Dans une démonstration saisissante de technologie émergente, la société de biotechnologie australienne Cortical Labs a réussi à entraîner un réseau de 200 000 neurones humains vivants cultivés sur une puce de silicium pour jouer au jeu de tir classique à la première personne Doom. L’expérience, capturée dans une vidéo récente, montre le personnage contrôlé par des neurones naviguant dans les niveaux, rencontrant des ennemis et tirant avec des armes – bien que maladroitement. Ce n’est pas seulement une nouveauté ; cela représente une étape importante vers l’exploitation des systèmes biologiques pour le calcul, avec des implications qui s’étendent bien au-delà du jeu.
L’essor des ordinateurs « vivants »
L’innovation principale réside dans la capacité des neurones à « apprendre de manière adaptative et en temps réel, en fonction d’un objectif », comme le décrit Brett Kagan, directeur scientifique de Cortical Labs. Cela signifie que les cellules ne réagissent pas simplement aux stimuli ; ils s’adaptent activement pour atteindre leurs objectifs dans un environnement dynamique. Les implications sont considérables, en particulier compte tenu de la demande énergétique croissante de l’intelligence artificielle (IA) traditionnelle. Même si les neurones ne remplaceront pas entièrement les puces électroniques, ils offrent une approche potentiellement bien plus efficace pour certains calculs. Étudier leur fonctionnement pourrait révolutionner les méthodes informatiques et accélérer les tests neurologiques de drogues.
Récolte et entretien des processeurs biologiques
Cortical Labs n’extrait pas les neurones directement du cerveau. Au lieu de cela, ils utilisent des cellules facilement accessibles provenant d’échantillons de sang ou de peau, les convertissant en cellules souches, puis en un approvisionnement indéfini de cellules neurales. Ces cellules sont hébergées dans des systèmes autonomes de survie capables de maintenir leur viabilité jusqu’à six mois. L’interface de communication est directe : l’électricité. Les cellules cérébrales génèrent des impulsions électriques lorsqu’elles sont actives, et le système rend la pareille, créant un dialogue biologique-silicium.
Le principe de l’énergie libre et la motivation des neurones
La clé pour amener les neurones à accomplir des tâches n’est pas la coercition, mais la prédiction. Cortical Labs a exploité le « principe de l’énergie libre » développé par le neuroscientifique Karl Friston, selon lequel les systèmes neuronaux s’efforcent de prédire leur environnement. Le chaos est une punition ; la commande est une récompense. L’équipe a créé une boucle de rétroaction dans laquelle des signaux imprévisibles (bruit aléatoire) pénalisaient les mouvements incorrects, tandis que des signaux structurés et prévisibles renforçaient les actions correctes. Ce système simple entraînait efficacement les neurones à apprendre.
De Pong à Doom : faire évoluer la complexité
En 2022, Cortical Labs a démontré que les neurones des puces pouvaient apprendre à jouer au Pong en quelques minutes. Doom, cependant, présente un défi bien plus grand. L’environnement complexe du jeu avec des couloirs, des ennemis et une navigation en trois dimensions exige un niveau plus élevé de traitement cognitif. Pour surmonter ce problème, Cortical Labs a collaboré avec l’Université de Stanford dans le cadre d’un hackathon, associant les neurones à un algorithme d’apprentissage standard. Le système hybride a surpassé l’algorithme seul, prouvant que les cellules biologiques contribuaient au processus d’apprentissage.
Applications médicales et informatiques
Les recherches de Cortical Labs se concentrent sur deux applications principales. Premièrement, médical : 93 à 99 % des essais cliniques neuropsychiatriques échouent, et tester des médicaments dans des cellules cérébrales dans une assiette ne reproduit souvent pas les conditions du monde réel. Kagan soutient que les neurones d’un jeu ou d’un environnement mondial réagissent différemment aux médicaments et présentent des maladies avec plus de précision. Deuxièmement, informatique : les neurones représentent « le système de traitement de l’information le plus puissant » connu, possédant une complexité qui dépasse de loin les systèmes basés sur le silicium. Les neurones biologiques ont au moins une complexité de troisième ordre, capables de contenir trois états dynamiques simultanément, tandis que les transistors au silicium sont limités à des états binaires.
Efficacité énergétique et avenir de la bioinformatique
Des chercheurs, comme Feng Guo de l’Université de l’Indiana à Bloomington, soulignent le potentiel d’économies d’énergie massives. Le cerveau humain fonctionne avec seulement 20 watts, contre les millions de watts requis pour les systèmes d’IA équivalents à base de silicium. Cette efficacité fait de la bioinformatique un domaine de développement prometteur.
Cortical Labs ne prétend pas remplacer entièrement l’informatique sur silicium. Il propose « un nouvel outil dans la boîte à outils du renseignement ».
Même si les ordinateurs biologiques ne remplaceront pas les calculatrices de poche pour les mathématiques de base, ils excellent dans les tâches nécessitant de l’adaptabilité et la résolution de problèmes réels, comme naviguer dans une maison pour préparer du thé, une tâche avec laquelle les algorithmes d’IA actuels ont du mal. Le domaine a rapidement progressé d’un simple jeu de Pong à une plate-forme commerciale avec une API, et une démonstration de neurones trébuchant dans Doom – apprenant, même lentement.
L’avenir de l’informatique n’est peut-être pas entièrement basé sur le silicium ; ça pourrait être… vivant.
