一支来自法国的科研团队近日公布了一项实验成果：将死后人脑组织中仍保持活性的脑切片接入仿生机械手，使其在“听到”音符后能模仿人类弹奏电子琴。研究共使用来自3名供体的30个脑组织外植体，其中16个进入主要测试，训练四天后平均模仿准确率从31.22％提升至58.5％，部分样本实现100％正确模仿。
这项研究的核心背景是混合AI系统的探索。人脑功耗仅约20瓦，而当前最强大的超级计算机功耗达数十兆瓦；在样本学习效率上，AlphaGo需在超过15万盘棋局上训练，GPT-3的训练数据量相当于人类每天读5本电子书连续读250年。相较之下，人脑能以极低能耗实现小样本学习和快速泛化，这促使研究者考虑将真实神经元直接接入计算系统。
此前该方向主要尝试二维培养神经元和脑类器官，但前者难以形成稳定的神经可塑性，后者的神经回路不够成熟且个体差异大。法国团队改用死后成人脑组织外植体（OPAB），这种材料保留了成熟的细胞类型、组织结构和部分神经连接，在获得氧气和葡萄糖后可维持神经活动。
实验设置中，研究人员将OPAB置于微电极阵列上，随机选出三枚电极作为“运动电极”连接机械手三根手指，分别对应电子琴上的LA、TI、DO三个音。机械手按键后，麦克风收集声音，解码器识别音符并刺激脑片上对应的“感觉电极”，形成完整的闭环系统。训练阶段每天重复300次动作与感觉的关联刺激，连续三天，让脑片建立“手指动作—声音结果”的绑定关系。
值得注意的是，整个训练过程没有奖励函数或纠错机制，仅依赖神经可塑性——经常同时激活的神经元连接会逐渐增强。测试时，人类实验者随机弹奏音符，脑片在“听到”声音后反向激活此前关联的运动区域，驱动机械手完成模仿。对照实验显示，换成未训练电极后准确率跌回随机水平，用药物阻断突触传递或感染Tahyna病毒后模仿能力明显下降，证明学习结果确实存储在脑组织本身的神经连接中。
长期追踪的5个OPAB中，有4个在训练结束17天后仍保留学习结果，其中两个仍能100％正确模仿全部三个音符。研究团队指出，该工作首次将成年人的真实脑组织放入可感知、行动、再学习的闭环系统，为神经科学与AI的交叉研究提供了新方向。尽管距离“人脑计算机”尚有距离，但这一路径可能对认知科学、神经疾病乃至医疗研究产生推动作用。
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