生物電腦(生物腦)

生物電腦

生物腦一般指本詞條

Biological Computer 生物電腦就是利用生物分子代替矽,實現更大規模的高度集成。 傳統計算機的晶片是用半導體材料製成的,1毫米見方的矽片上最多不能超過25萬個。而生物晶片上生物計算機的元件密度比人的神經密度還要高100萬倍,傳遞信息的速度也比人腦的思維速度快100萬倍。

基本介紹

  • 中文名:生物電腦
  • 外文名:Biological Computer
  • 利用:生物分子代替矽
  • 目的:實現更大規模的高度集成
生物電腦簡述,生物電腦的由來,生物電腦的特點,生物電腦的發展趨勢,生物電腦定義,定義1,定義2,發展方向,總體發展方向,傳統電腦理論的極限,生物計算機基因工程的產物,生物計算機擁有人工智慧,

生物電腦簡述

生物電腦的由來

人們驚嘆於錢鐘書先生超凡的記憶力。據說有人從圖書館隨便翻出什麼古典文集來,錢鐘書都能準確無誤地複述其內容。20世紀的人,只能為之興嘆,稱之為天才;但是,生活在21世紀的人們就有可能與錢鐘書在記憶力上一試高低。這種可能性來自即將成為21世紀人類生活新夥伴的生物電腦。 中國科學院計算機研究所的專家胡偉武告訴記者,目前以積體電路為基礎的傳統計算機已經快要發展到極限。按照目前的速度,計算機發展遵循的“摩爾定律”(每18個月晶片速度翻一番,價格降低一半)將在2007年失效。生物技術與計算機技術聯姻的生物電腦成為計算機發展的一個新的突破口。 生物電腦就是利用生物分子代替矽,實現更大規模的高度集成。

生物電腦的特點

生物電腦的另一個顯著特點就是存儲量極大。單個的細菌細胞,大小只有1微米見方,與一個矽電晶體的尺寸差不多,但是卻能成為容納超過1M位元組的 DNA存儲器生物晶片快捷而準確,可以直接接受人腦的指揮,成為人腦的外延或擴充部分,它以從人體細胞吸收營養的方式來補充能量。
生物電腦將能用來改善和增強人的記憶力。英國電信研究所所長科克倫甚至感慨道:“想想擁有一個真正快速處理數據和記憶的大腦吧,它不會曲解,不會老化。我們將不會忘掉任何東西,也可以加工一切信息……”

生物電腦的發展趨勢

生物電腦最終會促使電腦與人腦的融合。目前最新一代實驗計算機正在模擬人類的大腦。英國劍橋大學研究發現了“生物電路”,一些蛋白質的主要功能不是構成生物的某些結構,而是用於傳輸和處理信息。人們正努力尋找神經原與矽晶片之間的相似處,研製基於神經網路的計算機。儘管目前研製出來的最先進的神經網路擁有的智力還非常有限,但大多數科學家認為,仿生計算機是未來發展之路。國外有科學家預言,到2020年,運算速度更快的生物將取代矽晶片。
生物計算機能夠如同人腦那樣進行思維、推理,能認識文字、圖形,能理解人的語言,因而可以成為人們生活中最好的夥伴,擔任各種工作,如可套用於通訊設備、衛星導航、工業控制領域,發揮它重要的作用。美國貝爾實驗室生物計算機部的物理學家們正在研製由晶片構成的人造耳朵和人造視網膜,這項技術的成功有望使聾盲人康復。
生物電腦的成熟套用還需要一段時間,但是目前科學家已研製出生物電腦的主要部件———生物晶片。美國明尼蘇達州立大學已經研製成世界上第一個“分子電路”,由“分子導線”組成的顯微電路只有目前計算機電路的千分之一。

生物電腦定義

定義1

電腦的性能是由元件與元件之間電流啟閉的開關速度來決定的。科學家發現,蛋白質有開關特性,用蛋白質分子作元件製成的積體電路,稱為生物晶片。使用生物晶片的計算機稱為蛋白質電腦,或稱為生物電腦。已經研製出利用蛋白質團來製造的開關裝置有:合成蛋白晶片、遺傳生成晶片、紅血素晶片等。
用蛋白質製造的電腦晶片,在1平方毫米麵積上可容納數億個電路。因為它的一個存儲點只有一個分子大小,所以存儲容量可達到普通電腦的10億倍。蛋白質構成的積體電路大小隻相當於矽片積體電路的10萬分之一,而且運轉速度更快,只有10-11秒,大大超過人腦的思維速度;生物電腦元件的密度比大腦神經元的密度高100萬倍,傳遞信息速度也比人腦思維速度快100萬倍。
生物晶片傳遞信息時阻抗小,耗能低,且具有生物的特點,具有自我組織和自我修復的功能。它可以與人體及人腦結合起來,聽從人腦指揮,從人體中吸收營養。把生物電腦植入人的腦內,可以使盲人復明,使人腦的記憶力成千上萬倍地提高;若是植入血管中,則可以監視人體內的化學變化,使人的體質增強,使殘疾人重新站立起來。
美國已研究出可以用於生物電腦的分子電路,它由有機物質的分子組成,只有現代電腦電路的千分之一大小。

定義2

在《高達》中,所謂生物電腦並非指“有生命的電腦”,而是“仿生電腦”。高達F91
裝備使用的仿生神經迴路就是一種典型的生物電腦。使用生物電腦的MS,可以更有效地感知
機師的腦波,以自動採取不同的作戰程式,而NEWTYPE的能力也可以藉助其得到進一步的發
揮。

發展方向

總體發展方向

人腦的演化是生物計算機的極致,它的超越性主要還在於它的解題與算則(algorithm),軟體與記憶模式設計以及硬體與軟體兩者不可分割的一體協調運作功能:從左腦意識領域對邏輯的分析與運算,從右腦潛意識領域對影像的處理與識別,從神經網路的自我組織所表現的對外界信息的過濾、認知與分析,從動態並行處理網路所表現的連想記憶與思考以及對知識、行為、環境適應等學習經驗的整合與取捨,而最後將存入DNA中等等,莫不是造物主化費了四十億年的無與倫比的傑作!以上種種也正是我們發展生物計算機所應該模仿與學習的。
就模仿人腦、學習人腦的過程而言,生物計算機的發展大致可以分成以下三個階段(或型式):一﹑模仿人腦大部分硬體結構的計算機(狹義的生物計算機),例如利用人工合成的組件,仿製人腦的一部分,包括模仿腦機能的計算機,採用腦的解題與算則的計算機,與由人工神經細胞及神經網組合的計算機;二﹑模仿人腦細微組織的計算機,例如利用生物晶片與生物體分子組件(包括生物體液體組件、蛋白質組件、生物感測組件、生物存儲元件等)所組成的計算機;及三﹑人腦再制型的計算機,為生物計算機的終極目標,包括具有意識與情感的人工複製腦。以下就我們的觀點,列舉未來生物計算機發展的方向。
一﹑模仿生物體組件,開發新的分子或生物功能組件。
二﹑模仿生物體組織,開發並行的信息處理結構。
三﹑借用人腦的軟體運算方式。
四﹑仿製能自我組織的軟體。
五﹑學習人腦的記憶方式。
其次,在研究生物計算機所需的基礎學科方面,除了生理學與解剖學以外,更應該著重分子生物學、新的腦功能的測定技術、腦的模型理論以及與認知科學相關的人工智慧等,尤其應該加強計算機、電子工程與分子生物三方面學者專家的通力合作。

傳統電腦理論的極限

我們知道,要想提高計算機的工作速度和存儲量,關鍵是實現更高的集成度。傳統計算機的晶片是用半導體材料製成,儘管隨著工藝的改進,積體電路的規模已越來越大,但在單位面積上容納的元件數是有限的,即在1mm2的矽片上最多不能超過25萬個。此外,散熱、防漏電等因素制約著積體電路的規模。現在的半導體晶片的發展已將達到理論上的極限。於是,研製一種新晶片的課題就擺在各國專家面前。

生物計算機基因工程的產物

1995年,來自各國的200多位有關專家共同探討了DNA計算機的可行性,認為DNA分子間在酶的作用下可以從某基因代碼通過生物化學的反應轉變為另一種基因代碼,轉變前的基因代碼可以作為輸入數據,反應後的基因代碼可以作為運算結果。利用這一過程可以製成新型的生物計算機。
瑞士巴塞爾大學的漢斯—韋爾納.芬克和克里斯蒂安.舍嫩伯格在新近出版的英國《Nature》雜誌上報導,他們發現DNA鏈的導電性可與半導體相媲美,如果能夠給它裝上"開關"對電流進行控制,就有可能用它製造極其微小的電器裝置。
芬克說,一根DNA鏈的直徑僅為20億分之1米,沒有任何金屬線能加工到這么細,因此DNA鏈在製造微小電子元件方面可能將具有獨特的優勢。美國明尼蘇達州立大學已經研製成功世界上第一個"分子電路",由"分子導線"組成的顯微電路只有目前"無機"計算機電路的千分之一。
隨著基因工程的高速發展,為蛋白質的工業化製造提供了技術上的保證,也促進生物計算機的主要部件——生物晶片(如基因晶片、合成蛋白晶片、血紅素晶片、賴氨酸晶片等)的研究不斷深入,人們將有能力按照設計的藍圖,隨意製造出所需要的生物材料,並組裝成生物計算機。

生物計算機擁有人工智慧

衡量計算機水平的主要指標是運算速度存儲量。據有關分析測算,如果生物計算機研製成功,其運算速度將是目前傳統計算機根本無法比擬的,它幾十小時的運算量就相當於目前全球所有計算機運算量的總和。生物計算機的存儲量也將大得驚人。科學家採用有機的蛋白質分子構成的生物晶片代替由無機材料製作的矽晶片,其大小僅為現在所用的矽晶片的十萬分之一,而集成度卻極大地提高,如用血紅素製成的生物晶片,1mm2能容納10億個"門"電路,其開關速度達到10-5Μs。此外生物晶片具備的低阻抗、低能耗的性質使他們擺脫了傳統半導體元件散熱的困擾,從而克服了長期以來積體電路製作工藝複雜、電路因故障發熱熔化以及能量消耗大等弊端,給計算機的進一步發展開拓了廣闊的前景。更令人驚異的是,生物計算機的元件密度比人的神經密度還要高100萬倍,而且其傳遞信息的速度也比人腦進行思維的速度快100萬倍。它既快捷,又準確,可以直接接受人腦的指揮,成為人腦的外延或擴充部分,它能以從人體細胞吸收營養的方式來補充能量,而不需要外界的任何其他能量。
生物計算機具有較高的人工智慧,它可以徹底實現現有計算機所無法真正實現的模糊推理功能和神經網路運算功能,能夠如同人腦那樣進行思維、推理,能認識文字、圖形,能理解人的語言,因而可以承擔各種工作,可廣泛套用於衛星導航、工業控制領域和國防軍事領域,發揮它無比重要的作用。
不過,研究人員認為,由成千上萬個原子組成的生物大分子結構非常複雜,很容易失活、變質和受損;加之,目前生物計算還存在一些運行上的障礙,如:大規模操作的困難、非特異性吸附及複製過程出現錯誤的容錯能力較差等問題。因此,生物計算機的發展可能還需要經過一個較漫長的過程。

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