AIは過去のものに、脳細胞を利用する「オルガノイド知能」登場の日は近い

人工智能将成为过去式，使用脑细胞的 "有机体智能 "即将出现。
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世界はこのところ進歩の著しい人工知能（AI）の虜になっているが、米ジョンズ・ホプキンス大学の研究チームは、新たな知能の形態として「オルガノイド知能（OI）」という分類を編み出した。実験室で培養された脳細胞がコンピュータを動かす未来は、私たちが想像するより早く訪れるかもしれない。
オルガノイドとは、ヒト多能性幹細胞（hPSC）を基に作られた3次元細胞培養物だ。人間の臓器と同様に機能するよう設計して主要な構造的・生物学的特性を再現できる。適切な実験室条件下で、基となる幹細胞からの遺伝的指示により自己組織化し、人間の脳などあらゆる種類の臓器組織を形成することが可能だ。

近期世界的大热门一直是人工智能（AI），它最近一直在取得快速进展，但美国约翰霍普金斯大学的一个研究小组已经开发出一种新的智能形式，一种被称为 "类器官智能"（OI）的分类。 这种由实验室中培养的脑细胞驱动的计算机可能比我们想象的更快到来。
器官体是基于人类多能干细胞（hPSCs）的3D细胞培养物。 它们可以被设计成像人类器官一样的功能，并重现关键的结构和生物特征。 在适当的实验室条件下，它们可以在基础干细胞的遗传指示下自我组织，形成所有类型的器官组织，包括人脑。

まるでSFのように聞こえるかもしれないが、脳オルガノイド（ミニチュア脳）は10年近く前から神経変性疾患のモデル化や研究に用いられてきた。そして、この脳オルガノイドが学習能力を持つ可能性があることが、最近の研究で明らかになった。豪メルボルンの研究チームは、80万個の脳細胞を訓練してコンピュータゲーム「ポン」をプレーさせることに成功したと報告している。この分野の研究が進むにつれ、いわゆる「シャーレの中の知能」である脳オルガノイドがAIを凌駕するのではないかと研究者たちは推測している。
知能とは、広義には情報を取得・保存・適用する能力を指す。これは人間の経験をよく表している特徴の1つだ。どんなタスクであれ、実行するには意識や自己認識に関係なく、ある程度の知能が求められる。たとえば、ChatGPTのようなAIチャットボットプラットフォームはユーザーとのリアルタイムなやりとりの中で独自に選別・編集した応答ができるが、その知能の範囲はデータベースのアルゴリズムに縛られている。

这听起来像是科幻小说，但大脑器官（微型大脑）被用来模拟和研究神经性疾病已有近十年时间。 而最近的一项研究显示，这些脑器官可能具有学习能力。 澳大利亚墨尔本的一个研究小组报告说，他们已经成功地训练了80万个脑细胞来玩电脑游戏 "Pong"。 随着这一领域研究的进展，研究人员推测，脑器官，即所谓的 "培养皿中的智能"，可能超过人工智能。
广义上讲，智能是指获取、存储和应用信息的能力。 这是最能描述人类经验的特征之一。 不管是意识还是自我认知，执行任何任务都需要一定程度的智能。 例如，人工智能聊天平台，如ChatGPT，能够在与用户的实时互动中独自选择和编辑回应，但其智能程度受到数据库算法的限制。

コンピュータは、本質として自ら「考える」ことも「感じる」こともできない。脳オルガノイドも同様に、タスクの実行を学習することは可能でも、意識を持ち得るという証拠はない。人工知能やオルガノイド知能に言及する場合、思考や感情といった人間特有の能力を投影しないよう注意しなければならない。知能だけでは、意識という主観的な感覚には不十分なのだ。
知らない情報に接したとき、人間の知能はAIより優秀だ
とはいえ、AIもOIも効率アップの手段としては有用である。AIは計算をしたり、個人に合わせた提案をしたり、手作業を自動化したりでき、人間の脳よりもはるかに高速に情報を処理する。一方で限界もあり、現在のAI技術は逐次処理型で、数学的に時系列で処理できるタスクにのみ秀でている。人間の脳は、逐次処理に加えて複数の情報を同時に分析できる並列処理の能力に優れており、わかりやすく視覚を例にとると、物体の色や形、位置、反射速度などを瞬時に識別できる。

计算机，就其本质而言，不能为自己 "思考 "或 "感觉"。 同样地，即使大脑器官可以学习执行任务，但没有证据表明它们可以有意识。 在提到人工智能或有机体智能时，必须注意不要投射人类特有的能力，如思考和感觉。 仅仅是智力还不足以实现意识的主观感觉。
当接触到未知的信息时，人类的智力要优于人工智能。
尽管如此，人工智能和开放式智能作为提高效率的手段都是有用的：人工智能可以进行计算，提出个性化的建议，把手工任务自动化，处理信息的速度比人脑快得多。 另一方面，也有局限性：目前的人工智能技术是顺序性的，只擅长于可以按时间顺序进行数学处理的任务。 除了顺序处理，人脑还擅长并行处理，这使得它能够同时分析多条信息，以视觉为例，人类可以立即同时识别物体的颜色、形状、位置和反射速度。

知らない情報や移ろいゆく情報に遭遇したとき、人間の知能はコンピュータより各段に優秀だ。新しいタスクを学習するのに必要な試行回数はぐっと少なくて済む。ある研究によると、同一のものと異なるものをより分ける単純な課題を人間はたった10回の訓練で習得できたのに対し、AIコンピュータは1000万回の学習セッションを経ても習得できなかった。複雑なタスクの実行中は機械学習の効率が低下するだけでなく、コンピュータが必要とするエネルギーも大幅に増加する。2016年の試算では、米国を拠点とするデータセンターすべてのエネルギー需要を満たすには発電所34基が必要だとの結果が出た。対照的に、人間の脳は記憶容量の上限がまだ確定していない上に、ごくわずかなエネルギーしか必要としない。

当遇到不熟悉的或变化的信息时，人类的智慧明显优于计算机。 学习一项新任务所需的试验要少得多。 根据一项研究，人类只需经过10次训练就能学会区分相同和不同物体的简单任务，而人工智能计算机在经过1000万次学习后甚至无法学会它。 在执行复杂任务时，不仅机器学习的效率较低，而且计算机还需要明显更多的能源：2016年的一项估计发现，需要34个发电厂才能满足所有美国数据中心的能源需求。 相比之下，人脑存储能力的上限尚未可知，并且需要的能量可以忽略不计。

OIは生物学的学習の利点を活用して自動化を強化し、エネルギー消費を削減できる可能性を秘めている。脳オルガノイドは、人間の脳が学習や記憶といった複雑なタスクをどのように行っているかについて知見をもたらす。これは、オルガノイドの開発が近年進歩し、脳の微細構造と機能を再現できるようになったおかげで可能になった。脳オルガノイドは、脳波で記録された脳活動を再現するように自発的な電気神経活動を示し、刺激に反応することがわかっている。
電気的な活動があるところでは、ニューロン（神経細胞）同士をつなぐ接合部であるシナプスが活性化され、情報を記憶として保存できる。人間の脳には何兆個ものシナプスがあり、生涯を通じておそらく無限の情報を保存することが可能だ。同様の記憶容量を達成するため、研究者は脳オルガノイドの現行モデルのスケールアップを目指している。近い将来、実験室で培養された脳細胞を搭載したコンピュータが登場し、より少ないエネルギー消費でより効率的に大量のデータを記憶・検索できるようになるかもしれない。

OI有可能利用生物学习的好处来加强自动化和减少能源消耗。 大脑器官提供了对人脑如何执行复杂任务（如学习和记忆）的深入了解。这要归功于最近在开发有机体方面的进展，使得复制大脑的微观结构和功能成为可能。 借助电波图，我们知道了大脑器官会对刺激会作出反应，表现出自发的神经电活动。
在有电活动的地方，突触（神经细胞的连接点）被激活，信息可以被储存为记忆。 人类的大脑有数万亿个突触，能够在整个生命中储存可能是无限量的信息。 为了实现类似的存储能力，研究人员的目标是扩大目前的脑器官模型的规模。 在不久的将来，使用实验室培养的脑细胞的计算机可能能够更有效地存储和检索大量数据，并减少能源消耗。
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何が人を人たらしめているのか
また、脳オルガノイド搭載コンピュータシステムは、薬物治療の前臨床試験に新たな機会をもたらすだろう。生体電気を利用したインターフェースは、新薬への神経細胞の反応を示す生理学的データをリアルタイムに報告できると同時に、人間や動物を副作用の危険にさらすという倫理的課題を軽減できる。
OIには、研究とイノベーションの無限の可能性がある。しかし、進歩し続けるこの新分野では、いくつかの倫理的な問題がまだ解決されていない。今のところ脳オルガノイドが意識を持ったり、自ら「考え」たり「感じ」たりできるという証拠はないが、モデルがスケールアップしても決してそうならないとは言い切れない。意識は、私たちの理解の範疇をはるかに超えて複雑なものだ。より現実的で倫理的な脳の研究方法を開発しようとして、道徳的・倫理的な保護が必要なモデルを作ってしまうかもしれない。米スタンフォード大学の法学者ヘンリー・T・グリーリー教授が提唱したジレンマだ。脳オルガノイドのモデルが「人間らしさ」を増すにつれて、研究者は「何が人を人たらしめているのか」を定義する必要に迫られるだろう。

人是何以为人的？
装有脑器官的计算机系统也将为药物疗法的临床前测试带来新的机会。 生物电接口可以实时报告关于神经元对新药物反应的生理数据，同时减少将人类和动物置于不良反应风险中的伦理问题。
OI在研究和创新方面有着无限的潜力。 然而，在这个不断进步的新领域，有几个伦理问题仍未解决。 到目前为止，没有证据表明大脑器官是有意识的，或者可以自己 "思考 、感觉"，但这并不是说随着模型的扩大永远不会发生。 意识远比我们理解的要复杂得多。 在试图开发更现实、更符合伦理的研究大脑的方法时，我们可能最终会创造出需要道德和伦理保护的模型。 这就是美国斯坦福大学法学教授亨利-T-格里利（Henry T. Greeley）提出的困境。 随着大脑器官模型变得更加 "人性化"，研究人员将不得不定义 "人是何以为人的"。

仮にこうした3次元脳細胞培養物が知覚を持つことがないとしても、それらが生み出す知的財産は誰に帰すのかという問題は残る。AIをめぐってすでに生じている問題だが、脳オルガノイドの場合、その製作に使われる幹細胞がドナーボランティアから提供されるという事実が倫理的な疑問を複雑にしている。幹細胞の提供者は、自分の遺伝子コードを用いて作られたものに対する権利を保持しているのだろうか。オルガノイド知能の分野は有望に思えるが、研究コーディネーター、倫理専門家、一般市民と緊密に協力しながら研究を続けていく必要がある。

即使这些3D脑细胞培养物从未成为有知觉的人，问题仍然是它们产生的知识产权应该归属于谁--这个问题已经围绕着人工智能出现了，但在大脑器官的情况下，用于创造它们的干细胞是由捐赠的志愿者提供的，这一事实使伦理问题变得复杂。 干细胞捐赠者是否对使用他们自己的遗传基因创造的东西有保留权利？ 类器官智能领域似乎很有前景，但研究需要与研究协调员、伦理专家和公众密切持续的合作。

技術の進歩はすごいなぁ。 意識が芽生えているかもしれないのはどーやったらわかるようになるんだろうか。 なかなか倫理的に高いハードルがあるように思った。

技术的进步真厉害啊。
但就算真的萌生出意识，我们又要怎么知道呢？
我觉得在伦理上有很大的障碍。

今、ＡＩが将来人間を超える知能を持ち、人類を敵とみなし絶滅させるのではないかと恐れられている。この危険性は「オルガノイド知能」の方が遥かに高い。何故なら「生物」由来であるからである。生物は「生きる」ことの至上命題とし、次に「増える」ことを使命としている。この遺伝子に組み込まれた仕組みは過酷な自然環境で生き抜き為にはどうしても必要であるが、同時に自身が生きることに対しての執着は凄まじく、一度敵とみなすと同族と言えども残虐性を示す。これは実体が存在することが大きい。ＡＩが恐れられている理由は知能で生物界の頂点に立った人間に置き換えているところが大きい。人類の歴史の延長線上で考えると、ＡＩは人間を敵とみなすと考えるのは自然である。だが、ＡＩは生物ではない。自我を生物の本能とするならば、「オルガノイド知能」の危険性はＡＩの危険性を遥かに上回る。出来るだけ早く規制対象とするべきだと考えます。

现在人们担心，人工智能在未来会比人类更聪明，会把人类视为敌人，并赶尽杀绝。 对于这种危险，我觉得 "类器官智能 "可能性更大。 这是因为它是源于 "生物 "的。 生物体的最高使命是 "生存"，然后是 "繁殖"。 这种内置于基因中的机制是在严酷的自然环境中生存的必要条件，但同时，它们为了自己的生存，一旦将同类视为敌人，甚至对同类也会表现出残忍的态度。 这主要是由于实体的存在；人工智能之所以令人恐惧，主要是因为它正在取代人类，而人类在智力方面已经上升到生物世界的顶端。 鉴于人类以前的历史，自然会认为人工智能会将人类视为敌人。 但人工智能不是一个活的有机体。 而 "类器官智能 "是，所以的危险性远远超过人工智能。 它应该尽快接受监管。

脳オルガノイドにPONGやらせたらすぐ学習したって話はあるが、基本的に脳ってハードウェアは身体機能と不可分であり、アウトプットとフィードバックがセットになってないと刺激なさ過ぎて退屈で寝たり気絶したりの機能不全を起こしそう。
得意なのは並列入力と抽象化と推論と複雑な制御系を統合処理しての駆動最適化、みたいなので、現用の弱いAIが得意な膨大な情報から規則性を見つけ出す大容量入力と抽象化と結論の出力と、棲み分け出来そうに思う。
だからといって週一で自動運転車のボンネット開けてゴルフボールくらいのカプセルの横にあるスロットに脳オルガノイドの餌になるキャラメルみたいなのを投入するのは不気味カワイイ気がしてくるが。

有关于脑器官的故事，人们给他们玩PONG（一个乒乓球小游戏）时，他们很快就学会了，但基本上，大脑硬件与物理功能是分不开的，如果没有一套输出和反馈，很可能由于没有足够的刺激，无聊得睡眠或直接晕厥。
它们所擅长的是平行输入、抽象、推理和通过整合复杂的控制系统来驱动优化，所以我认为它们可以从目前人工智能所擅长的大量输入、抽象和输出结论中分离出来，也就是在海量的信息中寻找规律性。
但话虽如此，如果每周一次打开自动驾驶的汽车引擎盖，把某种饵料放在一个高尔夫大小的槽里喂给大脑有机体，这将是令人毛骨悚然又有点可爱的画面。

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