Biodatabehandling med minihjerner som prosessorer kan være kraftigere enn silisiumbasert AI

Publisert av Platon

Følgere: 0

Biodatabehandling med minihjerner som prosessorer kan være kraftigere enn silisiumbasert AI PlatoBlockchain-dataintelligens. Vertikalt søk. Ai.

Den menneskelige hjernen er en mester i beregning. Det er ikke rart at fra hjerneinspirerte algoritmer til nevromorfe brikker, låner forskere hjernens spillebok for å gi maskiner et løft.

Likevel fanger resultatene - i både programvare og maskinvare - bare en brøkdel av beregningsmessige forviklinger innebygd i nevroner. Men kanskje den største veisperringen i å bygge hjernelignende datamaskiner er at vi fortsatt ikke helt forstår hvordan hjernen fungerer. For eksempel, hvordan gir dens arkitektur – definert av forhåndsetablerte lag, regioner og stadig skiftende nevrale kretser – mening med vår kaotiske verden med høy effektivitet og lavt energiforbruk?

Så hvorfor ikke omgå denne gåten og bruke nevralt vev direkte som en biodatamaskin?

Denne måneden, et team fra Johns Hopkins University la ut en vågal blåkopi for et nytt felt innen databehandling: organoid intelligens (OI). Ikke bekymre deg - de snakker ikke om å bruke levende menneskelig hjernevev koblet til ledninger i krukker. Snarere, som i navnet, er fokuset på et surrogat: hjerneorganoider, bedre kjent som "minihjerner." Disse nuggets på størrelse med erter ligner omtrent tidlig foster menneskelig hjerne i deres genuttrykk, bredt utvalg av hjerneceller og organisering. Deres nevrale kretsløp gnister med spontan aktivitet, krusning av hjernebølger, og kan til og med oppdage lys og kontrollere muskelbevegelser.

I hovedsak er hjerneorganoider høyt utviklede prosessorer som dupliserer hjernen i begrenset grad. Teoretisk sett kan forskjellige typer minihjerner kobles til digitale sensorer og utgangsenheter - ikke ulikt hjerne-maskin-grensesnitt, men som en krets utenfor kroppen. På lang sikt kan de koble seg til hverandre i en superbiodatamaskin som er trent ved hjelp av biofeedback og maskinlæringsmetoder for å aktivere "intelligens i en rett".

Høres det litt skummelt ut? Jeg er enig. Forskere har lenge diskutert hvor grensen skal trekkes; det vil si når minihjernen blir for lik en menneskelig, med det hypotetiske marerittscenarioet at nuggets utvikler bevissthet.

Teamet er godt klar over. Som en del av organoid intelligens fremhever de behovet for «innebygd etikk», med et konsortium av forskere, bioetikere og offentligheten som veier inn gjennom utviklingen. Men for seniorforfatteren Dr. Thomas Hartung er tiden for å lansere organoid intelligens nå.

"Biologisk databehandling (eller biodatabehandling) kan være raskere, mer effektiv og kraftigere enn silisiumbasert databehandling og AI, og krever bare en brøkdel av energien," skrev teamet.

[Innebygd innhold]

En smart løsning

Å bruke hjernevev som beregningsmaskinvare kan virke bisarr, men det har vært tidligere pionerer. I 2022, det australske selskapet Cortical Labs lærte hundretusenvis av isolerte nevroner i en tallerken å spille Pong inne i et virtuelt miljø. Nevronene koblet sammen med silisiumbrikker drevet av dype læringsalgoritmer til en "syntetisk biologisk intelligensplattform" som fanget grunnleggende nevrobiologiske tegn på læring.

Her tok teamet ideen et skritt videre. Hvis isolerte nevroner allerede kunne støtte en rudimentær form for biodatabehandling, hva med 3D-minihjerner?

Siden debuten for et tiår siden, har minihjerner blitt kjære for å undersøke nevroutviklingsforstyrrelser som autisme og teste nye medikamentelle behandlinger. Ofte dyrket fra en pasients hudceller - forvandlet til induserte pluripotente stamceller (iPSCs) - organoidene er spesielt kraftige for å etterligne en persons genetiske sammensetning, inkludert deres nevrale ledninger. Mer nylig, menneskelige organoider delvis restaurert skadet syn hos rotter etter integrering med vertsnevronene.

Med andre ord er minihjerner allerede byggeklosser for et plug-and-play biodatabehandlingssystem som lett kobles til biologiske hjerner. Så hvorfor ikke bruke dem som prosessorer for en datamaskin? "Spørsmålet er: kan vi lære av og utnytte datakapasiteten til disse organoidene?" spurte teamet.

En heftig blåkopi

I fjor gikk en gruppe biodatabehandlingseksperter sammen i første organoid etterretningsverksted i et forsøk på å danne et fellesskap som takler bruken og implikasjonene av minihjerner som biodatamaskiner. Det overordnede temaet, konsolidert i «Baltimore-erklæringen», var samarbeid. Et mini-hjernesystem trenger flere komponenter: enheter for å oppdage inngang, prosessoren og en lesbar utgang.

I den nye artikkelen ser Hartung for seg fire baner for å akselerere organoid intelligens.

Den første fokuserer på den kritiske komponenten: minihjernen. Selv om de er tettpakket med hjerneceller som støtter læring og hukommelse, er organoider fortsatt vanskelige å dyrke i stor skala. Et tidlig nøkkelmål, forklarte forfatterne, er å skalere opp.

Mikrofluidsystemer, som fungerer som "barnehager", må også forbedres. Disse høyteknologiske boblebadene gir næringsstoffer og oksygen for å holde spirende minihjerner i live og sunne samtidig som de fjerner giftig avfall, og gir dem tid til å modnes. Det samme systemet kan også pumpe nevrotransmittere - molekyler som bygger bro mellom nevroner - inn i bestemte regioner for å endre deres vekst og oppførsel.

Forskere kan deretter overvåke vekstbaner ved hjelp av en rekke elektroder. Selv om de fleste for øyeblikket er skreddersydd for 2D-systemer, er teamet og andre i nivå med 3D-grensesnitt spesielt designet for organoider, inspirert av EEG (elektroencefalogram) hetter med flere elektroder plassert i en sfærisk form.

Deretter kommer dekodingen av signaler. Den andre banen handler om å dechiffrere når og hvor nevral aktivitet inne i minihjernene. Når de zappes med visse elektriske mønstre – for eksempel de som oppmuntrer nevronene til å spille Pong – gir de de forventede resultatene?

Det er en annen vanskelig oppgave; læring endrer nevrale kretsløp på flere nivåer. Så hva skal man måle? Teamet foreslår å grave i flere nivåer, inkludert endret genuttrykk i nevroner og hvordan de kobles til nevrale nettverk.

Her er hvor AI og samarbeid kan slå til. Biologiske nevrale nettverk er støyende, så flere forsøk er nødvendig før "læring" blir tydelig - i sin tur genererer en flom av data. For teamet er maskinlæring det perfekte verktøyet for å trekke ut hvordan ulike input, behandlet av minihjernen, forvandles til utdata. I likhet med storskala nevrovitenskapelige prosjekter som BRAIN-initiativ, kan forskere dele sin organoid-intelligensforskning i et fellesskapsarbeidsområde for globale samarbeid.

Bane tre er lenger fram i tid. Med effektive og langvarige minihjerner og måleverktøy i hånden, er det mulig å teste mer komplekse input og se hvordan stimuleringen strømmer tilbake til den biologiske prosessoren. Gjør det for eksempel beregningen mer effektiv? Ulike typer organoider - for eksempel de som ligner cortex og retina - kan kobles sammen for å bygge mer komplekse former for organoid intelligens. Disse kan hjelpe "empirisk å teste, utforske og videreutvikle nevroberegningsteorier om intelligens," skrev forfatterne.

Intelligens on Demand?

Den fjerde banen er den som understreker hele prosjektet: etikken ved å bruke minihjerner til biodatabehandling.

Ettersom hjerneorganoider i økende grad ligner hjernen - så mye at de kan integrere og delvis gjenopprette en gnagers skadde synssystem – forskere spør om de kan få en slags bevissthet.

For å være klar, er det ingen bevis for at minihjerner er bevisste. Men "disse bekymringene vil øke under utviklingen av organoid intelligens, ettersom organoidene blir strukturelt mer komplekse, mottar input, genererer utdata og - i det minste teoretisk - behandler informasjon om miljøet og bygger et primitivt minne," sa forfatterne. Målet med organoid intelligens er imidlertid ikke å gjenskape menneskelig bevissthet - snarere er det å etterligne hjernens beregningsfunksjoner.

Mini-hjerneprosessoren er neppe den eneste etiske bekymringen. En annen er celledonasjon. Fordi minihjerner beholder donorens genetiske sammensetning, er det en sjanse for seleksjonsskjevhet og begrensning på nevromangfold.

Så er det problemet med informert samtykke. Som historien med den berømte kreftcellelinjen HeLa-celler har vist, kan celledonasjon ha multigenerasjonsvirkninger. "Hva viser organoiden om celledonoren?" spurte forfatterne. Vil forskere ha en plikt til å informere giveren dersom de oppdager nevrologiske lidelser under forskningen?

For å navigere i det «virkelig ukjente territoriet», foreslår teamet en innebygd etikktilnærming. På hvert trinn vil bioetikere samarbeide med forskningsteam for å kartlegge potensielle problemstillinger iterativt mens de samler offentlige meninger. Strategien ligner på andre kontroversielle temaer, som f.eks genetisk redigering hos mennesker.

En mini-hjernedrevet datamaskin er år unna. "Det vil ta flere tiår før vi når målet om noe som kan sammenlignes med en hvilken som helst type datamaskin," sa Hartung. Men det er på tide å starte – lansering av programmet, konsolidering av flere teknologier på tvers av felt, og delta i etiske diskusjoner.

"Til syvende og sist sikter vi mot en revolusjon innen biologisk databehandling som kan overvinne mange av begrensningene til silisiumbasert databehandling og AI og ha betydelige implikasjoner over hele verden," sa teamet.

Bilde Credit: Jesse Plotkin/Johns Hopkins University