Клетки мозга человека в лаборатории учатся играть в видеоигры быстрее, чем ИИ
Что быстрее обучается — Петрикап или искусственный интеллект в клетках человеческого мозга? В ходе беспрецедентного эксперимента исследователи подтвердили обучающий потенциал искусственного интеллекта. Клетки мозга поместили в определенные электронные чашки Петри. Удивительно, но когда этих двух существ «попросили» научиться играть в знаменитую видеоигру Pong, они обнаружили, что быстрее всего научились играть клетки мозга, подключенные к электронному устройству, а не искусственный интеллект. Что можно ожидать.
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, а демонстрации и реальные приложения, распространенные в последние годы, впечатляют как никогда. В результате для обычных людей современный продвинутый ИИ может обучаться гораздо лучше, чем простые примитивные клетки мозга, поддерживаемые в лабораторных условиях. Однако новые эксперименты показывают, что на практике это не так.
Исследователи теперь называют свою работу «киборгом», и, кажется, понятно почему. Конечно, это не первый случай изучения органелл человеческого мозга (примитивных миниатюрных существ, созданных в лаборатории), но, по словам Бретта Кагана, ведущего автора исследования и главного исследователя Института коры головного мозга, это первый случай. Когда было обнаружено, что минифис может достигать определенных целей.
Каждое мини-лицо, созданное Каганом и его командой, содержит от 800 000 до миллиона живых клеток мозга. Проще говоря, они размером с мозг таракана. Некоторые мозги сделаны из клеток мыши, взятых из эмбрионов, а другие — из клеток человеческого мозга, полученных из стволовых клеток.
Для того чтобы органоиды могли взаимодействовать с виртуальной средой, конечно же, требовались электронные устройства. Для этого исследователи вырастили клетки с массой микроэлектродов, которые могли стимулировать клетки и считывать их активность. Получившаяся система была названа «dishbrain».
Для имитации упрощенной (без соперников) версии игры Pong (видеоигра в настольный теннис) ученые придумали простую идею. Электроды используются на левой или правой стороне массива, чтобы информировать Mini. Ministry, в каком положении находится мяч. Частота сигнала указывает на близость.
Читайте также: Исследователи возвращают к жизни клетки человеческого глаза, меняя наше представление о смерти
Эти органы быстро разрушаются после смерти, что затрудняет изучение заболеваний глаз и неврологических функций человека. Кроме того, глаза животных..
Специфические паттерны активности между нейронами интерпретируются как движения ракетки влево или вправо. Компьютер реагирует на эти действия, а обратная связь через электроды позволяет мини-москвичам научиться управлять ракеткой. Когда они подключаются к игре, они видят себя в роли ракетки», — резюмирует один из исследователей.
Быстрое, но ограниченное обучение по сравнению с ИИ
Было доказано, что маленькие человеческие мозги могут научиться игре в понг быстрее, чем ИИ, но в долгосрочной перспективе они все равно гораздо более ограничены. Таким образом, продвинутый ИИ всегда будет намного превосходить мозг человека в играх. Тем не менее, скорость обучения остается очень впечатляющей. ИИ, протестированному в эксперименте, потребовалось 5 000 циклов, чтобы освоить игру, в то время как Minibrain потребовалось всего 10-15 итераций. Это соответствует примерно пяти минутам обучения.
Мозг, созданный из человеческих клеток, значительно превосходит мозг, созданный из клеток мыши. Однако, поскольку источники клеток разные, команда пока не может подтвердить, что это связано исключительно с человеческой природой. В будущем было бы интересно сыграть эти два типа минибридеров друг против друга или человеческие органоиды против ИИ (по крайней мере, на ранних стадиях обучения, пока они не станут непобедимыми).
Однако такого успеха добились не только минибридеры, но и исследователи. Действительно, как отмечают другие исследователи, комментирующие данное исследование, авторы смогли заставить нейронную сеть понимать и одновременно действовать с цифровыми данными в этой среде. Таким образом, закрытие «восприятия действия» является не только исключительным технологическим достижением, но и приближает нас к созданию настоящего синтетического мозга. Другими словами, «мозга киборга».
Подход Кагана и его коллег к обучению основан на теории деятельности мозга под названием «принцип свободной энергии», разработанной Карлом Фристоном из Лондонского университета. Основная идея заключается в том, что даже нейроны птериспа стремятся создать внутреннюю модель внешнего мира. Другими словами, они пытаются предсказать, что произойдет, основываясь на полученных данных, что неудивительно.
Именно поэтому клетки «играют в игру». Когда они играют, их поведение становится более предсказуемым. Когда они не играют, они получают случайные сигналы таблицы. Что действительно удивительно в этой системе, так это рациональное поведение, которое происходит неконтролируемым образом.
Долгосрочной целью Института церебрального кортекса является разработка мозга киборга. Это, по словам Кагана, потенциально может быть более интеллектуальным, чем компьютерные системы. Есть и более прямые применения. Например, исследование того, как очень быстро и эффективно обучать нейроны, может помочь улучшить машинное обучение, сократив большие затраты энергии и времени на обучение. По мнению исследователей, следующее поколение искусственного интеллекта должно стремиться к функциональной и термодинамической эффективности биологического мозга. Данная работа является важным и, возможно, даже историческим шагом в этом направлении.
Другим потенциальным применением этих органоидов является скрининг лекарств: по словам Кагана, введение экспериментальных препаратов в игру Mini Moscow может дать большее представление о воздействии этих препаратов на человеческий мозг, чем исследования на нейронах.
