生体コンピュータは本当に「機能する」のか？
ラボで培養された16個のオルガノイドから構築されたこの生体コンピュータ（専門用語では「バイオプロセッサー」）は、間違いなく現代の驚異だ。これらの小さな神経細胞のクラスターは、従来のシリコンチップをはるかに凌駕するかたちで情報を処理し学習する。高速計算に優れる従来のシリコンチップと異なり、これらの脳オルガノイドは音声認識、画像処理、意思決定など、適応性とパターン認識を必要とする複雑なタスクの処理に特に長けている。
シリコンチップがこれらのタスクを実行するために力任せの手法とエネルギー消費に頼っているのに対し、オルガノイドは脳本来の効率性を利用している。
たとえば、人間の脳は微妙なパターンを識別して反応する能力において比類のないものであり、音声の認識、言語の理解、視覚データの解釈を非常に容易に行うことができる。従来のAIシステムは、これらのタスクに苦労することが多く、膨大な量のトレーニングデータと電力を必要とする。一方、OIは私たちの脳が時間をかけて学習し、適応していく方法を模倣することで、はるかに少ないエネルギーで、より自然にこの種の情報を処理することができる。
さらに、システム全体が「生きている」という点は見逃せない。これらの生きたミニ脳を64個の電極に接続することで、システムはそれらの活動を正確に監視し、制御することができ、生物学とテクノロジーの間の強力なインターフェースを作り出す。システム全体は、オルガノイドが成長するために必要な栄養素を提供するマイクロ流体システムによって、生存し、機能し続けるように維持されている。
生体コンピュータは大きな可能性を秘めているが、実用化とスケールアップにはまだ大きな課題がある。
・処理速度と精度においては、従来のシリコンチップに遅れをとっている。つまり、オルガノイドは特定のAIタスクに優れている一方で、デジタルプロセッサが管理するようなあらゆる種類の計算要求を処理することはまだできない
・もう1つの課題は、これらのオルガノイドの寿命だ。その優れた能力にもかかわらず、これらのミニ脳は約100日間しか持続せず、機能的なシステムを維持するためには定期的な補充が必要となる。この制限は、複雑さを増しこのようなシステムの長期的な実用性と費用対効果に関する懸念がある
・最後にスケーリングの問題がある。ファイナルスパークのバイオプロセッサーはエキサイティングな概念実証だが、広く普及させるためには、スケールアップのためには大きな技術的課題が残っている。オルガノイドの一貫性と信頼性を確保すること、そして既存のデジタルインフラストラクチャと統合することは、この技術がその潜在能力を最大限に発揮するために対処しなければならない課題だ。
私たちが開発するすべての新しいテクノロジー、そして私たちが受け入れるすべての新しい流行語の裏には、計り知れない可能性が秘められている。そして、深く掘り下げるほど、未来はAI、OIそして昔ながらの人間の創意工夫の融合によって形作られることが明らかになって行く。
（forbes.com 原文）
