Австралийские биологи связали сотни тысяч нейронов с компьютером и с помощью остроумной системы вознаграждения заставили их обучаться скоординированным действиям. Такой «протомозг» легко освоил компьютерную аркаду Pong, в которой требуется отбивать мяч виртуальной ракеткой.
Ученые из Университета Монаша продемонстрировали, что группы из нескольких сотен тысяч нервных клеток «в пробирке» способны взаимодействовать и кооперироваться для обучения и выполнения общей задачи. В экспериментах такие системы научились играть в классическую компьютерную аркаду, о чем Бретт Каган (Brett Kagan) и его коллеги пишут в статье, опубликованной в журнале Neuron.
Авторы получали биологические нейронные сети «в пробирке», используя стволовые клетки грызунов и человека. Систему примерно из 800 тысяч клеток вырастили на массиве микроэлектродов, который обеспечил обмен сигналами с компьютером; ученые назвали ее DishBrain, «мозг в пробирке». А компьютерная игра Pong — простой двухмерный аналог пинг-понга, в котором требуется отбивать виртуальный мяч виртуальной ракеткой — послужила тестом на способность DishBrain адаптироваться и эффективно обрабатывать сенсорную информацию. Иначе говоря, обучаться.
Ключевым для этого стала обратная связь, которую нейроны получали в виде электрических сигналов, генерируемых специально разработанной программой SpikeStream. Она позволила кодировать движения игрового мячика: электрическая стимуляция в той или иной части DishBrain указывала на положение мяча в пространстве, а его частота — на расстояние до него. Аналогично кодировался выходной сигнал: локализация активности нейронов соответствовала направлению движения ракетки, а частота — его скорости.
DishBrain намного проще даже самого примитивного мозга, в нем нет дофаминовой или иной системы вознаграждения. Поэтому такую роль сыграл принцип свободной энергии, согласно которому живые системы стремятся к минимизации энтропии, неопределенности своего окружения. «К клеткам прилагается непредсказуемый стимул, и система как целое реорганизует свою активность таким образом, чтобы лучше играть в игру и минимизировать случайность, — говорит Бретт Каган. — Можно сказать, отбивая мяч и получая предсказуемый ответ, она создает для себя более предсказуемое окружение».
Если DishBrain ошибался в игре, то в ответ получал хаотические электрические сигналы длительностью несколько секунд. Если же нейроны отбивали виртуальный мяч, то в ответ приходил краткий и предсказуемый сигнал. И такой подход сработал: оказалось, буквально за пять минут система обучалась координировать активность отдельных клеток, приспосабливаясь и успешно обучаясь играть.
Системы, подобные DishBrain, могут найти самое широкое применение в будущем. «Потенциал этой работы действительно впечатляет, — отметил лондонский профессор Карл Фристон, автор принципа свободной энергии. — Фактически у нас появилась биомиметическая “песочница”, где мы можем тестировать влияние препаратов и генетических вариантов, система, построенная ровно из тех же вычисляющих нейрональных элементов, которые работают в мозге и у вас, и у меня».
