如果能直接在培养皿培养出脑细胞、神经元并与计算机设备耦合，将对文明进程产生什么影响？
首先，对医疗健康领域而言，这将是一场史无前例的革命。无数遭受神经系统疾病折磨的患者，如阿尔茨海默症、帕金森症、脊髓损伤、中风后遗症等，将迎来新的希望。我们可以利用培养皿中生成的健康神经元，精确地替换掉受损或死亡的脑组织，修复大脑的功能。想象一下，一位因中风而失去语言能力的人，通过移植培养出的神经元网络，重新找回流利的表达；一位在车祸中瘫痪的患者，通过修复受损的脊髓神经，重新感受到脚下的触感。这不仅仅是症状的缓解，而是对生命质量的根本性提升，甚至可能彻底治愈那些曾经被认为是不治之症的顽疾。
其次，这种技术将彻底重塑我们的认知和学习方式。如果我们可以构建出能够与计算机接口的“活体大脑模型”，那么我们对自身大脑的工作原理将会有前所未有的深入理解。我们可以模拟疾病的发生发展过程，以前所未有的精确度测试药物的效果，发现新的治疗靶点。更令人兴奋的是，我们或许能够通过这种方式，突破人类大脑固有的局限。你可以想象，将自己学习到的知识、技能，通过某种生物学上的“上传”机制，直接“下载”到培养出的脑细胞中，然后通过接口将其“加载”到你的生理大脑里。这就像是即时学习，一个瞬间掌握一门新的语言，或者精通一项复杂的技能。教育的模式将发生颠覆性的改变，终身学习将不再是口号，而是触手可及的现实。
在人工智能的发展方面，其影响更是难以估量。我们目前的人工智能，无论多么先进，其底层逻辑依然是基于算法和计算。而一旦我们将生物神经元与计算机结合，我们就是在模仿和利用生命本身最精妙的计算工具。这种“生物计算”或“神经计算”的结合，可能催生出超越现有AI的全新智能形态。这种智能将不再是冰冷的逻辑堆砌，而是拥有更接近人类的直觉、创造力和情感理解能力。我们或许能创造出能够真正理解人类情感的AI伴侣，解决那些需要高度同理心和创造力的复杂问题，比如设计全新的艺术作品，或者在人际交往中提供真正的慰藉。
然而，如此强大的技术也必然伴随着巨大的伦理和社会挑战。当我们能够创造和操控“脑细胞”时，关于生命、意识和身份的定义都将受到严峻的考验。培养出的脑细胞是否拥有意识？它们是否应该享有权利？如果将人类的记忆或思维复制到培养的脑细胞中，那是否就是“复制”了一个人？这些问题触及我们最根本的价值观念。
我们还需要警惕的是，这种技术可能带来的社会不平等。如果只有少数富裕的群体能够负担得起这种“大脑升级”或“疾病治疗”，那么可能会加剧社会的分化，形成生物学上的“精英”和“普通人”之别。我们如何确保这项技术的公平可及，避免技术成为压迫和剥削的工具，将是至关重要的考量。
此外，安全性和控制也是必须面对的难题。一旦生物神经元与计算机设备耦合，如何确保这种连接的安全，防止被恶意入侵或滥用，将是重中之重。设想一下，如果有人能够远程控制他人的生物计算机，那将是多么可怕的场景。
总而言之，在培养皿中培育脑细胞并与计算机设备耦合，绝不仅仅是科学技术的进步，它将是一场触及人类存在本质的深刻变革。它承诺着治愈绝症、拓展认知、创造全新智能的可能性，但也带来了对伦理、公平和安全的严峻拷问。我们站在一条全新的十字路口，如何谨慎而负责任地走向未来，将决定这项技术是成为人类文明腾飞的翅膀，还是成为潘多拉魔盒中释放的不可控的力量。这需要我们集体的智慧、深思熟虑的决策，以及对生命最根本的敬畏。
网友意见
二十多年前就能了。你看看周围就知道了：
在二十多年间，没有影响。
这是因为这段时间内神经细胞和机器耦合的效果还不如机器自己搞。
2001 年开始， DeMarse 等屡次培养老鼠神经元并接在数十个电极上去和计算机互动。2005 年，他们让数十万个老鼠神经元学会驾驶模拟器里的 F-22，显示不需要太多神经元就能学会相当复杂的事，但相关实验展示出的学习速度和效果比现在的机器学习要弱得多。
DeMarse, T. B., Wagenaar, D. A., Blau, A. W. and Potter, S. M. (2001). "The Neurally Controlled Animat: Biological Brains Acting with Simulated Bodies." Autonomous Robots 11: 305-310
T. B. DeMarse and K. P. Dockendorf, "Adaptive flight control with living neuronal networks on microelectrode arrays," Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005., 2005, pp. 1548-1551 vol. 3, doi: 10.1109/IJCNN.2005.1556108.
2021 年，培养数十万到百万个人类神经元来玩雅达利游戏“乒乓”的实验给出了相似的结果。人类神经元的性能比老鼠神经元好，接在电脑上的一群人类神经元学会打“乒乓”游戏只需要 5 分钟[1]，比一般规模的机器通过机器学习达到同样水平所花的 90 分钟来得快，但这些神经元打“乒乓”游戏的技术会被机器学习迅速超越。机器学习算法玩 57 款雅达利游戏的得分达到了人类玩家的标准水平，还有提升的空间[2]。
目前，人并不擅长在培养皿里培养堆积成团的神经细胞，让神经细胞贴着电路长成薄层或小型的类脑器官并弯曲支撑结构来塑造其形态还是可以的。由于没有免疫系统搅局，神经细胞与电路的连接状况还可以。神经细胞可以准确而灵敏地和计算机交换信息。将整个老鼠挂在专门设计的机器上学习打电子游戏[3]比训练几十万个老鼠神经细胞还难。但神经细胞本身表现出来的能力并不突出。
将来若是能开发出生命力强、自我修复、适应与机器互动、擅长进行超大规模复杂计算的细胞来代替神经细胞，可能会改善湿件的存在价值。
参考
- ^ In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world Brett J. Kagan, Andy C. Kitchen, Nhi T. Tran, Bradyn J. Parker, Anjali Bhat, Ben Rollo, Adeel Razi, Karl J. Friston bioRxiv 2021.12.02.471005; doi: https://doi.org/10.1101/2021.12.02.471005
- ^ https://arxiv.org/abs/2003.13350
- ^ https://medium.com/mindsoft/rats-in-doom-eb6c52c73aca
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