Каждый владелец мозга знает, что этот мощный инструмент можно обучить практически любой игре, в том числе довольно сложным социальным стратегиям, которые выполняются на протяжении всей жизни. Конечно, есть игры и попроще. Коллектив учёных из Австралии доказал, что конкретно для игры Pong достаточно совсем небольшого количества кортикальных нейронов, всего несколько сотен тысяч. При этом обучение биоматериала в чашке Петри происходит быстрее, чем обучение обычного софта AI.
Протокол эксперимента. Нейронные культуры, полученные из индуцированных плюрипотентных стволовых клеток человека (iPSC) с помощью ингибирования dual-SMAD и дифференцировки клеток под действием лентивируса NGN2, или первичные кортикальные клетки из эмбрионов мыши E15.5 помещаются на чипы HD-MEA в симуляцию игрового мира Pong
Обучение нейросети из человеческих клеток различным играм — важный шаг в создании синтетического мозга, способного решать широкий спектр задач. Возможно, синтетический мозг из биоматериала будет работать эффективнее, чем ИИ на суперкомпьютере, пишет New Scientist.
Схема программного обеспечения и конвейер данных в системе DishBrain
В данном случае нейроны живут в настоящей «матрице» — они физически помещаются в игровой мир, а после соответствующего обучения воспринимают себя как планку для отбивания шарика.
Поминутная оценка геймплея внизу показывает, что с каждой минутой кортикальные нейроны демонстрируют всё более высокую эффективность игры в понг
Систему сконструировали специалисты компании Cortical Labs, которая занимается интеграцией биологических нейронов и обычного аппаратного обеспечения (из кремния).
Они выращивают клетки мозга на микроэлектродных матрицах (MEA), чтобы их можно было стимулировать и получать фидбек. Считается, что эти гибридные чипы способны обучаться и перестраиваться, чтобы решать новые задачи. Пример понга демонстрирует, как они подстроились под условия нового мира.
По данным Cortical Labs, обычному ИИ обычно требуется 90 минут, чтобы научиться играть в понг, тогда как DishBrain справился с задачей за пять минут. Хотя исследователи отмечают, что хороший ИИ легко победит клетки в реальной игре, если обе системы обучены как следует.
Научная статья опубликована 3 декабря 2021 года на сайте препринтов bioarxiv.org (doi: 10.1101/2021.12.02.471005).
