Сколько клеток мозга нужно, чтобы играть в видеоигру? Нет, правда. Это не шутка, и в ней нет никакого подтекста. Вместо этого есть реальный фактический ответ, благодаря нейросетевой системе под названием DishBrain.

Если эта игра — Pong, то количество клеток мозга составляет около 800 000.

Хотя их медленная, односторонняя стратегия цифрового настольного тенниса не приведет к победе в чемпионатах по киберспорту в ближайшем будущем, она отражает потенциал слияния живых тканей с кремниевой технологией.

Это первый эксперимент по созданию синтетического биологического интеллекта, который показывает, что нейроны могут регулировать свою активность для выполнения конкретной задачи, а при получении обратной связи могут научиться выполнять эту задачу лучше. Это довольно удивительная вещь, которая может найти применение в вычислительной технике, а также в изучении всевозможных проблем мозга, начиная с того, как наркотики и лекарства влияют на активность мозга, и заканчивая тем, как вообще развивается интеллект.

[embedded content]

«Мы показали, что можем взаимодействовать с живыми биологическими нейронами таким образом, чтобы заставить их изменить свою активность, что приведет к появлению чего-то, напоминающего интеллект», — говорит нейробиолог Бретт Каган из биотехнологической компании Cortical Labs в Австралии.

DishBrain — это удивительная смесь нейронов, полученных из эмбриональных мышей, и человеческих нейронов, выращенных из стволовых клеток. Эти клетки были выращены на массивах микроэлектродов, которые можно было активировать для стимуляции нейронов, обеспечивая тем самым сенсорный вход.

Для игры в понг микроэлектроды, расположенные по обе стороны тарелки, указывали, находится ли мяч слева или справа от лопатки, а частота сигналов передавала расстояние до мяча.

С помощью этой установки DishBrain способен перемещать лопатку навстречу мячу, но в целом работает довольно плохо. Чтобы хорошо играть в игру, нейронам нужна обратная связь.

Команда разработала программное обеспечение для передачи критики через электроды всякий раз, когда DishBrain промахивается по мячу. Это позволило системе улучшить игру в «Понг», и исследователи заметили, что процесс обучения занял всего пять минут.

«Прекрасный и новаторский аспект этой работы заключается в оснащении нейронов ощущениями — обратной связью — и, что очень важно, способностью действовать в своем мире», — говорит теоретический нейробиолог Карл Фристон из Университетского колледжа Лондона в Великобритании.

«Примечательно, что культуры научились делать свой мир более предсказуемым, действуя на него. Это замечательно, потому что вы не можете научить этому виду самоорганизации; просто потому, что — в отличие от домашних животных — эти мини-мозги не имеют чувства награды и наказания».

Несколько лет назад Фристон разработал теорию под названием «принцип свободной энергии», согласно которой все биологические системы ведут себя так, чтобы уменьшить разрыв между ожидаемым и действительным — другими словами, чтобы сделать мир более предсказуемым.

По словам Фристона, DishBrain, корректируя свои действия, чтобы сделать мир более предсказуемым, просто делает то, что биология делает лучше всего.

«Мы выбрали игру Pong из-за ее простоты и знакомости, но, кроме того, это была одна из первых игр, использованных в машинном обучении, поэтому мы хотели это отметить», — говорит Каган.

Непредсказуемый стимул подавался на клетки, и система в целом реорганизовывала свою деятельность, чтобы лучше играть в игру и минимизировать случайный ответ». Можно также думать, что просто игра, удар по мячу и получение предсказуемой стимуляции, по своей природе создает более предсказуемую среду».

Это имеет некоторые действительно интригующие возможности, особенно в области искусственного интеллекта и вычислительной техники. Человеческий мозг, содержащий от 80 до 100 миллиардов нейронов, намного мощнее любого компьютера, и наши лучшие компьютеры пытаются воспроизвести его. Для воспроизведения одной секунды работы одного процента человеческого мозга нам потребовалось 82 944 процессора, петабайт оперативной памяти и 40 минут.

Если архитектура будет более похожа на архитектуру настоящего мозга — возможно, даже синтетической биологической системы, подобной той, которую разработали Каган и его коллеги, — эта цель может оказаться не такой уж недостижимой.

Но есть и другие, возможно, более непосредственные последствия.

Например, DishBrain может помочь химикам понять влияние различных лекарств на мозг, вплоть до клеточного уровня. Возможно, однажды он даже поможет подбирать лекарства с учетом особенностей биологии пациента, используя нейроны, выращенные из стволовых клеток, полученных из кожи пациента.

«Трансляционный потенциал этой работы поистине захватывающий: это означает, что нам не нужно беспокоиться о создании «цифровых двойников» для тестирования терапевтических вмешательств», — говорит Фристон. «Теперь у нас есть, в принципе, идеальная биомиметическая «песочница», в которой можно проверить действие лекарств и генетических вариантов — песочница, состоящая из точно таких же вычислительных (нейронных) элементов, которые есть в вашем и моем мозге».

На данный момент следующий шаг — выяснить, как на способность DishBrain играть в Pong влияют наркотики и алкоголь. Мы пытаемся создать кривую дозовой реакции с этанолом — по сути, «напоить» их и посмотреть, будут ли они играть в игру хуже, как это бывает, когда люди пьют», — говорит Каган.

Исследование группы было опубликовано в журнале Neuron.

Оригинал earth-chronicles.ru