В настоящее время все крупнейшие технологические компании мира одержимы идеей создания компьютеров, которые могли бы имитировать "биологические компьютеры" в наших головах, потому что передовые системы искусственного интеллекта очень дороги в производстве и потребляют огромное количество энергии. Исследователи полагают, что биологические компьютеры могут предложить новый, более эффективный способ работы с искусственным интеллектом. Специалисты из Университета Индианы продемонстрировала, как эта концепция может работать. Фэн Го и его команда вырастили в лаборатории крошечный мозг и использовали его для тренировки алгоритма искусственного интеллекта, распознающего речь.
Компьютеры на кремниевой основе лучше нашего мозга справляются с обработкой цифр, но человеческий мозг по-прежнему лучше в решении комплексных задач, связанных с анализом и интерпретацией информации, с которыми компьютеры не могут сравниться. Учёные из Университета Индианы решили проверить, возможно ли объединить в гибридной системе преимущества биологических и электронных компонентов обработки данных.
Они разработали систему, получившую название Brainoware, в которой биологический элемент представляет собой так называемый церебральный органоид - небольшой сферический сгусток нейронов, выращенных в лаборатории. Этот органоид может достигать нескольких миллиметров в диаметре и состоять из 100 миллионов клеток головного мозга, что примерно в 1000 раз меньше, чем у человеческого мозга. «Мини-мозг» был помещен на решетку микроэлектродов, которая могла как отправлять, так и получать электрические сигналы от скоплений нервных клеток. Это позволило биологическим и технологическим компонентам Brainoware взаимодействовать.
Церебральные органоиды, выращенные в лаборатории университета. Фото: Центр клеточной и молекулярной биологии
Когда к органоидам посылаются электрические импульсы, они реагируют, внося изменения в нейронную сеть. Команда разработала простой тест, чтобы показать, что система может обрабатывать данные. Они преобразовали 240 звуковых записей восьми человек, говорящих по-японски, в электрические сигналы и отправили их в Brainoware. Система должна была идентифицировать конкретный голос, но изначально она делала это только в 30-40% случаев. Со временем сеть научилась работать лучше, достигнув точности 70–80%.
Исследователи не маркировали никакие данные заранее, так что это пример обучения без учителя. И похоже, что мини-мозг действительно учится. При использовании препаратов, блокирующих образование новых межнейронных связей в культуре клеток, точность распознавания голосов росла значительно медленнее, сообщает New Scientist.
Результат впечатляющий, но пока Brainoware — это лишь ранняя версия биокомпьютера. По сравнению с традиционными вычислительными системами, данная гибридная система пока уступает в скорости и точности. Для наглядности, выращенные клетки смогли научиться распознавать голоса, но пока не понимают смысла произнесённых фраз – ведь это уже совсем другая задача. Тем не менее, результаты исследования, опубликованного в Nature Electronics, могут стать важной вехой на пути к разработке эффективных биокомпьютеров нового поколения.
