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首个“脑PU”来了！
由“16核”类人脑器官（human brain organoids）组成。
这项研究来自瑞士生物打算创业公司FinalSpark，并且他们流传宣传：
这种生物处理器（bioprocessor）的功耗比传统数字处理器低100万倍。
这些类脑器官是“活的”，已经做到能在系统中存活100天。
基于生物处理器，他们还开拓了类似云打算平台的Neuroplatform，已向九家机构供应远程访问权限，其余还有36家大学课题组提出访问申请。
目前他们给教诲机构的定价是：每个用户每月500美元。
在FinalSpark揭橥的干系论文里，还特殊cue了一嘴大模型：
演习一个GPT-3，大约须要10Gwh，大约是一个欧洲公民一年所耗能量的6000倍。
推理以LLaMa 65B为参考，每天仅用于文本生造诣要花费4500亿-6000亿焦耳的能量。
随着AI模型参数指数级增长，AI运用覆盖面也越来越广，能耗问题也越来越突出，靠GPU算力能持续下去吗？
事实上，大自然早已给出了最优雅的办理方案。
人脑约有860亿个活动的神经元，却仅花费约20W的功率，相称于一块英伟达RTX4090显卡的4.4%。
换句话说，未来要想让大家实现“AI自由”，探索更节能打算范式非常主要，而且有紧迫性。
那么，这次的生物处理器新研究，带来哪些值得关注的成果？
“湿件”架构，用Python编程这种生物打算的架构设想实在由来已久，被称为“湿件”（wetware）：是硬件、软件和生物学的稠浊体。
Neuroplatform供应的紧张创新，是通过四个多电极阵列 (MEA) 来容纳活体组织类器官，即脑组织的3D细胞团。
这些类脑器官含有成熟的神经元、星形胶质细胞等多种细胞类型，具备一定的自发放电和可塑性。
每个MEA拥有四个类器官，通过用于刺激和记录的八个电极连接。数据通过数字-仿照转换器（Intan RHS 32掌握器）来回传输，采样频率为30kHz，分辨率为16位。
到Neuroplatform平台这一层，还集成了精密的微流控装置、紫外光刺激模块、实时影像监测等模块，以及供应友好的Python编程接口，成为一个完全的类脑打算实验平台。
然而，要实现利用活体生物处理器进行打算，不仅须要开拓出干系系统，还须要精确地与神经元群建立电连接，并找到一套不同于机器学习反向传播的“生物学习算法”。
基于Neuroplatform，研究者们开展了一系列初步实验。
比如他们创造，高频电刺激能勾引活动中央(Center of activity)在类脑器官表面发生迁移。这表明外界输入能在一定程度上重塑内在的神经环路。
又比如，多巴胺等神经递质的“光开释”，能通过闭环反馈增强特定刺激下的放电反应。暗示类脑组织或许能通过类似“操作性条件反射“的机制习得新的输入-输出映射。
论文中展示了这一实验干系的Python代码，仅用13行就能搞定。
△time.sleep()亮了
Hinton、Friston两大牛都在搞瑞士FinalSpark也不是唯一一家探索类脑组织生物打算的公司。
量子位之前也先容过，澳大利亚Cortical Labs的“盘中之脑”，在像《黑客帝国》一样平常的虚拟环境中学会打乒乓球电子游戏。
去年，Cortical Labs得到李嘉诚旗下维港投资领投的一轮融资，统共筹集1000万美元。
与FinalSpark目前专注于教诲科研领域不同，Cortical Labs已经有了商业互助伙伴：VERSES AI，将利用生物打算系统开拓新颖算法。
△Cortical Labs创始人兼CEO Hon Weng Chong
Cortical Labs背后支持者包括著名神经科学家Karl Friston，该系统根据他颇受争议的自由能事理（Free Energy Principle）设计。
Friston曾与AI教父Hinton在英国伦敦大学学院与共事，两人是多年好友，他曾透露是Hinton让他相信“大脑是一种贝叶斯机器”。
故意思的是，而Hinton的一个最新研究方向可朽打算（Mortal Computing）也是参考人脑事情办法。
但Hinton更多的是从理论角度思考这个问题，并未把实现路子限定在利用生物细胞。
除这个方向之外，Hinton在最近的访谈中也透露他支持“大模型不止是预测下一个token”，也认同OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever的“压缩即智能”不雅观点。
你认为基于GPU的AI打算是可持续的么？生物打算终极能不能成为新的打算范式？欢迎在评论区聊聊。
论文地址：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2024.1376042/full
参考链接：[1]https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/worlds-first-bioprocessor-uses-16-human-brain-organoids-for-a-million-times-less-power-consumption-than-a-digital-chip[2]https://www.forbes.com/sites/zinnialee/2023/04/19/billionaire-li-ka-shing-backs-biocomputing-startup-that-takes-on-ai-with-lab-grown-brain-cells
