备选标题：
1.研究人员推进类器官智能，机器可以像人脑一样思考吗？
2.研究者利用人脑训练计算机，第一个类器官智能（OI)离我们还有多远？
3.生物计算迎来新突破，类器官智能（OI）到底有什么用？
编译 | 周炎
编辑 | 云鹏
智东西3月1日消息，美国约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）研究人员发表论文，文章中提出了以脑细胞的三维培养物（大脑类器官）作为生物硬件来创造新一代生物技术计算机的愿景，并描绘了实现这一愿景的路线图。
类器官智能的突破之处在于，不再试图让AI更像大脑，而是直接从源头入手使用生物反馈系统地训练具有日益复杂的感官输入和输出机会的类器官，将大脑类器官与计算机、传感器和机器接口连接，以促进监督和非监督学习。
一、
事实上，人类大脑目前在许多方面优于机器的判断早已有之。斯坦福大学教授、人工智能实验室主任的李飞飞通过女儿和计算机进行比较就指出，“我不到2岁的女儿看到一个房间，就知道障碍物在哪儿，有这种丰富的、整体的场景理解，而计算机可能会认识3000种车，却完全没有一个整体的场景理解。”
除此之外，人类的数据效率是现代机器的10倍以上，AlphaGo系统和围棋世界冠军比赛就是一个典型的例子。AlphaGo是根据160000场比赛的数据中进行训练的，而一个人每天玩5个小时，必须要连续玩175年才能经历同样数量的训练游戏，虽然，围棋冠军输掉了比赛，但也可以看出，大脑在这种复杂的学习活动中效率要更高。
▲超级计算机和人类大脑的比较
针对类器官智能，研究人员指出，生物学、脑导向的计算作为硅基计算的替代品，有可能在计算速度、处理能力、数据效率和存储能力方面取得前所未有的进步。
二、
意识到类器官研究的巨大潜力后，美国约翰·霍普金斯大学组织了第一个类器官智能研讨会，由此形成了一个类器官智能（OI ）研究社区，并通过了探索类器官智能的巴尔的摩宣言。
类器官智能计划至少包括四方面内容，首先，通过人类干细胞技术和生物工程的进步来重建大脑架构，并对其认知能力潜力进行建模；其次，通过接口方面的突破，让人们能够向类器官传递输入信号，测量输出信号，并采用反馈机制来模拟学习过程；再次，通过新颖的机器学习、大数据和AI技术，让人们能够了解大脑类器官；最后，在类器官智能的开发过程中讨论出一个公认的伦理框架。
▲用于生物计算的OI系统的体系结构
三、类器官智能的发展前景
类器官智能还将超越计算，进入医学领域。研究人员指出新一代的生物和杂交（生物电子）计算技术，再加上人类对认知、学习和记忆的生理学以及发育和退化性疾病、中毒和感染的病理生理学影响的理解的进步，反过来又可以进一步刺激药物和其他干预措施。
具体来说，诺贝尔奖获得者约翰·戈登（）和山中伸弥（）开发的技术使得大脑类器官可从成人组织中产生。这意味着科学家可从患有神经疾病，如阿尔兹海默症、精神分裂症、自闭症等患者的皮肤样本中开发个性化的大脑类器官，以此进行多项测试，调查遗传因素、药物和毒素如何影响这些条件。除此之外，类器官智能还有可能解锁新的神经模拟智能算法，并帮助开发新的脑机接口技术。
然而创建这样一个具有输入和输出以及学习能力的人脑模型涉及复杂的伦理问题。研究者建议采用“嵌入式伦理”方法，即由一个伦理团队识别、讨论和分析在这项工作过程中出现的伦理问题。
结语：第一个类器官智能何时能够到来？
尽管类器官智能仍处于起步阶段，但科学家最近发表的一项研究已提供了概念证明。研究显示，正常的、扁平的脑细胞培养物可以学会玩电子乒乓游戏。
研究团队已经在用大脑类器官进行测试，用类器官复制这个实验已经满足了类器官智能的基本定义。研究者认为，从现在开始，只需建立社区、工具和技术，人类即可实现类器官智能的全部潜力。
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