com/article/2407768-ai-made-from-living-human-brain-cells-performs-speech-recognition/
[3]https://www.genengnews.com/topics/artificial-intelligence/brainoware-organoid-neural-networks-inspire-brain-ai-hardware/
本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：豐色
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