CL1来了，人类大脑芯片震撼发布！生物计算时代来临，AI ...

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$ s9 ~' N" d+ e6 h1 P: N当人工智能以前所未有的速度改变着世界时，传统硅基计算却日益显露出它的局限：高昂的能耗和有限的学习效率成为了 AI 进一步发展的绊脚石。然而，就在人们思考如何突破这一困境时，一场革命悄然来临。2025 年 3 月 2 日，澳大利亚初创公司 Cortical Labs 在巴塞罗那推出了全球首款商用生物计算机 CL1—— 一款将人类脑细胞与硅芯片相结合的颠覆性产品。这种被称为“合成生物智能”（SBI）的新型 AI，究竟有何过人之处？它能否打破传统计算的桎梏，引领 AI 走向新的纪元。通过对于信息的综合和论文的解读，我将分几期介绍并深入剖析 CL1 的核心技术、优势、应用及潜在影响，带您领略这场科技变革的魅力。

CL1 的核心组件和功能
CL1 的核心在于其生物神经网络。该网络由取自人类干细胞并培养成的人类神经元构成，这些神经元生长在富含营养的溶液中，以维持其健康生长。这些神经元被培养在嵌入微电极阵列 (MEA) 的定制硅芯片上，实现了生物系统和数字系统之间的复杂通信。芯片可以发送和接收电脉冲，从而实现神经元之间的相互作用以及与外部世界的通信。

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5 h! `4 x$ B( W1 H6 iCL1 配备了复杂的生命支持系统，能够确保神经元的存活时间长达六个月。此外，CL1 运行在专有的生物智能操作系统 (biOS) 上，并提供 Python API，以增强可编程性和定制性。

; E7 O( `5 b( h7 t5 U# ubiOS 模拟了一个虚拟世界，并将有关环境的信息直接传递给神经元。当神经元做出反应时，它们的脉冲会影响模拟世界。通过这种方式，CL1 允许用户直接连接到这些神经元，并将代码直接部署到真实的神经元，以解决各种复杂问题。
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  X! X. V9 u, k, r. zCL1 的主要功能包括：
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+ J' o: c: I8 I2 S) u/ R2 }实时交互: CL1 是一个高性能的闭环系统，真实的神经元与软件实时交互。这意味着神经元可以对代码做出反应，并实时地改变模拟环境，从而实现动态学习和适应。
独立性: 所有记录、应用程序和生命支持都在设备上完成，无需外部计算资源。这使得 CL1 成为一个独立的单元，可以方便地在各种环境中使用。
即插即用: 可以将摄像头、USB 设备、执行器等直接插入 Cortical Cloud，用于实验。这种即插即用的功能使得研究人员可以轻松地将 CL1 集成到现有的实验设置中。
' B  a- p2 i4 t( {2 I5 E可编程性: CL1 具有可编程的双向刺激和读取接口，支持神经通信和网络学习。研究人员可以通过编程来控制神经元的刺激和反应，从而研究神经网络的学习和适应机制。
% O" B% y3 P3 y; b, ~3 \9 F可扩展性: CL1 可以通过 USB 和端口轻松连接到外部系统，以进行更广泛的测试。这使得 CL1 能够与其他设备和系统进行交互，从而扩展其应用范围。
CL1 的技术原理简介
CL1 的核心原理在于巧妙地结合了生物神经元的固有计算能力与现代微电子技术。其运作机制基于体外神经元培养技术，Cortical Labs 使用从人类诱导多能干细胞 (iPSC) 衍生的神经元。iPSC 技术允许将成体细胞（如皮肤细胞）重编程为干细胞，再进一步分化为特定类型的细胞，如神经元，从而避免了直接从人脑获取神经元的伦理问题。这些培养的神经元被置于定制的硅芯片上，芯片上集成了微电极阵列 (MEA)。MEA 是一种包含多个微小电极的装置，这些电极与神经元紧密接触，发挥着双重作用：既可以记录神经元的电活动（即动作电位，神经元的“语言”），也可以向神经元施加精确控制的电刺激。CL1 的整个系统构成了一个闭环反馈回路。biOS 软件通过 MEA 向神经元发送特定的电刺激模式，这些模式代表了输入信息，例如游戏 Pong 中球的位置。神经元接收到刺激后，会根据其内在的生物特性和相互之间的连接进行复杂的电化学反应，产生一系列动作电位作为响应。MEA 随后记录下这些神经元产生的动作电位模式。biOS 软件分析神经元的输出，并根据预设的规则（如成功击中 Pong 中的球）调整下一次的刺激模式。这种持续的刺激-反应-反馈循环使得神经元网络能够通过突触可塑性进行学习和适应。突触可塑性是神经元之间连接强度可变的特性，是学习和记忆的生物学基础。在 CL1 中，通过反复的刺激和反馈，神经元之间的连接会得到加强或减弱，从而使整个网络逐渐学会执行特定任务。生物智能操作系统 (biOS) 不仅是操作系统，还充当着数字世界和生物神经元之间的“翻译器”，负责将数字信息编码成神经元能理解的电刺激，并将神经元的电活动解码回数字信息。

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CL1 的技术优势
* q' E. A0 J8 ]CL1 将生物和数字组件集成，带来了以下技术优势：
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自适应学习能力: CL1 中的神经元能够自适应地学习，在密集数据分析中提供优于传统神经网络的优势。这是因为生物神经元具有固有的适应性和灵活性，这是数十亿年进化的结果。相比之下，数字模型需要花费大量资源来模拟这些特性。此外，CL1 的神经元能够有机地学习，无需像需要预先编程规则的传统 AI 模型那样进行明确的指令。
高能效: CL1 的能耗极低，仅需少量输入和一小部分其他技术使用的能量，可延长研究时间。一个包含 30 个 CL1 单元的机架仅消耗 850-1000 瓦的能量。这使得 CL1 成为一种更可持续的计算解决方案。
强大的处理能力: 尽管 CL1 的神经元数量与蜜蜂或蟑螂等小型昆虫相当，但它能够执行复杂的处理任务。这表明生物神经网络在处理信息方面具有惊人的效率和能力。
可持续性: CL1 的设计使其内部生命支持系统能够使神经元存活长达 6 个月，从而最大限度地减少了输入和能耗。
CL1 的应用和潜在影响
# j2 Q; N3 q7 J6 p7 B; ZCL1 的应用领域广泛，包括：

+ a% [3 P( W0 ?& ]医学研究: CL1 可用于药物发现、个性化医疗和疾病早期检测。它可以提供对神经系统疾病的新见解，并可能彻底改变药物发现和个性化医疗。由于 CL1 使用的是真正的人类神经元，因此它可以提供比动物实验更准确、更符合伦理道德的结果。
机器人技术: CL1 的自适应学习能力可以带来更高效、更智能的机器人系统。机器人可以更快地学习新任务，并更好地适应不断变化的环境。
云计算: 作为“湿件即服务”（WaaS），CL1 提供远程访问以进行各种实验，从而拓宽了其在多个科学和工业领域的用途。
科技行业: CL1 有可能推动科技行业的巨大进步。它可以实现更高的自动化程度，降低能耗，并超越当前的大型语言模型 (LLM)，为机器人等领域的自主性提供新的可能性。
  H& X0 p2 U: K. X* GCL1 的发展历程
$ w+ q1 K& ~  z3 O$ ?; ECL1 的开发始于名为“DishBrain”的系统，该系统展示了神经元在玩简单的电子游戏（如 Pong）方面的潜力。Cortical Labs 在 2023 年获得了 1500 万美元的资金，用于增强其原型的稳定性、能效和可编程性，最终创造了 CL1。

9 [3 o9 }9 y9 L3 ]1 \CL1 与其他技术的比较

技术        优势        劣势
9 [+ z4 I4 Z& k' v" |8 J' l4 o, c& V传统 AI        成熟的技术，应用广泛        能耗高，学习效率低，缺乏生物可解释性
/ V2 Z' G% F3 a- v0 R7 }& E神经形态计算        受生物大脑启发，能效相对较高        复杂性高，可扩展性有限，技术尚不成熟
CL1        自适应学习能力强，能效极高，处理能力强        成本高，技术尚处于早期阶段，伦理问题待解决
与传统 AI 和神经形态计算相比，CL1 融合了受生物启发的处理能力和更低的能耗，为计算和人工智能的未来发展提供了新的可能性。

0 G' U7 }+ f0 K* U2 e公众和专家对 CL1 的看法
CL1 的发布引起了公众和专家的广泛关注和讨论。一些人对这项技术的潜力感到兴奋，认为它可能彻底改变人工智能和计算领域。另一些人则对 CL1 的可扩展性和伦理影响表示担忧。例如，有人质疑使用人类脑细胞来加速人工智能发展是否合乎道德，以及这些神经元是否会发展出某种形式的意识。这些讨论突显了 CL1 作为一项新兴技术的复杂性和多面性，需要进一步研究和评估。

: X* ?2 d1 e" d) oCL1 的市场和可用性
CL1 的定价约为每台 35,000 美元，计划于 2025 年 6 月首次发货，主要面向研究实验室和学术机构。此外，Cortical Labs 还提供“湿件即服务”（WaaS），允许客户购买芯片的使用时间，并通过云远程访问它们，以便进行实验和应用开发。这种灵活的访问方式使得更多研究人员和开发者能够接触到这项技术。
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% y3 m8 _5 E* s( T4 PCL1 的伦理考量和挑战
7 ~, k: W% W( B7 |. m* K& xCL1 的出现也带来了一些伦理方面的考量，特别是关于合成神经网络的潜在感知能力。随着技术的进步，关于这些神经元是否“思考”或是否可能发展出某种形式的意识的问题将变得更加突出。虽然 CL1 中的神经网络是高度专业化的，旨在处理信息而不是进行有意识的思考，但确保 CL1 的开发和应用符合健康、生物伦理和政府标准至关重要。Cortical Labs 已经采取了伦理保障措施。然而，随着技术的不断发展，可能需要制定更明确的准则和法规来解决这些伦理问题。
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预告
CL1的四篇官方论文需要仔细解读，最出名的一篇发在Cell，还有一篇直接就挑明了“Biological Neurons vs Deep Reinforcement Learning”。但这四篇论文的领域都已经超出纯粹的计算机领域范畴。我勉力看看能不能再做一下深入的分析吧。


' P, g! k. F% Z7 l! l. k参考链接：
8 {$ B) {% t, D0 Z) _
World's first "Synthetic Biological Intelligence" runs on living human cells - New Atlas, https://newatlas.com/brain/cortical-bioengineered-intelligence/
6 F* \& O2 w3 j; u' T! ?CL1 - Cortical, https://corticallabs.com/cl1.html
, \5 Q3 u+ C# E7 m' ?  o* G. [CL1: The First Biological Computer Powered by Human Brain Cells ..., https://yourstory.com/2025/03/cl1-biological-computer
3 a0 C' \: ~5 M+ j4 JThis $35,000 computer literally uses human brain cells, https://www.xda-developers.com/c ... -human-brain-cells/
8 x1 d  @& `' [! r& F9 ~8 BWorld's First “Biological Computer” Runs AI Models On Actual Human Brain Cells, https://www.yankodesign.com/2025 ... -human-brain-cells/
  M& D; w7 s2 `0 FAI breakthrough: Startup unveils world's first biocomputer powered by human brain cells, redefining computing - Business Today, https://www.businesstoday.in/sci ... g-467094-2025-03-07
* `% n1 v% W, [' X) {Biological computer could revolutionise medical sciences - LabOnline, https://www.labonline.com.au/con ... -sciences-989323371
, y- a. S" {2 D0 h: a5 v0 lWorld's first 'body in a box' biological computer uses human brain ..., https://www.tomshardware.com/tec ... con-based-computing

原文链接

晨枫

好奇：聪明人和笨人的脑细胞一样吗？用来做人类大脑芯片有差别吗？换成猪脑细胞呢？

xiejin77

晨枫 发表于 2025-3-10 14:02
& X9 o5 k. T& U0 k1 J好奇：聪明人和笨人的脑细胞一样吗？用来做人类大脑芯片有差别吗？换成猪脑细胞呢？ ...

+ f' ~$ P$ i; D晨大好，我正在研究他们官方的论文，似乎使用小鼠的细胞，人类的细胞来做的。我不是这个领域的，所以论文看的吃力，等等回头有成果了在这里汇报一下。

常挨揍

是通过药物控制还是纯芯片？
4 B- k. F; d8 b/ o7 S4 s, g+ u3 V9 ]最近知道的戒酒芯片应该还是芯片控制药物释放，植入一次管150天。

孟词宗

可持续性: CL1 的设计使其内部生命支持系统能够使神经元存活长达 6 个月，从而最大限度地减少了输入和能耗。

+ Q+ F' @0 c3 Q& [+ W2 l- J# ~
搞个“缸中之脑”也就罢了。但只能存活6 个月的“缸中之脑”，这是指望着用户每六个月续一次费啊。这是把资本主义生意经建在神经元里了。