澳大利亚初创公司皮质实验室（Cortical Labs）开发出一款名为CL1的"可部署代码的生物计算机"。这项技术属于合成生物智能，由真实神经网络与计算机芯片融合而成。人类神经元在硅芯片上培育而成，形成脑细胞与硅基材料的结合体。硅芯片与神经元之间通过类似神经元相互传递信号的反馈回路进行通信，通过整合硅基材料与活体组织，计算机代码可直接发送至神经元。
芯片上的细胞培育
这项技术与"芯片上的大脑"概念相似，其直接前身是名为DishBrain的培养皿脑细胞网络。皮质实验室首席科学官兼首席运营官布雷特·卡根领导团队设计了DishBrain，并教会它玩经典视频游戏《乓》（Pong）。DishBrain的细胞培养物学会了追踪球体并控制球拍。研究团队于2022年在《神经元》期刊发表相关研究成果。卡根表示，"CL1是芯片大脑技术的下一代演进"。
组成CL1的80万个神经元由人类皮肤细胞和血细胞经重编程转化为干细胞，再进一步培育而成。这些细胞直接生长在计算机芯片上，通过电极连接生物与数字系统。正如公司官网所述："数字AI模型耗费巨量资源试图模拟的功能，我们与生俱来就具备。"生命支持系统通过过滤废物、提供营养及调节气体、酸碱度和温度来维持细胞活性。
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非传统训练方式
卡根指出，CL1的训练方法同样具有创新性。传统机器学习专为硅基计算系统设计，而该技术"借鉴了关于大脑运作机制的神经计算理论"，包括卡尔·弗里斯顿的自由能量原理和主动推理框架。
佐治亚理工学院从事生物计算研究的学者纳比勒·伊玛目将其描述为机器学习中的"小众技术"，但强调该技术无需局限于培养皿环境。"他们在培养皿中实现的技术，完全可用常规计算机的神经网络实现。"
CL1的核心优势
CL1具备显著优势：系统能耗仅为传统AI数据中心的零头，这在气候危机日益严峻的当下尤为重要；同时有望减少特定研究领域对动物模型的依赖。卡根补充道，CL1还具有三大优势：极少量数据学习能力、泛化能力以及实时处理模糊数据和动态环境变化的能力。正如公司官网所述："神经元具备自我编程、无限灵活的特性，是40亿年进化的成果。"
目前CL1最可能应用于药物开发、个性化医疗和神经科学研究。卡根表示，人们正在探索将其作为传统AI和机器人技术的替代方案。"该技术的目标并非取代现有计算方法，而是为当前方法失效或需海量数据及能耗的领域提供更优工具。"
佐治亚理工的伊玛目认为，这未必优于纯硅基方案。但他指出AI仍处于早期发展阶段："我们尚未找到解决诸多问题的最佳途径，但已知大脑能高效处理大量任务——它是现存最高效的智能系统。"如今，这一系统拥有了硅基伙伴。
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