科学家用活细胞构建微型计算机，碳基生命抗衡人工智能的曙光初现 _人工

如今，让人类最如鲠在喉，忧大于喜的就是人工智能的超高速发展，如果你将其理解为进化的话，那么相比于人类38万年微不足道的进化史， AI的进化可谓是高歌猛进，即便数次陷入低潮，从1956年美国达特茅斯会议上提出到今天不过63年历史了，处于弱人工智能中等偏下级别的阿尔法狗已经完败人类围棋顶尖棋手，可谓神迹。
当然，我们也注意到，人工智能的发展并不是孤立的，如果没有1946年第一台电子计算机的诞生，人工智能将永远是科幻小说里的想象，人们现在说的“硅基生命”很大程度上是因为电脑的中枢——芯片主要成分是硅元素。
正是在摩尔定律规则下的电脑的跨越式发展人工智能遗传算法，人类的算力得到了指数级的提升，并在1969年诞生的互联网的相互影响下使得算法和大数据不断优化与膨胀，最终使得AI得到了前所未有的养分。
当然，不得不说的是机器人技术人工智能遗传算法，这是为人工智能准备的完美躯体（或许并不完美，但是随着新材料的发展趋于完美）。
如今，人工智能已经被认定为是人类文明的第四次科技浪潮，但与前三次不同的是，霍金、埃隆马斯克等人都对AI的发展表示了担心，认为我们正在培养人类的“掘墓人” 。特别是强人工智能有可能制造出真正能推理（）和解决问题（）的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系；有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。
无论从哪个维度看，人类都不可能是强人工智能的对手。那么，还有什么能够抗衡人工智能吗？难道它真的会成为碳基生命的终结者吗？
生物学和计算机科学进行交叉，将活细胞作为微型计算机成为了人类有望对抗强人工智能文明的某种可能，虽然现在还是星星之火，但已经让人看到无穷的潜力。
如果你把一个细胞看成一个宇宙的话，那么从微观角度将其变成一台计算机仿佛也没有什么可惊讶的。
近日，麻省理工学院的科学家利用基因编辑技术将细胞变为微型计算机，可实现读取、写入和执行的功能。
【科学家用活细胞构建微型计算机，碳基生命抗衡人工智能的曙光初现】8月22日，这篇文章以《活细胞中单核苷酸分辨率的计算和储存》为题发表在《分子细胞》期刊（ Cell）。通讯作者是来自麻省理工学院的施密特科学博士后研究员Fahim 与电气工程与计算机科学系、生物工程系副教授卢冠达（ K. Lu）。他们开发的是一种记录生物信息并在活细胞中进行逻辑和计算的技术，该技术通过DNA写入事件的级联（类似于多米诺骨牌），为活细胞中的信息传播、计算和存储提供了强大且可扩展的方法。
DNA因其普遍存在的持久性和生物功能兼容性，已经成为人工生物信息储存的理想介质，特别是随着DNA测序效率的提升以及成本下降，其信息储存优势日渐明显。DNA计算机在1990年代就出现了，与电子计算机用“0”和“1”来储存信息不同， DNA计算机将信息储存在构成DNA分子的A、C、G、T中。只是这些DNA信息在活细胞中不容易改变，因而计算缓慢。于是麻省理工学院的科学家希望加速这一过程，发明了一种称作的技术，该技术全称是基于DNA的有序存储器和迭代网络运行者。它建立在基因编辑技术基础上，旨在响应小分子或光照等生物信号。
如今基因组编辑技术让人们能更便捷改变遗传信息。DNA编辑器可以对活细胞内所含DNA进行插入、删除、倒位或碱基替换突变等形式，并可用于区分不同DNA记忆状态。短暂的细胞事件，例如蛋白质-蛋白质相互作用，可以作为转录输出被DNA信息储存。
此前的活细胞DNA技术只能读取或写入，也就是说，在一两个分子事件后该细胞就停止了数据储存，其编码容量和可扩展性受到限制，不能用来连续监控动态信号或长时间历史信号，并且缺乏便捷的读写和监控操作模式。
因此，人们需要一种高效且稳健的分子记录和DNA记忆平台，像硬盘一样能够进行信息存储和计算，Fahim 等人构建的活细胞DNA分子记录仪则能够编码更多信息。
研究人员通过设计系统来实现每套输入得到一个独特的识别标志，那么从这个识别标志也能推测出原来的系统输入是什么。依据研究人员的设计，最终的输出结果会激活绿色荧光蛋白表达，那么通过测量绿色荧光的表达水平，即可得知细胞内发生了多少突变，这就避免了测序破坏细胞。
通过这样的操作，系统实现了超越DNA只能读写而输出只能破坏细胞来测序读取的做法，并且实现长期持续记录和监测。
研究人员认为，本研究试图克服以前的局限性，它使我们更接近最终愿景，即拥有强大、高度可扩展和可定义的内存系统，这类似于硬盘驱动器的工作方式。它同时解决了当前体内记录和计算技术的许多局限性，并为用于活细胞中的信息处理和存储的下一代存储器架构铺平了道路。
未来，发育生物学家可以使用DNA记录仪研究分化和发育途径；癌症生物学家可以使用这些DNA记录仪来研究肿瘤发展，并深入了解肿瘤微环境中与癌症异质性有关的细胞和环境线索；免疫学家可以使用DNA记录仪来研究免疫细胞成熟、记忆形成和免疫应答过程中的信号转导；微生物学家可以利用其来研究细菌群落和生物膜内的信号动力学和分子相互作用。
不仅仅是这些生物学上的应用。
DNA计算的最大优势在于其高并行性，即DNA的每条单链都可被看成是一台计算设备，其内部海量的链条则可被看成一个“机房”，这就相当于成百上千台计算机在同时进行运算。这种高并行性极大地提升了运算速度。举例来说，若想从亿万人中找出一个手拿钉子的人，传统的电子计算机往往要一个一个筛，直到检索出目标；而DNA计算模式，则可并行对1018个人同时进行检测，其计算速度相当可观。这意味着，一台DNA计算机在一周的运算量或相当于所有电子计算机问世以来的总运算量。
除具有高并行性外，DNA分子还具有海量存储能力，这也是DNA计算的另一优势。1立方米的DNA溶液可存储1万亿亿个二进制数据，远超当前全球所有电子计算机的总储存量。
假如将活细胞中的DNA计算机与人体相结合，那将爆发出恐怖的性能，真正的碳基生命“超人”无疑就诞生了。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。