2026年3月：澳大利亚人脑驱动芯片玩游戏，水平怎么样？

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近日，澳大利亚生物科技公司Labs宣称，其研制的计算机芯片平台CL1，该平台是由人类脑细胞驱动的，在一周之内成功学会了去运行经典第一人称射击游戏《毁灭战士》。这一突破性进展表明，生物计算系统处理复杂任务的能力有了显著的提高，朝着科幻作品里所描绘的“生物计算机”迈进了实质性的一步。

脑细胞芯片学会玩射击游戏

这家处在澳大利亚的生物技术公司Labs，在3月2日发布的演示里，展现了其最新成果，研究人员于硅芯片的微电极阵列那儿，培育了大概80万个活体人类脑细胞，并且借助持续供应营养来维系其活性，这个名为CLI的平台，能够给细胞发送电信号还能读取其活动，进而达成对游戏的操控。

电信号在训练进程里，被转化为令游戏角色于二维地图中移动的指令，历经一周训练，这款由脑细胞驱动的芯片，已然能够执行基本的游戏操作，虽说其游戏水平远比不上人类玩家，可表现显著超越随机操作，研究人员觉得其学习速度比不少传统的硅基机器学习系统要快。

从简单乒乓到复杂射击

2021年时，该公司曾展示过名为“碟中之脑”的系统，那时它学会了玩简单电子游戏《Pong》。当年存在需要数年精心设计的科研项目，与之相比，此次开发效率有了显著提升。公司首席科学官是布雷特·卡根，他表示这主要是得益于新接口的开发。

新的接口让研究人员得以运用流行的编程语言去对芯片开展编程，进而大幅降低了操作难度，一位独立开发者仅仅花费了约一周的时间便已然完成了先前需要庞大团队历经长期努力才能攻克的训练任务，这意味着操控此类生物系统的技术阻碍正在迅速降低，为进行更广泛的应用探寻铺平了道路。

生物信息处理的独特优势

纵是研究人员还并未十分清晰神经元内部确切的处理机制，像是它们怎样在没有眼睛的情形下“看见”屏幕信息，然而这种处理信息的能力自身具备独特性，卡根强调，那些神经元被用作一种特殊的、在硅材料里难以复制的信息处理介质。

指出成功与射击游戏互动，凸显在训练活体神经系统方面取得切实进展的，是英国西英格兰大学的安德鲁·亚当茨基。此次演示的复杂，是一个重要飞跃，因游戏要求系统具备处理不确定性、做出实时决策的能力，而此乃生物系统的优势所在。

技术门槛显著降低

Labs公司此次取得突破的关键地方在于开发出了更为友好的人机接口技术，研究人员能够运用标准编程语言直接跟生物芯片进行交互，然而却不需要掌握复杂的神经科学知识，这样的一项进步致使独立开发者也能够参与到生物计算的应用探索当中。

将训练时间从数年缩短到一周，效率提升显著，令人刮目相看。这是因为细胞培养环境更稳定，信号传输技术更精准。CL1平台能实时读取神经元群体的活动模式，还能把它解码成计算机能理解的指令，整个过程就像训练一个全新的生命体去学习数字世界规则一样。

迈向混合智能系统

专家觉得，致使生物系统去处理游戏所需求的复杂性，以及不确定性并且实时发起决策，这是朝着未来混合智能系统推进的关键一步。生物神经元具备高度的互联性，还有能效方面的优势，从理论上来说能够构建出比传统计算机更为强大，同时更为节能的计算系统。

有别于硅基芯片，生物系统具备自我修复以及自适应能力，于训练进程里，神经元会产生新的连接，强化有效的信号通路，此探索如何利用这种生物学习能力解决传统computation难以处理的复杂问题的学习机制，与人工神经网络存在本质区别，研究人员正在进行这样的探索。

未来应用前景广阔

该项技术的远期目的不是为了培育用于玩游戏的“迷你大脑”，而是去开发可应用于像机器人控制这等现实场景之中的更具高效性的生物计算机。英国雷丁大学的科学家团队已然在试着运用基于水凝胶的类似系统去操控机械臂，初步的实验获取到了鼓舞人心的成果。

模式识别、自主决策以及自适应控制等领域，生物计算系统有望在其中发挥独特优势。和传统的硅基计算机相比较，生物芯片有着更低的功耗，还具备更高的并行处理能力。未来，这类技术有可能会被应用在需要实时响应且复杂决策的机器人、智能传感器以及新型人机接口设备里。

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