Vědci našli způsob, jak integrovat živé lidské mozkové buňky do výpočetních systémů, a mohou tak potenciálně nahradit písmeno „A“ ve slově AI.
Výzkumná práce, která byla dnes oficiálně zveřejněna v časopise Nature Electronics, představila práci vědců z Indiana University Bloomington a vysvětlila nový systém nazvaný „Brainoware“, který podle nich využívá lidské mozkové organoidy při plnění pokročilých úkolů umělé inteligence. Tyto organoidy – uměle vypěstované masy buněk nebo tkáně, které se podobají orgánu – jsou v současné době namontovány na multielektrodové pole s vysokou hustotou a jsou dnes poměrně primitivní. Výzkumníci však doufají, že jejich použití otevře cestu k biopočítačům, které budou moci provádět stejné úkoly jako počítače, ale s minimální spotřebou energie.
„Lidský mozek obvykle spotřebuje na pohon srovnatelné ANN (umělé neuronové sítě) asi 20 wattů, zatímco současný hardware umělé inteligence spotřebuje asi 8 milionů wattů,“ tvrdí se ve výzkumné zprávě. „Brainoware by mohl poskytnout další poznatky pro výpočet umělé inteligence, protože mozkové organoidy mohou poskytnout BNN (biologickým neuronovým sítím) komplexnost, konektivitu, neuroplasticitu a neurogenezi, stejně jako nízkou spotřebu energie a rychlé učení.“
Představujeme „Brainoware“: miniaturní struktury podobné mozku vytvořené z lidských buněk, tzv. mozkové organoidy, které se používají jako živé umělé inteligence k provádění úloh, jako je řešení složitých rovnic 1/8https://t.co/nuCNOWNf3j
– Michael Le Page (@mjflepage.bsky.social) (@mjflepage) 14. března 2023
„Lidské mozky spotřebovávají mnohem méně energie a učí se mnohem rychleji, takže někteří výzkumníci vidí v biocomputingu cestu vpřed,“ napsal v březnu na Twitteru Michael Le Page, ale upozornil, že posunutí této oblasti až na hranici možností může vyvolat ožehavé otázky.
Le Page citoval vývojovou neurobioložku z Cambridge Madeline Lancasterovou, která řekla: „Zda je posunou za etickou hranici, je něco, čemu se rozhodně chceme vyhnout, a vědecká a etická komunita se spojuje, aby definovala, kde by tato hranice byla.“
Brainoware posílá a přijímá informace z mozkového organoidu prostřednictvím „adaptivního výpočetního rezervoáru“. Tato metoda umožňuje nekontrolované učení z tréninkových dat, která mohou stále formovat funkční propojení organoidu. Praktický potenciál systému byl demonstrován na úlohách, jako je rozpoznávání řeči, kdy po tréninku rozlišoval hlasy jednotlivých mluvčích se zvyšující se přesností.
Například organoidy byly vycvičeny k identifikaci hlasu jedné osoby v souboru 240 zvukových klipů osmi osob vyslovujících japonské samohlásky. Po tréninku dokázaly organoidy splnit úkol s přesností přes 70 %.
Věda je však ještě daleko od sestrojení živých robotů. Organoidi dokázali pouze identifikovat mluvčího, nikoli rozumět řeči, což znamená, že než tato technologie dosáhne praktického využití v medicíně nebo technice, čeká ji ještě velmi dlouhá a klikatá cesta.
Titouan Parcollet z University of Cambridge řekl časopisu New Scientist, že potenciál biocomputingu je obrovský, ale připustil, že „současné modely hlubokého učení jsou ve skutečnosti mnohem lepší než jakýkoli mozek při specifických a cílených úkolech“.
Vědci také upozornili, že jejich „současné organoidy stále trpí vysokou heterogenitou, nízkou generační výkonností, nekrózou/hypoxií a různou životaschopností“, což je v tuto chvíli činí neživotaschopnými pro jiné než výzkumné účely.
Souběžně s vývojem Brainoware se umělá inteligence kreativně uplatňuje v oblastech, jako je zdravotnictví, s inovacemi, které pomáhají obnovit pohyblivost kvadruplegiků, a modely umělé inteligence schopnými číst myšlenky. Všechny tyto pokroky dohromady zdůrazňují všestrannou a transformační povahu technologií umělé inteligence.
