生物电脑是什么

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    生物电脑(Biological Computer)就是利用生物分子代替硅,实现更大规模的高度集成。 传统计算机的芯片是用半导体材料制成的,1毫米见方的硅片上最多不能超过25万个。而生物芯片上生物计算机的元件密度比人的神经密度还要高100万倍,传递信息的速度也比人脑的思维速度快100万倍。
    • 演示环境:计算机
    • 计算机系统

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什么是生物电脑

生物电脑(Biological Computer)就是利用生物分子代替硅,实现更大规模的高度集成。 传统计算机的芯片是用半导体材料制成的,1毫米见方的硅片上最多不能超过25万个。而生物芯片上生物计算机的元件密度比人的神经密度还要高100万倍,传递信息的速度也比人脑的思维速度快100万倍。

定义1

电脑的性能是由元件与元件之间电流启闭的开关速度来决定的。科学家发现,蛋白质有开关特性,用蛋白质分子作元件制成的集成电路,称为生物芯片。使用生物芯片的计算机称为蛋白质电脑,或称为生物电脑。已经研制出利用蛋白质团来制造的开关装置有:合成蛋白芯片、遗传生成芯片、红血素芯片等。

用蛋白质制造的电脑芯片,在1平方毫米面积上可容纳数亿个电路。因为它的一个存储点只有一个分子大小,所以存储容量可达到普通电脑的10亿倍。蛋白质构成的集成电路大小只相当于硅片集成电路的10万分之一,而且运转速度更快,只有10-11秒,大大超过人脑的思维速度;生物电脑元件的密度比大脑神经元的密度高100万倍,传递信息速度也比人脑思维速度快100万倍。

生物芯片传递信息时阻抗小,耗能低,且具有生物的特点,具有自我组织和自我修复的功能。它可以与人体及人脑结合起来,听从人脑指挥,从人体中吸收营养。把生物电脑植入人的脑内,可以使盲人复明,使人脑的记忆力成千上万倍地提高;若是植入血管中,则可以监视人体内的化学变化,使人的体质增强,使残疾人重新站立起来。

美国已研究出可以用于生物电脑的分子电路,它由有机物质的分子组成,只有现代电脑电路的千分之一大小。

定义2

在《高达》中,所谓生物电脑并非指“有生命的电脑”,而是“仿生电脑”。高达装备使用的仿生神经回路就是一种典型的生物电脑。使用生物电脑的MS,可以更有效地感知机师的脑波,以自动采取不同的作战程式,而NEWTYPE的能力也可以借助其得到进一步的发挥。

生物电脑解读

由来

人们惊叹于钱钟书先生超凡的记忆力。据说有人从图书馆随便翻出什么古典文集来,钱钟书都能准确无误地复述其内容。20世纪的人,只能为之兴叹,称之为天才;但是,生活在21世纪的人们就有可能与钱钟书在记忆力上一试高低。这种可能性来自即将成为21世纪人类生活新伙伴的生物电脑。 中国科学院计算机研究所的专家胡伟武告诉记者,目前以集成电路为基础的传统计算机已经快要发展到极限。按照目前的速度,计算机发展遵循的“摩尔定律”(每18个月芯片速度翻一番,价格降低一半)将在2007年失效。生物技术与计算机技术联姻的生物电脑成为计算机发展的一个新的突破口。 生物电脑就是利用生物分子代替硅,实现更大规模的高度集成。

特点

生物电脑的另一个显著特点就是存储量极大。单个的细菌细胞,大小只有1微米见方,与一个硅晶体管的尺寸差不多,但是却能成为容纳超过1M字节的 DNA存储器。生物芯片快捷而准确,可以直接接受人脑的指挥,成为人脑的外延或扩充部分,它以从人体细胞吸收营养的方式来补充能量。

生物电脑将能用来改善和增强人的记忆力。英国电信研究所所长科克伦甚至感慨道:“想想拥有一个真正快速处理数据和记忆的大脑吧,它不会曲解,不会老化。我们将不会忘掉任何东西,也可以加工一切信息……”

发展趋势

生物电脑最终会促使电脑与人脑的融合。目前最新一代实验计算机正在模拟人类的大脑。英国剑桥大学研究发现了“生物电路”,一些蛋白质的主要功能不是构成生物的某些结构,而是用于传输和处理信息。人们正努力寻找神经原与硅芯片之间的相似处,研制基于神经网络的计算机。尽管目前研制出来的最先进的神经网络拥有的智力还非常有限,但大多数科学家认为,仿生计算机是未来发展之路。国外有科学家预言,到2020年,运算速度更快的生物将取代硅芯片。

生物计算机能够如同人脑那样进行思维、推理,能认识文字、图形,能理解人的语言,因而可以成为人们生活中最好的伙伴,担任各种工作,如可应用于通讯设备、卫星导航、工业控制领域,发挥它重要的作用。美国贝尔实验室生物计算机部的物理学家们正在研制由芯片构成的人造耳朵和人造视网膜,这项技术的成功有望使聋盲人康复。

生物电脑的成熟应用还需要一段时间,但是目前科学家已研制出生物电脑的主要部件———生物芯片。美国明尼苏达州立大学已经研制成世界上第一个“分子电路”,由“分子导线”组成的显微电路只有目前计算机电路的千分之一。

生物电脑发展方向

总体发展方向

人脑的演化是生物计算机的极致,它的超越性主要还在于它的解题与算则(algorithm),软件与记忆模式设计以及硬件与软件两者不可分割的一体协调运作功能:从左脑意识领域对逻辑的分析与运算,从右脑潜意识领域对影像的处理与识别,从神经网络的自我组织所表现的对外界信息的过滤、认知与分析,从动态并行处理网络所表现的连想记忆与思考以及对知识、行为、环境适应等学习经验的整合与取舍,而最后将存入DNA中等等,莫不是造物主化费了四十亿年的无与伦比的杰作!以上种种也正是我们发展生物计算机所应该模仿与学习的。

就模仿人脑、学习人脑的过程而言,生物计算机的发展大致可以分成以下三个阶段(或型式):

模仿人脑大部分硬件结构的计算机(狭义的生物计算机),例如利用人工合成的组件,仿制人脑的一部分,包括模仿脑机能的计算机,采用脑的解题与算则的计算机,与由人工神经细胞及神经网组合的计算机。

模仿人脑细微组织的计算机,例如利用生物芯片与生物体分子组件(包括生物体液体组件、蛋白质组件、生物感测组件、生物存储元件等)所组成的计算机.

人脑再制型的计算机,为生物计算机的终极目标,包括具有意识与情感的人工复制脑。以下就我们的观点,列举未来生物计算机发展的方向。

一﹑模仿生物体组件,开发新的分子或生物功能组件。

二﹑模仿生物体组织,开发并行的信息处理结构。

三﹑借用人脑的软件运算方式。

四﹑仿制能自我组织的软件。

五﹑学习人脑的记忆方式。

其次,在研究生物计算机所需的基础学科方面,除了生理学与解剖学以外,更应该着重分子生物学、新的脑功能的测定技术、脑的模型理论以及与认知科学相关的人工智能等,尤其应该加强计算机、电子工程与分子生物三方面学者专家的通力合作。

传统电脑理论的极限

我们知道,要想提高计算机的工作速度和存储量,关键是实现更高的集成度。传统计算机的芯片是用半导体材料制成,尽管随着工艺的改进,集成电路的规模已越来越大,但在单位面积上容纳的元件数是有限的,即在1mm2的硅片上最多不能超过25万个。此外,散热、防漏电等因素制约着集成电路的规模。现在的半导体芯片的发展已将达到理论上的极限。于是,研制一种新芯片的课题就摆在各国专家面前。

生物计算机基因工程的产物

1995年,来自各国的200多位有关专家共同探讨了DNA计算机的可行性,认为DNA分子间在酶的作用下可以从某基因代码通过生物化学的反应转变为另一种基因代码,转变前的基因代码可以作为输入数据,反应后的基因代码可以作为运算结果。利用这一过程可以制成新型的生物计算机。

瑞士巴塞尔大学的汉斯—韦尔纳.芬克和克里斯蒂安.舍嫩伯格在新近出版的英国《Nature》杂志上报道,他们发现DNA链的导电性可与半导体相媲美,如果能够给它装上"开关"对电流进行控制,就有可能用它制造极其微小的电器装置。

芬克说,一根DNA链的直径仅为20亿分之1米,没有任何金属线能加工到这么细,因此DNA链在制造微小电子元件方面可能将具有独特的优势。美国明尼苏达州立大学已经研制成功世界上第一个"分子电路",由"分子导线"组成的显微电路只有目前"无机"计算机电路的千分之一。

随着基因工程的高速发展,为蛋白质的工业化制造提供了技术上的保证,也促进生物计算机的主要部件——生物芯片(如基因芯片[1] 、合成蛋白芯片、血红素芯片、赖氨酸芯片等)的研究不断深入,人们将有能力按照设计的蓝图,随意制造出所需要的生物材料,并组装成生物计算机。

生物计算机拥有人工智能

衡量计算机水平的主要指标是运算速度和存储量。据有关分析测算,如果生物计算机研制成功,其运算速度将是目前传统计算机根本无法比拟的,它几十小时的运算量就相当于目前全球所有计算机运算量的总和。生物计算机的存储量也将大得惊人。科学家采用有机的蛋白质分子构成的生物芯片代替由无机材料制作的硅芯片,其大小仅为现在所用的硅芯片的十万分之一,而集成度却极大地提高,如用血红素制成的生物芯片,1mm2能容纳10亿个"门"电路,其开关速度达到10-5Μs。此外生物芯片具备的低阻抗、低能耗的性质使他们摆脱了传统半导体元件散热的困扰,从而克服了长期以来集成电路制作工艺复杂、电路因故障发热熔化以及能量消耗大等弊端,给计算机的进一步发展开拓了广阔的前景。更令人惊异的是,生物计算机的元件密度比人的神经密度还要高100万倍,而且其传递信息的速度也比人脑进行思维的速度快100万倍。它既快捷,又准确,可以直接接受人脑的指挥,成为人脑的外延或扩充部分,它能以从人体细胞吸收营养的方式来补充能量,而不需要外界的任何其他能量。

生物计算机具有较高的人工智能,它可以彻底实现现有计算机所无法真正实现的模糊推理功能和神经网络运算功能,能够如同人脑那样进行思维、推理,能认识文字、图形,能理解人的语言,因而可以承担各种工作,可广泛应用于卫星导航、工业控制领域和国防军事领域,发挥它无比重要的作用。

不过,研究人员认为,由成千上万个原子组成的生物大分子结构非常复杂,很容易失活、变质和受损;加之,目前生物计算还存在一些运行上的障碍,如:大规模操作的困难、非特异性吸附及复制过程出现错误的容错能力较差等问题。因此,生物计算机的发展可能还需要经过一个较漫长的过程。

更新时间:2021-02-04 14:31:40
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