Ученые обнаружили способ интеграции живых клеток человеческого мозга в компьютерные системы, что в перспективе может сделать «А» в искусственном интеллекте устаревшим.
В научной статье, официально опубликованной сегодня в журнале Nature Electronics, представлена работа ученых из Университета Индианы в Блумингтоне, объясняющая новую систему под названием «Brainoware», которая, по их утверждению, использует органоиды человеческого мозга для выполнения продвинутых задач ИИ. Эти органоиды — массы искусственно выращенных клеток или тканей, напоминающих орган, — в настоящее время смонтированы на многоэлектродной матрице высокой плотности и пока довольно примитивны. Однако исследователи надеются, что их использование проложит путь к созданию биокомпьютеров, которые смогут выполнять те же задачи, что и компьютеры, но с минимальным потреблением энергии.
«Человеческий мозг обычно потребляет около 20 ватт, в то время как современное оборудование ИИ потребляет около 8 миллионов ватт, чтобы привести в действие сравнительную ANN (искусственную нейронную сеть)», — говорится в научной статье. Brainoware может предоставить дополнительные возможности для вычислений ИИ, поскольку органоиды мозга могут обеспечить BNN (биологические нейронные сети) сложностью, связностью, нейропластичностью и нейрогенезом, а также низким энергопотреблением и быстрым обучением». «
Представляем «Brainoware»: миниатюрные мозгоподобные структуры из человеческих клеток, известные как органоиды мозга, которые используются в качестве живых ИИ для выполнения таких задач, как решение сложных уравнений 1/8https://t.co/nuCNOWNf3j
— Майкл Ле Пейдж (@mjflepage.bsky.social) (@mjflepage) 14 марта 2023
Человеческий мозг потребляет гораздо меньше энергии и учится гораздо быстрее, поэтому некоторые исследователи считают биокомпьютинг путем вперед», — написал Майкл Ле Пейдж в Twitter в марте, но отметил, что доведение этой области до предела может вызвать острые вопросы.
Ле Пейдж процитировал нейробиолога по вопросам развития из Кембриджа Маделин Ланкастер, которая сказала: «Если это выведет их за этическую границу, то мы, конечно, хотим этого избежать, и научное и этическое сообщество собирается определить, где будет эта граница». «
Brainoware отправляет и получает информацию от органоида мозга с помощью «адаптивных резервуарных вычислений». Этот метод позволяет осуществлять обучение без контроля на основе обучающих данных, что позволяет в дальнейшем формировать функциональные связи органоида. Практический потенциал системы был продемонстрирован на примере таких задач, как распознавание речи, в которых она различала голоса отдельных дикторов с возрастающей точностью после обучения.
Например, органоиды были обучены определять голос человека в наборе из 240 аудиоклипов, в которых восемь человек произносят японские гласные звуки. После обучения органоиды смогли выполнить задание с точностью более 70 процентов.
Однако наука еще далека от создания живых роботов. Органоиды смогли только идентифицировать говорящего, но не понимать речь, а это значит, что до практического применения технологии в медицине или инженерии еще очень долгий и извилистый путь.
Титуан Парколет из Кембриджского университета заявил журналу New Scientist, что потенциал биокомпьютинга огромен, но признал, что «нынешние модели глубокого обучения на самом деле намного лучше, чем любой мозг, справляются с конкретными, целенаправленными задачами».
Исследователи также предупредили, что их «нынешние органоиды все еще страдают от высокой гетерогенности, низкого выхода генераций, некроза/гипоксии и различной жизнеспособности», что делает их нежизнеспособными в настоящее время для других целей, кроме исследований.
Наряду с разработкой Brainoware, ИИ творчески применяется в таких областях, как здравоохранение: инновации, помогающие восстановить подвижность четвероногих, и модели ИИ, способные читать мысли. Все эти достижения подчеркивают универсальный и преобразующий характер технологий ИИ.
