活體腦細胞做成16核晶片，用Python就能編程，9個機構進行實驗36所大學排隊
衡宇
https://www.qbitai.com/2024/06/148772.html
功耗比CPU低100萬倍
首個「腦PU」來了！由「16核心」類人腦器官（human brain organoids）組成。
這項研究來自瑞士生物計算新創公司FinalSpark，他們宣稱：
這種生物處理器（bioprocessor）的功耗比傳統數位處理器低100萬倍。
這些類腦器官是“活的”，已經做到能在系統中存活100天。
基於生物處理器，他們也開發了類似雲端運算平台的Neuroplatform，已向九家機構提供
遠端存取權限，另外還有36家大學課題組提出存取申請。
目前他們給教育機構的定價是：每位使用者每月500美元。
在FinalSpark發表的相關論文裡，也特別cue了一個大模型：
訓練一個GPT-3，大約需要10Gwh，大約是一個歐洲公民一年所耗能的6000倍。
推理以LLaMa 65B為參考，每天僅用於文本生成就要消耗4500億-6000億焦耳的能量。
隨著AI模型參數指數級成長，AI應用覆蓋率也越來越廣，能耗問題也越來越突出，靠GPU
算力能持續下去嗎？
事實上，大自然早已給出了最優雅的解決方案。
人腦約有860億個活動的神經元，卻只消耗約20W的功率，相當於一塊英偉達RTX4090顯示
卡的4.4%。
換句話說，未來要想讓大家實現“AI自由”，探索更節能計算範式非常重要，而且有緊迫
性。
那麼，這次的生物處理器新研究，帶來哪些值得關注的成果？
「濕件」架構，用Python編程
這種生物運算的架構設想其實由來已久，被稱為「濕件」（wetware）：是硬體、軟體和
生物學的混合體。
Neuroplatform提供的主要創新，是透過四個多電極陣列 (MEA) 來容納活體組織類器官，
即腦組織的3D細胞團。
這些類腦器官含有成熟的神經元、星狀細胞等多種細胞類型，具備一定的自發性放電和可
塑性。
每個MEA擁有四個類器官，透過用於刺激和記錄的八個電極連接。資料透過數位-類比轉換
器（Intan RHS 32控制器）來回傳輸，取樣頻率為30kHz，解析度為16位元。
到Neuroplatform平台這一層，還整合了精密的微流控裝置、紫外光刺激模組、即時影像
監測等模組，以及提供友善的Python程式設計接口，成為一個完整的類腦計算實驗平台。
然而，要實現使用活體生物處理器進行計算，不僅需要開發出相關係統，還需要精確地與
神經元群建立電連接，並找到一套不同於機器學習反向傳播的「生物學習演算法」。
基於Neuroplatform，研究者進行了一系列初步實驗。
例如他們發現，高頻電刺激能誘導活動中心(Center of activity)在類腦器官表面發生遷
移。這顯示外在輸入能在一定程度上重塑內在的神經環路。
又例如，多巴胺等神經傳導物質的“光釋放”，能透過閉環回饋增強特定刺激下的放電反
應。暗示類腦組織或許能透過類似「操作性條件反射「的機制習得新的輸入-輸出映射。
論文中展示了這項實驗相關的Python程式碼，只用13行就能搞定。
Hinton、Friston兩大牛都在搞
瑞士FinalSpark也不是唯一一家探索類腦組織生物計算的公司。
量子位之前也介紹過，澳洲Cortical Labs的“盤中之腦”，在像《駭客任務》一般的虛
擬環境中學會打乒乓球電子遊戲。
去年，Cortical Labs獲得李嘉誠旗下維港投資領投的一輪融資，總共籌集1,000萬美元。
與FinalSpark目前專注於教育研究領域不同，Cortical Labs已經有了商業合作夥伴：
VERSES AI，將利用生物計算系統開發新穎演算法。
Cortical Labs背後支持者包括著名神經科學家Karl Friston，該系統根據他頗具爭議的
自由能原理（Free Energy Principle）設計。
Friston曾與AI教父Hinton在英國倫敦大學學院與共事，兩人是多年好友，他曾透露是
Hinton讓他相信「大腦是一種貝葉斯機器」。
有趣的是，而Hinton的一個最新研究方向可朽計算（Mortal Computing）也是參考人腦運
作方式。
但Hinton更多的是從理論角度思考這個問題，並未把實現途徑限制在使用生物細胞。
除這個方向之外，Hinton在最近的訪談中也透露他支持“大模型不止是預測下一個token
”，也認同OpenAI前首席科學家Ilya Sutskever的“壓縮即智能”觀點。
你認為基於GPU的AI計算是可持續的麼？生物計算最終能不能成為新的計算範式？歡
迎在評論區聊聊。
論文地址：
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2024.1376042/full
參考連結：
[1]https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/worlds-first-bioprocessor-uses-16-human-brain-organoids-for-a-million-times-less-power-
consumption-than-a-digital-chip
[2]https://www.forbes.com/sites/zinnialee/2023/04/19/billionaire-li-ka-shing-backs-biocomputing-startup-that-takes-
on-ai-with-lab-grown-brain-cells
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