類生物計(jì)算：基于液態(tài)金屬溶液體系的智能計(jì)算模式

陳森　張晴蕾　楊小虎　鄧中山　劉靜

在人工智能迅猛發(fā)展的今天，經(jīng)典的馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)遭遇前所未有的理論挑戰(zhàn)，發(fā)展變革性全新計(jì)算模式日趨迫切。柔性和溶液體系是自然界幾乎所有生命的共同特征，這與現(xiàn)有的剛性人造智能機(jī)器截然不同在各種可能方案中，具備優(yōu)異柔性、變形性和多功能性的液態(tài)金屬作為一大類新興物質(zhì)，蘊(yùn)藏著諸多生物學(xué)行為。受此啟發(fā)，本文嘗試提出并構(gòu)造一種無需編程的新型計(jì)算模式：類生物計(jì)算，并剖析其基本架構(gòu)。

科技的大潮向來勢不可擋。千百年來，各色科技發(fā)明競相登場，卷起一個(gè)個(gè)炫目的浪花。計(jì)算機(jī)的發(fā)明無疑是其中最為耀眼的浪花之一。出現(xiàn)于1946年的計(jì)算機(jī)，自誕生之日起，便注定不凡，可謂是人類發(fā)展史上的一次革命。數(shù)十年的高速發(fā)展形成了今天繁榮的信息世界，而馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)在這一過程中起著關(guān)鍵的作用，是目前幾乎所有計(jì)算機(jī)都遵循的原則，也是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)。所謂馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)指的是數(shù)學(xué)家馮·諾依曼于1946年提出的存儲(chǔ)程序原理，即把程序本身當(dāng)作數(shù)據(jù)來對(duì)待。這種體系結(jié)構(gòu)的核心在于程序和該程序處理的數(shù)據(jù)均用同樣的方式儲(chǔ)存?；谶@種體系結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)通常具備五大基本組成部件：運(yùn)算器、控制器、存儲(chǔ)器、輸入設(shè)備和輸出設(shè)備，計(jì)算過程是依順序執(zhí)行的。此外，在馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)中，二進(jìn)制概念也被引人。在這種體系結(jié)構(gòu)中，由于數(shù)據(jù)和程序放在同一存儲(chǔ)器中，無需占用太多的資源便可取到數(shù)據(jù)和程序，保證了其可以最大限度地利用資源，馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)因此取得了巨大的成功，其地位難以撼動(dòng)。

然而，也正因?yàn)槌绦蚝蛿?shù)據(jù)存放在同一存儲(chǔ)區(qū)，因而存取程序和數(shù)據(jù)時(shí)共享的是同一總線。這種共享同一總線的結(jié)構(gòu)，使得信息流的傳輸成為限制計(jì)算機(jī)性能的瓶頸，影響了數(shù)據(jù)處理速度的提高。近年來，隨著圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器翻譯、數(shù)據(jù)挖掘等一系列以智能為核心的應(yīng)用加速興起，這種依賴傳統(tǒng)計(jì)算模式的計(jì)算機(jī)愈發(fā)顯得“力不從心”。而為了實(shí)現(xiàn)具備自主性的“強(qiáng)人工智能”，目前的計(jì)算能力和模式更加無法滿足需要。為此，針對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算模式的改進(jìn)一直在進(jìn)行，但這并未從根本上突破傳統(tǒng)體系和觀念的束縛，挑戰(zhàn)和瓶頸依舊存在。為真正解決目前面臨的問題，變革傳統(tǒng)的計(jì)算模式成為學(xué)術(shù)界努力的目標(biāo)，各種新型計(jì)算相繼被提出。這一過程中，有望打破馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)的類腦計(jì)算是當(dāng)前的研究前沿。然而，這一模式仍然存在難以逾越的理論與技術(shù)障礙。

科技的發(fā)展有賴于大膽的設(shè)想，筆者基于低等生物的創(chuàng)造性和液態(tài)金屬的類生物行為，提出一種新型的計(jì)算模式：類生物計(jì)算，可望啟迪科技界的進(jìn)一步思考，繼而取得新的突破。

人工智能，限于人工

倘若現(xiàn)在要選取一個(gè)科技詞匯用以喚起公眾的普遍興趣，“人工智能”一詞當(dāng)之無愧。圍棋界人機(jī)大戰(zhàn)的硝煙似乎還在眼前，兩年的時(shí)光又一晃而過。今天，人工智能已經(jīng)在很多領(lǐng)域開花結(jié)果，不說生活中常用的刷臉支付，也不說愈加精準(zhǔn)的語音識(shí)別，僅就即將上路的自動(dòng)駕駛就足以證明其無限魅力。于是，人們似乎已經(jīng)習(xí)慣于談?wù)撊斯ぶ悄艿膹?qiáng)大，興奮于暢想更為智能的未來。然而，無可否認(rèn)的是，人工智能雖已在特定的行業(yè)取得了一定的成就，但由于受底層二進(jìn)制計(jì)算模式的制約，人工智能的局限性已然十分明顯?？梢哉f，當(dāng)前的人工智能至多只能算是“人工設(shè)計(jì)出來的智能”。

人工智能的實(shí)現(xiàn)方式不同，但其共性是：所適用的都是結(jié)構(gòu)化的環(huán)境，可以被模型表達(dá)。因此，人工智能對(duì)于擬解決的問題，首先需要建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，然后提取特征點(diǎn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化、模型化?？梢哉f，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化是目前人工智能的重要前提。內(nèi)在原因在于，人工智能的背后依舊是二進(jìn)制的重復(fù)計(jì)算，這就意味著機(jī)器只能讀懂二進(jìn)制語言，故而需要將所計(jì)算的對(duì)象描述為二進(jìn)制表達(dá)的模型。人工智能的本質(zhì)依舊是計(jì)算機(jī)代碼，按照事先編寫的程序一步步找到最佳的實(shí)施步驟，當(dāng)然其中有各種避免窮舉的算法技巧?？傮w上，迄今為止的人工智能仍基于已有的模型，強(qiáng)烈依賴結(jié)構(gòu)化的情景，多限于特定的行業(yè)，遷移能力弱。這種依靠大量預(yù)置算法和模型的人工智能是表面的，其背后依舊是傳統(tǒng)計(jì)算模式，并未脫離馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)，可以看作是一種現(xiàn)代存儲(chǔ)和計(jì)算技術(shù)催生出的高級(jí)計(jì)算，離真正的人工智能相去甚遠(yuǎn)。由此可知，如果沒有特定結(jié)構(gòu)化的場景和大量的數(shù)據(jù)模型，人工智能是難以發(fā)揮應(yīng)有功能的。

另一方面，擁有各種復(fù)雜情況的現(xiàn)實(shí)世界是完全非結(jié)構(gòu)化的情景。比如一件事情通常包含很多的前因，也會(huì)產(chǎn)生諸多潛在后果，這中間有著豐富的變化，這是目前的算法所不能解決的。也就是說，它們很難表示現(xiàn)有世界中固有的不確定性，同時(shí)缺乏推理和對(duì)因果關(guān)系的表達(dá)能力。形式化的方法也不可能為所有的對(duì)象建立模型。因此，計(jì)算機(jī)算法面對(duì)這樣非結(jié)構(gòu)化的情景往往無能為力，這也解釋了前述人工智能所面臨挑戰(zhàn)的原因。其實(shí)，挑戰(zhàn)一直存在的很大一部分原因就來源于傳統(tǒng)計(jì)算模式的限制。因此，讓機(jī)器擁有自我學(xué)習(xí)能力等創(chuàng)造性是十分必要的。然而，在目前的計(jì)算框架下，這幾乎是不可能的事情。

總體上，基于馮·諾依曼體系的人工智能依舊是數(shù)學(xué)性的，并無創(chuàng)造性，而創(chuàng)造性是智慧生命所獨(dú)有的。為實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有計(jì)算模式的革新，研究者們將學(xué)習(xí)的目標(biāo)投向生物。生物作為大自然進(jìn)化的奇跡，擁有無與倫比的創(chuàng)造力。向生物學(xué)習(xí)，向自然借鑒，一直是科學(xué)研究中重要的靈感來源。自然界中，復(fù)雜的抽象思維是高等生物所獨(dú)有的，這主要?dú)w因于高等生物發(fā)達(dá)的大腦。因而，模仿大腦成為科學(xué)家們追逐的目標(biāo)，各種“仿腦”和“造腦”計(jì)劃此起彼伏。在人工智能領(lǐng)域，為了突破馮·諾依曼傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的限制，科學(xué)家們提出了類腦計(jì)算，當(dāng)前已成為研究熱點(diǎn)。所謂類腦計(jì)算具體指仿真、模擬和學(xué)習(xí)借鑒人腦的神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和信息處理過程，構(gòu)建出具有學(xué)習(xí)能力的超低功耗的新型計(jì)算系統(tǒng)。但是，高等生物的大腦是一個(gè)極度優(yōu)化的系統(tǒng)，具有非比尋常的復(fù)雜度，其工作耗能僅為25瓦，神經(jīng)元的數(shù)量卻在10數(shù)量級(jí)上，考慮三維空間的連接，其連接上的數(shù)量級(jí)達(dá)到了10，說明模仿人腦是一件極為困難的事情。同時(shí)由于關(guān)于腦科學(xué)的生物學(xué)機(jī)制仍有太多的未知，因而類腦計(jì)算面世雖已數(shù)十年，目前仍處在研究階段。類腦計(jì)算無疑是21世紀(jì)的重大科學(xué)挑戰(zhàn)之一，但離實(shí)現(xiàn)真正突破尚需時(shí)日。

模仿生物，突破模仿

那么，能否另辟蹊徑構(gòu)建出一套超越傳統(tǒng)的馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)的計(jì)算模式？答案是肯定的。筆者認(rèn)為，無需只關(guān)注高等生物復(fù)雜的大腦，可將目光投向低等生物，因?yàn)榈偷壬锼哂械膭?chuàng)造性行為，對(duì)于探索新型的計(jì)算模式同樣重要。

低等生物雖然沒有高等生物那樣發(fā)達(dá)的大腦，但面對(duì)復(fù)雜的環(huán)境同樣有著良好的適應(yīng)能力。比如黏菌，一種單細(xì)胞生物，在外界刺激下，很容易形成網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。在諸多外界刺激中，食物是其中最為典型的一種。黏菌為了尋找食物，可以從一個(gè)點(diǎn)開始向四周延展，伸出很多“觸手”。一旦獲得合適的食物，那些沒有找到食物的“觸手”就會(huì)收縮、消失。于是，在黏菌的覓食網(wǎng)上，最后只留下了那些有食物供給、并且能有效傳遞營養(yǎng)的線路和節(jié)點(diǎn)。

利用黏菌這種單細(xì)胞生物對(duì)外界的響應(yīng)特性，可實(shí)現(xiàn)很多復(fù)雜的行為，比如規(guī)劃交通。相關(guān)研究表明，這種黏菌可以高效地完成人類幾十年規(guī)劃的鐵路系統(tǒng)。東京的鐵路系統(tǒng)從1872年開始運(yùn)行，第一條鐵路連接的是東京和橫濱。值得指出的是，這個(gè)鐵路系統(tǒng)花了工程師們100多年的時(shí)間才優(yōu)化成目前形式。然而，利用黏菌對(duì)外界食物的響應(yīng)特性，則只需短短的26小時(shí)便可以得到同樣高效的結(jié)果。此外，黏菌不但能夠形成有效的食物運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，還能在不成功的線路上用化學(xué)物質(zhì)標(biāo)記。這樣一來，黏菌就可以記住那些低效的線路，防止以后犯錯(cuò)。此外，黏菌甚至可以在迷宮里找到走出去的最短路徑。更令人嘖嘖稱奇的是，這一切竟然是在黏菌沒有大腦、沒有神經(jīng)系統(tǒng)的狀況下完成的。

類似于黏菌覓食這樣的現(xiàn)象，在自然界中還有很多。低等生物對(duì)外界環(huán)境的刺激能進(jìn)行直覺響應(yīng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜動(dòng)作，這種創(chuàng)造能力也是目前計(jì)算機(jī)所不及的。為此，我們提出的基于模仿低等生物的行為從而構(gòu)建的類生物計(jì)算模式，具備獨(dú)到優(yōu)勢。具體而言，類生物計(jì)算指的是：模仿低等生物對(duì)外界刺激的直覺反應(yīng)，構(gòu)建一套無需編程的計(jì)算模式，需要的僅僅是對(duì)外界輸入的直接響應(yīng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)計(jì)算并得到輸出。相對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算模式，類生物計(jì)算利用多直覺響應(yīng)，天然地是一種并行計(jì)算。更為重要的是，類生物計(jì)算其本質(zhì)在于擺脫程序化的計(jì)算模式，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)外界輸入的自主智能響應(yīng)，這對(duì)于未來人工智能的發(fā)展大有裨益。

為實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)，首要的是找到一種合適的材料去模仿生物類似行為。這種物質(zhì)首先需要具備優(yōu)異的柔軟性，且處于溶液體系中。這是因?yàn)?，我們注意到，自然界中的大多?shù)動(dòng)物都是柔性的，其溶液環(huán)境提供了相互影響和協(xié)調(diào)并行動(dòng)作的機(jī)能。事實(shí)上，無處不在的柔性在生命活動(dòng)中起著重要的作用，具有柔性的生物表現(xiàn)出極好的靈活性和適應(yīng)性。一定程度上，柔性可被認(rèn)為是另一種維度。因而，如果要模仿生物的運(yùn)動(dòng)，選擇具有柔軟性的濕性物質(zhì)是必須的。此外，為了模仿生物運(yùn)動(dòng)，體現(xiàn)生物對(duì)外界優(yōu)異的響應(yīng)特性，這種物質(zhì)在溶液體系中需要具備極好的變形能力和多場響應(yīng)特性。只有找到這樣的物質(zhì)，方能為類生物計(jì)算提供現(xiàn)實(shí)的材料基礎(chǔ)。

液態(tài)金屬，天生液態(tài)

幸運(yùn)的是，液態(tài)金屬如鎵基合金便是這樣一種物質(zhì)，在室溫下呈液態(tài)，擁有高級(jí)別的柔軟性。同時(shí)能對(duì)電、磁、聲、光、熱乃至化學(xué)和機(jī)械因素進(jìn)行響應(yīng)，具有遠(yuǎn)超一般物質(zhì)的響應(yīng)能力。此外，液態(tài)金屬的表面張力是目前已知室溫液體中最大的，這賦予了其極佳的變形和運(yùn)動(dòng)能力。最近的系列科學(xué)研究也已證實(shí)，處于溶液中的液態(tài)金屬具備諸多類生物行為。這種復(fù)雜的液態(tài)金屬類生物變化無需程序控制，需要的僅僅是對(duì)外界刺激的響應(yīng)，一定程度上擁有了生命的特性。受此啟發(fā)，我們提出利用液態(tài)金屬去構(gòu)建類生物計(jì)算體系結(jié)構(gòu)。

近年來，諸多液態(tài)金屬基礎(chǔ)物理化學(xué)效應(yīng)相繼被發(fā)現(xiàn)。比如，因?yàn)榱黧w間的自剪切作用，液態(tài)金屬可以被大量分散為尺度均勻的液滴;吞食了鋁的液態(tài)金屬會(huì)進(jìn)行自驅(qū)動(dòng)運(yùn)動(dòng)，時(shí)間可長達(dá)1個(gè)小時(shí);將銅絲放置在含鋁的液態(tài)金屬中，銅絲可以自發(fā)進(jìn)行節(jié)律振蕩;浸沒在溶液環(huán)境中的液態(tài)金屬液滴，在受到外界刺激時(shí)會(huì)吞噬周圍的金屬顆粒，這種現(xiàn)象非常類似于細(xì)胞的吞噬作用……

此外，類似于黏菌形成的復(fù)雜分形結(jié)構(gòu)，液態(tài)金屬在適宜條件下也可以形成合適的分形。在外界氧化性物質(zhì)刺激下，置于堿性溶液中的液態(tài)金屬在合適的基底上會(huì)發(fā)生分形現(xiàn)象。對(duì)于這種氧化激發(fā)的液態(tài)金屬分形，其分形維數(shù)和樹枝復(fù)雜度可加以調(diào)節(jié)。與黏菌所產(chǎn)生的枝狀分形依賴于營養(yǎng)物質(zhì)的分布類似，通過調(diào)節(jié)氧化物的添加位置還可以對(duì)液態(tài)金屬的分形方位進(jìn)行控制。實(shí)驗(yàn)同時(shí)發(fā)現(xiàn)，液態(tài)金屬還可以對(duì)外界的離子進(jìn)行快速響應(yīng)。研究表明，液態(tài)金屬可以在鐵離子濃度的作用下實(shí)現(xiàn)定向運(yùn)動(dòng)，這和生物的趨化性十分類似。而調(diào)整鐵離子的濃度和梯度，可以控制液態(tài)金屬的運(yùn)動(dòng)速度。利用這種趨化性還可以實(shí)現(xiàn)液態(tài)金屬走迷宮。進(jìn)一步地，液態(tài)金屬對(duì)于銅離子的響應(yīng)也被實(shí)現(xiàn)。處于銅離子溶液中的液態(tài)金屬，會(huì)自發(fā)地生長出大量的蛇形偽足，就像生物遇到刺激會(huì)運(yùn)動(dòng)一樣。而這種偽足的產(chǎn)生和生長是受溶液環(huán)境控制的。通過調(diào)控溶液的pH值及濃度，液態(tài)金屬的偽足數(shù)量、偽足運(yùn)動(dòng)速度和產(chǎn)生方位均可以被有效控制。

鎵基液態(tài)金屬既擁有典型的金屬性，又具有優(yōu)異的流動(dòng)性。根據(jù)這些特點(diǎn)，研究人員利用金屬顆粒和液態(tài)金屬之間的原電池反應(yīng)，成功實(shí)現(xiàn)了液態(tài)金屬表面的大尺度對(duì)流。研究發(fā)現(xiàn)撒落在液態(tài)金屬表面的銅粉被潤濕后能夠持續(xù)誘發(fā)其發(fā)生大范圍流動(dòng)與變形該效應(yīng)。進(jìn)一步的研究揭示，這是一種表面張力梯度驅(qū)動(dòng)的流動(dòng)行為，表面張力的不均勻分布來自有著不同表面電荷密度的金屬顆粒與液態(tài)金屬間的耦合作用。該現(xiàn)象表明，對(duì)于液態(tài)金屬這一獨(dú)特的流體物質(zhì)而言，即便只與很小的金屬顆粒接觸，其自身狀態(tài)也極易發(fā)生改變。研究人員同時(shí)表明，通過改變液態(tài)金屬周圍溶液的pH值，可以驅(qū)動(dòng)其運(yùn)動(dòng)。將二者耦合，可望制備出一種集運(yùn)動(dòng)和變形為一體的液態(tài)金屬柔性機(jī)器，為類生物計(jì)算的實(shí)現(xiàn)提供更多的基礎(chǔ)功能。

液態(tài)金屬對(duì)于外加電場也有優(yōu)異的響應(yīng)特性。只需施加一個(gè)很小電壓，液態(tài)金屬便可以在電場作用下進(jìn)行持續(xù)運(yùn)動(dòng)。即使運(yùn)動(dòng)過程中碰到阻礙，比如各種不規(guī)整通道，液態(tài)金屬依舊可以像蠕蟲一樣擠過去。這種行為與變形蟲已經(jīng)十分相似。進(jìn)一步地，科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)處于自由空間下的液態(tài)金屬，能夠在石墨表面像蠕蟲一樣進(jìn)行逆重力蠕動(dòng)爬坡，整個(gè)過程只需要極低的電壓提供外界刺激，這種對(duì)于環(huán)境敏感的特性在生物界中普遍存在。未來，利用外界條件精準(zhǔn)地控制液態(tài)金屬的運(yùn)動(dòng)行為，可為類生物計(jì)算提供良好的技術(shù)基礎(chǔ)。

以上所述的液態(tài)金屬類生物行為，最為重要的一點(diǎn)就是液態(tài)金屬可以根據(jù)環(huán)境進(jìn)行自我調(diào)整，對(duì)外界的各種刺激進(jìn)行響應(yīng)，這些非同尋常的特點(diǎn)已經(jīng)比較接近自然界中簡單的軟體生物。利用液態(tài)金屬溶液體系所實(shí)現(xiàn)的類生物行為，為我們提出的類生物計(jì)算模式提供了一種具體可行的實(shí)現(xiàn)途徑，進(jìn)而解決目前計(jì)算模式所面臨的瓶頸。這里，外界的刺激可以看作是計(jì)算輸入，液態(tài)金屬的自發(fā)反應(yīng)則作為對(duì)計(jì)算輸入的響應(yīng)和輸出，于是液態(tài)金屬的每一次變化都可以看作是一次計(jì)算。這個(gè)計(jì)算過程和生物的反應(yīng)很相似，是直覺性的，顯著區(qū)別于傳統(tǒng)計(jì)算模式中的大量重復(fù)迭代計(jì)算，因而具有獨(dú)特的優(yōu)勢。此外，利用液態(tài)金屬的電雙層、導(dǎo)電性、氧化性、黏度以及表面張力等各個(gè)維度的變化，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)外界刺激的直接精準(zhǔn)感知和響應(yīng)，這將有益于未來類生物計(jì)算的實(shí)施。

液態(tài)智能，未來計(jì)算

受液態(tài)金屬類生物行為的啟發(fā)，我們提出的類生物計(jì)算模式可以對(duì)外界的刺激直接進(jìn)行響應(yīng)，每次響應(yīng)都相當(dāng)于一次計(jì)算，這種計(jì)算不需要二進(jìn)制的編碼，不涉及同定程序，也免去了重復(fù)的迭代。比如自主轉(zhuǎn)彎這種簡單的生物行為，傳統(tǒng)的計(jì)算方式需要大量的計(jì)算去識(shí)別障礙的存在，再進(jìn)行不斷計(jì)算評(píng)估以篩選出合適的轉(zhuǎn)彎參數(shù)。而基于類生物計(jì)算的機(jī)器，能夠模仿生物去感受外界的環(huán)境，然后依靠對(duì)外界環(huán)境的直覺響應(yīng)，自然地躲避障礙，進(jìn)而尋找出最佳途徑。

同時(shí)，我們也設(shè)想一種可能的形式去實(shí)現(xiàn)這種類生物計(jì)算。通過前面的描述，我們知道，液態(tài)金屬諸多變形與運(yùn)動(dòng)背后的物理機(jī)制在于其巨大的可調(diào)控的界面張力。進(jìn)一步地，這種界面張力是與液態(tài)金屬處于溶液體系中的表面性質(zhì)及變化密切相關(guān)的，包括表面的電雙層效應(yīng)以及是否氧化等。這使我們意識(shí)到溶液環(huán)境對(duì)于液態(tài)金屬的變化至關(guān)重要。這里，溶液環(huán)境可以類比為細(xì)胞液和組織液，而液態(tài)金屬對(duì)于外界環(huán)境的響應(yīng)可以類比為生命細(xì)胞的應(yīng)激反應(yīng)。于是，我們可構(gòu)建一種液態(tài)金屬細(xì)胞，用于在結(jié)構(gòu)和功能上部分模擬生物細(xì)胞。這種液態(tài)金屬細(xì)胞由液體金屬核、功能膜及電解質(zhì)組成，其中的功能膜，既可以是液態(tài)金屬本身氧化產(chǎn)生的膜，也可以是高分子等各種智能材料構(gòu)成的外部膜，而電解質(zhì)則可以根據(jù)需要選擇酸性或者堿性電解質(zhì)：

這種液態(tài)金屬細(xì)胞除了具備液態(tài)金屬的響應(yīng)能力外，功能膜的增加同時(shí)賦予液態(tài)金屬新的特性，甚至模擬液態(tài)晶體管，這對(duì)于液態(tài)金屬計(jì)算器件能力的提高大為有益。同時(shí)，液態(tài)金屬細(xì)胞中膜的存在使得液態(tài)金屬可以從特定的環(huán)境中獨(dú)立出來，進(jìn)而作為一種計(jì)算器件?；诖耍覀?cè)O(shè)想了一種可能的實(shí)現(xiàn)類生物計(jì)算的方式。首先構(gòu)建液態(tài)金屬細(xì)胞，作為類生物計(jì)算的基本單元。液態(tài)金屬細(xì)胞上的功能膜可將外界的輸入轉(zhuǎn)換為能量梯度（化學(xué)梯度等）。這一點(diǎn)很重要，因?yàn)橐簯B(tài)金屬對(duì)于梯度的響應(yīng)是可行且靈敏的，這也是很多生物的共有特征：依靠簡單的梯度響應(yīng)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的行為。然后，將基本計(jì)算單元進(jìn)行集成，使之組成液態(tài)金屬細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)，共同充當(dāng)感受器的作用，進(jìn)而完成更為復(fù)雜的功能。其中集成的單元可以劃分為不同的模塊，比如利用液態(tài)金屬氧化過程中的電阻變化，可以做成一種記憶器件。如此，依靠各種不同功能的液態(tài)金屬細(xì)胞的共同作用，有望完成類生物計(jì)算。

最近本領(lǐng)域也已取得一些進(jìn)展，比如研究者們提出利用液態(tài)金屬構(gòu)建一種全液態(tài)量子器件并給出了實(shí)現(xiàn)方法。這種全液態(tài)量子器件的中間液層的厚度可以通過力場、電場、磁場等多種物理場來調(diào)控。由此可知，液態(tài)金屬所擁有的獨(dú)特柔性、可變形性以及其原子級(jí)光滑的表面對(duì)于計(jì)算而言是大有裨益的。未來，基于類生物計(jì)算的原則，高度靈活性、智能性及可控性的液態(tài)金屬計(jì)算組件有望得到實(shí)施。

總的說來，迄今所發(fā)現(xiàn)的液態(tài)金屬類生物行為對(duì)于類生物計(jì)算的實(shí)現(xiàn)具有重要的啟發(fā)意義。然而，必須認(rèn)識(shí)到，現(xiàn)有的液態(tài)金屬變形和響應(yīng)能力仍屬有限，實(shí)現(xiàn)液態(tài)金屬對(duì)外界環(huán)境更為復(fù)雜的響應(yīng)是下一步的研究目標(biāo)同時(shí)，這些變形和響應(yīng)還缺乏自主智能，離然界中的生命尚有距離。自然界每創(chuàng)造一個(gè)生物，除了給其以軀體，同時(shí)也賦予其“靈魂”。這種“靈魂”便是生物的意識(shí)，也是機(jī)器與生命的最大區(qū)別。前期實(shí)現(xiàn)的液態(tài)金屬行為離這樣的目標(biāo)仍有很大距離，未來需要更多縱深研究。

長路漫漫，求索無止境。類生物計(jì)算模式為今后的實(shí)驗(yàn)探索提供了新的變革性思路，有助于促成相關(guān)領(lǐng)域的進(jìn)步，繼而啟發(fā)科技界的思考，為社會(huì)發(fā)展提供推力?？梢灶A(yù)見的是，未來的計(jì)算機(jī)會(huì)與當(dāng)下存在很大不同，其背后所依賴的計(jì)算模式也可能出現(xiàn)顛覆性的變化。新的計(jì)算機(jī)可能構(gòu)成于人造神經(jīng)，也可能由一群細(xì)菌構(gòu)成……在不遠(yuǎn)的將來，若電腦中執(zhí)行計(jì)算的單元由一攤液態(tài)金屬組成，也請(qǐng)不要驚訝，畢竟不遠(yuǎn)的過去我們也曾難以想象今日電腦的模樣。倘若未來的電腦正式進(jìn)化為“液腦”，人類或?qū)⒂瓉砣碌陌l(fā)展階段。

[1]陶建華，陳云霽.類腦計(jì)算芯片與類腦智能機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀與思考.中國科學(xué)院院刊，2016，31（7）：803-811.

[2]Hassabis D，Kumaran D，Summerfield C，et al.Neuroscience-inspired artificial intelligence.Neuron，2017，95（2）：245-258.

[3]Lu H，Li Y，Min C，et al.Brain intelligence：Go beyond artificial intelligence.Mobile Networks&Applications，2018，23（2）：368-375.

[4]Adamatzky A，Armstrong R，Jones J，et al.On creativity of slime mould.International Journal of General Systems，2013，42（5）：441-457.

[5]Tero A，Takagi S，Saigusa T，et al.Rules for biologically inspired adaptive network design.Science，2010，327（5964）：439-442.

[6]張晴蕾，鄧中山，劉靜.液態(tài)金屬：可否制造金屬基生命.科學(xué)，2018（3）：1-8

[7]Liu J，Sheng L，He Z.Liquid metal soft machines：principles and applications.Singapore：Springer Nature Singapore Pte Ltd，2019.

[8]Chen S，Wang L，Zhang Q，et al.Liquid metal fractals induced by synergistic oxidation.Science Bulletin，2018，63（22）：1513-1520.

[9]Chen S，Yang X，Cui Y，et al.Self-growing and serpentine locomotion of liquid metal induced by copper ions.ACS Applied Materials&Interfaces，2018，10（27）：22889-22895.

[10]Tang J，Zhao X，Zhou Y，et al.Triggering and tracing electrohydrodynamic liquid-metal surface convection with a particle raft.Advanced Materials Interfaces，2017，4（22）：8.

[11]Ali Z，Torben D，Chrimes A，O’Mullane A，et al.Ionic imbalance induced self-propulsion of liquid metals.Nature Communications，2016，7，12402.

[12]Yao Y Y，Liu J.A polarized liquid metal worm squeezing across a localized irregular gap.RSC Advances，2017，7（18）：11049-11056.

[13]Hu L，Wang L，Ding Y，et al.Manipulation of liquid metals on a graphite surface.Advanced Materials，2016，28（41）：9210-9217.

[14]劉靜.一種液態(tài)金屬人工細(xì)胞及其制備方法.中國發(fā)明專利CN201610875644.4，2016.

[15]劉靜，曲小鵬.仿神經(jīng)元突觸結(jié)構(gòu)的柔性三極管.中國發(fā)明專利CN200410029457.1，2014.

[16]Zhao X，Tang J，Yu Y，et al.Transformable soft quantum device based on liquid metals with sandwiched liquid junctions.arXiv：1710.09098，2017.

關(guān)鍵詞：類生物計(jì)算 ?液態(tài)金屬 ?人工智能 ?馮·諾依曼體系