Вчені створили комп’ютерний чип із клітинами людського мозку — він показав здатність до навчання

Вчені з Університету Монаша створили DishBrain — напівбіологічний комп’ютерний чип, в електроди якого інтегровано близько 800 000 клітин мозку людини та миші. Демонструючи щось на зразок розуму, він навчився грати в Pong за п’ять хвилин. Дослідження, проведене в партнерстві з мельбурнським стартапом Cortical Labs, отримало грант у розмірі 407 000 доларів США від Австралійської національної програми грантів на дослідження в галузі розвідки та безпеки.

Масив мікроелектродів в основі DishBrain здатний не тільки зчитувати активність у клітинах мозку, а й стимулювати їх електричними сигналами, тому дослідницька група створила версію Pong, в якій клітини напівбіологічного штучного мозку отримували інформацію про переміщення м’яча та могли впливати на ракетку, переміщаючи її вліво і вправо.

Потім було розроблено дуже просту систему стимуляції, що використовує прагнення невеликих скупчень клітин мозку зводити до мінімуму непередбачуваність навколишнього середовища. Якщо ракетка відбиває м’яч, клітини отримують заохочення — передбачуваний стимул, а в разі промаху — чотири секунди непередбачуваного впливу. Це перший випадок, коли клітини мозку, вирощені в лабораторії, отримали можливість не тільки відчувати світ, а й впливати на нього, і результати були вражаючими.

Такі чипи, що об'єднують біологічні обчислення з ШІ, «у майбутньому можуть зрештою перевершити за продуктивністю наявне чисто кремнієве обладнання, — впевнений керівник проекту доцент Аділ Разі. — Результати таких досліджень матимуть серйозні наслідки в таких галузях, як планування, робототехніка, передова автоматизація, інтерфейси мозок-машина і розробка ліків».

Розширені можливості DishBrain можуть стати основою нового покоління машинного навчання, особливо коли воно буде втілене в автономних транспортних засобах, дронах і роботах. За словами Разі, це може дати їм «новий тип машинного інтелекту, здатний вчитися протягом усього свого життя». Технологія обіцяє машини, які можуть продовжувати вивчати нові здібності без шкоди для старих, добре адаптуються до змін і можуть використовувати старі знання в нових ситуаціях, оптимізуючи використання обчислювальної потужності, пам’яті та енергії.