Ако вземете 800 000 човешки мозъчни клетки, свържете ги с биокомпютър и покажете, че подобна система може да се учи по-бързо от електронна невронна мрежа, хората ще имат много въпроси. Специалистите от New Atlas разговаряха с Брет Каган, водещият учен в Cortical Labs, австралийска компания, която интегрира човешка мозъчна тъкан, отгледана от стволови клетки, в силициева електроника.

Отгледаните от стволови клетки човешки неврони, когато са свързани с микрочипове, използват същите електрически сигнали, които изпращат към органите на тялото, и са способни да се учат, като постоянно се променят, премахват ненужните и развиват нови връзки. Каган заявява:

„Човешките неврони, отгледани чрез компютърен модел, растат, учат се и се адаптират точно както нас“. Те консумират големи количества енергия и се учат много по-бързо от компонентите на днешните суперкомпютри, които се обучават чрез подсилване и обратна връзка. Освен това те проявяват „повече интуиция, вдъхновение и креативност“.

Според екипа на Cortical, работещ от 2022 г., технологията DishBrain притежава сензорна способност, което означава, че невроните, свързани с чиповете, са склонни към подредена и предсказуема електрическа стимулация. Разработчиците ефективно са използвали това свойство като схема за възнаграждение и наказание. Така например те са научили клетките да играят видеоиграта Pong и са установили, че мозъчните клетки на човека или лабораторната мишка еднакво бързо са разбрали какво да правят, при това само за 20 минути. Човешките клетки обаче са успели да се научат да играят играта много по-бързо.

Според Каган понастоящем технологията се намира в ранен стадий на развитие. Той я сравнява с първите транзистори: големи, страховити и не много ефективни, но вече полезни. Прототипът на DishBrain е показал, че изкуствено отгледаните неврони са способни да се учат, при това да се учат бързо, почти толкова бързо, колкото биологичния интелект.

След това учените решават да направят технологията си по-достъпна за другите и разработват пълен набор от инструменти – хардуер, софтуер, биологичен софтуер и интерфейс. И дадоха възможност на желаещите да си отговорят сами на въпроса какви практически задачи могат да решават такива хибридни биомашини.

Продължителността на живота на клетките в такъв биокомпютър е от половин до една година, въпреки че теоретично те могат да функционират в продължение на 100-120 години. В бъдеще разработчиците възнамеряват да увеличат продължителността на живота на клетките до 5-10 години, което е напълно постижимо.

В краткосрочен план биокомпютърът ще може да търси нови лекарства, да моделира различни заболявания и да служи като прототип за изследвания в областта на невробиологията. А в дългосрочен план – всичко, което хората правят по-добре от невронните мрежи.

„Направихме тестове спрямо обучението с подсилване и установихме, че по скоростта на поява на значими резултати те са едновременно като нещо остро и горещо. Биологичните системи, дори толкова базови и слаби, колкото са сега, все пак превъзхождат най-добрите алгоритми за машинно обучение, които хората са създали“, казва Каган.

Според него тези биологични системи не могат да се считат за съзнателни, въпреки че несъмнено са живи. Клетките демонстрират поведение, което е характерно за сложните системи в структурирана информационна среда. И преди да обсъждат тази и подобни технологии, учените трябва първо да дефинират какво представляват съзнанието и умът.