众所周知，传统的计算机使用的是硅芯片，但如今，在几代计算机技术以后，科学家们已经不再满足于使用硅芯片的传统计算机——科学家们开始研究如何在试管中培育出生物有机计算机，而这种由遗传材料制成的生物晶体管的生物计算机，已经是计算机家族的第六代。
1994年，南加州大学教授伦纳德·阿德曼（Leonard Adleman）首次演示了DNA计算。仅仅使用DNA，阿德曼教授就解决了传统计算机无法解决的困难问题。在阿德曼进行了这次实验以后，基于DNA的电子线路已经成功实现了布尔逻辑、算术计算以及神经网络计算。现在，这个被称作分子编程的领域正在起飞，为计算机创造一个非凡的未来。
摩尔定律之后
1965年，《电子》杂志在创刊35周年之际，邀请了时任仙童半导体公司（Fairchild Semiconductor）研究开发实验室主任的摩尔，为其撰写一篇观察评论，预测微芯片工业的前景。此时，全球半导体产业才刚刚萌芽，英特尔公司都尚未成立，市面上生产和销售的芯片更是屈指可数。摩尔根据有限的数据大胆提出了一条被后人奉为圭臬的路线图——集成电路芯片上可容纳的晶体管数目，每隔18-24个月便会增加一倍，微处理器的性能提高一倍，或价格下降一半。这就是大名鼎鼎的“摩尔定律”。
过去半个世纪里，“摩尔定律”为算力乃至生产力的发展作出了巨大贡献，同时也让整个信息技术实现了全面的迭代和更新，成为了科技创新、乃至于经济学的定律。不管有多少争议，毫无疑问的是，自从提出到现在50多年以来，摩尔定律一直都是半导体行业的金科玉律，指导着行业的发展。
1971年英特尔发布的第一个处理器4004，就采用10微米工艺生产，仅包含2300多个晶体管。随后，晶体管的制程节点以0.7倍的速度递减，90nm、65nm、45nm、32nm、22nm、16nm、10nm、7nm等等相继被成功研制出来，现在，晶体管已经在向5nm、3nm突破。或许，就连摩尔本人都没有想到，这个定律的效力是如此持久。
但在半导体行业高歌猛进的同时，人们却又清楚，这种增长要无限地保持下去是不可能的。“增加一倍”的周期都是18个月，意味着每十年晶体管的数量要提高一百倍。这就是为什么半个世纪以来，科学家们也一直在考虑新型计算机模型的研制的原因——电子计算机的工艺制造技术终将达到极限。
在探索非传统的新型计算机模型研究中，生物计算机受到了科学家们的关注。被称为第六代计算机的生物计算机，其主要原材料是借助生物工程技术（特别是蛋白质工程）生产的蛋白质分子，以它作为生物集成电路——生物芯片。
在用蛋白质工程技术生产的生物芯片中，信息以波的形式沿着蛋白质分子链中单键、双键结构顺序的改变来传递。蛋白质分子比硅晶片上的电子元件要小得多，彼此相距甚近。因此，生物元件可小到几十亿分之一米，元件的密集度可达每平方厘米10～100万亿个，甚至1000万亿个门电路。
这就意味着，生物计算机每完成一项运算，所需的时间仅为目前硅集成电路计算机的万分之一。事实也确实如此，生物计算机完成一项运算所需的时间仅为1×10-11秒，比人的思维速度还快100万倍。
并且，与普通计算机不同的是，由于生物芯片的原材料是蛋白质分子，所以，生物计算机既有自我修复的功能，又可直接与生物活体结合。同时，生物芯片具有发热少、功耗低、电路间无信号干扰等优点。
高级的存储，惊人的运算
我们已经知道，生物计算机的计算则是指以生物大分子作为“数据”的计算模型，其中，又主要分为3种类型：蛋白质计算、RNA计算和DNA计算。
蛋白质计算模型的研究始于20世纪80年代中期，Conrad首先提出用蛋白质作为计算器件的生物计算模型。1995年，Birge发现细菌视紫红质蛋白分子具有良好的“二态性”，拟设计、制造一种蛋白质计算机。随后，Birge的同事，Syracuse大学的其他研究人员应用原型蛋白质制备出一种光电器件，它存贮信息的能力比目前电子计算机的存贮器高300倍，这种器件含细菌视紫红质蛋白，利用激光束进行信息写入和读取。
而不同于蛋白质计算，RNA计算与DNA计算是利用生化反应，更确切地讲，是以核酸分子间的特异性杂交为机理的计算模型。不过，相较于RNA分子，DNA分子在实验操作上要更容易，而且在分子结构上处理信息也更方便。
具体来看，DNA 计算是一种以 DNA 分子与相关的生物酶等作为基本材料，以生化反应作为信息处理基本过程的一种计算模式。DNA计算模型首先由阿曼德博士于1994年提出，彼时，阿曼德发表了一篇论文，提出了用DNA计算的方式解决一个实际数学问题的技术。题目是：由14条单行道连接7座城市，找出上述全部城市的最近路径，且不能走回头路。
这是数学中的经典难题。并且电子计算机无法解决，因为当城市数增加时，可能存在的连接路径也会增加，且增长速度远超城市增长速度。这会让电子计算机无法应付——因为它要找到所有可能路径，再分别比较找出最短路径。
阿曼德的生物计算机也使用了类似的方式，但它的运算速度却要比电子计算机快。因为在用不同的碱基组合分子定义出路径其中路径编码正好和城市编码互补；再把这些分子和酶放进试管，让其自由组合，只需几秒便可组合出答案，只不过是正确的和错误的混在一起。
接下来，阿曼德花了7天把正确答案挑选出来。他先挑选出长度符合的DNA链，从中筛选出包含第一个城市的DNA链，在从这些里筛选出包含第二座城市的DNA链，以此类推，经过7次筛选后他最终获得了这个问题的答案。虽然一开始的效率并不算高，但毕竟证明了生物计算并不是空想。
可以看出，DNA计算机模型克服了电子计算机存储量小与运算速度慢这两个严重的不足，首先，DNA作为信息的载体，其贮存的容量巨大， 1立方米的DNA溶液可存储1万亿亿的二进制数据，远远超过当前全球所有电子计算机的总储存量；其次，具有高度的并行性，运算速度快，一台DNA计算机在一周的运算量相当于所有电子计算机问世以来的总运算量；其三，DNA计算机所消耗的能量只占一台电子计算机完成同样计算所消耗的能量的十亿分之一；最后，合成的DNA分子具有一定的生物活性，特别是分子氢键之间的引力仍存在。这就确保DNA分子之间的特异性杂交功能。
可以说，DNA计算的每项突破性进展，必将给人类社会的发展带来不可估量的贡献——以DNA计算模型为基础而产生的DNA计算机，必然会有海量的存储能力及惊人的运行速度。
大有所用的生物计算机
当前，关于生物计算机仍处在技术突破的阶段。比如，麻省理工学院和新加坡科技与设计大学宣布了一项突破性的发现，利用一种有机病毒，他们已经可以开发出更快、效率更高的生物有机计算机。哥伦比亚大学也宣布，他们已经把一套完整的电脑操作系统存储在一条DNA上。
而来自微软和华盛顿大学的研究人员则展示了第一种可以被用来存储和检索数据的完全自动化的DNA系统。微软的研究员卡琳·施特劳斯（Karin Strauss）表示，他们的最终目标是把这样一个系统投入生产，对终端用户来讲，这个系统在体验上将与其他任何的云存储服务没有什么区别。
要知道，一块很小的DNA涂片可以容纳10 000GB的数据，这意味着一座像购物中心那样大的数据中心完全可以被缩小为一块方糖般的大小。
而DNA又很便宜且很容易合成，用DNA进行计算所需要的能量也远少于硅处理器。一座谷歌的数据中心每年可能需要消耗价值数百万美元的能量，而一台生物有机计算机可能只需要一些很便宜的代谢物就能够运行了。
除了利用DNA进行数据存储外，生物有机计算机还能够在硅计算机无法操作的地方发挥潜在的作用。一支来自苏黎世联邦理工学院的研究团队利用CRISPR基因编辑技术在人体的细胞内搭建了一台可运作的双核生物计算机。
试想一下，有一台活的电脑在我们的身体内，监控我们的健康状况，修补损坏的组织，并且调节我们的身体功能。我们甚至可能会利用生物有机计算机来提升我们的智能。DNA计算机还可以与生物化学环境进行相互作用，从而使我们可以在活的生物组织内部提供药物和治疗。
事实上，以色列的研究人员已经迈出了下一步，他们在蟑螂的体内成功搭建了生物电路。他们创造出来的DNA可以像日本的折纸一样折叠在一起，这就使得纳米机器人可以运送一些有效的负荷。那些有效的负荷很可能是一个分子、一种酶或者一种抗体。而每一种有效的负荷都可以激活或者关停在整个链条上的下一个纳米机器人，就这样他们在活的细胞体内构建出一条电路。
这样的生物电路可以被用在很多方面，比如在一项实验中，科学家就利用了这种生物电路来识别某些细胞是不是癌细胞，然后他们又向癌细胞发送了一个自我毁灭的信号。在将来，类似的生物计算设备可能会被用来对肿瘤的发展进行无创监控，同时还可以对特定的部位进行靶向药物的给药。
不过，虽然有这样的优势，但是也许还需要很长时间才会看到生物计算机摆上我们的桌面。这些研究目前还仅仅处在一条漫长道路的开端，好在随着相关科学的成熟，生物有机计算机依然在向着成为一种通用计算机而努力，并且逐渐发展出更多适合生物有机计算机能力的独特应用。
