Австралийская компания Cortical Labs продемонстрировала новую стадию развития биологических вычислений. Выращенные в лаборатории нейроны человеческого мозга научились взаимодействовать с видеоигрой Doom, реагируя на происходящее в виртуальной среде. Система под названием CL1 объединяет около 200 тысяч нейронов, формируя подобие «живого компьютера», сообщает El.kz.
Как работает «мозг на чипе»
Нейроны размещаются на специальной платформе - мультиэлектродной матрице. Это чип, который одновременно передаёт и считывает электрические сигналы.
Компьютер переводит события из игры в электрические импульсы. Для клеток это не изображение, а набор сигналов разной интенсивности. В ответ нейроны генерируют собственную активность.
Эта активность интерпретируется системой как команды. Так формируются действия - движение, поворот или взаимодействие с объектами в игре.
Почему нейроны «учатся»
В основе обучения лежит принцип минимизации хаоса, связанный с теорией принципа свободной энергии.
Когда система «действует правильно», нейроны получают упорядоченные сигналы. При ошибках - хаотичный шум. Биологическая сеть стремится к стабильности и постепенно перестраивает связи, чтобы избегать непредсказуемости.
Таким образом возникает обучение - без сознания и без цели «победить».
От Pong к Doom
Ранее эта же технология, известная как DishBrain, уже демонстрировала способность играть в простую аркаду Pong.
Переход к трёхмерной игре стал серьёзным усложнением задачи. В Doom требуется ориентироваться в пространстве и принимать последовательные решения, что ранее считалось задачей более развитых нейронных систем.
Чем это отличается от искусственного интеллекта
Живые нейроны обучаются иначе, чем классические алгоритмы из области искусственного интеллекта.
Им не нужны тысячи повторений. В ранних экспериментах базовые принципы игры усваивались за считанные минуты. Это показывает высокую энергоэффективность и адаптивность биологических систем.
По сути, исследователи создали обратную модель кибернетики: не встроили чип в мозг, а интегрировали мозг в вычислительную систему.
Главная цель выходит далеко за рамки игр. Такие системы могут использоваться для моделирования заболеваний нервной системы, тестирования лекарств и изучения механизмов возникновения интеллекта.
Это открывает возможность исследовать мозг в контролируемых условиях, что ранее было крайне ограничено.
Где проходит граница
Развитие подобных технологий поднимает и сложные вопросы. Если нейронная сеть способна обучаться и реагировать на среду, возникает дискуссия о границах между биологической системой и машиной.
Учёные пока говорят о «базовой форме интеллекта», однако дальнейшее развитие таких гибридных систем может изменить представления о природе сознания.
Это может привести к созданию принципиально новых технологий, которые будут сочетать скорость цифровых систем и гибкость живых нейронов.
Ранее мы рассказали, может ли искусственный интеллект распознать ложь