Cortical Labs: „Биокомпютърът с човешки мозъчни клетки има способността да усеща“
Ако вземете 800 000 човешки мозъчни кафези, свържете ги с биокомпютър и покажете, че сходна система може да се учи по-бързо от електронна невронна мрежа, хората ще имат доста въпроси. Специалистите от New Atlas разговаряха с Брет Каган, водещият академик в Cortical Labs, австралийска компания, която интегрира човешка мозъчна тъкан, отгледана от стволови кафези, в силициева електроника.
Отгледаните от стволови кафези човешки неврони, когато са свързани с микрочипове, употребяват същите електрически сигнали, които изпращат към органите на тялото, и са способни да се учат, като непрекъснато се трансформират, отстраняват ненужните и развиват нови връзки. Каган декларира:
„ Човешките неврони, отгледани посредством компютърен модел, порастват, учат се и се приспособяват тъкмо както нас “. Те употребяват огромни количества сила и се учат доста по-бързо от съставените елементи на днешните суперкомпютри, които се образоват посредством укрепване и противоположна връзка. Освен това те демонстрират „ повече вътрешен глас, ентусиазъм и креативност “.
Според екипа на Cortical, работещ от 2022 година, технологията DishBrain има сензорна дарба, което значи, че невроните, свързани с чиповете, са склонни към подредена и предсказуема електрическа стимулация. Разработчиците дейно са употребявали това свойство като скица за заплащане и наказване. Така да вземем за пример те са научили клетките да играят видеоиграта Pong и са открили, че мозъчните кафези на индивида или лабораторната мишка еднообразно бързо са разбрали какво да вършат, освен това единствено за 20 минути. Човешките кафези обаче са съумели да се научат да играят играта доста по-бързо.
Според Каган понастоящем технологията се намира в ранен етап на развиване. Той я съпоставя с първите транзистори: огромни, страховити и не доста ефикасни, само че към този момент потребни. Прототипът на DishBrain е посочил, че изкуствено отгледаните неврони са способни да се учат, освен това да се учат бързо, съвсем толкоз бързо, колкото биологичния разсъдък.
След това учените вземат решение да създадат технологията си по-достъпна за другите и създават цялостен набор от принадлежности – хардуер, програмен продукт, биологичен програмен продукт и интерфейс. И дадоха опция на искащите да си отговорят сами на въпроса какви на практика задания могат да вземат решение такива хибридни биомашини.
Продължителността на живота на клетките в подобен биокомпютър е от половин до една година, макар че теоретично те могат да действат в продължение на 100-120 години. В бъдеще разработчиците имат намерение да усилят продължителността на живота на клетките до 5-10 години, което е изцяло постижимо.
В кратковременен проект биокомпютърът ще може да търси нови медикаменти, да моделира разнообразни болести и да служи като първообраз за проучвания в региона на невробиологията. А в дълготраен проект – всичко, което хората вършат по-добре от невронните мрежи.
„ Направихме проби по отношение на образованието с укрепване и установихме, че по скоростта на поява на значими резултати те са по едно и също време като нещо остро и горещо. Биологичните системи, даже толкоз базови и слаби, колкото са в този момент, въпреки всичко превъзхождат най-хубавите логаритми за машинно образование, които хората са основали “, споделя Каган.
Според него тези биологични системи не могат да се смятат за съзнателни, макар че безспорно са живи. Клетките показват държание, което е особено за комплицираните системи в структурирана осведомителна среда. И преди да разискват тази и сходни технологии, учените би трябвало първо да дефинират какво съставляват съзнанието и мозъкът.
