吉林
长见识了，第一次见这么脑洞大开的神奇实验。
法国国家科学研究中心（CNRS）等跨学科科研团队，开发出一种混合人工智能（Hybrid-AI）系统。
为什么是混合？
研究人员首次将死后人类大脑皮层离体培养成外植体（OPAB）与配备拟人手和麦克风的钢琴弹奏机器人相连接，一个完整的脑机交互平台。
实验所用的人类脑组织来自于3位死后时间不到12小时的供体，其运动皮层被切成300微米厚的切片，放到三维微电极阵列（3D-MEA）上进行离体培养。这些离体脑片表现出了强大的对称性脉冲发放时间依赖突触可塑性（symmetric STDP），即双向连接可塑性。
机械手的三根手指，分别是食指、中指和无名指，对应电子琴上的 LA、TI、DO 三个琴键。只要机械手的指头一弯，就能敲下琴键。从大脑切片上随机选了三个电极作为运动电极，分别连上这三根手指，当电极放电时，对应的手指就会按下琴键。
大脑切片，怎么学会弹琴的呢？
这套系统模拟婴儿通过“运动碎语”探索身体并建立行动与感觉反馈关联的发育过程。
婴儿会瞎动，看着自己的手，听着自己的声音，在工程学和心理学里，就是通过这种胡乱的尝试，在大脑里建立起，我动哪个肌肉会产生什么感觉的联结。
整个实验流程共持续数天。
在第0天，系统先通过同时刺激所有电机和感觉电极来进行“启动（Priming）”，以激活并筛选具有电生理活性的电极。
在第1天至第3天的训练阶段，系统模拟运动碎语，以区块伪随机方式刺激电机电极触发弹键，并在麦克风接收并解码琴音后，通过精妙的延迟设计，确保在下一次同类电机刺激12毫秒后将刺激传输给对应的感觉电极，以此确保高精度的时间级反馈，每日共进行300次训练刺激。
为提高机器人模仿能力，研究人员在第4天测试前，利用单次音符刺激测量响应，对电机电极周围3x3邻域内的峰值电机电极进行了“单次学习”校准，并将机器人手指与该峰值电极重新配对相连。
在测试阶段，人类实验者在钢琴上随机弹奏音符，由机器人根据OPAB先前在训练阶段学到的关联自动进行模仿播放。在第1天训练开始时，系统的模仿表现仅处于31.22%±11.7%的随机概率水平（理论随机水平为33%）。而到了第4天，16个接受测试的OPAB的平均模仿准确率大幅提升至58.5%±23%。其中，19%（3个）的脑外植体达到了100%的完美模仿准确率，而37.5%（7个）对其中两个音符实现了100%的准确模仿。此外，在对5个脑组织进行的长期纵向研究中，有4个在训练结束至少17天后仍成功保留了这种学习关联，其中两个甚至在17天后依然保持了100%的完美模仿精度。
研究人员进行了三组对照实验。在“无学习对照”中，将机器人连接至未经训练的随机电机电极，其在第4天表现仅为36.6%±18%的随机水平，证明了电极特异性学习的存在。
在另外一个对照实验中，用阻断了电信号传递的 CNQX 和 AP-V 灌注了 6 块脑切片。加药 4 小时后，机械手的模仿表现直接崩塌，准确率下降，证明了，这种弹琴能力，就是建立在神经元化学突触的突触可塑性上的。
研究人员在第4天对4个表现良好的脑组织接种了神经亲和性的塔希纳病毒。结果显示，相比第7天仍保持高水平模仿的健康脑组织，感染TAHV的脑外植体在第7天的记忆和模仿表现被完全破坏。
混合人工智能有什么好的呢？能省电。
AlphaGo 赢个棋要训练15万盘，相当于人类练100年，AI训练要读几百TB 的电子书，这些超级计算机动辄消耗几十兆瓦的能量。而我们人的大脑，功耗只有区区 20 瓦。
大脑切片，有成熟的突触、丰富的细胞多样性，是目前最接近真实人类大脑的体外模型，可以让我们在体外观察人类的感知运动学习成为了可能。
最后提一下，这些脑切片，来自 3 位刚刚逝去的普通人，供体1是一位 69 岁的女性，因心脏原因离世 ； 供体2是一位 54 岁的男性，因窒息死亡 ； 供体3是一位 35 岁的年轻女性，死于亚硝酸钠中毒 。
参考文章：Unsupervised sensory-motor associative learning by human brain explant in-a-dish enables movement imitation by robot
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