Возникает новая область исследований, получившая название «органоидный интеллект», поскольку ученые пытаются построить компьютеры из кусочков клеток мозга, выращенных в чашке Петри.

Эти органоиды культивируются из стволовых клеток, взятых из образцов кожи, и представляют собой крошечные комочки клеток головного мозга, содержащие беспорядочное скопление нейронов. Исследователи считают, что они могут хранить информацию и могут быть обучены изучению простых задач, таких как компьютер, который работает намного эффективнее, чем искусственные нейронные сети.

Органоидный интеллект с клетками человеческого мозга

ИИ теперь может превосходить людей в выполнении множества задач, но люди по-прежнему намного лучше обрабатывают информацию и изучают новые вещи, утверждают ученые, которые ввели термин «органоидный интеллект», в статье, опубликованной в Frontiers in Science.

Система AlphaGo от DeepMind обыграла лучшего игрока мира на соревновании в 2016 году, но потребовала интенсивного обучения на образцах, созданных из сотен тысяч игр. По их словам, нейронная сеть в течение нескольких недель обучалась на 50 графических процессорах, потребляя примерно 40 миллиардов джоулей, что примерно равно количеству энергии, необходимому для поддержания метаболизма взрослого человека в течение десяти лет. Люди более чем в миллион раз лучше справляются с обработкой данных, чем алгоритмы ИИ.

«Мозг по-прежнему не имеет себе равных среди современных компьютеров», — говорится в заявлении Томаса Хартунга, соавтора исследования и профессора наук об окружающей среде в Университете Джона Хопкинса (JHU).

«Frontier… это инсталляция площадью 6800 квадратных футов стоимостью 600 миллионов долларов», — сказал Хартунг, имея в виду суперкомпьютер Национальной лаборатории Ок-Ридж. «Только в июне прошлого года он впервые превысил вычислительную мощность одного человеческого мозга, но использовал в миллион раз больше энергии».

Исследователи считают, что некоторые вычислительные способности и мощность мозга могут быть воспроизведены в органоидах. В отличие от традиционных компьютеров, эти клетки мозга нельзя запрограммировать с помощью программного обеспечения. Вместо этого их электронными сигналами нужно как-то манипулировать и использовать для управления устройством вывода.

Удивительная способность мозга понимать миллионы входящих нейронов, запускающих информацию, сильно отличается от логики компьютерной программы, которая выполняет поток нулей и единиц.

«Чему мы, люди, учимся, так это тому, как реагировать на определенные входные данные», — объяснила Лена Смирнова, первый автор статьи и доцент JHU.

«Удивительная способность мозга понимать миллионы входящих нейронов, запускающих информацию, сильно отличается от логики компьютерной программы, которая выполняет поток нулей и единиц».

Смирнова считает, что органоидами можно манипулировать с помощью массивов электродов, где входные сигналы могут влиять на выходные сигналы. Теоретически эту беспорядочную массу клеток можно обучить выполнять простые задачи.

«Электрические сигналы, которыми обмениваются клетки мозга, могут быть записаны электродами, находящимися в контакте с органоидом. Импульс или, лучше сказать, конкретный паттерн таких сигналов можно преобразовать в действие, например подключенного робота или действие в виртуальной игровой среде. “, – сказала Смирнова.

Исследователи уже продемонстрировали, что эти клетки мозга могут научиться играть в понг, но превратить их в биокомпьютеры — непростая задача. Каждый мозговой органоид составляет примерно одну трехмиллионную размера человеческого мозга; неизвестно, сколько памяти они могут хранить; и непонятно, как мы будем расшифровывать его электрические сигналы.

Совершенствование органоидного интеллекта потребует разработки новых алгоритмов машинного обучения и статистики, а также масштабирования этих биологических структур до более крупных размеров — от 50 000 клеток до 10 миллионов. Органоидам для выживания также требуются кислород и питательные вещества; их функции и возможности также будут зависеть от их архитектуры.

Тем не менее, исследователи считают, что это стоит того, даже несмотря на то, что клетки мозга в чашке несопоставимы и никогда не смогут заменить свои аналоги на основе кремния. Вместо этого эти биокомпьютеры можно использовать в качестве интерфейса с другими машинами, чтобы сделать системы более энергоэффективными и эффективными с точки зрения данных.

Это не означает, что биокомпьютеры заменят все машинное обучение.

«Биокомпьютинг будет потреблять гораздо меньше энергии, может обучаться с использованием меньшего количества данных, поэтому сможет быстро принимать решения в режиме реального времени, вероятно, будет гораздо более гибким и может дать нам полезную информацию о том, как работает наш собственный мозг, поэтому может быть полезен для моделирования болезней и открытия лекарств», — сказал Бретт Каган, главный научный сотрудник Cortical Labs, стартапа, создавшего нейронную систему DishBrain, обученную играть в понг.

«Это не означает, что биокомпьютинг заменит все машинное обучение, но он может быть полезным инструментом для определенных задач, для которых он оптимизирован».

«С этого момента это просто вопрос создания сообщества, инструментов и технологий для реализации [organoid intelligence’s] полный потенциал», — добавил он.