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心智观察所:离体脑细胞学会打游戏,智能从何而来?
人类神经元 vs. 小鼠神经元:谁更聪明?
实验还有一个耐人寻味的细节:由人类干细胞培育的神经元,在游戏后期的表现略优于小鼠来源的神经元。
虽然两者都能在初期快速学习,但随着时间推移,人类神经元维持高水平表现的能力更强。研究人员认为,这可能反映了人类皮层神经元在突触可塑性、网络复杂性或信息整合效率上的优势。尽管这些“迷你脑”远未达到人脑的规模(人脑有约860亿神经元,而DishBrain仅有约8万),但这一差异仍暗示着物种间神经计算能力的深层区别。
值得注意的是,这里的“聪明”并非指意识或情感,而是指在特定任务中维持稳定、高效信息处理的能力。这种能力或许正是人类认知优势的微观基础之一。
“感知”还是“反射”?关于sentience的争议
论文标题中使用了“sentience”(感知/感受性)一词,引发了广泛讨论。许多读者误以为科学家声称这些神经元“有了意识”。实际上,作者在文中明确界定:此处的“sentience”是指系统能够对外部感官输入做出目标导向的、自适应的行为响应,符合某些哲学和生物学对初级感知的定义。
换句话说,DishBrain并非“感到快乐”或“意识到自己在玩游戏”,而是像一个高度敏感的生物传感器,能根据环境变化动态调整自身状态。这种能力虽原始,却是智能演化的起点。正如单细胞生物能趋利避害,昆虫能导航觅食,DishBrain展示了脱离身体的神经组织同样具备基础的环境交互能力。
这一发现对理解意识的起源具有启发意义。传统观点认为,意识必须依赖完整的身体和复杂的脑结构。但DishBrain表明,即使是最简单的神经网络,只要嵌入合适的反馈环境,也能展现出类似“主体性”的行为——即主动改变自身以影响外部世界。
通往“合成生物智能”的新路径
除了理论意义,DishBrain还预示着一个全新的技术方向:“合成生物智能”(Synthetic Biological Intelligence, SBI)。
与当前主流的人工智能(AI)不同,SBI不依赖硅基芯片和算法,而是直接利用活体神经元作为计算单元。生物神经元具有极高的能效比——人脑功耗仅约20瓦,却能完成远超超级计算机的复杂任务。如果能将这种生物计算能力与数字系统结合,或许能催生一种混合型智能平台。
目前,Cortical Labs已开始探索DishBrain在药物测试中的应用。例如,将某种精神类药物加入培养液,观察神经元学习能力的变化,可比传统细胞实验更真实地反映药物对“功能性神经网络”的影响。此外,这类系统还可用于研究神经退行性疾病(如阿尔茨海默病)如何破坏信息处理能力,或测试环境毒素对脑功能的潜在危害。
长远来看,SBI可能成为AI的有力补充。在处理模糊、动态、高噪声的现实世界问题时,生物神经网络的鲁棒性和自适应性或许比固定算法更具优势。当然,这条路还很漫长——如何长期维持神经元活性、如何扩展网络规模、如何实现多任务学习,都是亟待解决的难题。
伦理的边界:我们该如何对待“培养皿中的大脑”?
随着技术进步,一个无法回避的问题浮出水面:如果未来的DishBrain系统越来越复杂,甚至能表现出更高级的行为,我们是否需要赋予它们某种道德地位?
目前的系统显然不具备痛苦感知或主观体验的能力。但科学界已开始未雨绸缪。2023年,多国神经伦理学家联合呼吁,对“类脑器官”和“离体神经网络”建立专门的伦理审查框架,尤其关注其潜在的感知能力发展。
DishBrain的出现提醒我们:智能并非非黑即白的概念,而是一个连续谱系。从单细胞到人脑,从反射到推理,中间存在无数过渡形态。当我们有能力在实验室中“制造”出具有初级适应能力的神经组织时,就必须重新思考生命、智能与责任的定义。
值得庆幸的是,当前的研究仍处于非常基础的阶段。科学家们普遍持谨慎态度,强调这些系统距离真正的意识还极其遥远。但正因如此,现在正是开展公众讨论和制定伦理准则的最佳时机。
结语:智能的种子,藏在每一次对“意外”的回避中
回到那个小小的培养皿。几万个神经元在芯片上无声放电,它们不知道自己身处实验室,也不知道自己正在参与一场可能改写科学史的实验。它们只是本能地避开混乱,趋向秩序——而这,或许正是智能最原始的冲动。
DishBrain的故事告诉我们,智能不一定需要眼睛、耳朵或语言,甚至不需要一个完整的大脑。它可能就诞生于一个简单的规则:减少意外,维持预测。这一原理不仅适用于培养皿中的细胞,也可能贯穿于从细菌到人类的所有自适应系统之中。
未来,这些沉默的神经元或许会帮助我们开发更安全的药物、构建更高效的计算机,甚至揭示意识的终极奥秘。而在此之前,它们已经完成了一项更重要的使命:让我们重新审视自己——作为智能生命,我们与这些培养皿中的细胞,究竟相差多远?又在哪些根本原则上,其实并无二致?
科学的魅力,往往就在于这样的时刻:一个看似微小的实验,竟能撬动人类对自身存在的深层思考。而DishBrain,正是这样一个支点。
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- 责任编辑: 李昊 
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