Kad bi nam neko rekao šta postoji Živi ljudski neuroni igraju Doom Kada pomislimo na čip, vjerovatno bismo pomislili na naučnofantastični film. Međutim, upravo to je pokazala australijska kompanija Cortical Labs: neuronske kulture povezane s računarskim sistemom sposobnim za navigaciju, s različitim stepenom nespretnosti, kroz jednu od najikoničnijih videoigara devedesetih.
Daleko od toga da je riječ o klasičnoj umjetnoj inteligenciji, govorimo o interakcija stvarnog biološkog tkiva sa softverom putem specifičnog interfejsa. Mali laboratorijski "mozak", sastavljen od stotina hiljada neurona, prima informacije iz okruženja igre kao električne obrasce i reaguje vlastitom neuronskom aktivnošću, što se prevodi u pokrete, okrete i udarce unutar Dooma.
Od Ponga do Dooma: evolucija biološkog računara
Put do ovog eksperimenta započeo je nekoliko godina ranije, kada je Cortical Labs predstavio prototip bioračunara sposobnog za igranje Ponga. Taj sistem, zasnovan na više od 800.000 kultiviranih ljudskih neurona Koristeći niz mikroelektroda, trebalo mu je oko 18 mjeseci rada da nauči kako pomicati traku za igru i zadržati lopticu na ekranu.
U tom prvom projektu, neuroni su demonstrirali adaptivno učenje u realnom vremenu Bio je usmjeren ka vrlo specifičnom cilju: praćenju putanje lopte. Okruženje je bilo jednostavno i predvidljivo; ako je lopta išla gore, morala je i letvica ići gore, a ako je pala dolje, morala je i letvica ići dolje. Uprkos tome, to je bila prekretnica jer je pokazala da ćelije mogu prilagoditi svoje ponašanje digitalnim stimulansima.
Prototip se na kraju kristalizirao u komercijalni uređaj: CL1Predstavljen je kao prvi programabilni biološki računar na svijetu. Ovaj uređaj kombinuje žive ljudske neurone uzgojene na silicijumu sa vlasničkim softverom, poznatim kao bioS, koji upravlja razmjenom električnih signala između biološkog tkiva i digitalnog sistema.
Čim je postalo javno poznato da sistem može igrati Pong, reakcija tehnološke zajednice bila je trenutna i prilično predvidljiva. Isto pitanje je ponovljeno na društvenim mrežama i forumima: "U redu, ali može li igrati Doom?"Cortical Labs je odlučio ozbiljno shvatiti izazov i podići test na viši nivo.
Propast, haotično okruženje za minijaturni mozak
Doom teško da se može nazvati jednostavnom videoigrom. Ovaj klasik pucačine iz prvog lica, sa svojim trodimenzionalnim labirintima, neprijateljima, pucanjem i stalnim izborima, predstavlja... haotično okruženje koje je teško predvidjetiRazlika u odnosu na Pong je ogromna: ovdje nema jedne loptice koju treba pratiti, već svijet pun podražaja koji se mijenjaju punom brzinom.
Prema Brettu Kaganu, glavnom naučniku u Cortical Labsu, skok iz Ponga u Doom predstavlja prelazak sa gotovo linearnog scenarija na onaj u kojem vlada haos. Dok je u Pongu odnos između stimulusa i reakcije direktan, u Doomu neuroni moraju upravljati dubina, kretanje, prijetnje i nagrade Paralelno s tim, nešto što uveliko komplikuje zadatak učenja.
Da bi se suočila s ovim izazovom, kompanija se nije odlučila za jedan izolirani čip, već za umrežena platforma sastavljena od nekoliko CL1 jedinicaSvaki modul integrira više od 200.000 živih ljudskih neurona, međusobno povezanih i postavljenih na niz elektroda koji djeluje kao posrednik između biologije i elektronike.
Međutim, neuroni ne "vide" ekran onako kako bi ga vidio ljudski igrač. Umjesto slika, sistem prevodi stanje igre u obrasci električne stimulacije koji se direktno primjenjuju na ćelijsku kulturu. Odgovori neurona, također u obliku električnih impulsa, interpretiraju se kao radnje unutar Dooma: kretanje naprijed, okretanje, pucanje, kretanje na jednu ili drugu stranu.
Kagan se šali da se, za sada, njegovi biološki "igrači" ponašaju kao početnik koji nikada nije dodirnuo računar. Njihovi pokreti su nepravilni, ciljanje im je daleko od željenog i oni više puta umiru. Ali čak i u ovom haosu, istraživači primjećuju nešto ključno: Svaki poraz pruža informacije, a ćelije prilagođavaju svoje ponašanje u skladu s tim..
Zatvorena petlja između neurona i videoigara
Suština eksperimenta leži u povratnoj sprezi koja se generira između igre i neuronske aktivnosti mozga. Nezavisni programer uspio je dizajnirati interfejs koji pretvara Doomove vizualne informacije u ove električne obrasce, a koji zauzvrat prevodi neuronsko aktiviranje u konkretne naredbe unutar igre.
U praksi, sistem funkcioniše kao zatvoreni krug: Virtualno okruženje šalje stimuluse biološkom tkivuNeuroni reagiraju promjenom svoje aktivnosti, a rezultat tog odgovora (preživljavanje, napredovanje ili eliminacija) se odmah odražava u okruženju igre. Ova dinamika pojačava određene obrasce, a slabi druge, mehanizam vrlo sličan načinu na koji živi organizam uči.
Naučnici insistiraju da ovdje ne postoje eksplicitna pravila, za razliku od mnogih algoritama vještačke inteligencije. Biološka neuronska mreža se reorganizuje, koristeći vlastitu plastičnost. To se naziva čisto adaptivno učenje, bez unaprijed definiranih složenih vještačkih arhitektura ili miliona iteracija za obuku.
Jedan aspekt koji je privukao pažnju istraživačke zajednice je brzina kojom se promjene uočavaju. U poređenju sa modelima umjetne inteligencije na silicijumu koji zahtijevaju ogromne količine podataka i energije - već postoje istraživanja o... kognitivni uticaj ChatGPT-a—, ovi usjevi su pokazali primjetna poboljšanja u roku od nekoliko danasve dok ne postignu prepoznatljivo ponašanje unutar igre za manje od sedmicu dana.
Uprkos ovom napretku, Cortical Labs poziva na oprez. Njihov tehnički direktor i drugi rukovodioci naglašavaju da cilj nije stvaranje "minijaturnog mozga" koji bi se takmičio s ljudima ili vodećim sistemima umjetne inteligencije na tržištu, već korištenje neurona kao materijal za proračun sa jedinstvenim svojstvima da se silicijum ne može replicirati.
Šta CL1 doprinosi modernom bioračunarstvu?
CL1 je predstavljen kao više od pukog jednokratnog eksperimenta. Cortical Labs ga je pozicionirao kao programabilna platforma za biološko računanje, što neki čak opisuju kao vrstu „wetware-as-a-service“: „wet hardware“ dostupan putem softvera, dizajniran tako da treće strane mogu provoditi vlastite projekte na živim neuronima.
U praksi, sistem nudi otvoreni API i alate za razvoj, omogućavajući istraživačima i programerima da podnose zadatke, prikupljaju podatke i istražuju nove aplikacije. BioS softver upravlja ovom razmjenom informacija, prevodeći instrukcije visokog nivoa u precizni električni stimuli i čitanje neuronskih odgovora kako bi se vratili u formatu koji tradicionalni programi mogu razumjeti.
Jedan od argumenata koje kompanija koristi za odbranu ovog pristupa je energetska efikasnost. Biološki sistemi, kako se često ističe u neuroznanosti, sposobni su obavljati složene operacije dok troše... dio energije što zahtijeva konvencionalni superračunar. U kontekstu gdje se sve više raspravlja o energetskim troškovima umjetne inteligencije, ovaj pravac istraživanja dobija na privlačnosti.
Nadalje, bioračunarstvo otvara polje u kojem se informatika, biologija i medicina spajaju. Činjenica da ono može posmatrajte kako pravi neuroni rješavaju probleme U kontroliranim okruženjima, to bi moglo pružiti vrijedne tragove kako za dizajniranje novih modela umjetne inteligencije, tako i za bolje razumijevanje neuroloških poremećaja ili testiranje tretmana pod vrlo specifičnim uvjetima.
Sami Cortical Labs insistiraju da je Doom samo blještava demonstracija za privlačenje pažnje, ali da pravi potencijal leži u svemu što se može izgraditi na ovoj platformi: od studija Neuronska plastičnost pa sve do simulacija bioloških procesa donošenja odluka u složenim scenarijima.
Evropa se pridružuje trci: uloga Univerziteta u Milanu
Interesovanje za ove vrste sistema nije ograničeno samo na Australiju. U Evropi se također počinju pojavljivati saradnje usmjerene na temeljito istraživanje biološkog računarstva zasnovanog na ljudskim neuronima. Jedan primjer je projekat koji je najavila italijanska tehnološka konsultantska kuća Reply zajedno sa Odsjek za patofiziologiju i transplantaciju, Univerzitet u Milanu.
U tom sporazumu, istraživači iz milanske poliklinike rade sa sličnim platformama za biološko računanje kako bi proučili kako Aktivni neuroni su integrirani s digitalnim sistemimaIdeja je da se ovi alati koriste za istraživanje mehanizama učenja, pamćenja i neuronske plastičnosti iz perspektive koja se razlikuje od one tradicionalnih životinjskih modela.
Profesorica Stefania Corti, predsjednica neurologije i šefica odjela za neuromuskularne i rijetke bolesti u Poliklinici, naglasila je da ova vrsta eksperimenta otvara "neviđene mogućnosti" za analizu kako se veze u stvarnim neuronskim mrežama reorganiziraju kada se suoče s novim zadacima.
Umjesto jednostavnog posmatranja ljudskog mozga korištenjem tehnika snimanja ili snimanja aktivnosti kod laboratorijskih životinja, ove platforme omogućavaju kreirati specifične neuronske konfiguracije i izložiti ih specifičnim problemima, vrlo precizno mjereći promjene u njihovoj električnoj aktivnosti.
Izvan Italije, evropski interes je usmjeren i na potencijalne medicinske primjene: od testiranja farmakoloških spojeva na kontroliranim kulturama do dizajniranja novih vrsta interfejsi mozak-mašina što bi jednog dana moglo pomoći pacijentima s paralizom ili poremećajima kretanja.
Potencijalne primjene: od medicine do nove umjetne inteligencije
Iako je slika ljudskih neurona koji pucaju na demone u Doomu upečatljiva, pravi značaj eksperimenta leži u onome što bi moglo uslijediti. Mnogi stručnjaci ove sisteme vide kao neku vrstu poligon za proučavanje biološkog učenja u visoko strukturiranom i mjerljivom kontekstu.
Jedno jasno područje primjene je istraživanje neuroloških bolesti. Radom s kulturama matičnih ćelija moguće je stvoriti modele specifičnih patologija i promatrati kako one reagiraju na različita okruženja ili tretmane, što bi moglo dopuniti, a u nekim slučajevima i smanjiti upotrebu životinjskih modela.
Druga linija rada uključuje razvoj nove arhitekture umjetne inteligencije direktno inspirisane biologijomPosmatranje kako se ove stvarne neuronske mreže reorganizuju prilikom rješavanja složenih zadataka moglo bi pomoći u dizajniranju fleksibilnijih algoritama, sposobnih za prilagođavanje s manje podataka i efikasnije.
Neki istraživači također ukazuju na vezu s interfejsima mozak-mašina. Ako kultivirani neuroni mogu glatko navigirati - ili barem s određenim stepenom efikasnosti - u nepredvidivom trodimenzionalnom okruženju poput Dooma, ista ta prilagodljivost bi se mogla koristiti za... za kontrolu robotskih proteza, egzoskeleta ili pomoćnih uređaja u promjenjivim scenarijima stvarnog svijeta.
Sve ovo prate etička i filozofska pitanja: u kojoj mjeri ove kulture treba smatrati pukim laboratorijskim resursima, koja ograničenja treba postaviti na njihovu upotrebu ili kako garantovati adekvatnu regulaciju ako bioračunarstvo na kraju bude imalo masovnu komercijalnu primjenu.
Za sada, ono što je na stolu je čvrst dokaz konceptaSkup ljudskih neurona, uzgojenih na čipu i povezanih s računarskim sistemom, sposoban je naučiti igrati Doom s izuzetnom brzinom u usporedbi s mnogim umjetnim sistemima, iako je i dalje daleko od iskusnog ljudskog igrača.
Ovakvi eksperimenti, koji bi prije nekoliko godina zvučali kao nešto iz futurističke TV serije, postaju pravo polje rada za laboratorije i kompanije širom svijeta. Između javnih demonstracija, saradnje s evropskim univerzitetima i otvaranja API-ja trećim stranama, osjećaj je da... informatika zasnovana na živim neuronima Počinje da prevazilazi čisto teorijske osnove i traži svoje mjesto uz tradicionalni silicijum.
Danas, ovi neuroni neće svrgnuti prvake e-sporta niti zamijeniti glavne modele umjetne inteligencije, ali označavaju prekretnicu: oni su opipljiv dokaz da bi se dio računarstva budućnosti mogao oslanjati na njih. biološki supstrati sposobni za samostalno učenjei da bi ćelijska kultura koja igra Doom mogla biti samo prvi korak u mnogo većoj promjeni paradigme.
