Живые компьютеры: каким обещает стать биопанк органоидов и почему биокомпьютеры — перспективное решение проблемы энергопотребления ИИ

Но насущная проблема остается. В 2025 году дата-центры потребили около 485 ТВт·ч, а к 2030 году показатель может вырасти в два-три раза. Если ничего не делать, электричества может попросту не хватить. Одно из перспективных решений — это биотехнологии.

В 2024 году в Швейцарии создали уникальный биокомпьютер — в качестве вычислительных элементов в нем используются живые нейроны, обрабатывающие сигналы посредством электрохимической активности (хотя и электроды, насосы, системы жизнеобеспечения и цифровая аппаратура по-прежнему требуют обычного электричества). Сделано это устройство из стволовых клеток, созданных из донорских клеток кожи. Разработчики биокомпьютера утверждают, что он потребляет в разы меньше электроэнергии, чем обычные устройства. Однако пока неизвестно, будет ли полноценный биокомпьютер энергоэффективнее кремниевого после учета системы жизнеобеспечения, насосов, датчиков и цифровой электроники.

В 2025 году исследователи Бристольского университета подключили к органоидам тактильный датчик, считывавший буквы Брайля. Информация о форме каждой буквы превращалась в электрические импульсы, а ответы органоидов записывались через электроды. Когда исследователи объединили ответы трех органоидов, точность выросла до 83%. А другие исследователи встроили в мозговые органоиды фрагменты графена — материала, способного преобразовывать свет в электрический сигнал. Благодаря этому нейроны можно было стимулировать световыми импульсами без генетического изменения клеток. Активность органоидов затем использовали для управления движениями робота.

Недавно биокомпьютеры впервые начали превращаться из отдельных лабораторных установок в коммерческий продукт. Австралийская компания Cortical Labs представила CL1 — автономное устройство, в котором выращенные человеческие нейроны живут непосредственно на кремниевом чипе. Встроенная система подает им питательную среду, регулирует температуру и газовый состав, а электроды позволяют программам передавать нейронам информацию и считывать их ответы. К CL1 можно подключать камеры, датчики и роботизированные механизмы. Клетки сохраняют работоспособность до шести месяцев, после чего их приходится заменять. Получить доступ к такой системе теперь можно даже удаленно — по модели облачных вычислений.

Человеческие нейронные органоиды, созданные из клеток пациентов с болезнью Паркинсона и рассеянным склерозом, выращивали около месяца и на МКС. У них снизилась активность генов, связанных с размножением клеток, и усилились признаки созревания: в микрогравитации нейронные модели, по-видимому, развивались быстрее.

Все эти невероятные новости подводят нас к одной мысли. Неужели мы скоро будем жить в мире биопанка — как в фильме «Экзистенция», окруженные зловещими биопланшетами и компьютерами, созданными из искусственной плоти? На все эти вопросы в этой статье отвечают историк Сергей Зотов и философ Бэлла Мирзоева.

Введение. Почему компьютер можно создать из чего угодно

Начнем с того, что компьютер с самого начала не обязательно должен был быть электронным, то есть сделанным из кремниевых деталей, передающих электроны.

Еще английский философ Томас Гоббс в 1651 году сравнивал рассуждение с вычислением — арифметика и логика крайне похожи. Сегодня мы можем задним числом прочесть это открытие как теоретическую возможность создания искусственного мышления на основе операций вычитания и сложения.

Чуть позднее Готфрид Вильгельм Лейбниц разработал механическую десятичную машину со ступенчатыми зубчатыми колесами, способную выполнять сложение, вычитание, умножение и деление. А в 1679 году он описал уже совершенно другой проект — двоичную вычислительную машину, работавшую только с нулями и единицами. В ней маленькие шарики или кубики должны были падать через открытые отверстия, соответствующие единицам, и не проходить через закрытые отверстия, соответствующие нулям. Так абстрактные двоичные операции буквально превращались в движение физических предметов по каналам.

На этих примерах прекрасно видно, что компьютер — это в первую очередь особая математическая логика, организация информации и ее анализ, а не определенный материал. На самом деле компьютер можно собрать из чего угодно. Ведь компьютер — это лишь система обработки чисел, которую на самом деле можно воспроизвести не только через кремниевые пластины.

Например, компьютер можно собрать из людей — как в романе «Задача трех тел», где тысячи солдат с белыми и черными флагами (по сути, единицы и нули) выстраиваются в ряды, напоминающие линии на микросхемах, и поворачиваются в соответствии с некоей логикой, а специальные башни считывают результаты.

Еще более наглядный пример — создание компьютера внутри игры Minecraft. Построив в игровом мире аналог реального компьютера при помощи редстоуна (материала, свойства которого напоминают электрический провод или переключатель), игроку удалось запустить на своей машине примитивный аналог самой игры Minecraft (а кому-то даже удалось подключить к такому компьютеру интернет). В этом случае компьютер создан из логических связей, возможных внутри игры.

Так и первый в мире компьютер, который в 1834 году разработал кембриджский математик Чарльз Бэббидж, и вовсе должен был функционировать на паровой тяге и состоял из металлических шестеренок. Кембриджский математик изобрел аналитическую машину со «складом», «мельницей» и «библиотекой». Она напоминала современный компьютер: с жестким диском, процессором и клавиатурой. До этого он строил прототипы более простых вычислительных машин, состоящие из шестеренок, и планировал создание гигантского механизма, который мог бы производить математические или астрономические вычисления. Эта паровая машина размером с локомотив так и не была построена, но для ее перфокарт (которые уже тогда использовались на ткацких станках) были написаны программы. Это сделала дочь Байрона, математик Ада Лавлейс (в честь нее назван компьютерный язык Ада). Хотя она и не была первым программистом, как ее часто представляют, именно ей пришло в голову, что аналитическую машину можно было бы приспособить для любой задачи, например создания музыки, а не только использовать для математических таблиц. Сегодня программист Джон Грэм-Камминг пытается воссоздать машину Бэббиджа для лондонского Музея науки, чтобы наглядно продемонстрировать принцип работы компьютеров вообще.

Спустя век английский математик Алан Тьюринг заново изобретает компьютер, существующий на этот раз только на бумаге, в виде логических уравнений: в его теории особая машина считывает ленту и производит операции, сообразуясь со списком правил. Вскоре после этого прорыва первые аналоговые, а затем и цифровые компьютеры появляются в Германии и США.

Раньше люди были больше увлечены тем, как имитировать жизнь на компьютере, а не тем, как имитировать компьютер с помощью живых клеток и организмов.

Например, Джон фон Нойман, один из важнейших теоретиков и архитекторов ранней электронной вычислительной техники, который совершал вычисления для разработки атомного оружия, был очарован идеей компьютерной жизни. Для ее создания его коллега Нильс Барричелли написал программу с цифровыми организмами, которые могли мутировать, взаимодействовать и проходить искусственный отбор.

Но, конечно, подобные устройства и программы не были особо практичными. Поэтому довольно быстро компьютеростроение пришло к компактным кремниевым микросхемам, а от аналоговых технологий — к цифровым. Мы пришли к кремниевым компьютерам, потому что это удобнее и компактнее, чем машины на перфокартах, реле и радиолампах. Но по сути, и паровая машина Бэббиджа, и логическая машина Тьюринга, и многотонный, но уже цифровой компьютер ЭНИАК 1946 года занимаются одним и тем же — решают сложные задачи, представляя их как последовательность формальных операций над символами. И если переход от аналоговых технологий к цифровым позитивно сказался на мощности современных компьютеров (просто представьте себе, что ваши смартфоны сегодня работают на пару или шестеренках), возможно, скоро нам понадобится новый качественный переход.

Закон Мура в последнее время потихоньку перестает работать: количество транзисторов на схемах уже не удваивается каждые два года. Хотя темпы традиционного масштабирования замедляются, а производство становится дороже, индустрия продолжает увеличивать плотность за счет новых архитектур, упаковки и трехмерного размещения компонентов.

В любом случае одним из ответов на то, каким образом радикально увеличить производительность компьютеров, может стать разработка биологических машин.

Однако биологический компьютер едва ли получится построить простой заменой каждого транзистора клеткой. Отдельная клетка обладает ограниченной памятью, а ее поведение зависит от обмена веществ, окружающей среды и взаимодействия с другими клетками. Поэтому вычислительную задачу приходится распределять между множеством организмов, а затем объединять их ответы. Возможно, главное преимущество биокомпьютеров раскроется только тогда, когда исследователи перестанут заставлять живые системы имитировать электронные схемы. Вместо последовательных и строго детерминированных операций можно будет использовать то, что клетки уже умеют делать: работать параллельно, адаптироваться, самоорганизовываться и реагировать на изменения среды.

Глава первая. Так как же работает биокомпьютер? И почему это прорывная технология?

Идея биокомпьютеров — вычислительных машин, созданных из биологических компонентов, — не нова. Еще в 1974 году американские ученые Ари Авирам и Марк Ратнер предложили использовать в качестве базовых вычислительных элементов искусственно выращенные органические молекулы. Теоретический молекулярный выпрямитель был способен действовать как электронный диод. Тем самым они начали направление молекулярной электроники.

Первые биокомпьютеры появились в 1990-е и неформально назывались gooware, что можно буквально перевести как «техника из жижи». Их создавали на основе молекул, которые взаимодействуют друг с другом прямо как чипы цифровых компьютеров. С их помощью можно производить вычисления.

Такой компьютер выглядит как набор небольших пробирок, где хранятся растворы с биоматериалом, или же как обычный компьютерный чип, только с живым наполнением внутри, по сути — небольшой лабиринт с белковыми «червями» внутри. Вычисление закодировано в геометрической структуре сети канавок, а движение белков приводит к его решению.

Еще до этого, в 1994 году, компьютерный теоретик из США Леонард Адлеман смог приспособить ДНК и биохимические реакции для решения небольшой комбинаторной задачи о поиске пути, что-то вроде задачки о коммивояжере, в которой нужно оптимально построить сложный маршрут.

Нужно отметить, что эти биокомпьютеры только отчасти зависят от электричества. Через обычный компьютер на них вводится и выводится информация, а сами вычисления производятся химическими реакциями. Например, вычислительные белки могут использовать биохимическую энергию от естественного внутриклеточного источника энергии, аденозинтрифосфата, который ученые добавляют в биокомпьютер. И с помощью него они перемещают белковые нити-филаменты в маршрутах искусственного лабиринта, подобно тому, как это происходит с электронами в кремниевом чипе. Затем информация о выполнении задачи передается на обычный компьютер. Геометрия этой сети кодирует вычислительную задачу, а распределение филаментов по выходам позволяет считать результат.

В 2013 году исследователи продемонстрировали хранение цифровых файлов — текстов, изображений и аудиозаписи — в синтетических молекулах ДНК. По сути, они использовали ДНК в качестве жесткого диска.

И в том же году другая группа ученых из Стэнфорда добилась создания ДНК-транзистора, который способен выполнять функцию логического переключателя, так же как и обычная микросхема, но внутри биологической системы с движением РНК-полимеразы вдоль ДНК.

Конечно, у этой технологии есть проблемы — например, медленность некоторых типов вычислений и непредсказуемость поведения клеток. И все же в области компьютеростроения это может стать настоящей революцией, и вот почему.

ДНК-компьютеры быстрее обычных в отдельных задачах благодаря массовому параллелизму. Из-за специфики биоматериала они могут совершать сложные математические вычисления не последовательно, как традиционные компьютеры, а одновременно, а это ускоряет выполнение задачи. Однако пока что они уступают по скорости, управляемости и удобству ввода-вывода во множестве обычных вычислений.

Напомним, что ДНК — это молекула, в которой хранятся сведения о том, какова структура белков в нашем организме. Она хранит и передает информацию об этом из поколения в поколение. Ученые еще давно предположили, что специализированные молекулы, отвечающие за обработку информации, могли бы хорошо подойти для вычислений.

Некоторые сложные вычисления, например решение задачи о лабиринте или другие комбинаторные задачи, уже выполняются быстрее на ДНК-компьютерах, нежели на традиционных. С другой стороны, есть и нюансы: трудно управлять природным процессом, ведь у живой клетки есть свои биологические интересы. Также сложно и интерпретировать результаты вычислений. Да и подготовка реакции и считывание результата пока настолько медленны и трудоемки, что в большинстве практических задач они уступают электронным компьютерам.

Подобные компьютеры в будущем можно будет подсаживать в живые организмы для борьбы с болезнями. Например, они смогут обнаружить изменения внутри отдельной клетки, вывести информацию об этом на дисплей, а после подтверждения запустить ответную реакцию — скажем, командуя клетке прекратить выработку инсулина или самоуничтожиться в случае обнаружения рака.

Некоторые молекулярные структуры на основе ДНК — «ДНК-машины» — будут способны к самосборке, а отдельные цепи можно копировать с помощью биохимических реакций. Также их компоненты, возможно, будут способны сами собираться в готовое устройство подобно тому, как это происходит внутри клеток нашего тела. Соответственно, отпадет проблема ручной сборки, и в теории такие агрегаты можно будет выращивать на специальных «фермах». Однако полноценные ДНК-компьютеры пока требуют сложного лабораторного производства и настройки.

К тому же ДНК может быть не только носителем информации, но и строительным материалом для молекулярных машин. В 2023 году исследователи Минг Янг и Джон Рейф описали ДНК-нанороботов — крошечные молекулярные устройства, способные перемещаться по двумерной дорожке, собранной из ДНК, и взаимодействовать друг с другом. Их движение обеспечивается реакциями соединения и замещения цепей ДНК, а не электрическим мотором. В компьютерных моделях такие ДНК-«ходоки» могли избегать уже посещенных участков, следовать за выбранным лидером и коллективно принимать простейшие решения. Пока это проект будущих наномашин, а не готовый шагающий робот, однако подобные устройства потенциально смогут перемещать молекулярные грузы и выполнять запрограммированные действия внутри микроскопической среды.

Глава вторая. Как компьютеры делают из бактерий и мозгов

Конечно, можно собирать биокомпьютеры с нуля из базовых блоков: белков или ДНК-молекул. Однако почему бы не позаимствовать у природы уже готовые решения и создавать биокомпьютеры из, например, готовых вирусов или целых живых клеток?

Тем более что клетки в каком-то смысле повторяют структуру компьютера, считает биолог Деннис Брей: в них содержатся ДНК и РНК, что отвечают за хранение и ввод информации, а рибосомы ее обрабатывают.

В 2017 году ученые из Гарварда записали изображения в геномы живых бактерий. Эксперимент показал, что клетки можно превратить в своеобразные молекулярные регистраторы событий. Иными словами, они создали компьютер прямо внутри клеток бактерий кишечной палочки.

Со стороны это выглядит так же, как и ДНК-компьютер — пробирка с «жижей», подключенная к исследовательской аппаратуре. С помощью такого компьютера — и технологии редактирования генов CRISPR (инструмент редактирования генома, за который в 2020 году ее изобретателям дали Нобелевскую премию) — исследователи сохранили прямо внутри бактерий короткий ролик, словно на жесткий диск компьютера.

Похожий опыт провели в 2021 году биофизики из индийского Института ядерной физики в Калькутте: кишечную палочку использовали для вычислений возможных вариантов прохождения лабиринта. Находив верный вариант, бактерии совершали определенную химическую реакцию и загорались нужными цветами. Конечно, сложно представить будущее, в котором домашнее задание по математике нам помогут делать разноцветные пробирки с опасными бактериями. Но биолог из MIT Крис Фойгт считает, что именно за этим — будущее компьютеров.

Но у клеточных компьютеров есть и специфическая проблема: бактерии размножаются, мутируют и конкурируют друг с другом, и к тому же внутри такого компьютера продолжает действовать естественный отбор. Поэтому клетки, лучше приспособленные к условиям среды, со временем могут вытеснить остальные — даже если они хуже выполняют поставленную человеком вычислительную задачу.

Вероятно, их к тому же можно будет легко включить в другие живые организмы или, например, в почву: испанский биолог Анхель Гоньи-Морено предполагает, что таким образом можно будет регулировать ее химический состав.

Ну и конечно, биокомпьютеры создают из самой приспособленной для вычислений части живых организмов — нейронов, основной структуры нервной ткани, через которые проходят мозговые импульсы.

Компьютеры, собранные из настоящих, живых нейронов, называют wetware, буквально «жидкой» аппаратурой, — и первый был еще в 1999 году собран из нейронов пиявки. Выглядел со стороны он все так же — как обычная микросхема. Правда, выполняла она только простую операцию сложения.

В 2000 году американская нейробиолог Ив Мардер написала программу для считывания нейронов и перевода их сигналов в цифру, что позволяет смотреть их с экрана обычного компьютера. А уже в 2017 году стартап из Нигерии представил компьютер, работающий на нейронах мышей и приспособленный под задачу восприятия запахов — он способен, например, обнаружить по запаху взрывчатое вещество или маркеры определенных заболеваний.

В 2023-м ученые из Иллинойса построили компьютер, используя уже почти сотню тысяч нейронов мыши как процессор. Такая машина смогла работать как датчик света. А выращенные в лаборатории человеческие мозговые клетки, соединенные с кремниевыми компьютерами, смогли в 2021 году поиграть в упрощенную версию легендарной игры Pong. Электроды сообщали клеткам положение мяча, а паттерны их активности управляли ракеткой. Нейронная культура постепенно улучшала результат, хотя исследователи спорят о том, можно ли считать это полноценным обучением. Нейронные культуры и мозговые органоиды сегодня являются одним из наиболее активно развивающихся направлений биокомпьютинга.

В 2026 году ту же идею перенесли в трехмерный шутер Doom. Система переводила происходящее в игре в электрические импульсы, понятные нейронам, а их ответы — в команды движения и стрельбы. Клетки играли крайне плохо, однако сам эксперимент показал, что живую нейронную сеть можно подключить через программный интерфейс к значительно более сложной виртуальной среде.

Вопрос теперь заключается не только в том, способны ли нейроны реагировать на данные, но и в том, насколько сложные цифровые миры можно сделать для них доступными.

В 2026 году возникла еще более странная идея — биологический дата-центр. Cortical Labs, Национальный университет Сингапура и оператор дата-центров DayOne начали создавать установку, где рядом будут работать сразу несколько биокомпьютеров с живыми нейронами. Первый прототип должен состоять из двадцати устройств, а в перспективе их число предполагают увеличить до тысячи.

Пока такой центр не способен заменить обычные серверные фермы. Его задача гораздо скромнее: проверить, какие вычисления вообще имеет смысл поручать живым нейронным сетям, сколько энергии требует вся система вместе с насосами, подогревом и подачей питательной среды, а также какие правила биобезопасности понадобятся для ее эксплуатации. Но сама идея дата-центра, где часть оборудования необходимо не охлаждать, а кормить, еще недавно существовала только в научной фантастике.

Глава третья. А это все этично?

Как мы упоминали во вступлении, швейцарская технологическая фирма Final Spark недавно создала самый, кажется, продвинутый на данный момент биокомпьютер. Кажется, что он представляет собой миниатюрные версии человеческого мозга, выращенные в лаборатории. Хотя на самом деле органоиды — лишь упрощенные трехмерные культуры нервной ткани. У них нет полноценной анатомии мозга, сосудистой системы, органов чувств и связи с телом.

За первые годы работы исследователи провели эксперименты более чем с тысячей органоидов, однако пока они не были объединены в один огромный искусственный мозг. Затраты электричества на сами нейронные вычисления минимальны — однако энергия идет на обычный компьютер, с которого осуществляется управление мозгами в банках, а также она необходима для электродов, насосов, контроля температуры и состава среды, регистрации данных и цифровой обработки сигналов.

Плюсы «жидких машин» на нейронах и органоидах мозга очевидны. Во-первых, в перспективе они могут быть более энергоэффективны. В отличие от обычного цифрового переключателя нейрон обрабатывает информацию с помощью непрерывно меняющегося мембранного потенциала и имеет связь с множеством других нейронов через синапсы — места контакта нейронов. Нейроны самоорганизуются и образуют все новые связи, подстраиваясь под конкретную задачу.

Среди минусов называют непредсказуемость поведения, низкий срок службы (биоматериалы со временем разлагаются, как и все живое) и все же энергозатратность — из-за научной инфраструктуры и ресурсов, необходимых для их создания и обслуживания. Но, кроме всех возможных технических неудобств, использование биологических компьютерных технологий создает и сложные этические проблемы.

Во-первых, нейроны человеческого мозга не растут на деревьях: органоиды из них нужно выращивать на основе клеток живых доноров. Для этого проводится процедура извлечения клеток у людей. Для создания человеческих нейронов обычно используют клетки кожи или крови донора, которые перепрограммируют в стволовые клетки, а затем превращают в нейроны. Этому сопутствуют вопросы согласия на использование своих биоматериалов, распоряжения и владения ими.

Кроме этого, есть еще и уйма юридических аспектов: защита биологических данных, ответственное использование и распределение выгоды от открытий. Сможет ли донор, пожертвовавший свои клетки Final Spark, остаться анонимным? Получит ли он деньги за открытие, совершенное органоидами? Что если одни доноры будут эффективнее других и это приведет к их отбору по принципу евгеники? Все эти вопросы требуют глубокой правовой проработки.

Во-вторых, органоиды умирают. Бретт Каган, глава упомянутой выше Cortical Labs, рассказал, что органоиды мозга, помещенные на микроэлектродную матрицу, живут около года. После их должна заменить свежая партия. С технической стороны эта особенность — лишь небольшое неудобство на пути к невероятной вычислительной мощности. Может показаться, что если органоиды способны умирать, значит, они были живыми. Но в реальности все немного сложнее.

Были ли они живыми, как человек? Некоторые ученые считают, что да. В работе 2018 года группа философов, юристов, психиатров и других специалистов пишет, что в будущем, когда появятся организмы, состоящие из мозговой ткани, подобной человеческой, вполне могут считаться живыми и даже претендовать на квазичеловеческий статус. То есть мозги в банке в перспективе могут признать чуть ли не человеком.

А это создает массу неудобных вопросов. Например, насколько оправдано делать наши вычисления удобнее за счет жизни существа, пусть и искусственно созданного. Вероятно, один этот факт в будущем может вызвать шквал негодования из-за использования органоидов в биокомпьютерах. Но, будто и этого было мало, существуют мнения, что органоиды в будущем смогут обладать сознанием и разумом.

Еще в 1980-е американский философ Хилари Патнэм предложил мысленный эксперимент «мозг в банке». Представим, что наш мозг хирургическим путем отделили от тела и поместили в банку с питательными веществами. Затем нервные окончания подключили к сверхмощному компьютеру, который посылает мозгу электрические импульсы. Вызывая, например, иллюзию того, что вы сидите у себя дома в кресле и читаете эту статью. А на самом деле в это время свободный от тела мозг плавает в банке в лаборатории злого ученого.

Пока мы не научились безопасно извлекать мозг человека и сохранять его живым в течение продолжительного времени, но мысленный эксперимент Патнэма уже не похож на научную фантастику. По мере того как биокомпьютеры становятся все более сложными и мощными, у ученых возник вопрос, может ли такая система воспроизводить не только численные вычисления, но и сознательный опыт.

Сложность в том, что мы до сих пор не знаем, как определить сознание даже в полностью сформированном человеческом мозге, не говоря уже о небольшом скоплении клеток, выращенных в лаборатории.

Но есть несколько перспективных направлений для изучения.

Одним из основных кандидатов на тест по существованию сознания является реакция мозга на специальный раздражитель. Если стимулировать сознательный мозг импульсом энергии, ответное электрическое эхо будет выражаться в сложных паттернах. Но если сделать то же самое с бессознательным мозгом, то эхо будет очень простым — как от камня, брошенного в неподвижную воду.

Сейчас большинство ученых склонны считать, что все-таки сознания у органоидов нет. По крайней мере, пока. Однако по мере того как они будут совершенствоваться и все более походить по внутренним процессам на мозг человека, нам придется пересмотреть, какие критерии позволяют нам говорить о наличии сознания у чего-то, созданного искусственно. Исследователи должны заранее определить, какие признаки усложнения нейронной активности потребуют усиленного надзора, ограничения экспериментов или прекращения работы.

Живой органоид с сознанием и интеллектом может переживать муки, а мы, возможно, никогда не узнаем о его страданиях, поскольку он не может ничего выразить. Неудивительно, что уже сейчас ведутся дискуссии по разработке этических и нормативных стандартов в биокомпьютеростроении.

---

Патнэм в своем мысленном эксперименте называет заключившего в чей-то мозг банку ученого злым. Правда, кому еще придет в голову сделать что-то подобное, если не злодею? Вероятно, и нам в будущем придется принять решение — хотим ли мы все быть пособниками злых ученых и пользоваться мозгами в банках или все же откажемся от такого способа вычислений. Попутно, правда, потеряв и всю огромную потенциальную выгоду от него.

Говорить про перспективы биокомпьютеров сейчас довольно сложно. Скорее всего, они так или иначе войдут в наш обиход. Уже сегодня существуют биочипы, которые потенциально, если станут более мощными, пойдут на замену нашим кремниевым компьютерам. Выглядят эти компьютеры примерно так же, как и наши, так что жить среди мутировавших кусков мяса не придется. Однако удастся ли преодолеть все технические ограничения плоти, такие как непредсказуемость и короткий срок службы, пока неясно. К тому же с использованием биокомпьютеров есть и этические проблемы.