玩電子游戲需要多少個(gè)腦細(xì)胞？

聽到這句話，你的第一反應(yīng)肯定是：這是個(gè)腦筋急轉(zhuǎn)彎。

不，這個(gè)問(wèn)題有一個(gè)真正的答案。這都要?dú)w功于一個(gè)名為DishBrain的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

如果玩的是乒乓球，那么需要腦細(xì)胞的數(shù)量大約是80萬(wàn)個(gè)。

這不，80萬(wàn)個(gè)人腦細(xì)胞竟用了5分鐘學(xué)會(huì)了「打乒乓球」。

近日，來(lái)自澳大利亞研究團(tuán)隊(duì)將80萬(wàn)個(gè)人類和小鼠活腦細(xì)胞放入培養(yǎng)皿中，將其連接電極后，去玩經(jīng)典的街機(jī)游戲Pong。

科學(xué)家們將其稱為第一個(gè)有感知的「盤中大腦」（DishBrain）。

這項(xiàng)研究的目的就是為了創(chuàng)建出合成生物智能 （SBI），為未來(lái)神經(jīng)系統(tǒng)疾病研究提供更好的方法。

最新研究已于周三發(fā)表在Neuron雜志上。

論文地址：

https://www.cell.com/neuron/pdfExtended/S0896-6273(22)00806-6

「盤中大腦」5分鐘學(xué)會(huì)打游戲

我們知道，人類大腦有8600億個(gè)神經(jīng)元。通過(guò)突觸，能將神經(jīng)元電信號(hào)傳輸?shù)较乱粋€(gè)神經(jīng)元，

然而，人們并不認(rèn)為它們是信息處理器。

但神經(jīng)元是一個(gè)神奇的系統(tǒng)，它能以極低的能耗實(shí)時(shí)處理信息。

DishBrain由生長(zhǎng)在微電極陣列頂部的單層人類神經(jīng)元組成，而微電極陣列可以刺激這些腦細(xì)胞。

那么，這些「人腦細(xì)胞」從何而來(lái)？

腦細(xì)胞的獲取過(guò)程是否符合研究規(guī)范，可能是每個(gè)人最先關(guān)心的問(wèn)題。

DishBrain神經(jīng)細(xì)胞陣列在工作

其實(shí)，并非像你所想的那樣，直接從人類大腦中提取神經(jīng)元腦細(xì)胞，那樣就太不符合倫理了。

科學(xué)家提供了一種方案：用人類誘導(dǎo)的方式。

讓多能干細(xì)胞 (hiPSC) 分化為皮質(zhì)神經(jīng)元細(xì)胞，然后進(jìn)行培殖。同時(shí)，研究人員還采取了小鼠細(xì)胞進(jìn)行培植。

下圖為，小鼠和人類皮層細(xì)胞在培養(yǎng)皿中的區(qū)別（50μm）。

其中，藍(lán)色DAPI代表染色所有細(xì)胞，綠色NeuN顯示是神經(jīng)元，微管蛋白 (BIII) 標(biāo)記是軸突，MAP標(biāo)記的是樹突。

可以看到，小鼠皮層細(xì)胞（A) 可以在營(yíng)養(yǎng)豐富的培養(yǎng)基中生長(zhǎng)并維持?jǐn)?shù)月，并形成了復(fù)雜的形態(tài)，有大量的樹突和軸突連接。

而人類誘導(dǎo)多能干細(xì)胞 (hiPSC) 分化為單層活性異質(zhì)皮層神經(jīng)元之后，這些神經(jīng)元也能顯示出成熟的功能特性，并可以與作為支持的神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞形成密集的連接。

那么，細(xì)胞培養(yǎng)出來(lái)了，如何讓其打乒乓球呢？

顯然，我們需要一套精密的裝置。

裝置中央圓形的凹槽，便是放置腦細(xì)胞和電極的地方。

Cortical Labs的研究人員采用的是來(lái)自瑞士一家公司Maxwell Biosystems提供的MaxOne多電極陣列進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

MaxOne是一個(gè)高分辨率的電生理學(xué)平臺(tái)，26000個(gè)鉑金電極排列在8mm*8mm的面積上，最高分辨率可達(dá)220*120。

該系統(tǒng)基于互補(bǔ)的氧化物半導(dǎo)體(CMOS)技術(shù)，可以記錄多達(dá)1024個(gè)通道數(shù)和多達(dá)32個(gè)單元的刺激。

那神經(jīng)元如何主動(dòng)推理，從而完成游戲的呢？

為了教會(huì)DishBrain打乒乓球，研究小組讓這片神經(jīng)元去玩了單人乒乓球游戲。

研究人員利用電信號(hào)刺激電極陣列上的神經(jīng)元，并將其活動(dòng)狀態(tài)記錄下來(lái)。

其中，電信號(hào)發(fā)送不同陣列區(qū)域代表乒乓球的位置，盤子兩側(cè)的微電極會(huì)指示球是在球拍的左側(cè)還是右側(cè)，而信號(hào)頻率則反映了球的距離。

而在電極陣列的上半部分的神經(jīng)元，負(fù)責(zé)感知乒乓球的位置，下半部分的神經(jīng)元分左右兩塊，負(fù)責(zé)輸出乒乓球拍上下移動(dòng)的距離。

然后，DishBrain就可以產(chǎn)生電信號(hào)去移動(dòng)球拍接球了。

但是開始，它們的表現(xiàn)很差勁。

為了玩好游戲，神經(jīng)元需要反饋。因此團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種反饋軟件，可以在DishBrain錯(cuò)過(guò)球時(shí)通過(guò)電極對(duì)它們進(jìn)行批評(píng)。

為了優(yōu)化誤差，Cortical Labs團(tuán)隊(duì)主要使用了最小化變分自由能的預(yù)測(cè)編碼公式，又名卡爾曼濾波器。

這就使得系統(tǒng)在打乒乓球時(shí)得到了改進(jìn)，在短短五分鐘內(nèi)，DishBrian就學(xué)會(huì)根據(jù)球的位置來(lái)回移動(dòng)球拍了。

誒，好像DeepMind的AI也玩過(guò)這個(gè)游戲？沒(méi)錯(cuò)，2013年，DeepMind首次通過(guò)Atari游戲演示了其人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的性能。

目前，DishBrain打游戲的效果還是不如DeepMind自家發(fā)展了這么多年的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。但是AI玩這個(gè)得90分鐘才學(xué)得會(huì)，而這層腦細(xì)胞可是僅僅用了5分鐘就玩得有模有樣了。

這樣一來(lái)，利用活體大腦神經(jīng)元的計(jì)算能力來(lái)創(chuàng)造合成生物智能 （SBI）也就完成了。

有趣的的是，未來(lái)研究人員表示還要測(cè)試酒精，以及毒品對(duì)DishBrain玩乒乓球游戲能力的影響。

Cortical Labs實(shí)驗(yàn)室Brett Kagan博士稱，

我們正在嘗試用乙醇創(chuàng)建一個(gè)劑量反應(yīng)曲線——基本上就是讓這些神經(jīng)元細(xì)胞「喝醉」，看看它們是否像人們喝酒時(shí)那樣玩得更差。

計(jì)算機(jī)可以模仿人腦了？

在目前，DishBrain在打乒乓球時(shí)采用的策略還是緩慢而片面的，讓它們贏得電子競(jìng)技冠軍，聽起來(lái)也相當(dāng)遙遠(yuǎn)，但是這些研究反映了活體組織與硅技術(shù)融合的潛力。

這是第一個(gè)證明了神經(jīng)元會(huì)調(diào)整自己的活動(dòng)，以完成特定任務(wù)的合成生物智能實(shí)驗(yàn)。并且，如果提供它們反饋，它們還能學(xué)會(huì)更好地執(zhí)行任務(wù)。

這項(xiàng)研究在疾病建模，發(fā)現(xiàn)藥物，理解大腦如何工作、智力如何產(chǎn)生，研究藥物如何影響大腦的活動(dòng)等方面，都具有巨大的潛力。

DishBrain的開發(fā)者、澳大利亞生物技術(shù)初創(chuàng)公司Cortical Labs的神經(jīng)科學(xué)家Brett Kagan說(shuō)： 「我們已經(jīng)證明，我們可以與活的生物神經(jīng)元相互作用，使得它們改變自己的活動(dòng)，從而產(chǎn)生類似于智能的東西?！?/p>

「這是理解智力的一個(gè)新方向，」Kagan說(shuō)?！杆粌H告訴我們，作為人類意味著什么，還讓我們明白，在現(xiàn)在這個(gè)不斷變化的世界中，什么是『活著』，什么是『聰明』，什么是『處理信息』、『有感知能力』?！?/p>

英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院的理論神經(jīng)科學(xué)家Karl Friston說(shuō)：「這項(xiàng)成果的開創(chuàng)性在于，為神經(jīng)元配備了感覺(jué)——反饋——對(duì)世界采取行動(dòng)的能力?！?/p>

幾年前，F(xiàn)riston提出了一種稱為自由能原理的理論，該理論提出，所有生物系統(tǒng)的行為方式都可以縮小預(yù)期與實(shí)踐之間的差距——換句話說(shuō)，世界可以變得更加可預(yù)測(cè)。

自由能理論

根據(jù)Friston的理論，通過(guò)調(diào)整行為，世界就會(huì)變得更加可預(yù)測(cè)，而DishBrain就是在生物學(xué)上證明了這一點(diǎn)。

Kagan說(shuō)，「DishBrain的實(shí)驗(yàn)，本質(zhì)上是在創(chuàng)造可預(yù)測(cè)性更高的環(huán)境。」

DishBrain實(shí)驗(yàn)，給人類帶來(lái)了一些激動(dòng)人心的可能性，尤其是在人工智能和計(jì)算方面。

要知道，人腦包含大約80到1000億個(gè)神經(jīng)元，比任何計(jì)算機(jī)都強(qiáng)大得多，最好的計(jì)算機(jī)都很難復(fù)制人腦。目前最接近的情況，是麻省理工的工程師設(shè)計(jì)出的帶有人工突觸的芯片，讓我們可以用82,944個(gè)處理器、1 PB的主內(nèi)存和40分鐘來(lái)復(fù)制1%的人類大腦活動(dòng)的一秒鐘。

MIT人工突觸芯片

如果這個(gè)架構(gòu)更像是一個(gè)真正的大腦——甚至可能是一個(gè)像DishBrain那樣的合成生物系統(tǒng)——也許計(jì)算機(jī)復(fù)制人腦的目標(biāo)就不會(huì)遙不可及了。

DishBrain還能讓我們從細(xì)胞水平了解各種藥物對(duì)大腦的影響。有朝一日，使用從患者皮膚干細(xì)胞逆向培養(yǎng)的神經(jīng)元，它甚至可以制造針對(duì)特定患者的定制藥物。

「這項(xiàng)成果的潛力太令人興奮了：這意味著我們不必再創(chuàng)建『數(shù)字雙胞胎』來(lái)測(cè)試治療效果，」Fristo說(shuō)。

用于私人定制藥物的Digital twin

「原則上，我們現(xiàn)在擁有最終極的仿生『沙盒』，可以在其中測(cè)試藥物和遺傳變異的影響，這個(gè)沙盒由你的大腦和我的大腦中發(fā)現(xiàn)的完全相同的計(jì)算（神經(jīng)元）元素構(gòu)成?！?/p>

無(wú)獨(dú)有偶，為了推動(dòng)神經(jīng)科學(xué)的研究，同在今天Nature的一篇研究將人鼠大腦完美結(jié)合，培養(yǎng)出了類腦器官。

研究中，來(lái)自斯坦福大學(xué)的研究人員將人類大腦誘導(dǎo)性多能干細(xì)胞移植到了大鼠正在發(fā)育的大腦中。

如圖，亮綠色部分是類腦器官。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，類腦器官可以與大鼠的大腦一同發(fā)育、成熟，同時(shí)，這些類器官會(huì)逐漸發(fā)展出血管，為自己的發(fā)育提供營(yíng)養(yǎng)。

最后通過(guò)與大腦的神經(jīng)回路部分地整合到一起，真正成為大腦的一部分。

有了類腦器官，科學(xué)家便可以在培養(yǎng)皿中操控神經(jīng)元，找到潛在神經(jīng)疾病背后的機(jī)制。

網(wǎng)友神評(píng)論

「這是否意味著即使沒(méi)有『存在』也存在某種形式的意識(shí)?！?/p>

討論頓時(shí)上升到了哲學(xué)高度……

「我想成為第一個(gè)歡迎我們新的腦細(xì)胞霸主的人?！?/p>

「我們需要一個(gè)更大的培養(yǎng)皿?！?/p>

「我想要一個(gè)像攻殼機(jī)動(dòng)隊(duì)那樣的機(jī)器身體?！?/p>

「神經(jīng)漫游者?？萍寂c魔法的完美結(jié)合。」

「令人難以置信，它讓我想起了David Eagleman的TED演講。他認(rèn)為人腦是一個(gè)原始的I/O設(shè)備。作為嬰兒，它正在學(xué)習(xí)處理輸入數(shù)據(jù)，并且在任何時(shí)候我們都可以添加額外的輸入，大腦將開始解釋新數(shù)據(jù)?！?/p>

「 讓我想起黑鏡中的『餅干』的情節(jié)……這讓人毛骨悚然。」

「但是神經(jīng)元喜歡這個(gè)游戲嗎？」

「我已經(jīng)閱讀了數(shù)百條評(píng)論，你是第一個(gè)提出這個(gè)重要問(wèn)題的人！」

「這些細(xì)胞再進(jìn)步下去，幾天之內(nèi)就會(huì)成為特朗普的支持者。」

「它們已經(jīng)超過(guò)了一般特朗普支持者的智商?！?/p>

「在我看來(lái)，這就是奴隸制，想想這項(xiàng)技術(shù)會(huì)被用在什么地方吧?！?/p>

參考資料：

https://www.cnet.com/science/live-brain-cells-in-dish-quickly-learn-to-play-classic-game-pong/

https://www.nature.com/articles/d41586-022-03229-y

https://www.engadget.com/brain-cells-pong-rats-182835843.html