В поразительной демонстрации передовых технологий австралийская биотехнологическая компания Cortical Labs успешно обучила сеть из 200 000 живых человеческих нейронов, выращенных на кремниевом чипе, играть в классический шутер от первого лица Doom. Эксперимент, запечатленный на недавнем видео, показывает, как управляемый нейронами персонаж перемещается по уровням, сталкивается с врагами и стреляет оружием, хотя и неуклюже. Это не просто диковинка; это важный шаг к использованию биологических систем для вычислений, с последствиями, выходящими далеко за рамки игр.
Расцвет «Живых» Компьютеров
Ключевая инновация заключается в способности нейронов к «адаптивному обучению, ориентированному на цели в реальном времени», как описал главный научный сотрудник Cortical Labs, Бретт Кейган. Это означает, что клетки не просто реагируют на стимулы; они активно адаптируются для достижения целей в динамичной среде. Последствия огромны, особенно учитывая растущие энергетические потребности традиционного искусственного интеллекта (ИИ). Хотя нейроны полностью не заменят микросхемы, они предлагают потенциально гораздо более эффективный подход к определенным вычислениям. Изучение того, как они работают, может революционизировать методы вычислений и ускорить тестирование неврологических препаратов.
Добыча и Поддержание Биологических Процессоров
Cortical Labs не извлекает нейроны непосредственно из мозга. Вместо этого они используют легкодоступные клетки из образцов крови или кожи, превращая их в стволовые клетки, а затем в неограниченный запас нервных клеток. Эти клетки содержатся в автономных системах жизнеобеспечения, способных поддерживать жизнеспособность до шести месяцев. Интерфейс связи прямой: электричество. Мозговые клетки генерируют электрические импульсы при активации, и система отвечает взаимностью, создавая биологический-кремниевый диалог.
Принцип Свободной Энергии и Мотивация Нейронов
Ключ к тому, чтобы заставить нейроны выполнять задачи, заключается не в принуждении, а в предсказании. Cortical Labs использовал «принцип свободной энергии», разработанный нейроученым Карлом Фристоном, который утверждает, что нервные системы стремятся предсказывать свою среду. Хаос — это наказание; порядок — награда. Команда создала обратную связь, в которой непредсказуемые сигналы (случайный шум) наказывали за неправильные действия, а структурированные, предсказуемые сигналы подкрепляли правильные. Эта простая система эффективно обучила нейроны.
От Pong до Doom: Масштабирование Сложности
В 2022 году Cortical Labs продемонстрировала, что нейроны на чипах могут научиться играть в Pong за считанные минуты. Однако Doom представляет собой гораздо более сложную задачу. Сложная игровая среда с коридорами, врагами и трехмерной навигацией требует более высокого уровня когнитивной обработки. Чтобы преодолеть это, Cortical Labs сотрудничала с Стэнфордским университетом на хакатоне, объединив нейроны со стандартным алгоритмом обучения. Гибридная система превзошла алгоритм самостоятельно, доказав, что биологические клетки способствовали процессу обучения.
Медицинские и Вычислительные Применения
Исследования Cortical Labs сосредоточены на двух основных областях применения. Во-первых, медицинская: 93-99% клинических испытаний в области нейропсихиатрии проваливаются, и тестирование препаратов в мозговых клетках в чашке Петри часто не воспроизводит реальные условия. Кейган утверждает, что нейроны в игровой или мировой среде по-разному реагируют на лекарства и точнее проявляют заболевания. Во-вторых, вычислительная: нейроны представляют собой «наиболее мощную систему обработки информации», обладающую сложностью, которая значительно превосходит кремниевые системы. Биологические нейроны обладают как минимум сложностью третьего порядка, способной удерживать три динамических состояния одновременно, в то время как кремниевые транзисторы ограничены двоичными состояниями.
Энергоэффективность и Будущее Биовычислений
Исследователи, такие как Фэн Го из Университета Индианы Блумингтон, подчеркивают потенциал для значительной экономии энергии. Человеческий мозг работает всего на 20 ваттах по сравнению с миллионами ватт, необходимыми для эквивалентных кремниевых ИИ-систем. Эта эффективность делает биовычисления перспективной областью развития.
Cortical Labs не утверждает, что полностью заменит кремниевые вычисления. Она предлагает «новый инструмент в наборе инструментов интеллекта».
В то время как биологические компьютеры не заменят карманные калькуляторы для простых расчетов, они превосходят в задачах, требующих адаптивности и решения проблем в реальном мире, например, в навигации по дому, чтобы приготовить чай, задача, с которой современные алгоритмы ИИ сталкиваются с трудом. Область быстро продвинулась от одной игры в Pong до коммерческой платформы с API и демонстрации нейронов, блуждающих по Doom — учащихся, пусть и медленно.
Будущее вычислений может быть не полностью кремниевым; оно может быть… живым.
