这种带有人工智能的大脑类器官可能是未来的计算机

[joypaul316]

生物工程师利用其自然的神经连接，成功地制造了一个名为 Brianoware 的“人造大脑”，作为数据处理单元。 神经网络是类器官智能的目标。 神经网络是类器官智能的目标。盖蒂图片社 一组工程师将大量脑细胞合并到具有人工智能 (AI) 的电子系统中，形成了 Brianoware，这是第一批功能性有机计算机之一。该混合设备能够高度可靠地识别人类语音。 发表在《自然电子》杂志上的这项研究提出了一种新的生物学方法来克服当前在传统硅芯片上处理的人工智能的局限性。通过与大脑类器官（大脑的微型简化版）连接，人工智能可以处理信息并学习使用自然神经连接解决问题。负责的科学家将 Brianoware 描述为“利用生物神经网络计算能力的活人工智能硬件”。 如果您学习一种以上语言，大脑技能就会得到加强。 神经语言学家表示，双语者的大脑可以更好地管理干扰 双语者有更好的注意力调节能力，因为他们的心理模式可以交换他们交流的语言。



Brianoware，功能性有机机器 该设备由印第安纳州、加利福尼亚州和辛辛那提大学创建，用于学习识别对话中的声音。该类器官由脑细胞和电路组成，接受了 240 个音频文件的训练，其中包含 8 名男子在 12 小时内说出的元音“a”和“e”的声音。该教学系统 Whatsapp 号码列表 背后的逻辑与已经用于减少通话噪音的算法类似。 Brainoware 开始了一个学习和犯错的过程。每次试验中，大脑类器官都提高了区分元音的准确性。科学家声称其有效率高达 78%。真正让研究人员感到惊讶的是它在犯错后的转变能力。 作者表示：“这些结果表明，训练显着重塑了器官的功能连接，可能促进 Brainoware 的无监督学习能力。” 什么是类器官智能？ 几十年来，使用生物计算机的可能性一直存在于科幻小说领域，但直到几个月前，这还只是一个推测性的想法。类器官智能是一个研究分支，旨在提高当前计算机的处理能力，以便数据有机地分布和传输。







2023年2月，一个国际科学家小组首次发布了关于类器官智能的官方声明。这份文件是一项正式研究领域的计划，指出了其基本的多学科问题。需要解决的问题包括最佳脑组织的生产、为其提供食物的营养系统、显示类器官处理信息的终端的复杂性，以及人工大脑实验的伦理问题。 哺乳动物的大脑已被证明是一种极其复杂且有效的工具。例如，人类计算机可以存储 2.5 PB 的信息，并在比当今最强大的计算机更短的时间内建立复杂的连接。所有这些都比传统计算机消耗的能量少得多。虽然当前的硅芯片试图模仿神经元连接以获得更好的结果，但类器官智能的目标是直接使用人造大脑的功能。 类器官智能已经开始发展。迄今为止对此事的简要处理表明，整合该技术是可能的。多能细胞被分成三维的类脑结构，被用作信息处理中心。Brainoware 实验证明了这一点。 技术仍有很多问题需要解决。科学家承认，主要问题是，目前生成类器官和必要的电路需要比启动超级计算机更多的能量。