審核專(zhuān)家：鄭遠攀
鄭州輕工業(yè)大學(xué)教授

最近的人工智能領(lǐng)域可謂熱鬧非凡，以Chat GPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，聊天生成預訓練轉換器）為首的一眾AI（Artificial Intelligence，人工智能）產(chǎn)品在網(wǎng)絡(luò )上掀起熱潮，以強大的性能不斷刷新網(wǎng)友認知，讓很多人認為AI改變世界的時(shí)代就要來(lái)了。

然而有科學(xué)家卻提出，當前人類(lèi)的計算機技術(shù)已經(jīng)觸及瓶頸，AI的發(fā)展將會(huì )受到限制，于是提出了類(lèi)器官智能（Organoid Intelligence，OI）的概念，并稱(chēng)OI如果能在未來(lái)實(shí)現，那么很有可能讓科幻電影中的“強人工智能”成為現實(shí)。

AI、GPT與強人工智能

在了解OI之前，我們首先來(lái)說(shuō)說(shuō)風(fēng)頭正勁的AI。AI就是人工智能，最早在1956年的達特茅斯會(huì )議上被正式提出。它是對人的意識和思維過(guò)程的模擬，是人類(lèi)用以了解智能本質(zhì)的手段。溫斯頓教授對AI的定義是“研究如何使計算機去做過(guò)去只有人才能做的智能工作”。來(lái)源丨pixabay

經(jīng)過(guò)數十年的發(fā)展，AI已經(jīng)被廣泛應用在生活當中。如手機搭載的智能語(yǔ)音助手、認證環(huán)節經(jīng)常出現的人臉識別以及網(wǎng)上沖浪時(shí)的信息推送等角色與事務(wù)都離不開(kāi)AI的參與。

在醫療、物流、生產(chǎn)、交通等高精尖領(lǐng)域，它也發(fā)揮著(zhù)重要作用。甚至在一些普遍認為AI難以取代人類(lèi)的領(lǐng)域，如繪畫(huà)、作曲等，也開(kāi)始被AI滲透，其作品的完成度讓人驚嘆，甚至獲得評委們的一致好評。AI作品《太空歌劇院》
來(lái)源丨AI/百度百科

2022年在科羅拉多州博覽會(huì )舉辦的一場(chǎng)美術(shù)競賽上，一幅名為《太空歌劇院》的畫(huà)作奪得了數字藝術(shù)獎的冠軍。這幅畫(huà)是當地一位叫杰森·艾倫的設計師利用人工智能創(chuàng )作，再利用Photoshop潤色后完成的。這幅作品的獲獎在當地的美術(shù)圈也引起了相當大的爭議。
現在的人工智能需要大量數據進(jìn)行學(xué)習訓練，在大數據時(shí)代背景下，AI的發(fā)展變得更加快速便捷，最近引爆網(wǎng)絡(luò )的ChatGPT就離不開(kāi)龐大數據的支持。來(lái)源丨網(wǎng)絡(luò )圖片

ChatGPT是一種基于互聯(lián)網(wǎng)可用數據訓練的文本生成深度學(xué)習模型，目前已經(jīng)更新到了GPT-4。GPT-4的知識面涵蓋了幾乎所有學(xué)科，能夠生成語(yǔ)法規范、邏輯嚴密的文本，也能進(jìn)行繪畫(huà)創(chuàng )作，甚至能在人類(lèi)的一些頗具難度的考試如SAT（Scholastic Assessment Test學(xué)術(shù)能力評估考試，俗稱(chēng)的美國高考）考試、司法考試中取得極高的分數，強大得讓人驚嘆。

目前所有的人工智能還都處于弱人工智能的階段。強人工智能，又稱(chēng)多元智能，是指具備智能完整性，能夠進(jìn)行自主推理和思考的人工智能，被認為能夠產(chǎn)生知覺(jué)和意識，是AI發(fā)展的新目標。有觀(guān)點(diǎn)認為強人工智能可能永遠無(wú)法實(shí)現，但OI概念的出現卻為多元智能帶來(lái)了希望。OI也許可以通過(guò)直接模擬人腦的構造、思維模式、學(xué)習模式等，發(fā)展出完整的強人工智能。

OI是什么？

有不少人認為，ChatGPT的出現，標志著(zhù)人工智能的發(fā)展來(lái)到了一個(gè)奇點(diǎn)，將會(huì )迎來(lái)行業(yè)井噴式發(fā)展。然而有眼光銳利的科學(xué)家卻認為，當今的計算機技術(shù)和人工智能技術(shù)已經(jīng)無(wú)限接近瓶頸——因為人類(lèi)已經(jīng)很難在芯片上安裝更多的晶體管了。

其實(shí)對人類(lèi)來(lái)說(shuō)，人腦才是最復雜的智能系統，人工智能的本質(zhì)也是對人腦思維過(guò)程的模擬，那么能不能直接創(chuàng )造一個(gè)“大腦”呢？

2023年2月，約翰斯·霍普金斯大學(xué)的Thomas Hartung團隊提出了類(lèi)器官智能即OI的概念，以期利用這個(gè)理論，在未來(lái)發(fā)展出更強大、高效、節能的計算機形式。

類(lèi)器官是指通過(guò)3D體外細胞培養系統，培養出一種與體內器官或組織來(lái)源高度相似的器官模型，它雖然不是真正的器官，但具備原本器官的部分功能。

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OI就是運用類(lèi)似的技術(shù)，在體外培養出大腦的細胞組織，將其作為生物計算機的核心硬件——CPU和顯卡，再通過(guò)微電極陣列等方式與外部電子設備連接，進(jìn)行訓練和計算。

2022年12月，澳大利亞的生物科技初創(chuàng )公司Cortical Labs利用人體的干細胞誘導分化出人類(lèi)的神經(jīng)元，并將這些神經(jīng)元與多電極陣列計算機集成，組成了一個(gè)人腦與計算機的合體。隨后他們還通過(guò)微電極陣列，讓它開(kāi)始玩一款“乒乓球”游戲，神經(jīng)元僅用了五分鐘就學(xué)會(huì )了這款游戲的操作。而相似規模的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，可能需要花上90分鐘的時(shí)間。

來(lái)源丨pixabay

由于類(lèi)器官智能是基于生物硬件的，最大的進(jìn)步之一就是降低了功耗。OI的核心硬件設備幾乎可以視為另一個(gè)大腦，而大腦的功耗是極低的。

一個(gè)成年人的大腦平均功耗僅有20W，而大部分AI服務(wù)器的功耗通常在10^6W左右。一些頂級的超級計算機，如我國的神威·太湖之光超級計算機，功耗更是達到了15.37MW（兆瓦）。另外，OI還具有極強的深度學(xué)習能力。

OI比AI更懂學(xué)習

由于OI具有人腦的組織結構，可以實(shí)現“少樣本學(xué)習”，對于復雜問(wèn)題的處理能力也遠超傳統AI。如果要對一個(gè)簡(jiǎn)單的事物進(jìn)行識別，人腦僅需約10個(gè)左右的樣本就能學(xué)會(huì )，而早年，AI即使“學(xué)習”了上百萬(wàn)個(gè)樣本也依舊沒(méi)有學(xué)會(huì )。

擊敗了世界頂級圍棋棋手李世石的阿爾法狗（AlphaGo），被“投喂”了近十六萬(wàn)場(chǎng)的棋局數據，這樣的訓練量，一個(gè)職業(yè)選手哪怕每天不吃不喝只進(jìn)行訓練也需要約37年。

人腦具備相當復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，就像是一個(gè)超多核處理器。人腦思考的區域主要集中于大腦皮層，此處擁有約140億個(gè)神經(jīng)元，能夠產(chǎn)生1014~1015OPS（Operations per second，即每秒運算次數）的算力，是普通計算機算力（1010 OPS）的十幾萬(wàn)倍。擁有如此強大的算力，配合高度復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構，人腦才得以演化出一套多層結構的深度學(xué)習模式。這套模式讓人類(lèi)可以高效進(jìn)行各種復雜問(wèn)題的學(xué)習和處理，效率是計算機的上百萬(wàn)倍。

同時(shí)，人腦在對一件事情進(jìn)行學(xué)習后，所獲得的經(jīng)驗、策略、方法等還可以應用于其它事情。比如我們通過(guò)學(xué)習圍棋而培養出的思維模式和方法論，也可以用在籃球、足球等其他項目上，而AI如果要新學(xué)習一種技能，則必須從零開(kāi)始。

來(lái)源丨h(huán)ippopx

毫無(wú)疑問(wèn)，OI是一項跨時(shí)代的前瞻性技術(shù)，想要真正實(shí)現，或許還有數十年的路要走。一些科學(xué)家還提出了其倫理問(wèn)題，例如如何保障隱私權益、遵循道德規范、尊重人性?xún)r(jià)值等，這些問(wèn)題的解決也需要過(guò)程和時(shí)間。

未來(lái)，若OI能夠真正實(shí)現，或許會(huì )在人工智能領(lǐng)域掀起新一輪狂潮，到那時(shí)，也許真的可以實(shí)現科幻電影中展示的具備知覺(jué)和意識的強人工智能。