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类器官智能 Q&A|“让人工智能和大脑类器官探索每个人的能力是我的梦想”

类器官智能 Q&A|“让人工智能和大脑类器官探索每个人的能力是我的梦想”

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仅短短几十年的时间,计算机便已从庞大的装置缩小成精巧的口袋大小。但囿于我们实在无法生产出足够小的组件,这种快速发展的趋势可能即将终结。为继续推动计算行业向前迈进,科学家们正在寻找替代方法。Frontiers in Science 上发表的一篇文章提出了一种称为类器官智能的革命性策略。

这一新兴的科学领域旨在创建用实验室培育的类脑器官(三维脑细胞培养物)作为生物硬件的生物计算机。根据作者的说法,这项技术还可以推动生物医学的进步,提供关于人类大脑的前所未有的洞见。

为进一步了解这个激动人心的新领域,我们采访了该文作者 Thomas Hartung 教授。他是欧洲动物实验替代方法中心(CAAT 欧洲)主任,也是约翰·霍普金斯大学彭博公共卫生学院的教授。

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原文链接👇
https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389/fsci.2023.1017235?utm_source=fsci01&utm_medium=wechat&utm_campaign=chinaad
问:您对类器官智能的定义是什么?
答:在实验室培育的人脑模型中再现认知功能,如学习和感觉处理功能。

:这个想法是怎么产生的?

答:我既是药理学家也是毒理学家,所以我对药物开发和有害物质识别十分感兴趣,特别是那些影响大脑发育和功能的物质。而这便需要进行实验,最好是在类似活体大脑的条件下进行。因此,生成人脑细胞培养物一直是该领域的一个长期目标。


借助于 John B. Gurdon 和 Shinya Yamanaka 所开发的开创性技术,这一目标终于在 2006 年得以实现,这两位科学家也因这一成就而荣获了诺贝尔奖。通过这种方法,我们利用发育完全的组织(如皮肤)生成了脑细胞。不久之后便开始批量生产脑细胞三维培养物,我们称之为类脑器官。


人们问我类器官是否有思考能力,是否有意识。我回答说:“没有,它们太小了。而且,更重要的是,在既没有输入信息也没有输出信息的情况下能思考什么呢?”但后来我又想:如果我们对此做一些改变会怎样?如果我们向类器官提供有关其所在环境的信息以及互动方法会怎样?类器官智能就这样产生了。


问:您怎么知道类器官在“思考”什么?

答:我们正在构建能够与类器官进行沟通的工具,发送输入信息并接收输出信息。例如,我们开发了一种记录/刺激装置,它看起来像一个围绕在类器官周围的迷你脑电图帽。我们还尝试向大脑类器官提供生物输入信息,例如,将其连接到视网膜类器官上,对光做出反应。我们的合作伙伴、共同作者、圣地亚哥大学的 Alysson Muotri 已经在利用多种类器官的组合系统对这种方法进行测试。


我梦想着在人工智能程序和类器官智能系统之间建立一个沟通渠道,让两者能够探索对方的能力。我认为形式应服从于功能,类器官将发生变化并朝着创建有意义输入的方向发展。这其中有一点哲学的意味,我期望着能够收获很多惊喜。


问:您认为类器官智能的应用前景如何?
答:我认为主要有三个应用领域

第一个是基础神经科学领域——了解大脑如何产生认知功能,例如学习和记忆功能。尽管目前的大脑类器官还远未达到人们所说的智能化的程度,但它们仍然可以拥有支持基本认知活动的机制。

第二个是毒理学和药理学领域。我们现在可以通过皮肤样本生成大脑类器官,因而可以研究患者的个体疾病特征。例如,我们已经拥有阿尔茨海默病患者的大脑类器官细胞系。虽然这些类器官是由皮肤细胞而产生,但仍可以体现疾病特征

接下来,我们想测试一下其记忆功能是否也存在差异,如果存在,是否可以修复。我们还可以测试一下杀虫剂等物质是否会使认知缺陷加重,或导致源自于健康受试者的大脑类器官出现认知缺陷。这是一个非常有趣的研究领域,也在我们力所能及的范围内。

第三个是计算领域正如我们在文章中所述,就大脑的体积而论,其计算能力无与伦比。对比来看下,2022 年,有一台超级计算机的计算能力最终超过了人脑,但耗资 6 亿美元,占地 680 平方米(约为一个网球场面积的两倍)。

计算能力也即将达到极限。按照摩尔定律,微芯片中的晶体管数量每两年翻一番,至今已经过了 60 年。过不了多久,芯片上实际安装的晶体管数量便无法再增加而一个神经元却可以连接多达 10,000 个其他的神经元,是一种极为不同的信息处理和存储方式。我们希望能够通过类器官智能,利用大脑的计算原理,以不同的方式完成计算机构建。


问:您打算如何解决类器官智能可能引发的伦理问题?
答:我们现在面临着许多问题,例如人们对于从自己的细胞发育而成的类器官是否有权利,以及了解类器官智能是否具有意识。我觉得这方面的工作极富吸引力,我相信这是一个对知觉和意识等概念的物理表现开展研究的极好机会。

我们一开始就与约翰·霍普金斯大学彭博公共卫生学院的 Jeffrey Kahn 开展合作,请他主持围绕神经系统伦理展开的讨论。我们提出了两个主要策略。


第一个是嵌入式伦理策略:希望伦理学家能够对工作进行密切观察,参与工作规划并尽早提出观点。


第二个是侧重于公众的策略:在工作进展过程中广泛而明确地分享我们的工作成果。我们想了解人们对这项技术的看法,并据此确定我们的研究计划。


问:第一个类器官智能离我们还有多远?
答:尽管类器官智能仍处于起步阶段,但过去的研究表明它具有可行性。我们的一位合作伙伴兼共同作者——皮层实验室(Cortical Labs)的 Brett Kagan 最新开展的一项研究便是例证。他的团队发现,标准脑细胞培养物能学会打“乒乓球” 电子游戏。他们已经在用大脑类器官进行实验,我认为用类器官对此进行复制便符合我们所说的类器官智能的标准。

然而,要挖掘出类器官智能的全部潜力还有很长的路要走,但起点十分重要。当它成为一个真正的工具时,类器官智能将与我们现在初步采取的措施极为不同。我认为这就像人类基因组工程的第一次基因测序:使能技术已经掌握在我们手中,我们一定会在此过程中学到很多。


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大会时间2023年5月19-20日  

大会地点:上海

大会主题前沿交叉 创新融合


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