“活體腦細胞”登錄游戲中

針管扎進張漢文(Hon Weng Chong)的手臂，抽走了幾管血液。六周后，他來到實驗室，看到顯微鏡下的那團來自于他的血液的細胞，沒有多想。"OK，挺不錯的。"他說。

不久后，這團細胞所分化的神經元學會了玩經典街機游戲《Pong》，2026年初，它又學會了運行第一人稱射擊游戲《毀滅戰士》（DOOM）。在公布的視頻中，被操控的玩家角色在三維的迷宮中穿行，時而開槍，偶爾轉向，有時也會撞墻。

上：《Pong》是一個模擬乒乓球比賽的2D游戲

下：《毀滅戰士》是在1993年推出的一款具有里程碑意義的射擊游戲

張漢文在2019年創辦了生物科技公司 Cortical Labs，致力于將實驗室培育的神經元與硅硬件相結合，創造一種完全不同于傳統芯片的計算方式。這家墨爾本公司研發的CL1是世界上第一臺可以部署代碼的生物計算機。

體外培養的活體腦細胞在CL1中存活、學習甚至開始玩電子游戲，所需要的能耗遠小于傳統的電腦。當現在的科技執著于不斷提高算力的時候，Cortical Labs逆流而行，將自己的技術路線命名為“合成生物智能”（Synthetic Biological Intelligence），刻意與“人工智能”區分。他們探索著真實神經元的自組織能力、樣本效率和能量效率。

張漢文現居住于墨爾本，擁有醫學和軟件工程師背景

六月，NOWNESS在上海一家咖啡館見到張漢文，他向我們展示了那臺售價為3萬5千美金（約25萬人民幣）的CL1，它的大小如同舊式的Windows主機，能裝載神經元的”芯片”只有手掌大，機體一側配備了USB等必要的接口，也裝有允許空氣和二氧化碳等氣體進入的藍色小孔。

圍繞這塊“活著的芯片”，NOWNESS與他展開了關于生物學、計算機科學以及智能與意識邊界的種種討論。

張漢文向NOWNESS展示生物計算機CL1

《Pong》是雅達利在1972年推出的一款投幣式街機游戲，其英文名稱“Pong”來自乒乓球擊打后所發出的聲音。游玩的規則十分簡單，玩家控制一塊球拍上下移動，把飛來的小球不斷擊回去以奪取高分。

這個對于人類來說十分簡單的游戲，對于一團脫離身體、生活在培養皿里的神經元來說卻很困難。

Cortical Labs演示腦細胞玩《Pong》的過程

首先，如何能讓一團神經元“看見”這個世界？研究團隊設計了一套特殊的系統，將游戲里的信息翻譯成神經元能夠理解的語言。球拍和乒乓球在屏幕上的相對位置，會被編碼為特定空間位置和頻率的電脈沖，傳遞給活體芯片上的“感覺區” 。

與此同時，這個系統持續監測著這塊芯片的”運動區”神經元的放電活動。當負責"向上"移動的神經元更加活躍時，球拍便向上移動；代表"向下"的神經元占據優勢時，球拍則向下移動。

Cortical Labs演示腦細胞如何玩《Pong》和《毀滅戰士》

于是，一塊神經元芯片開始擁有了"感知"和"行動"。

這是一個實時運行的電生理閉環控制系統。神經元接收刺激、做出反應，再根據新的反饋不斷調整自己的放電模式。與今天依賴海量數據離線訓練、再進行推理的大語言模型不同，這些神經元在每一次輸入與輸出中進行著持續的學習。

CL1中裝載神經元的芯片

張漢文團隊花了漫長的時間開發軟硬件接口來搭建這個系統。游戲中的球拍與小球位置需要實時編碼為“感覺區”的電脈沖刺激，系統需要同步捕捉神經元的微弱電信號將其轉化為“運動區”的球拍移動信號。這在軟件和硬件的結合運用上有著巨大的工程難度。

與此同時，讓這些神經元一直活著也是一項極其繁瑣、昂貴而且困難的工程，設備必須在體外實時精準調控并平衡二氧化碳、氧氣、營養液、酸堿度（pH值）以及溫度。這些物理參數彼此高度關聯、牽一發而動全身，在流動的微管路中很難維持長期穩定。

這些活體神經元的壽命據說“長達6個月”

在實驗室成立初期，團隊甚至沒有足夠的資金購買多巴胺來進行化學層面的“獎懲”刺激。于是，他們轉向神經科學家Karl Friston提出的自由能量原理，設計出一套完全依賴物理刺激的獎懲機制：規律、可預測的正弦波代表"獎勵"，混亂、隨機的白噪音則代表"懲罰"。神經元天生傾向于降低環境中的不確定性，最終，張漢文團隊馴化了這些細胞。

大半年后，這團只有二十多萬枚神經元的網絡——規模甚至不到一只蜜蜂大腦的四分之一——學會了打《Pong》。有了第一次成功，隨著底層架構不斷完善、系統可編程性提高，很快，團隊成員肖恩就讓同一套神經元系統學會了運行游戲《毀滅戰士》。

“游戲是對真實世界最好的模擬。所有人工智能的發展，幾乎都從游戲開始?！睆垵h文說。從《Pong》到 AlphaGo，再到《星際爭霸》系列，這些寫進人工智能史的經典實驗，本質上都在回答同一個問題：一個系統會不會因為經驗改變自己。

AlphaGo是DeepMind的人工智能圍棋軟件，在2015年擊敗歐洲冠軍樊麾

2022年底，團隊將這項研究發表在頂級期刊《Neuron》上。一時間，“會打游戲的神經元”“培養皿里的智能”等標題占據媒體版面。隨之而來的，還有一連串更大的問題：如果一團脫離人體的神經元能夠學習，它距離真正的大腦還有多遠？如果智能能夠存在于培養皿中，人類是在創造一種新的生命，還是僅僅發現了一種新的計算方式？

過去幾十年，人工智能不斷優化算法，讓機器越來越擅長學習。今天的大語言模型，本質上仍遵循著”訓練—推理”的兩階段模式，但生命似乎采用的是另一套完全不同的學習機制。

AlphaStar 是由 DeepMind 開發的用于玩《星際爭霸 II》 的人工智能軟件

"對于生物神經元來說，訓練和推理幾乎是同時發生的。"張漢文說道。一個孩子第一次見到貓，并不需要看過幾百萬張圖片，就能夠逐漸理解“貓”這個概念。

硅基模擬可以在虛擬空間中無限復制、擁有獨立的開關鍵。真實的碳基生物不同，它們絕對服從物理定律與能量限制。在自然界中，生物系統沒有重來的機會。生與死之間沒有切換鍵。哪怕是在睡眠狀態下，生物也必須持續活著并利用睡眠整理信息。

CL1中的神經元由志愿者（包括張漢文本人）捐贈的皮膚或血液細胞培育而成

生存壓力塑造了生命極高的效率。張漢文說，傳統計算機采用馮·諾依曼架構，存儲與計算彼此分離，數據需要不斷往返傳輸，近九成能量都消耗在搬運信息上。而生物天生就是一套”存算一體"系統。人類大腦只需約20瓦功率，就能完成今天人工智能仍需要巨大算力才能實現的復雜判斷。

張漢文舉了一個更簡單的例子：桌上的杯子突然滑落，一個成年人會馬上伸手去接。“這個動作看起來簡單，背后卻包含著大量實時計算。杯子的重量、速度、旋轉角度，身體與桌子的距離，手臂應該怎樣運動，都會在不到一秒鐘內完成判斷?！睆垵h文解釋道，“更重要的是，這可能是你第一次見到這個杯子。”

顯微鏡下體外培養的神經元集合體

為什么神經元能夠做到，而今天的人工智能做不到？這便是研究生物計算最迷人的地方，也正是張漢文團隊很想回答的問題之一。那些經過數十億年演化形成的碳基學習機制，或許依然是人類能夠找到的最優解。

如果只是為了制造一臺更快、更便宜的計算機，神經元并不是理想的材料。

在張漢文向NOWNESS展示的生物計算機CL1中，真正負責計算的神經元芯片只有小小一塊，但為了讓這團活細胞持續存活，整臺設備的大部分空間都被維持生命的系統占據，培養液甚至需要定期更換，一旦神經元死亡，整個計算系統也隨之失效。相比之下，硅基芯片更加穩定、廉價。

張漢文在向NOWNESS展示CL1的硬件構成

既然如此，為什么還要用神經元？

20多萬神經元就可以打游戲。張漢文認為，如果我們能夠徹底搞懂神經元是如何學習的，或許就能直接向大腦寫入信息。他所想象的終極場景是未來的溝通可以直接通過腦機接口“想”一段話，然后無線傳輸到對方的大腦里，實現真正的心靈感應。

CL1游玩《毀滅戰士》實驗現場

而構建這一切的基礎是對山中因子的利用。山中因子是日本科學家山中伸彌發現的四種特定基因轉錄因子。它們的核心功能是將體細胞（如皮膚細胞或血液細胞）重新編程為誘導多能干細胞（iPSCs），使其回到接近胚胎干細胞的狀態。重新編程后的細胞又獲得了分化成人體幾乎任何一種細胞的潛力。也就是說，一份血液，就能夠重新培養出屬于這個人的腦細胞。

這種技術意味著，生物計算的未來并不僅屬于計算機。

在高倍電子顯微鏡下觀察Cortical Labs的芯片，可以看到神經元和硅基底之間緊密的連接

張漢文認為，它更大的價值可能首先發生在醫學領域?；颊呋蛟S可以利用自身的血液培育出專屬于自己的“芯片”，科學家可以在體外精準測試藥物對腦細胞的認知副作用，并在平臺上深入研究癲癇等腦部疾病的治療方案，徹底擺脫傳統新藥研發中漫長且高風險的臨床試錯過程。

然而，當培養皿里的神經元開始學習，人們也不可避免會問出另一個問題：它們距離真正的大腦和意識還有多遠？

Cortical Labs“芯片”宣傳圖

張漢文說：“我們絕不應該創造具有意識的生物計算系統。在哲學層面上，一旦某個實體擁有了意識，它便天然具備了感受痛苦的潛在可能性，而在倫理上去創造一個可以遭受痛苦的系統或事物，是完全不可接受的?！?br/>

在他看來，智能（Intelligence）并不等同于靈魂；學習（Learning）則是智能在時間維度上的成長；更深層次的智慧體現在自主性（Autonomy）上，即大腦或生物系統自主融入并感知真實環境。

《感官游戲》（1999）

神經元能夠學習，只意味著它可以根據經驗調整自己的行為；因此，目前團隊在培養皿中構建的“微型大腦”，即使已經可以游刃有余地控制乒乓游戲中的球拍，其本質仍是一臺基于自由能量原理運作的自適應計算平臺。它們只是在竭力預測外部世界，以消除環境的不確定性，而非誕生了真正的意識。

《西部世界》（2016）

采訪結束前，我忍不住問他，面對這些在芯片上跳動生長的來自自己血液的神經元，他會不會產生任何情感或者情緒？

“我有一些害怕，但還好，看到它運行起來，我也覺得很酷，有點興奮，也抱著些懷疑?！睆垵h文回答道：“而且我是個科學家，科學的凝視必須是絕對理性的。如果對實驗對象投入了太多的個人情感聯結，研究人員就會因為過度渴望成功，而將哪怕是失敗的跡象也誤讀為成功。在科學領域工作，你必須對你的結果保持絕對的客觀和理智上的誠實（intellectually honest）。”

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