近年来，随着计算机科学和人工智能的快速发展，传统硅基计算机在性能和能效方面逐渐遇到瓶颈。正是在这样的背景下，约翰霍普金斯大学的科学家们提出并积极研发了一种创新的计算概念——以人体大脑细胞为基础的“生物计算机”。他们相信，这种基于大脑类器官的计算系统将有望在我们有生之年实现，并推动计算技术进入一个全新的时代。 生物计算机的核心理念源自一种称为大脑类器官（brain organoids）的技术。这些类器官是通过从人类皮肤细胞重新编程得到的类似胚胎干细胞的细胞培养物，在实验室中生长成直径仅如圆珠笔笔尖大小的脑组织微型模型。这些类器官拥有数万个细胞，结构和功能上模拟人脑的部分特征，具备基本的神经网络结构和记忆学习能力。
相比传统计算装置，这种“活体硬件”能够利用生物神经网络的复杂性和适应性，极大地提高计算效率和智能决策能力。 约翰霍普金斯大学公共卫生学院环境健康科学教授托马斯·哈通是该领域的领导者之一。他指出，目前硅基超级计算机已经达到了惊人的计算能力，但能耗巨大。例如，美国肯塔基州的“Frontier”超级计算机虽首次超过单个人类大脑的计算能力，却消耗了人脑百万倍的能量。人脑在复杂逻辑判断、多维信息处理及模式识别方面依然无可匹敌。借助生物计算机，未来的计算机可以大幅降低能耗，同时提升计算能力，从而突破传统技术的发展瓶颈。
哈通教授和团队从2012年开始培养并组装这些功能性大脑类器官。尽管目前它们的规模仅相当于果蝇的神经系统水平，但科研人员坚信，通过扩大生产规模并结合先进的人工智能训练方法，最终能够打造出具备类脑智能的生物计算系统。尽管要实现与小型哺乳动物大脑相当的智能仍需数十年时间，但这条道路已经开启，且亟需更多的资金和科研支持以加速进展。 生物计算不仅仅是计算能力的革新，更将深刻影响神经科学和医疗领域。通过对健康人类和患有神经发育障碍如自闭症患者大脑类器官的比较研究，科学家能够深入理解神经网络变化背后的病理机制。这种方法避免了传统动物实验和直接使用患者样本的伦理问题，为脑疾病的诊断和治疗开辟了新途径。
此外，类器官智能还具备独特的学习和适应能力，能够反向辅助人工智能算法的研究和优化。 在伦理层面，研究团队特别注重对类器官智能可能带来的社会和伦理问题进行评估。一个由科学家、生物伦理学家及公众代表组成的多元团队，共同探讨和制定相关规范，确保研究在尊重生命和道德的框架下健康发展。 这一研究成果于2023年发表在《Frontiers in Science》期刊中，揭示了生物计算的巨大潜力和面临的挑战。它不仅展示了一个跨学科融合的科研范例，更激发了业界对类脑计算未来的广泛关注与期待。 随着全球计算需求不断激增，数据中心和超级计算机的能源消耗成为不可忽视的环保负担。
生物计算机因其高能效和复杂逻辑处理能力，或将成为改变游戏规则的技术，助力实现绿色智能计算。更重要的是，这一路径为脑科学提供了活体模型，推动了对脑功能和疾病机制的深入理解，从而可能推动下一代医疗突破。 在技术发展过程中，如何提升类器官的稳定性、规模化制造及智能训练水平，成为科研人员亟待解决的关键问题。未来，结合基因编辑、纳米技术和数据科学，生物计算机或将实现远超现代人工智能的自主学习、环境适应和决策能力。 这种融合生物技术与计算科学的新范式，代表了科研前沿的创新趋势，预示着人类对自身大脑功能和计算机制理解的全新突破。约翰霍普金斯大学的科研团队正走在开拓生物计算领域的最前沿，他们的研究不仅有望引领计算机硬件的革命，也为我们探索生命奥秘和打造更智能社会带来了新的可能。
随着研究的不断深入和投入的加大，可以预见，未来的计算机可能不再仅仅是冷冰冰的硅基芯片，而是活跃着充满智慧的人类大脑细胞。这一突破将彻底改变人类与技术互动的方式，推动信息技术迈入更加高效、绿色与智能的新时代。
