Zdaj izdelujemo računalnike iz laboratorijsko vzgojenih možganskih celic

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Zdaj izdelujemo računalnike iz laboratorijsko vzgojenih možganskih celic PlatoBlockchain Data Intelligence. Navpično iskanje. Ai.

Pojavlja se novo področje raziskav, imenovano "organoidna inteligenca", saj si znanstveniki prizadevajo zgraditi računalnike iz grudic možganskih celic, gojenih v petrijevki.

Ti organoidi so gojeni iz matičnih celic, pridobljenih iz vzorcev kože, in so drobne grudice možganskih celic, ki vsebujejo zmešnjavo nevronov. Raziskovalci verjamejo, da lahko shranjujejo informacije in jih je mogoče usposobiti za učenje preprostih nalog, kot je računalnik, ki deluje veliko bolj učinkovito kot umetne nevronske mreže.

Umetna inteligenca lahko zdaj prekaša ljudi pri številnih nalogah, vendar so ljudje še vedno veliko boljši pri obdelavi informacij in učenju novih stvari, trdijo akademiki, ki so skovali izraz "organoidna inteligenca". papirja v Mejah v znanosti.

DeepMindov sistem AlphaGo je leta 2016 premagal najboljšega igralca na svetu na tekmovanju, vendar je zahteval intenzivno usposabljanje na vzorcih, ustvarjenih iz več sto tisoč iger. Nevronsko mrežo so tedne urili na 50 grafičnih procesorjih, ki so srkali približno 40 milijard joulov, kar je približno enaka količina energije za vzdrževanje metabolizma odraslega desetletja, so povedali. Ljudje smo več kot milijonkrat boljši pri ravnanju z učinkovitostjo podatkov kot algoritmi umetne inteligence.

"Možgani še vedno niso primerljivi s sodobnimi računalniki," Thomas Hartung, soavtor študije in profesor okoljskih zdravstvenih znanosti na Univerzi Johns Hopkins (JHU), je dejal v izjavi.

"Frontier … je 600 milijonov dolarjev vredna 6,800 kvadratnih metrov velika instalacija," je dejal Hartung, pri čemer se je skliceval na Oak Ridge National Lab. superračunalnik. "Šele junija lani je prvič presegel računalniško zmogljivost posameznih človeških možganov - vendar je porabil milijonkrat več energije."

Raziskovalci verjamejo, da bi se nekatere računalniške sposobnosti in moč možganov lahko ponovile v organoidih. Za razliko od tradicionalnih računalnikov teh možganskih celic ni mogoče programirati s programsko opremo. Namesto tega je treba njihove elektronske signale nekako manipulirati in jih uporabiti za nadzor izhodne naprave.

Fascinantna sposobnost možganov, da razumejo milijone prihajajočih nevronov, ki sprožajo informacije, se zelo razlikuje od logike računalniškega programa, ki izvaja tok ničel in enic.

"Ljudje se naučimo, kako se odzvati na določene vnose," je Lena Smirnova, prva avtorica prispevka in docentka na JHU, pojasnila za Register.

"Fascinantna sposobnost možganov, da razumejo milijone prihajajočih nevronov, ki sprožajo informacije, se zelo razlikuje od logike računalniškega programa, ki izvaja tok ničel in enic."

Smirnova verjame, da je z organoidi mogoče manipulirati prek nizov elektrod, kjer lahko vhodni signali vplivajo na izhodne signale. To zmešano maso celic bi teoretično lahko usposobili za opravljanje preprostih nalog.

»Električne signale, izmenjane med možganskimi celicami, lahko posnamejo elektrode v stiku z organoidom. Impulz ali bolje rečeno poseben vzorec takšnih signalov je mogoče prevesti v akcijo, na primer povezanega robota ali akcijo v okolju virtualne igre,« je povedala Smirnova.

Raziskovalci so že dokazali, da se te možganske celice lahko naučijo, kako igrajo Pong, vendar je njihovo preoblikovanje v bioračunalnike izjemen izziv. Vsak možganski organoid je približno ena trimilijonka velikosti človeških možganov; ni znano, koliko pomnilnika lahko shranijo; in ni jasno, kako bomo dekodirali njegove električne signale.

Napredek organoidne inteligence bo vključeval razvoj novega strojnega učenja in statističnih algoritmov ter prilagajanje teh bioloških struktur na večje velikosti – od 50,000 celic do 10 milijonov. Organoidi za preživetje potrebujejo tudi kisik in hranila; njihova funkcija in sposobnosti bodo odvisne tudi od njihove arhitekture.

Kljub temu raziskovalci menijo, da je vredno nadaljevati, čeprav možganske celice v posodi niso primerljive in nikoli ne bi mogle nadomestiti svojih dvojnikov na osnovi silicija. Namesto tega se lahko ti bioračunalniki uporabljajo kot vmesnik z drugimi stroji, da bi sistemi postali energetsko in podatkovno učinkovitejši.

To ne pomeni, da bo bioračunalništvo nadomestilo vse strojno učenje

»Bioračunalništvo bo porabilo veliko manj energije, lahko se uči z manj podatki, tako da lahko hitro sprejema odločitve v realnem času, je verjetno veliko bolj prilagodljivo in nam lahko zagotovi koristen vpogled v delovanje naših lastnih možganov, zato je lahko koristno za modeliranje bolezni in odkritje zdravil,« je povedal Brett Kagan, glavni znanstveni direktor pri Cortical Labs, zagonskem podjetju, ki je ustvarilo nevronski sistem DishBrain, usposobljen za igranje ponga. Register.

"To ne pomeni, da bo bioračunalništvo nadomestilo vse strojno učenje, vendar bi lahko bilo uporabno orodje za določene naloge, za katere je optimizirano."

»Od tu naprej je samo stvar izgradnje skupnosti, orodij in tehnologij za uresničitev celotnega potenciala [organoidne inteligence],« je dejal. dodano. ®