RW Space

Сколько клеток мозга нужно, чтобы играть в видеоигры?

Нет, правда. Это не шутка, и здесь нет изюминки. Вместо этого есть реальный реальный ответ благодаря системе нейронных сетей под названием DishBrain.

Если это игра Pong, количество клеток мозга составляет около 800 000.

Хотя их медлительные движущаяся, односторонняя стратегия для цифрового настольного тенниса не позволит им выиграть чемпионаты по киберспорту в ближайшем будущем, она действительно отражает потенциал слияния живых тканей с кремниевой технологией.

Это первая эксперимент с синтетическим биологическим интеллектом, который показывает, что нейроны могут корректировать свою активность для выполнения конкретной задачи, а при наличии обратной связи могут учиться выполнять эту задачу лучше. Это довольно удивительный материал с потенциальными применениями в вычислительной технике, а также для изучения всех видов мозга, от того, как лекарства влияют на активность мозга, до того, как в первую очередь развивается интеллект.

«Мы показали, что мы могут взаимодействовать с живыми биологическими нейронами таким образом, что вынуждают их изменять свою активность, что приводит к чему-то, напоминающему интеллект», — говорит нейробиолог Бретт Каган из биотехнологического стартапа Cortical Labs в Австралии.

DishBrain — это пьянящая смесь. нейронов, извлеченных из эмбрионов мышей, и нейронов человека, выращенных из стволовых клеток. Эти клетки были выращены на массивах микроэлектродов, которые можно было активировать для стимуляции нейронов, обеспечивая таким образом сенсорный ввод.

Для игры в понг микроэлектроды по обеим сторонам тарелки указывали, находится ли мяч слева или справа от ракетки, а частота сигналов отображала положение мяча. расстояние.

С такой настройкой DishBrain может перемещать ракетку, чтобы встретить мяч, но в целом работает довольно плохо. Чтобы игра шла хорошо, нейронам нужна обратная связь.

Команда разработала программное обеспечение, позволяющее проводить критику через электроды всякий раз, когда DishBrain пропускает мяч. Это позволило системе улучшить игру в понг, и исследователи наблюдали за обучением всего за пять минут.

«Прекрасный и новаторский аспект этой работы основан на оснащении нейронов ощущениями — обратной связью — и, что особенно важно, способность воздействовать на свой мир», — говорит нейробиолог-теоретик Карл Фристон из Университетского колледжа Лондона в Великобритании.

«Примечательно, что культуры научились делать свой мир более предсказуемым, действуя в соответствии с ним. примечателен тем, что вы не можете научить такой самоорганизации просто потому, что, в отличие от домашних животных, у этих мини-мозгов нет чувства вознаграждения и наказания».

Несколько лет назад Фристон разработал теорию, названную Принцип свободной энергии, согласно которому все биологические системы должны вести себя таким образом, чтобы сократить разрыв между ожидаемым и реальным опытом, другими словами, сделать мир более предсказуемым.

Корректируя свои действия, чтобы сделать мир более предсказуем, говорит Фристон, DishBrain просто делать то, что биология делает лучше всего.

«Мы выбрали Pong из-за ее простоты и привычности, но, кроме того, это была одна из первых игр, используемых в машинном обучении, поэтому мы хотели признать это», — Каган. говорит.

«К клеткам применялся непредсказуемый стимул, и система в целом реорганизовывала свою деятельность, чтобы лучше играть в игру и свести к минимуму случайный ответ. Вы также можете подумать, что просто играя в игру, ударяя по мячу и получая предсказуемую стимуляцию, вы по своей сути создаете более предсказуемую среду».

У этого есть некоторые действительно интригующие возможности, особенно в области искусственного интеллекта и вычислений. Человеческий мозг , содержащий от 80 до 100 миллиардов нейронов, намного мощнее любого компьютера, и наши лучшие компьютеры изо всех сил пытаются его воспроизвести. Нашим максимальным усилиям потребовалось 82 944 процессора, петабайт оперативной памяти и 40 минут, чтобы воспроизвести всего одну секунду действия. одного процента человеческого мозга.

Если архитектура больше похожа на архитектуру реального мозга — возможно, даже на синтетическую биологическую систему, подобную той, что разработана Каганом и его коллегами, — эта цель может быть не так уж далека. вне досягаемости.

Но есть и другие, возможно, более непосредственные последствия.

Например, DishBrain может помочь химикам понять влияние различных лекарств на мозг, в клеточном уровне. , когда-нибудь мы даже поможем адаптировать лекарства к конкретной биологии пациента, используя нейроны, культивированные из стволовых клеток, реконструированных из кожи этого пациента.

«Трансляционный потенциал этой работы действительно захватывающий: это означает, что мы не Мне не нужно беспокоиться о создании «цифровых двойников» для тестирования терапевтических вмешательств», — говорит Фристон. «Теперь у нас есть, в принципе, идеальная биомиметическая «песочница», в которой можно тестировать эффекты лекарств и генетических вариантов — песочница, состоящая из точно таких же вычислительных (нейронных) элементов, которые есть в вашем и моем мозгу».

На данный момент следующим шагом будет выяснить, как на способность DishBrain играть в понг влияют наркотики и алкоголь. «Мы пытаемся построить кривую реакции на дозу с помощью этанола — по сути, напоить их и посмотреть, не станут ли они вести игру хуже, как когда люди пьют», — говорит Каган.

Другими словами. , блюдо с клетками мозга перекатывается в бар…

Исследование команды опубликовано в Neuron.