地球上有没有一种东西，被公认真正可以产生智能？

目前的答案有且只有一个：人脑。

虽然人工智能在识别、推理等方面越来越强，但学界认为它只是在模仿人类思考的方式，距离真正产生智能尚有相当的路程。

所以，有些生物学家提出了一个看似离经叛道的问题：既然我们知道大脑可以产生智能，为什么不直接使用这种材料呢？

这个新的学术领域，就是『连线』杂志所介绍的『类器官』。

只要从你的手臂取下一点皮肤细胞，经过一系列重编程步骤，它可以回到接近胚胎干细胞的状态，成为诱导多能干细胞。

给它适当的培养条件，它就会分化成神经细胞。这些神经细胞自己会增殖，神经元会突起，寻找邻居，建立突触，形成局部回路，最终出现脑类器官。

这个脑类器官能够形成网络活动，产生有节律的电信号，在一定发育阶段，这些信号甚至会与早产儿脑电图呈现出某些相似的统计特征。

看到这，你可能会觉得，科学家这是在体外培育人类大脑吗？

不，脑类器官与人脑有本质区别：它们并没有完整的脑区结构，没有血管供应，也没有外界的信息输入。它最初被研究出来，是为了加速神经精神疾病的药物研究。

过去几十年，科学家发现很多精神疾病的药物能在动物身上起效，却无法在人类临床试验中产生效果。究其原因，主要是人类大脑的神经发育、细胞类型、遗传背景和疾病机制和动物有巨大区别。

于是，脑类器官顺势而生。科学家可以重建一个带有病患遗传背景的微型神经系统，并从中观察自闭症、癫痫、阿尔茨海默病相关的发育差异，让不同药物进入这个系统，观测神经网络会怎样变化。

等等，这里触发了关键词 —— 神经网络。

我猜你可能想到接下来的剧情了，科学家们有一天突然意识到，这些神经网络不只可以被用来进行医学观察，也可以被训练。

比如，把培养皿里的组织放到电极阵列上。电极一边记录神经元发出的脉冲，一边把外部世界翻译成刺激输入，一个小型的训练闭环由此出现。

熟悉 AI 训练的话，你可能会脱口而出：这不就是强化学习吗？

确实，两者很像。只是在类脑器官中，发生变化的不再是某种函数或者算法，而是某种未被人类彻底认知的生物学规律。

有个著名的『Pong 实验』：研究者会给神经元输入与球的位置有关的刺激，让它们的输出决定虚拟球拍怎样移动。如果表现较好，系统就会提供更规律、更可预测的信号；表现较差时，系统提供更杂乱的信号。

经过一段时间，神经元就能在狭义上学会玩这个球拍游戏，更频繁地把球打回去。

请注意，是『狭义』。因为科学家并不知道它们究竟有没有学会，只能观测到神经网络在反馈下改变了活动，并提升了任务表现。『连线』的原文提到，研究团队曾把这种系统描述为展现某种“感知力”。

这和当下 AI 的黑箱是一模一样的，人类只能观察表现与结果，却受限于当下的技术手段，无法理解底层机制。

不过，普通 AI 和类器官计算依然有着天壤之别。

硅基 AI 的本质是一团程序，人类可以毫无负担地删除代码，关闭服务器，极少极少会有人为此背负所谓的负罪感。因为大家都知道，它们是没有生命的。

类器官就不同了，还记得它们是如何被培育出来的吗？

没错，组成它们的是和人类类似的细胞。在实验中，它们和人类一样，同样会因缺氧而受损，会因培养条件恶化而死亡。

…… 似乎，具有了某种生物性？

原文中说，很多研究者会担心，在让神经元学习任务的过程中，会不会真的让他们就此产生接近人类的、真实的意识？

不过当下的脑类器官通常很小，缺乏血管、身体、丰富感觉和长期发展条件，与完整大脑相去甚远。

可未来呢？研究者们正在为它搭建人工血管和灌注系统，提供更多种的输入与输出，也在延长每个脑类器官的生命周期。会不会有一天，它真的无限接近人类的大脑呢？

也许生命的智能，就会在这些神经元的无数次连接、反馈、改变和再连接中逐步形成。

到那时候，人类会在人脑之外，第一次看到智能的真正产生。