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原文来自Forbes，作者John Koetsier
构建生命支持系统并不需要太多计算机芯片。
但是，当你把活的脑细胞和无机硅芯片结合在一起时，除了电力之外，还需提供生物体所需的一切能源。
为什么要这样做呢？
澳大利亚Cortical Labs公司的CEO钟宏文解释道，这是为了创建能够学习的计算机系统，无需大量培训数据，便可快速学习，并且其方法也与Intel、Nvidia或AMD的芯片不同。
钟宏文最近在AI秀上告诉我：“我们实际上制造的是一个由CMOS传感器组成、具有微小电极的网络，电极数量为22,000个，彼此间距大约为17微米。我们所做的是从小鼠胚胎中提取活的神经元，或者将它们从干细胞中分化出来，并诱导芯片表面生长出神经网络。”
为什么是脑细胞？
钟解释道，大脑是我们所知的唯一真正智能的机器，脑细胞中的碳和蛋白质可以一起形成，并且产生计算量。将神经元注入硅片，形成突触，便得到了一台可编程的生物机器。
“我们可以通过这些电极看到电活动，还可以施加一点电压，从某种意义上说，现在我们拥有了一个可读写的生物基质。”
这些生物机器做的第一件事是什么？
打乒乓球。
Cortical Labs的首席技术官安迪·基钦说，研究目前处于早期阶段，他们正用刺激-反应的方法训练混合芯片玩乒乓球游戏《Pong》。与计算机编程相比，训练这些大脑芯片机器更像是在教孩子。
“与其他通过一系列的刺激-反应循环进行的学习（如学习骑自行车）一样，我们创造了一个非常特殊的刺激-反应循环，以便诱导我们所关心的特定行为。”基钦说道。
最终的目标便是用极其微小的CPU模仿非常简单的生物机器所展示的复杂性。
例如，秀丽线虫是一种极其微小的蠕虫，长约1毫米，神经元只有300多个。然而，这种低等的生物却能表现出有趣的行为：寻找食物、躲避危险、繁衍后代、继续生存。苍蝇的大脑内存很小，但它们的机动能力很强，难以捕捉并且行为复杂。
Cortical Labs希望生物增强的AI系统也能学习复杂的动作，例如制造、驾驶、建造、清洁等。
生物芯片的学习速度会更快。
和人类一样，它们的学习能力也会更强。
钟说：“令我们十分惊奇的是，一些芯片上的神经元重新设定自己，它们实际上在重新编程，以解决特定的任务。这种情况与人类或者动物十分类似。你教狗狗如何接球，你改变了它的环境，改变了刺激，你的狗为了适应变化也开始自我调整。它并不是在重新编程或者重新设定。”
这也并不是像传统技术所要求的那样，可以通过每步单独编程完成。相反，你可以编写一个高级目标或终止状态，然后系统为了实现目标会开始自我设定。
当然，人类大约有860亿个神经元，数量远超线虫或苍蝇。
Cortical Labs目前的“智能芯片一号”拥有上万至数十万个神经元，该公司计划将数量增至数百万。若能在保持活力的同时对这些神经元进行编程，那么它们便会出现有趣的行为和功能。
基钦说道：“与同样的硅系统相比，数十万个、数百万个神经元肯定更强大，也更具潜力。”
如何将小鼠神经元与硅计算机芯片连接起来呢？毕竟，它们并未配备小型USB或HDMI。
显然，高级科学可以轻松做到这一点。
基钦告诉我，“微型电极阵列是我们所使用的系统，它们实际上是微型电极网格。就像在吐司上涂花生酱一样，你把这些神经元和神经祖细胞涂抹在这个电极网格上，并借助一些有助于粘连的化学物质。这些神经元离这些电极很近，当神经元点火（产生动作电位）时，你可以记录到其动作电位。”
这还没有到“科学怪人”的程度。
但如此高科技的东西原理似乎十分简单，这一点或许令人欣慰。
除此之外，还有一个问题尚待解答：将生物学与硅技术结合是否在伦理方面有待考量？我们“创造”了比家用电器权利更大的东西，其技术的复杂程度又要如何界定？
目前，这些问题仍然没有答案。但随着这项技术的发展，如果它能够在五年左右真正进入市场，那么便值得进一步探究。
还有一个注意事项：如果我们真的将生物成分融合到电脑中，那么“电脑坏了”这句话便会有全新的意义。