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　　文 | 根新未來

　　眾所周知，傳統的計算機使用的是硅芯片，但如今，在幾代計算機技術以后，科學家們已經不再滿足于使用硅芯片的傳統計算機——科學家們開始研究如何在試管中培育出生物有機計算機，而這種由遺傳材料制成的生物晶體管的生物計算機，已經是計算機家族的第六代。

　　1994年，南加州大學教授倫納德·阿德曼（LeonardAdleman）首次演示了DNA計算。僅僅使用DNA，阿德曼教授就解決了傳統計算機無法解決的困難問題。在阿德曼進行了這次實驗以后，基于DNA的電子線路已經成功實現了布爾邏輯、算術計算以及神經網絡計算?，F在，這個被稱作分子編程的領域正在起飛，為計算機創造一個非凡的未來。

　　摩爾定律之后

　　1965年，《電子》雜志在創刊35周年之際，邀請了時任仙童半導體公司研究開發實驗室主任的摩爾，為其撰寫一篇觀察評論，預測微芯片工業的前景。此時，全球半導體產業才剛剛萌芽，英特爾公司都尚未成立，市面上生產和銷售的芯片更是屈指可數。摩爾根據有限的數據大膽提出了一條被后人奉為圭臬的路線圖——集成電路芯片上可容納的晶體管數目，每隔18-24個月便會增加一倍，微處理器的性能提高一倍，或價格下降一半。這就是大名鼎鼎的“摩爾定律”。

　　過去半個世紀里，“摩爾定律”為算力乃至生產力的發展作出了巨大貢獻，同時也讓整個信息技術實現了全面的迭代和更新，成為了科技創新、乃至于經濟學的定律。不管有多少爭議，毫無疑問的是，自從提出到現在50多年以來，摩爾定律一直都是半導體行業的金科玉律，指導著行業的發展。

　　1971年英特爾發布的第一個處理器4004，就采用10微米工藝生產，僅包含2300多個晶體管。隨后，晶體管的制程節點以0.7倍的速度遞減，90nm、65nm、45nm、32nm、22nm、16nm、10nm、7nm等等相繼被成功研制出來，現在，晶體管已經在向5nm、3nm突破。或許，就連摩爾本人都沒有想到，這個定律的效力是如此持久。

　　但在半導體行業高歌猛進的同時，人們卻又清楚，這種增長要無限地保持下去是不可能的。“增加一倍”的周期都是18個月，意味著每十年晶體管的數量要提高一百倍。這就是為什么半個世紀以來，科學家們也一直在考慮新型計算機模型的研制的原因——電子計算機的工藝制造技術終將達到極限。

　　在探索非傳統的新型計算機模型研究中，生物計算機受到了科學家們的關注。被稱為第六代計算機的生物計算機，其主要原材料是借助生物工程技術（特別是蛋白質工程）生產的蛋白質分子，以它作為生物集成電路——生物芯片。

　　在用蛋白質工程技術生產的生物芯片中，信息以波的形式沿著蛋白質分子鏈中單鍵、雙鍵結構順序的改變來傳遞。蛋白質分子比硅晶片上的電子元件要小得多，彼此相距甚近。因此，生物元件可小到幾十億分之一米，元件的密集度可達每平方厘米10～100萬億個，甚至1000萬億個門電路。

　　這就意味著，生物計算機每完成一項運算，所需的時間僅為目前硅集成電路計算機的萬分之一。事實也確實如此，生物計算機完成一項運算所需的時間僅為1×10-11秒，比人的思維速度還快100萬倍。

　　并且，與普通計算機不同的是，由于生物芯片的原材料是蛋白質分子，所以，生物計算機既有自我修復的功能，又可直接與生物活體結合。同時，生物芯片具有發熱少、功耗低、電路間無信號干擾等優點。

　　高級的存儲，驚人的運算

　　我們已經知道，生物計算機的計算則是指以生物大分子作為“數據”的計算模型，其中，又主要分為3種類型：蛋白質計算、RNA計算和DNA計算。

　　蛋白質計算模型的研究始于20世紀80年代中期，Conrad首先提出用蛋白質作為計算器件的生物計算模型。1995年，Birge發現細菌視紫紅質蛋白分子具有良好的“二態性”，擬設計、制造一種蛋白質計算機。隨后，Birge的同事，Syracuse大學的其他研究人員應用原型蛋白質制備出一種光電器件，它存貯信息的能力比目前電子計算機的存貯器高300倍，這種器件含細菌視紫紅質蛋白，利用激光束進行信息寫入和讀取。

　　而不同于蛋白質計算，RNA計算與DNA計算是利用生化反應，更確切地講，是以核酸分子間的特異性雜交為機理的計算模型。不過，相較于RNA分子，DNA分子在實驗操作上要更容易，而且在分子結構上處理信息也更方便。

　　具體來看，DNA 計算是一種以 DNA 分子與相關的生物酶等作為基本材料，以生化反應作為信息處理基本過程的一種計算模式。DNA計算模型首先由阿曼德博士于1994年提出，彼時，阿曼德發表了一篇論文，提出了用DNA計算的方式解決一個實際數學問題的技術。題目是：由14條單行道連接7座城市，找出上述全部城市的最近路徑，且不能走回頭路。

　　這是數學中的經典難題。并且電子計算機無法解決，因為當城市數增加時，可能存在的連接路徑也會增加，且增長速度遠超城市增長速度。這會讓電子計算機無法應付——因為它要找到所有可能路徑，再分別比較找出最短路徑。

　　阿曼德的生物計算機也使用了類似的方式，但它的運算速度卻要比電子計算機快。因為在用不同的堿基組合分子定義出路徑其中路徑編碼正好和城市編碼互補；再把這些分子和酶放進試管，讓其自由組合，只需幾秒便可組合出答案，只不過是正確的和錯誤的混在一起。

　　接下來，阿曼德花了7天把正確答案挑選出來。他先挑選出長度符合的DNA鏈，從中篩選出包含第一個城市的DNA鏈，在從這些里篩選出包含第二座城市的DNA鏈，以此類推，經過7次篩選后他最終獲得了這個問題的答案。雖然一開始的效率并不算，但畢竟證明了生物計算并不是空想。

　　可以看出，DNA計算機模型克服了電子計算機存儲量小與運算速度慢這兩個嚴重的不足，首先，DNA作為信息的載體，其貯存的容量巨大， 1立方米的DNA溶液可存儲1萬億億的二進制數據，遠遠超過當前全球所有電子計算機的總儲存量；其次，具有高度的并行性，運算速度快，一臺DNA計算機在一周的運算量相當于所有電子計算機問世以來的總運算量；其三，DNA計算機所消耗的能量只占一臺電子計算機完成同樣計算所消耗的能量的十億分之一；最后，合成的DNA分子具有一定的生物活性，特別是分子氫鍵之間的引力仍存在。這就確保DNA分子之間的特異性雜交功能。

　　可以說，DNA計算的每項突破性進展，必將給人類社會的發展帶來不可估量的貢獻——以DNA計算模型為基礎而產生的DNA計算機，必然會有海量的存儲能力及驚人的運行速度。

　　大有所用的生物計算機

　　當前，關于生物計算機仍處在技術突破的階段。比如，麻省理工學院和新加坡科技與設計大學宣布了一項突破性的發現，利用一種有機病毒，他們已經可以開發出更快、效率更高的生物有機計算機。哥倫比亞大學也宣布，他們已經把一套完整的電腦操作系統存儲在一條DNA上。

　　而來自微軟和華盛頓大學的研究人員則展示了第一種可以被用來存儲和檢索數據的完全自動化的DNA系統。微軟的研究員卡琳·施特勞斯（Karin Strauss）表示，他們的最終目標是把這樣一個系統投入生產，對終端用戶來講，這個系統在體驗上將與其他任何的云存儲服務沒有什么區別。

　　要知道，一塊很小的DNA涂片可以容納10 000GB的數據，這意味著一座像購物中心那樣大的數據中心完全可以被縮小為一塊方糖般的大小。

　　而DNA又很便宜且很容易合成，用DNA進行計算所需要的能量也遠少于硅處理器。一座谷歌的數據中心每年可能需要消耗價值數百萬美元的能量，而一臺生物有機計算機可能只需要一些很便宜的代謝物就能夠運行了。

　　除了利用DNA進行數據存儲外，生物有機計算機還能夠在硅計算機無法操作的地方發揮潛在的作用。一支來自蘇黎世聯邦理工學院的研究團隊利用CRISPR基因編輯技術在人體的細胞內搭建了一臺可運作的雙核生物計算機。

　　試想一下，有一臺活的電腦在我們的身體內，監控我們的健康狀況，修補損壞的組織，并且調節我們的身體功能。我們甚至可能會利用生物有機計算機來提升我們的智能。DNA計算機還可以與生物化學環境進行相互作用，從而使我們可以在活的生物組織內部提供藥物和治療。

　　事實上，以色列的研究人員已經邁出了下一步，他們在蟑螂的體內成功搭建了生物電路。他們創造出來的DNA可以像日本的折紙一樣折疊在一起，這就使得納米機器人可以運送一些有效的負荷。那些有效的負荷很可能是一個分子、一種酶或者一種抗體。而每一種有效的負荷都可以激活或者關停在整個鏈條上的下一個納米機器人，就這樣他們在活的細胞體內構建出一條電路。

　　這樣的生物電路可以被用在很多方面，比如在一項實驗中，科學家就利用了這種生物電路來識別某些細胞是不是癌細胞，然后他們又向癌細胞發送了一個自我毀滅的信號。在將來，類似的生物計算設備可能會被用來對腫瘤的發展進行無創監控，同時還可以對特定的部位進行靶向藥物的給藥。

　　不過，雖然有這樣的優勢，但是也許還需要很長時間才會看到生物計算機擺上我們的桌面。這些研究目前還僅僅處在一條漫長道路的開端，好在隨著相關科學的成熟，生物有機計算機依然在向著成為一種通用計算機而努力，并且逐漸發展出更多適合生物有機計算機能力的獨特應用。