## 790｜“趴”在芯片上的20万活体神经元，正在学着玩射击游戏Doom

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2026年2月，一个叫肖恩·科尔（Sean Cole）的独立开发者，一个人在家，拿到了澳大利亚的生物计算公司皮质实验室（Cortical Labs）的云平台API接口，花了大概一周时间，让20万个活体人类神经元，学会了玩Doom。

我第一次看到这个新闻的时候，感觉有点儿荒谬，又有点魔幻。

Doom是一款第一人称射击游戏，玩家需要在各种黑暗场景里对抗怪物。你可以想象一下游戏场景：你站在一条黑暗的走廊里，听到前方有脚步声，不知道怪物从哪个拐角冒出来。你需要判断方向，举枪，瞄准一个正在移动的目标，然后扣动扳机，同时还要记着自己有多少血，下一个出口在哪里。这对人类来说是几秒钟的直觉反应，但背后涉及空间推理、前进规划、不确定情况下的实时决策。这是一个3D的世界，有地图、有敌人、有武器。

而在这之前，皮质实验室的科学家团队花了整整18个月，才教会了神经元玩Pong，也就是一款简单的模拟乒乓球游戏，玩家需要控制屏幕两侧可上下移动的球拍来反弹乒乓球。

这两件事情放在一起，你就能感觉到冲击力了。一个是科学家团队，一个是毫无生物科学背景的程序员；一个是18个月，一个是一个星期；一个是Pong这样的简单游戏，一个是超大型3D游戏。

那这样的进步背后，到底发生了什么？

这就是我今天想和你详细聊的故事。故事的主角就是刚才提到的皮质实验室，他们的研究方向用一句话概括：把活体人类神经元和硅芯片融合在一起，造出一台“生物计算机”。

说实话，看到这句话的时候，我的脑海里浮现的是很多年前的那部经典科幻电影《机械战警》，那部片子上映是在1987年。不过我看到的时候，已经是在90年代的昏黑的小录像厅里了。

在影片中，正直的底特律警察亚历克斯·墨菲被残忍黑帮大佬肢解，然后残存的大脑被植入了一个机械体，从而被打造成了一个半人半机械的超级警察。我想起来当时片头介绍背景的时候，说的是2020年代，当时的底特律犯罪失控，政府无力控制。那时年幼的我以为，到了遥远的2020年代，肯定已经是家里街上全是机器人，出行时天空中都是密密麻麻的飞行汽车。

扯远了，我们说回来。皮质实验室的第一代系统叫DishBrain。“Dish”就是培养皿，也就是你在电视或者学校里见过的实验室里那种透明的小圆盘，比手掌略小，里面装着营养液，细胞就泡在里面生长。科学家在培养皿里养了约80万个人类神经元，然后把这些神经元铺在一张密密麻麻布满微小电极的芯片上。

80万个神经元是什么概念？听起来不少，我简单做个对比你就明白了。人类大脑有约860亿个神经元，80万不到其中的十万分之一。皮质实验室的研究员阿隆·勒弗勒（Alon Loeffler）说过一句话挺形象：这个数量大概相当于一只蟑螂的大脑，多一点，但缺乏蟑螂进化出来的那些复杂结构。所以我们聊的不是什么高级智能，而是一小撮细胞，泡在一个培养皿里。

那这张电极芯片能干什么？神经元趴在上面，芯片里的电极既能“听”神经元发出的电信号，也能向神经元发送电刺激。既是麦克风，也是扬声器。当然，这里我写的“听”必须要打上引号，毕竟就一小撮细胞，可没有自己的耳朵。科学家就通过这套双向通道跟神经元交流，把游戏信息“翻译”成电信号输入进去，再把神经元的反应“翻译”回游戏操作。

但教它玩游戏，用的是什么逻辑？

这里有一个很关键的理论叫“自由能原理”，由英国神经科学家卡尔·弗里斯顿（Karl Friston）提出。用最简单的话说：大脑本质上是一台预测机器，一刻不停地在预测“接下来会发生什么”，然后把预测和现实对比，努力缩小这个差距。

你可以想象一下，当你第一次去一个完全陌生的城市，走在不认识的街道上，你的大脑会一直在预测，前面是直路还是转弯？那个声音是车还是人？有没有台阶？这种持续的预测和实时校正，就是大脑一直在做的事。“自由能”，就是预测和现实之间的差距，差距越大，大脑越“难受”；差距越小，大脑越“舒服”。

DishBrain就是用这个逻辑来训练神经元的。不用传统机器学习那套奖惩机制，不给糖，也不打手。而是：对了，就给神经元发送有规律、可预测的电信号，接收到这种信号，神经元就会感觉到“舒服”；错了，就发送随机混乱的电信号，它就会莫名其妙地“难受”。神经元天然讨厌混乱，所以它会主动摸索，怎么操作才能让那些信号变得有规律？

说白了，不是给它糖吃，而是给它秩序感。

相关研究在2022年发表于《Neuron》杂志，这是Cell Press旗下专注神经科学的顶级期刊。论文标题里用了一个在学界引发不小争议的词“sentience”，也就是“感知能力”，有时候也被解读成“有意识的迹象”。这个词通常用来描述有感受能力的生命，用在培养皿里的神经元上，当然引发了很多讨论。

不过皮质实验室自己的立场很谨慎，他们的首席科学家在接受采访时，大意是这样说的：现在顶多是在和一只蟑螂大脑对话，没有任何高级智能或意识行为的证据。

那是2022年，结果就是花了整整18个月，学会了Pong这样的简单游戏。

然后咱们把时间快进。2025年皮质实验室推出了升级版硬件，叫CL1，号称“全球首台可编程生物计算机”。跟DishBrain相比，CL1神经元数量规模相近，但最关键的变化是：它开放了云平台，开放了API接口。用户不再需要懂神经科学，不需要是科学家，只要会写Python代码，就能跟这堆神经元对话。

2026年初，独立开发者肖恩拿到了这个接口。他几乎没有生物计算背景，就是个会写代码的独立开发者。然后用了大约一周，让20万活体神经元学会玩Doom这块游戏，并将代码做了开源。

神经元当然没有眼睛，不能直接看屏幕，也不会懂对面是不是怪物。它只是把游戏状态转化成电刺激模式输入进去，神经元的放电模式再被翻译回游戏里的操作，比如某种放电模式对应开枪，另一种对应移动方向。神经元从来不知道自己在玩游戏，它只是在努力让那些电信号变得更有规律。

打得好不好？团队说了一句话，干脆利落，“是电竞冠军水平吗？绝对不是。但它们在学习，在进步。”

具体来说，比随机乱按键的新手玩家强，能自己探路、找到敌人、开枪，但会经常死。离人类玩家差得还很远。不过有一个细节值得注意，据皮质实验室称，达到当前水平所花的时间，比传统的强化学习算法更快。说白了，学得不算好，但学得相当快。

现在回到那个问题：为什么18个月到1周，差距这么大？

答案不是神经元变聪明了。真正发生质变的是接口，从只有科学家才能操作的专业实验室设备，到任何会写Python的开发者都能用的API接口。就像当年不是处理器变快了，而是操作系统出现了，于是普通人也能用电脑了，这几乎是同一件事在两个不同时代的重演。这项技术的门槛，刚刚跨过了一个关键的临界点，正在急剧地被拉低。

那接下来呢？这件事对我们意味着什么？

先说一个数字，咱们人类大脑的功耗大约是20瓦，差不多就是一个节能灯泡，但它能完成任何现有计算机都无法复现的复杂任务。生物神经元是经过几亿年进化优化出来的计算单元，在能效上有着天然的优势。

当AI基础设施的能耗快速增长、成为全球关注的议题时，这个方向值得认真对待。想想看，我们常说的“灵光一闪”或者“转念一想”，对人类来说是非常简单的事情，但对AI来说，不知道要耗费多少算力去深度思考，才能让我们感觉还不错。

但除了能耗之外，更值得停下来想的是另一个问题。

前面提到，皮质实验室的论文标题里用了“sentience”这个词。他们自己说，现在顶多是蟑螂大脑，没有意识的证据。但问题是，如果神经元的数量从20万变成200万、2000万呢？如果它能处理的任务从玩Doom变成更复杂的现实决策呢？

更具体地想，如果有一天，它开始表现出某种“抗拒”呢？比如在接收到混乱电信号时，它不是被动承受，而是想办法“拒绝”执行某个任务？又或者，如果它能感受到某种类似痛苦的状态呢？

我们该怎么界定它的边界？我们对它负有什么责任？

这些问题现在没有答案。我只是觉得去思考未来的这种可能性，变得很有意思。上周，有记者问我怎么看待这场龙虾热潮。我想说的是，从2024年的百模大战，到2025年的DeepSeek，再到今年的龙虾，其实最近几年，我们一直处在一场大的技术变革中，龙虾只不过是技术海啸中的一波巨浪而已。

既然我们现在已经身在其中，就想好怎么去冲浪吧。

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最后，预告一个系列直播。

最近OpenClaw龙虾大火，但它到底能做什么，不同领域的人用法完全不同。3月19号到28号，我发起了AI龙虾十日谈系列直播，将陆续请到智谱CEO张鹏、凯叔讲故事的创始人凯叔、深耕人才招聘的TTC联创宁辽原等不同领域的实践者，现场分享对这波AI Agent热潮的实践和判断。推荐你在得到首页预约系列直播，也欢迎你把直播分享给身边对AI、对OpenClaw感兴趣的家人朋友。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 1.肖恩的开源项目地址：
> https://github.com/SeanCole02/doom-neuron
> 2.皮质实验室官网：
> https://corticallabs.com/

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