In vitro neuronai mokosi ir demonstruoja jausmingumą, kai įsikūnija žaidimų pasaulyje (2022)

Nuo Petri lėkštelės iki teniso: sintetinio biologinio intelekto aušra

Biologijos ir technologijų riba stulbinančiu greičiu nyksta. Žurnale Neuron paskelbtame reikšmingame 2022 m. tyrime „Cortical Labs“ mokslininkai pasiekė kažką, kas skamba kaip mokslinė fantastika: jie parodė, kad 800 000 gyvų žmogaus ir pelių smegenų ląstelių, užaugintų lėkštelėje – „DishBrain“ sistemoje, kultūra gali išmokti žaisti klasikinį vaizdo žaidimą „Pong“. Tai nebuvo tik iš anksto užprogramuotas atsakas; neuronai sužinojo apie žaidimo tikslą per grįžtamąjį ryšį, demonstruodami į tikslą nukreiptą elgesį, kuris, daugelio nuomone, yra esminis jausmo pirmtakas. Šis proveržis ne tik iš naujo apibrėžia mūsų supratimą apie intelektą, bet ir pateikia radikaliai naują problemų sprendimo paradigmą, kurią modulinės verslo platformos, tokios kaip „Mewayz“, yra unikalios padėti.

Patiekalas „Jaučiantis“: kaip 800 000 neuronų išmoko tenisą

Eksperimentas buvo tiek elegantiškas, tiek gilus. Grupė patalpino išaugintus neuronus ant didelio tankio kelių elektrodų matricos (MEA), kuri galėtų stimuliuoti ląsteles ir nuskaityti jų veiklą. Šis masyvas buvo prijungtas prie supaprastintos Pong versijos. Neuronams buvo siunčiami elektriniai signalai, rodantys žaidimo kamuolio padėtį. Tada buvo aiškinama, kad neuronų kolektyvinis elektrinis aktyvumas judina irklas aukštyn arba žemyn. Svarbiausia, kad mokslininkai naudojo uždaro ciklo grįžtamojo ryšio sistemą. Kai neuronai sėkmingai pataikė į kamuolį, jie gavo nuspėjamą, struktūruotą elektrinį stimulą. Kai jie praleido, jie gavo atsitiktinį, nenuspėjamą.

Laikui bėgant neuronų tinklas pritaikė savo elgesį, kad maksimaliai padidintų nuspėjamą grįžtamąjį ryšį – išmoko išlaikyti kamuolį žaidime. Tyrimas parodė, kad kultūros žaidimas pagerėjo žymiai greičiau nei atsitiktinis AI valdiklis. Tai rodo, kad neuronai ne tik reagavo, bet ir aktyviai formavo vidinį savo aplinkos modelį, pagrindinį mokymosi rodiklį ir pagrindinę intelekto formą, pagrįstą biologiniais skaičiavimais.

Daugiau nei vakarėlio triukas: pasekmės verslui ir technologijoms

Nors žaisti tenisą yra įtikinamas demonstravimas, tikrasis šios technologijos pažadas slypi galimuose jos pritaikymuose. Biologiniai procesoriai galėtų pasiūlyti labai efektyvią ir galingą alternatyvą tradiciniams silicio kompiuteriams atliekant specifines užduotis. Skirtingai nuo skaitmeninio AI, kuriam parengti reikia didžiulių duomenų rinkinių ir milžiniškos energijos, biologiniai neuroniniai tinklai greitai mokosi iš minimalaus grįžtamojo ryšio ir veikia nepaprastai efektyviai.

Tai atveria neįtikėtinų galimybių:

• Išplėstinis problemų sprendimas: šias sistemas galima išmokyti išspręsti sudėtingas, nelinijines problemas, kurios sudėtingos įprastiniams kompiuteriams, pvz., optimizuoti tiekimo grandinės logistiką realiuoju laiku arba modeliuoti finansų rinkas.
• Narkotikų atradimas ir toksikologija: „DishBrain“ sistemos galėtų būti naudojamos norint išbandyti, kaip nauji farmaciniai junginiai veikia nervų funkciją, ir tai būtų tikslesnė ir humaniškesnė alternatyva bandymams su gyvūnais.
• Naujos kartos robotai: biologinio intelekto integravimas į robotus gali lemti mašinas, kurios mokosi ir prisitaiko prie savo fizinės aplinkos, naudodamos gyvo organizmo sklandumą ir efektyvumą.

Modulinė ateitis: biologinio intelekto integravimas

Kelionei nuo laboratorijos proveržio iki praktiško verslo įrankio reikia lanksčios ir keičiamo dydžio infrastruktūros. Čia modulinės platformos tampa būtinos. Verslo technologijų ateitis apims sklandų įvairių sistemų integravimą – nuo tradicinių programinės įrangos API iki, galbūt, biologinių skaičiavimo vienetų.

Tokia platforma kaip „Mewayz“, sukurta remiantis moduline verslo OS filosofija, sukurta būtent šiam tikslui. Jo architektūra leidžia skirtingiems funkciniams moduliams – finansams, CRM, projektų valdymui – veikti nepriklausomai, tačiau nepriekaištingai bendrauti. Šis moduliškumas yra puikus pagrindas integruoti specializuotas, netradicines technologijas. Įsivaizduokite ateitį, kai „Bio-Compute“ modulis galėtų būti prijungtas prie jūsų operacinės sistemos, naudojant biologinį neuroninį tinklą, kad būtų galima atlikti konkrečias optimizavimo užduotis, kurių šiuo metu skaitmeninės sistemos nepasiekia.

„Mes parodėme, kad galime sąveikauti su gyvais biologiniais neuronais taip, kad jie priverstų keisti savo veiklą, o tai lemtų kažką panašaus į intelektą. – Dr. Brettas Kaganas, žievės laboratorijos vyriausiasis mokslo darbuotojas.

Etiniai svarstymai ir nauja riba

Šis tyrimas neišvengiamai kelia gilių etinių klausimų. Kuriuo momentu neuronų grupė įgyja tam tikras teises? Kaip apibrėžti sąmonę tokioje naujoje sistemoje? Mokslo bendruomenė jau aktyviai dalyvauja šiose diskusijose, pabrėždama tvirtos etinės sistemos poreikį.

Biologinio skaičiavimo atsiradimas įmonėms pabrėžia pritaikomų ir ateičiai atsparių sistemų kūrimo svarbą. Atsiradus naujoms intelekto ir apdorojimo galios formoms, galimybė jas integruoti neperžiūrint visos infrastruktūros bus esminis konkurencinis pranašumas. Modulinis požiūris, kurį palaiko tokios platformos kaip „Mewayz“, ne tik išsprendžia šiandienines problemas; ji paruošia organizaciją žlugdančioms rytojaus technologijoms, nesvarbu, ar jos sukurtos iš silicio, kodo ar gyvų ląstelių.

Dažniausiai užduodami klausimai

Nuo Petri lėkštelės iki teniso: sintetinio biologinio intelekto aušra

Biologijos ir technologijų riba stulbinančiu greičiu nyksta. Žurnale „Neuron“ paskelbtame reikšmingame 2022 m. tyrime „Cortical Labs“ mokslininkai pasiekė kažką, kas skamba kaip mokslinė fantastika: jie įrodė, kad 800 000 gyvų žmogaus ir pelių smegenų ląstelių, užaugintų lėkštelėje – „DishBrain“ sistemoje, kultūra gali išmokti žaisti klasikinį vaizdo žaidimą „Pong“. Tai nebuvo tik iš anksto užprogramuotas atsakas; neuronai sužinojo apie žaidimo tikslą per grįžtamąjį ryšį, demonstruodami į tikslą nukreiptą elgesį, kuris, daugelio nuomone, yra esminis jausmo pirmtakas. Šis proveržis ne tik iš naujo apibrėžia mūsų supratimą apie intelektą, bet ir pateikia radikaliai naują problemų sprendimo paradigmą, kurią modulinės verslo platformos, tokios kaip „Mewayz“, yra unikalios padėti.

Patiekalas „Jaučiantis“: kaip 800 000 neuronų išmoko tenisą

Eksperimentas buvo tiek elegantiškas, tiek gilus. Grupė patalpino išaugintus neuronus ant didelio tankio kelių elektrodų matricos (MEA), kuri galėtų stimuliuoti ląsteles ir nuskaityti jų veiklą. Šis masyvas buvo prijungtas prie supaprastintos Pong versijos. Neuronams buvo siunčiami elektriniai signalai, rodantys žaidimo kamuolio padėtį. Tada buvo aiškinama, kad neuronų kolektyvinis elektrinis aktyvumas judina irklas aukštyn arba žemyn. Svarbiausia, kad mokslininkai naudojo uždaro ciklo grįžtamojo ryšio sistemą. Kai neuronai sėkmingai pataikė į kamuolį, jie gavo nuspėjamą, struktūruotą elektrinį stimulą. Kai jie praleido, jie gavo atsitiktinį, nenuspėjamą.

Daugiau nei vakarėlio triukas: pasekmės verslui ir technologijoms

Nors žaisti tenisą yra įtikinamas demonstravimas, tikrasis šios technologijos pažadas slypi galimuose jos pritaikymuose. Biologiniai procesoriai galėtų pasiūlyti labai efektyvią ir galingą alternatyvą tradiciniams silicio kompiuteriams atliekant specifines užduotis. Skirtingai nuo skaitmeninio AI, kuriam parengti reikia didžiulių duomenų rinkinių ir milžiniškos energijos, biologiniai neuroniniai tinklai greitai mokosi iš minimalaus grįžtamojo ryšio ir veikia nepaprastai efektyviai.

Modulinė ateitis: biologinio intelekto integravimas

Kelionei nuo laboratorijos proveržio iki praktiško verslo įrankio reikia lanksčios ir keičiamo dydžio infrastruktūros. Čia modulinės platformos tampa būtinos. Verslo technologijų ateitis apims sklandų įvairių sistemų integravimą – nuo tradicinių programinės įrangos API iki, galbūt, biologinių skaičiavimo vienetų.

Etiniai svarstymai ir nauja riba

Šis tyrimas neišvengiamai kelia gilių etinių klausimų. Kuriuo momentu neuronų grupė įgyja tam tikras teises? Kaip apibrėžti sąmonę tokioje naujoje sistemoje? Mokslo bendruomenė jau aktyviai dalyvauja šiose diskusijose, pabrėždama tvirtos etinės sistemos poreikį.