Клетки человеческого мозга, выращенные на чипе, продемонстрировали способность играть в классическую видеоигру Doom, что является значительным шагом вперед в развитии биологических вычислений. Хотя производительность уступает человеческим игрокам, этот эксперимент иллюстрирует потенциал живых нейронных систем решать сложные задачи в реальном времени — возможность, которая может проложить путь к приложениям, таким как управление роботизированными конечностями.
От Pong к шутерам от первого лица: стремительный прогресс в био-вычислениях
Этот прорыв основан на более ранних исследованиях компании Cortical Labs (Австралия), которая в 2021 году обучила чипы, работающие на нейронах, играть в Pong. Текущий эксперимент использовал недавно разработанный интерфейс Python, что значительно упростило программирование этих «биологических компьютеров». Независимый разработчик Шон Коул успешно обучил чипы играть в Doom всего за неделю, что демонстрирует доступность этой технологии.
По словам Бретта Кагана из Cortical Labs, скорость этого развития поразительна: «В отличие от работы над Pong, которая заняла годы, эта демонстрация была выполнена за считанные дни человеком с небольшим опытом в биологии». Эта доступность в сочетании со способностью чипов учиться быстрее, чем традиционные кремниевые системы, делает прогресс столь захватывающим.
Как это работает? Биологический процессор
Чипы состоят из более чем 800 000 живых клеток мозга, выращенных на массивах микроэлектродов, что обеспечивает передачу и прием электрических сигналов. Эти нейроны обрабатывают информацию способом, отличным от кремниевых компьютеров, хотя исследователи подчеркивают, что сравнение с человеческим мозгом вводит в заблуждение. Биологический компонент заключается не в воссоздании человеческого интеллекта, а в использовании уникального материала для обработки информации.
Ограничения и будущее биологических вычислений
Текущий чип, играющий в Doom, использует меньше нейронов, чем версия для Pong, но при этом показывает лучшие результаты, чем случайный ввод. Однако производительность все еще далека от уровня опытных игроков. Ключевой вопрос остается открытым: как эти нейроны «понимают», что от них требуется без сенсорных данных, таких как зрение?
Несмотря на эти неизвестные, эксперты считают, что это достижение — важный шаг к практическому применению. Ёсикацу Хаяси из Университета Рединга предполагает, что управление роботизированными руками с помощью биологических компьютеров стало намного ближе. В этом контексте Doom служит сложной симуляцией принятия решений в реальном времени — навыка, необходимого для управления протезом или другой передовой робототехникой.
«Что действительно интересно, так это не то, что биологическая система может играть в Doom, а то, что она справляется со сложностью, неопределенностью и принятием решений в реальном времени», — говорит Эндрю Адамацкий из Университета Западной Англии.
Способность биологических систем справляться с такими задачами приближает нас к будущему гибридных вычислений, где живые нейронные сети смогут решать проблемы, с которыми не справляется кремний. Это исследование подчеркивает изменение в нашем взгляде на вычисления: переход от традиционных цифровых архитектур к изучению потенциала биологических материалов в качестве мощных, адаптируемых вычислительных устройств.
