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科學家用活細胞構建微型計算機，碳基生命抗衡人工智能的曙光初現

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如今，讓人類最如鯁在喉 ， 憂大于喜的就是人工智能的超高速發展，如果你將其理解為進化的話，那么相比于人類38萬年微不足道的進化史 ， AI的進化可謂是高歌猛進 ， 即便數次陷入低潮 ， 從1956年美國達特茅斯會議上提出到今天不過63年歷史了，處于弱人工智能中等偏下級別的阿爾法狗已經完敗人類圍棋頂尖棋手，可謂神跡 。
當然，我們也注意到，人工智能的發展并不是孤立的，如果沒有1946年第一臺電子計算機的誕生，人工智能將永遠是科幻小說里的想象，人們現在說的“硅基生命”很大程度上是因為電腦的中樞——芯片主要成分是硅元素 。
正是在摩爾定律規則下的電腦的跨越式發展人工智能 遺傳算法，人類的算力得到了指數級的提升，并在1969年誕生的互聯網的相互影響下使得算法和大數據不斷優化與膨脹 ， 最終使得AI得到了前所未有的養分 。
當然，不得不說的是機器人技術人工智能 遺傳算法，這是為人工智能準備的完美軀體（或許并不完美，但是隨著新材料的發展趨于完美） 。
如今，人工智能已經被認定為是人類文明的第四次科技浪潮，但與前三次不同的是 ， 霍金、埃隆馬斯克等人都對AI的發展表示了擔心，認為我們正在培養人類的“掘墓人” 。特別是強人工智能有可能制造出真正能推理（）和解決問題（）的智能機器，并且，這樣的機器將被認為是有知覺的 ， 有自我意識的 ?？梢元毩⑺伎紗栴}并制定解決問題的最優方案，有自己的價值觀和世界觀體系；有和生物一樣的各種本能，比如生存和安全需求 。在某種意義上可以看作一種新的文明 。
無論從哪個維度看，人類都不可能是強人工智能的對手 。那么 ， 還有什么能夠抗衡人工智能嗎？難道它真的會成為碳基生命的終結者嗎？
生物學和計算機科學進行交叉，將活細胞作為微型計算機成為了人類有望對抗強人工智能文明的某種可能，雖然現在還是星星之火 ， 但已經讓人看到無窮的潛力 。
如果你把一個細胞看成一個宇宙的話，那么從微觀角度將其變成一臺計算機仿佛也沒有什么可驚訝的 。
近日，麻省理工學院的科學家利用基因編輯技術將細胞變為微型計算機，可實現讀取、寫入和執行的功能 。
【科學家用活細胞構建微型計算機，碳基生命抗衡人工智能的曙光初現】8月22日，這篇文章以《活細胞中單核苷酸分辨率的計算和儲存》為題發表在《分子細胞》期刊（ Cell） 。通訊作者是來自麻省理工學院的施密特科學博士后研究員Fahim 與電氣工程與計算機科學系、生物工程系副教授盧冠達（ K. Lu） 。他們開發的是一種記錄生物信息并在活細胞中進行邏輯和計算的技術，該技術通過DNA寫入事件的級聯（類似于多米諾骨牌），為活細胞中的信息傳播、計算和存儲提供了強大且可擴展的方法 。
DNA因其普遍存在的持久性和生物功能兼容性，已經成為人工生物信息儲存的理想介質 ， 特別是隨著DNA測序效率的提升以及成本下降，其信息儲存優勢日漸明顯 。DNA計算機在1990年代就出現了，與電子計算機用“0”和“1”來儲存信息不同 ， DNA計算機將信息儲存在構成DNA分子的A、C、G、T中 。只是這些DNA信息在活細胞中不容易改變，因而計算緩慢 。于是麻省理工學院的科學家希望加速這一過程，發明了一種稱作的技術，該技術全稱是基于DNA的有序存儲器和迭代網絡運行者 。它建立在基因編輯技術基礎上 ， 旨在響應小分子或光照等生物信號 。
如今基因組編輯技術讓人們能更便捷改變遺傳信息 。DNA編輯器可以對活細胞內所含DNA進行插入、刪除、倒位或堿基替換突變等形式，并可用于區分不同DNA記憶狀態 。短暫的細胞事件 ， 例如蛋白質-蛋白質相互作用，可以作為轉錄輸出被DNA信息儲存 。
此前的活細胞DNA技術只能讀取或寫入，也就是說，在一兩個分子事件后該細胞就停止了數據儲存，其編碼容量和可擴展性受到限制，不能用來連續監控動態信號或長時間歷史信號 ， 并且缺乏便捷的讀寫和監控操作模式 。
因此，人們需要一種高效且穩健的分子記錄和DNA記憶平臺，像硬盤一樣能夠進行信息存儲和計算，Fahim 等人構建的活細胞DNA分子記錄儀則能夠編碼更多信息 。
研究人員通過設計系統來實現每套輸入得到一個獨特的識別標志，那么從這個識別標志也能推測出原來的系統輸入是什么 。依據研究人員的設計，最終的輸出結果會激活綠色熒光蛋白表達 ， 那么通過測量綠色熒光的表達水平，即可得知細胞內發生了多少突變，這就避免了測序破壞細胞 。
通過這樣的操作，系統實現了超越DNA只能讀寫而輸出只能破壞細胞來測序讀取的做法，并且實現長期持續記錄和監測 。
研究人員認為，本研究試圖克服以前的局限性 ， 它使我們更接近最終愿景，即擁有強大、高度可擴展和可定義的內存系統，這類似于硬盤驅動器的工作方式 。它同時解決了當前體內記錄和計算技術的許多局限性，并為用于活細胞中的信息處理和存儲的下一代存儲器架構鋪平了道路 。
未來 ， 發育生物學家可以使用DNA記錄儀研究分化和發育途徑；癌癥生物學家可以使用這些DNA記錄儀來研究腫瘤發展，并深入了解腫瘤微環境中與癌癥異質性有關的細胞和環境線索；免疫學家可以使用DNA記錄儀來研究免疫細胞成熟、記憶形成和免疫應答過程中的信號轉導；微生物學家可以利用其來研究細菌群落和生物膜內的信號動力學和分子相互作用 。
不僅僅是這些生物學上的應用 。
DNA計算的最大優勢在于其高并行性，即DNA的每條單鏈都可被看成是一臺計算設備，其內部海量的鏈條則可被看成一個“機房”，這就相當于成百上千臺計算機在同時進行運算 。這種高并行性極大地提升了運算速度 。舉例來說 ， 若想從億萬人中找出一個手拿釘子的人，傳統的電子計算機往往要一個一個篩，直到檢索出目標；而DNA計算模式，則可并行對1018個人同時進行檢測，其計算速度相當可觀 。這意味著，一臺DNA計算機在一周的運算量或相當于所有電子計算機問世以來的總運算量 。
除具有高并行性外，DNA分子還具有海量存儲能力，這也是DNA計算的另一優勢 。1立方米的DNA溶液可存儲1萬億億個二進制數據，遠超當前全球所有電子計算機的總儲存量 。
假如將活細胞中的DNA計算機與人體相結合，那將爆發出恐怖的性能，真正的碳基生命“超人”無疑就誕生了 。
本文到此結束 ， 希望對大家有所幫助 。