“液態電腦”或將帶來人類文明的飛躍

我們日常接觸到的計算機大多是由硅和晶體管構成。隨著科技的發展，科學家已在嘗試超越電子計算機，利用生物分子來實現計算機的功能。

作為一個全新領域，DNA計算機就是一種生物形式的計算機。一支1.5毫升的試管中可容納1萬億臺DNA計算機，運算速度可達每秒10億次，而計算能耗僅有傳統電腦的10億分之一。發展至今，DNA計算機已能夠對手寫的甲骨文、數字、希臘文字和英文進行識別和分類。

待到DNA計算技術成熟的那一天，它與人體的結合，或許會像貼上一片創可貼一樣簡單。那時，它或可隨人意念而動，利用人體本身的能量，來完成電子計算機難以實現的醫療診斷和治療任務，或將給人類文明帶來質的飛躍。

DNA計算機已能對手寫的甲骨文、數字、希臘文字和英文進行識別和分類。

不同于常見的電子計算機，DNA計算機是一種生物形式的計算機，以DNA分子作為“硬件”，以分子之間的化學反應作為“算法”。在DNA計算機中，一系列生物分子以溶液形態組合，因此也有人稱之為“液態電腦”。

相較于傳統電子計算機，DNA計算機具有體積小、運算速度快、能耗極低等優勢。自1994年“DNA計算機”的概念誕生以來，其優點被越來越多的科學家所認識，紛紛投入到該領域的研究中。

作為所有現存計算設備中最有望與人體良好融合、同時不對人體產生副作用的智能設備，DNA人工智能的發展潛力之大不可限量。最近，利用DNA分子的超強“學習”和“記憶”能力，科學家用DNA人工智能實現了對手寫字跡的識別。

試管里的“智慧混合物”

DNA計算機設計和構建的基石是DNA分子特殊的結構。

眾所周知，DNA是由四種基本核苷酸組成：腺嘌呤(A)、胞嘧啶(C)、鳥嘌呤(G)和胸腺嘧啶(T)。其中，A、T和G、C之間彼此配對，兩條具有特定核苷酸組合的DNA單鏈可以構成類似于拉鏈的雙螺旋結構。

在科學家看來，正是這些特定的配對模式使得DNA分子具備了構建計算設備的巨大潛力。人們可以將運算對象編碼到DNA的核苷酸序列中，再通過不同DNA分子之間的化學反應來完成計算。

以DNA分子為“硬件”的DNA計算機，相較于傳統的電子計算機有著多重優勢：

第一，DNA計算機的體積更小，一支1.5毫升的小試管就能容納1萬億個DNA計算機。

第二，DNA計算機的運算速度更快，可達每秒10億次。所有電腦問世以來的總運算量只相當于DNA計算機十幾小時的計算量，科學家已在嘗試多種方法，以進一步加快DNA計算機的運行速度。

第三，DNA計算機的能耗更低，僅相當于普通電腦的10億分之一。

第四，DNA計算機具有并行性。電子計算機的運算是按照指令順序進行的，而DNA獨特的分子間作用形式，使得數以億計的DNA計算機可在同一試管中處理不同問題，大大提高了計算效率。

1994年，DNA電腦與生物電腦之父、圖靈獎得主、美國南加州大學教授雷納德·阿德勒曼建立了世界上第一臺DNA計算機，并用它解決了一個經典數學問題——“哈密頓路徑問題”。

DNA電腦與生物電腦之父雷納德·阿德勒曼

這是一個開創性的大事件。美國貝爾實驗室的物理學家艾倫·米爾斯說：“我們所做的不再是連線路，而是將大量的DNA裝進罐子，加入鹽和酶，然后加以培養，于是不同的DNA分子就開始互相尋找配對?！钡沁@個階段的計算機并不具備通用性，距離實際計算還差得很遠很遠。

2004年，日本學者岡本秋光、田中一雄和齋藤勛正式提出了“通用性DNA計算機”這一概念?；诤唵蔚膬蓷l單鏈DNA以堿基互補配對原則形成雙鏈DNA的過程，研究人員構建了一系列簡單的DNA計算機。

2006年，美國加州理工學院教授埃里克·溫弗里提出了一種全新的反應體系，開創了一種新的邏輯電路構建途徑。在這一反應體系中，不存在各種非DNA物質輔助的DNA計算。溫弗里和他的研究在科學史上留下了濃墨重彩的一筆。

2011年，美國加州理工學院生物工程系錢璐璐博士使用DNA構建了人工神經網絡，解決了經典的機器學習問題——識別潦草的數字字跡。DNA神經網絡可將輸入的分子字跡分為九個類別，每個類別代表從1到9的九個手寫數字中的一個。這項工作成為人工智能與合成生物分子電路成功“合體”的重要里程碑。

優勢獨到的DNA計算機應用前景十分樂觀，它的“輸入”可以是細胞質中的RNA、蛋白質或其他化學物質，而“輸出”則是很容易被識別的信號，例如顏色變化等。

顛覆性機遇與挑戰并存

雷納德·阿德勒曼的偉大發現，證明了生命細胞和計算是有聯系的。在這個化學、生物學和計算機科學的交叉領域里，還有著巨大的謎團等待人們去探索和揭示。

近年來，隨著技術的逐步發展和成熟，DNA測序與合成的成本不斷下降，DNA計算機在醫學領域顯現出極強的競爭力。目前，它已經能夠被用于人工培養腎細胞，以及快速準確診斷禽流感、西尼羅河等病毒感染。由于它能檢測細胞內生物信息的變化，因此可以用于癌癥、心臟病、動脈硬化等疾病的診斷，甚至還能幫助盲人恢復視覺。

在信息技術領域，DNA計算機有望被用于研究邏輯、破譯密碼、情報分析或超大規模信息處理等業務?，F有安全系統的安全性和可靠性主要源于以現有計算能力破解密碼需要幾十年、幾百年時間，而DNA計算機的計算速度和并行性會使原本的安全系統“潰不成軍”。

DNA計算機甚至可以實現對電子計算機的控制。有研究將DNA計算機隱藏在生物樣本中，通過預先編程，在檢測樣本的過程中入侵電子計算機的應用程序，獲取其中信息，并使之按照DNA計算機的意圖運行。

另一方面，隨著DNA計算機的不斷發展，人們發現DNA分子能夠儲存海量信息，且具有驚人的并行計算能力。這使人們意識到，DNA計算機蘊藏巨大商業價值。2002年，日本公司首次研制出能夠投入到商業應用的DNA計算機。緊接著，美國加州斯克里普斯研究所和以色列理工學院的科學家聯合開發出了一種DNA計算機，可用于破譯存儲在DNA芯片中的加密圖像。

DNA計算機運行原理示意圖。圖/The Conversation Trust(UK)Limited

盡管發展迅速、充滿機遇，但DNA計算機還有很多問題亟待克服。

首先，DNA計算機得依靠DNA級聯反應完成復雜計算任務。DNA級聯反應是指把前一個反應的“輸出”作為“輸入”引發后一個反應。隨著計算規模不斷擴展，DNA級聯反應的數目也會不斷增加，從而導致計算速度不斷下降，完成計算任務所消耗的時間就會不斷延長。當級聯反應數為7時，通常需要6到10個小時來完成反應。因此從目前來看，DNA計算機的規模及其復雜性還不能無限擴大。

其次，大規模的DNA計算機需要在一支試管中使用大量（數萬億個）DNA分子執行計算任務，這使得DNA計算機的設計難度隨著規模的擴大迅速上升，副反應也會增加。因此，平衡計算機的規模、計算速度和執行計算的DNA分子數目至關重要，構建具有更強大計算能力的人工分子反應網絡仍存在極大挑戰。

邁出復雜識別第一步

目前人工智能中常用的卷積神經網絡，是一類強大的機器學習模型，網絡具有稀疏連接和權重共享的特征。與大多數機器學習模型相比，卷積神經網絡能夠以更低的復雜度實現更復雜的計算任務?？茖W家自然不會放過在這種模型上嘗試DNA分子計算。

華東師范大學化學與分子工程學院裴昊教授團隊一直致力于DNA計算機的設計和開發?；谠诤怂峄瘜W方面的研究基礎，面向分析化學、計算機科學與分子生物學的交叉融合發展，課題組針對發展超大規模DNA分子反應網絡這一關鍵科學難題，與長期從事人工智能與分子科學研究的朱通課題組合作，建立了一種DNA卷積神經網絡的系統實現策略。簡言之，就是使用模仿人腦功能的卷積神經網絡，讓DNA計算機“學習”大量訓練數據，“記憶”32個類別的分子字跡。

最近，國際權威學術期刊《自然·機器智能》報道了裴昊團隊設計的一種新的DNA計算模塊——“開關門”，用以在分子水平上實現卷積神經網絡，進而完成對32類圖譜的識別和分類。

在計算任務中，手寫字符首先被轉化為12×12的正方形網格上的25個像素格點，被稱為“分子筆跡”。這意味著，每個“分子筆跡”都由144個DNA分子庫中的任意25個DNA分子組成。接下來，研究人員構建了兩個簡單的DNA計算機，成功實現了兩類“分子筆跡”在360°平面上不同旋轉角度下的識別，以及以“火”“土”“木”“水”“天”“氣”“人”和“生”這八個甲骨文字作為目標“記憶”模式的分類任務。

在這項工作中，裴昊研究組進一步構建了具有兩層電路結構的DNA計算機，通過粗分類（語言粗略分類）和細分類（特定的手寫符號）兩個步驟，實現了32個類別的模式識別。這是現有的能夠識別最多種類圖譜的DNA計算機。

值得一提的是，完成這項任務的整個DNA卷積神經網絡只需512類不同的DNA分子，這一數量遠遠低于已經被報道的DNA神經網絡正確運行所需的DNA分子數，揭示了利用卷積神經網絡能夠在大規模DNA計算機中有效減少使用的DNA分子數目，這對未來的DNA計算機設計具有重要意義。

在這篇論文中，研究人員還提出了一種簡單的循環凍融策略——將DNA計算機在液氮中迅速冷凍之后再在37℃下解凍，并多次循環這一操作。循環凍融策略成功地將DNA計算機的計算時間從幾小時縮短到幾分鐘。

這一DNA計算機具有超高的計算能力，且能夠實現對復雜信息的準確分類，并可能賦予DNA計算機類似于生物神經網絡的“智能”行為。原則上，基于DNA的計算設備可通過連接感官輸入，使用數百個目標作為輸入，促進在疾病診斷、表達模式分析和精準醫學中的更廣泛應用。

盡管科學家們才剛剛開始探索在分子體系中創造人工智能的方法，但DNA計算機的潛力不可低估?；蛟S在不遠的將來，與人體合二為一的DNA計算機會成為人體的一部分，甚至是外部延伸，完成電子計算機難以實現的醫療診斷和治療任務。