当我们把这些都理顺一遍的时候，却要忍不住追问一个问题，既然机器已经非常智能了，何必要用人脑呢？

同时也有人认为，通过人机互换，人类的学习能力更强，因为可以把海量信息装到“机脑”进而传入人脑，知识储备瞬间就增加了几万倍。

相较于计算机，人脑所具有的种种优势也启发了科学家——我们为什么不直接用人脑类器官来模拟计算机呢？

由于类器官可以在很大程度模拟目标组织或器官的遗传特征和表观特征，因此，类器官在器官发育、精准医疗、再生医学、药物筛选、基因编辑、疾病建模等领域都被寄予厚望。研究人员可以通过使用患者的诱导性多能干细胞（iPSCs）可建立有价值的疾病模型，并能在体外模拟重现病人疾病模型；同时，类器官的建立可以实现对药物药效和毒性进行更有效、更真实的检测。

机器人的学习能力比人类强，人类在单个领域是比不过机器人的，但机器没有做事的第一原动力。也就是说，它不知道为啥要干这个事儿！

根据Hartung的说法，就大脑的体积而论，其计算能力无与伦比。对比来看下，2022 年，有一台超级计算机的计算能力最终超过了人脑，但耗资 6 亿美元，占地 680 平方米——约为一个网球场面积的两倍。

“仿脑”，即借鉴人脑构造方式和运行机理，开发出全新的信息处理系统和更加复杂、智能化的武器装备，甚至研发出与人类非常接近的智能机器人。近期“仿脑”的热点领域主要包括开发模仿人脑的神经形态芯片、具备人脑处理功能的仿脑处理器、开发认知计算技术等。这些“仿脑”技术的问世与应用将大幅提高无人系统的智能化水平，还可能给包括云服务、机器人、超级计算机在内的多个领域带来重大变革。

1957年2月，巴黎耳科医师查尔斯·伊里亚斯跨出历史性第一步，将感应线圈植入患者耳内，与听神经连接，通过电磁信号，病人听到了声音，并感觉到音调的不同。不过，病人最终对效果很失望，要求取出植入体。

1972年美国House-3M单通道人工耳蜗成为第一代商品化装置。1982年澳大利亚Nucleus22型人工耳蜗，成为全世界首先使用的多通道耳蜗装置。随着现代信息技术的发展，直接连接神经，听到声音，已成现实。但即便从1930年算起，人类也为此花了整整50年时间。而且，声波的信号转化，是最简单、最容易的，理论非常成熟。

倘若这些都能实现，正如很多人猜测的那样，即便人类的躯体死亡后，也可以通过机器“永存”，这岂不是成了长生不死了？

这个预测似乎已经被证实：随着现代技术的发展，认知测试分数发生了一些明显的变化。许多人认为智商这一概念是真实存在的，并且其在一生中可能是相对稳定的，就这两点，在我的书《定制的脑》（The Tailored Brain，2021）中，我都提出了质疑。多年以来，智商已被证明是一个十分不稳定的指标，极容易受到测试动机、社会经济地位、收入差距和教育水平等因素的影响。一个关键例子就是弗林效应（译者注：Flynn effect，指智商测试结果的平均分数逐年增高这一现象），它似乎证实了这样一个预测，即认知工具可能会激发我们心智能力的快速变化。

为了有朝一日能开发出这样的精准监测工具，研究人员列出了包含28项指标的“工作负荷测量矩阵”，可以用来识别与错误倾向性条件相关的行为模式，这些指标包括心率变异性，眨眼频率，言语模式，扩瞳程度和脑电图记录。尽管这个模型仍是一个进展中的工作，但在构想中，算法能够获取这些信息，并及时调整“人-机器人”团队中人工的工作负荷量。

现在让我们构想一些能够帮你减轻负荷的支持系统：想象一种炉灶，在感应到表面溅落沸水时会自动停止加热；想象一个电子语音助手，会在电话铃响三声后自动应答“对不起，我暂时没空，请五分钟后再拨”；一个电子传感器门铃，自带“谢绝推销”的录音（可能背景音中还有狗叫声） ；至于那些孩子们……好吧，尽管目前还没有解决这个问题的技术，但是把其余事务都交给电子技术来支持之后，你就可以冷静地做出决定，比如延迟满足巧克力需求，并且获得双倍的钱。

据华创证券梳理，A股市场也有相关概念股：

复旦复华：是由复旦大学科技开发总公司改制而成的一家科技型企业，复旦大学先后成立脑科学协同创新中心及脑科学前沿科学中心。

他们提出的一种观点是，我们在解决问题、决策甚至记忆等方面相互依赖。这种依赖性意味着我们经常将信息外包，依靠与他人沟通获取需要的信息，而不是自己掌握它。他们强调，我们的脑持续地与其他脑相连，不只是身边的脑，还跨越时间和空间（正如你我现在正在相连） 地从其他脑处获取信息，并将它们整合成自己的东西。我们甚至可以从千年前的人处获得灵感，只要他们留下过只言片语。

人类都知道，我是谁，要从哪里来，要到哪里去。

与此同时，研究人员也在研发与类器官通信的技术：换言之，向类器官发送信息并读出类器官的“想法”。Hartung计划优化生物工程和机器学习等各种学科中的已有设备，并设计新的设备来刺激大脑和记录脑信号。Hartung表示，他们研发了一种脑机接口设备，该设备是一种用于类器官的 EEG（脑电图）帽，Hartung已在去年 8 月份发表的一篇文章中介绍了该设备。该设备有一个柔性外壳，上面密布着微型电极，既能接收来自类器官的信号，又能向类器官传输信号。

用于模拟“脑控”飞船的实验装置

当然，要挖掘出类器官智能的全部潜力还有很长的路要走，其中最重要的也是首先要解决的，就是科学突破。比如，需要人类干细胞技术和生物工程的进步，以重建大脑结构，并模拟其潜在的伪认知能力；需要突破接口技术，以便向类器官传递输入信号，测量输出信号，并采用反馈机制来模拟学习过程。同时，还需要新的机器学习、大数据和人工智能技术，来让我们了解大脑类器官。

上一篇：雄安概念利好(雄安新区概念股一览)

下一篇：ipo申请受理(IPO申请查询)