Naukowcy znaleźli sposób na integrację żywych ludzkich komórek mózgowych z systemami obliczeniowymi i mogą potencjalnie zastąpić „A” w sztucznej inteligencji.
Artykuł badawczy oficjalnie opublikowany dzisiaj w czasopiśmie Nature Electronics przedstawia pracę naukowców z Indiana University Bloomington, wyjaśniając nowy system o nazwie „Brainoware”, który według nich wykorzystuje ludzkie organoidy mózgowe do wykonywania zaawansowanych zadań AI. Te organoidy – sztucznie wyhodowane masy komórek lub tkanek, które przypominają organy – są obecnie montowane na macierzy wieloelektrodowej o dużej gęstości i są obecnie dość prymitywne. Naukowcy mają jednak nadzieję, że ich wykorzystanie utoruje drogę dla biokomputerów, które mogą wykonywać te same zadania, co komputery, ale przy minimalnym zużyciu energii.
„Ludzki mózg zazwyczaj zużywa około 20 watów, podczas gdy obecny sprzęt sztucznej inteligencji zużywa około 8 milionów watów, aby napędzać porównawczą ANN (sztuczną sieć neuronową)” – argumentuje artykuł badawczy. „Brainoware może dostarczyć dodatkowych informacji na temat obliczeń AI, ponieważ organoidy mózgowe mogą zapewnić BNN (biologiczne sieci neuronowe) ze złożonością, łącznością, neuroplastycznością i neurogenezą, a także niskim zużyciem energii i szybkim uczeniem się”.
Wprowadzenie „Brainoware”: miniaturowe struktury przypominające mózg wykonane z ludzkich komórek, znane jako organoidy mózgowe, które są wykorzystywane jako żywe SI do wykonywania zadań, takich jak rozwiązywanie złożonych równań 1/8https://t.co/nuCNOWNf3j
– Michael Le Page (@mjflepage.bsky.social) (@mjflepage) March 14, 2023
„Ludzkie mózgi zużywają znacznie mniej energii i uczą się znacznie szybciej, więc niektórzy badacze postrzegają biokomputery jako drogę naprzód”, napisał Michael Le Page na Twitterze w marcu, ale zauważył, że przesuwanie pola do granic możliwości może rodzić drażliwe pytania.
Le Page zacytował neurobiologa rozwojowego z Cambridge, Madeline Lancaster, która powiedziała: „To, czy przesuwają je poza granicę etyczną, jest czymś, czego z pewnością chcemy uniknąć, a społeczność naukowa i etyczna spotyka się, aby określić, gdzie byłaby ta granica.”
Brainoware wysyła i odbiera informacje z organoidu mózgu poprzez „adaptacyjne obliczenia rezerwuarowe”. Metoda ta umożliwia nienadzorowane uczenie się na podstawie danych treningowych, które nadal mogą kształtować funkcjonalną łączność organoidu. Praktyczny potencjał systemu został zademonstrowany w zadaniach takich jak rozpoznawanie mowy, gdzie rozróżniał on głosy poszczególnych mówców z rosnącą dokładnością po treningu.
Na przykład, organoidy zostały przeszkolone do identyfikowania głosu jednej osoby w zestawie 240 klipów audio ośmiu osób wymawiających japońskie samogłoski. Po treningu organoidy były w stanie wykonać zadanie z ponad 70% dokładnością.
Nauka jest jednak wciąż daleka od zbudowania żywych robotów. Organoidy potrafiły jedynie identyfikować mówcę, a nie rozumieć mowę, co oznacza, że czeka nas bardzo długa i kręta droga, zanim technologia ta znajdzie praktyczne zastosowanie w medycynie lub inżynierii.
Titouan Parcollet z University of Cambridge powiedział magazynowi New Scientist, że potencjał biokomputerów jest ogromny, ale przyznał, że „obecne modele głębokiego uczenia są w rzeczywistości znacznie lepsze niż jakikolwiek mózg w określonych i ukierunkowanych zadaniach”.
Naukowcy ostrzegli również, że ich „obecne organoidy nadal cierpią z powodu wysokiej heterogeniczności, niskiej wydajności generowania, martwicy / niedotlenienia i różnych żywotności”, co czyni je obecnie nieopłacalnymi do celów innych niż badawcze.
Równolegle do rozwoju Brainoware, sztuczna inteligencja została twórczo zastosowana w dziedzinach takich jak opieka zdrowotna, z innowacjami, które pomagają przywrócić mobilność osobom z porażeniem czterokończynowym i modelami sztucznej inteligencji zdolnymi do czytania w myślach. Wszystkie te postępy podkreślają wszechstronny i transformacyjny charakter technologii AI.
